張丹　王麗　韓梅

[摘要] 目前腎臟疾病的準確診斷最終仍需要腎穿刺活檢技術。代謝組學可以定性和定量分析生物機體包括系統(tǒng)、器官或細胞在受到外界因素影響下引起的內源性代謝產物的變化;腎臟疾病的發(fā)生發(fā)展會受到生物體內外多種因素的影響，與機體代謝異常密切相關，表現為各類代謝產物的變化。近年來，代謝組學為腎臟疾病的研究做出了很多貢獻，本文就代謝組學在腎臟疾病中的研究進展作以綜述，希望為腎臟病發(fā)生發(fā)展及診斷提供新的研究思路和方向。

[關鍵詞] 代謝組學;慢性腎臟病;急性腎損傷;糖尿病腎病

[中圖分類號] R692 ? ? ? ? ?[文獻標識碼] A ? ? ? ? ?[文章編號] 1673-9701（2020）30-0189-04

Research progress of metabolomics in kidney disease

ZHANG Dan1 ? WANG Li2 ? HAN Mei1

1.Department of Nephrology， Dalian Children's Hospital， Dalian ? 116012， China; 2.School of Pharmacy， Dalian Medical University， Dalian ? 116012， China

[Abstract] At present， accurate diagnosis of kidney disease still needs renal biopsy technology. Metabolomics can qualitatively and quantitatively analyze changes in endogenous metabolites of biological organisms including systems， organs or cells under the influence of external factors. The occurrence and development of kidney diseases will be affected by various factors in and outside the organism， and is closely related with the body metabolic abnormalities， manifested as changes in various metabolites. In recent years， metabolomics has made a lot of contributions to the research of kidney disease. This article reviews the research progress of metabolomics in kidney disease， hoping to provide new research ideas and directions for the development and diagnosis of kidney disease.

[Key words] Metabolomics; Chronic kidney disease; Acute kidney injury; Diabetic nephropathy

代謝組學是近年來一門興起的學科，它是繼蛋白質組學和基因組學之后新近發(fā)展起來的，也是近年來研究較熱門的領域之一。Nicholson[1]于20世紀90年代首先提出了代謝組學的相關概念，使用了metabonomics一詞。目前代謝組學被大家普遍認可的定義為定量和定性研究測量細胞、組織、器官或者整個生命有機體全部代謝物的組成，通常為小分子代謝物質（相對分子質量在1000以下）及這些代謝產物在內外因素刺激下動態(tài)變化的科學[2]。代謝產物因其作為生物機體各種病理生理過程的最終產物，為深入了解機體各種生理病理現象及疾病發(fā)病機制提供了許多有用的線索[3]。代謝組學技術的出現和發(fā)展不僅是對基因組學、轉錄組學及蛋白組學的重要補充，更為從系統(tǒng)生物學下游-代謝組方向開展研究提供了新思路。目前代謝組學技術已在各系統(tǒng)疾病的研究中廣泛應用。

代謝組學因其特性可以定性和定量分析生物機體包括細胞、器官和系統(tǒng)在受到內外界因素影響下引起的各種代謝產物的改變或這些代謝產物隨時間的變化情況[4];腎臟疾病的發(fā)生發(fā)展可表現為各類代謝終產物的改變，因其受到生物體內外多種復雜因素的影響，所以腎臟疾病與全身代謝異常密切相關。近年來，代謝組學為腎臟疾病的研究做出了很多貢獻，通過對代謝產物的研究，為研究腎臟病發(fā)生發(fā)展提供了新的思路和方向。本文就代謝組學在腎臟疾病中的研究進展作一綜述。

1 代謝組學在慢性腎臟病中的應用

隨著社會的發(fā)展，慢性腎臟?。–hronic kidney disease，CKD）發(fā)生率呈逐年增加的趨勢，患者最終發(fā)展成終末期腎臟病，多數需腎臟替代治療（血液透析、腹膜透析等）和腎移植，給個人、家庭和社會造成巨大的經濟負擔。慢性腎臟病還會增加心血管疾病的風險，心血管疾病是目前導致死亡的高風險疾病之一。近年來代謝組學在慢性腎臟病研究中做出了很多貢獻，利用氣相色譜-質譜聯用（Gas chromatography-mass spectrum，GC-MS）技術研究慢性腎功能不全患者的尿液樣本，發(fā)現了8個與疾病相關的差異性代謝產物，包括肌醇、己糖醇、核糖酸、丙酸等[5]。采用超高液相色譜-高清質譜聯用技術對慢性腎衰竭大鼠模型腎組織的生物標記物進行研究分析，發(fā)現慢性腎衰竭大鼠腎組織的生物標記物為多不飽和脂肪酸[6]，國外許多研究均發(fā)現氨基酸及其代謝產物可能與慢性腎臟病相關。通過縱向隊列研究，檢測108例CKD患者的血液樣本，發(fā)現D-型絲氨酸、D-型脯氨酸、D-天冬酰胺水平與腎功能顯著相關[7]。研究發(fā)現，慢性腎病患者血清色氨酸水平下降，被認為是免疫系統(tǒng)的標志物激活，與炎癥過程相關[8-10]。通過引入代謝組學相關技術，可能有助于發(fā)現對慢性腎臟病早期診斷有價值的代謝產物，為了解慢性腎功能不全的發(fā)生發(fā)展機制，為慢性腎衰竭的治療提供新方向。

2 代謝組學在急性腎損傷中的應用

急性腎損傷（Acute kidney injury，AKI）是一種常見的嚴重急性腎功能異常綜合征。目前沒有有效的治療方法。由于原發(fā)病的存在，急性腎損傷起病往往表現較隱匿，因此，早期預防和早期治療是改善AKI的有效方法。通過對缺血再灌注誘導的AKI小鼠模型的研究發(fā)現，3-吲哚硫酸（3-indoxylsulfate，3-IS）在腎損傷早期的腎組織和血清中即出現明顯升高[11]。此研究是利用氣相色譜、液相色譜-質譜聯用的代謝組學技術實現的。有研究顯示，不對稱二甲基精氨酸（Asymmetric dimethylarginine，ADMA）是一種內源性一氧化氮合酶抑制劑，抑制一氧化氮的合成，可使血液ADMA水平升高，與血管內皮細胞的功能障礙和腎損傷的進展相關[12-15]。一項研究發(fā)現，在急性腎損傷早期，尿液標本中代謝產物如馬尿酸、3-IS及三羧酸循環(huán)中間產物（富馬酸、順烏頭酸、檸檬酸等）顯著降低[16]。但由于某些藥物可影響尿中三羧酸循環(huán)的代謝產物和馬尿酸的改變，不能將其作為腎臟疾病可靠的標志物，其研究表明尿液中代謝產物間異丙基苯胺（3-IS）水平的變化可能是診斷腎早期損傷的標志物之一，通過代謝組學研究，期待找到特異的代謝產物，為臨床研究更好地理解AKI病理機制，尋找病因，早期診斷及未來的治療提供臨床依據。

3 代謝組學在糖尿病腎病中的應用

糖尿病腎?。―iabetic nephropathy，DN）是糖尿病（Diabetic mellitus，DM）主要的慢性微血管并發(fā)癥之一，發(fā)病率逐年升高，是目前糖尿病患者的主要致死因素[17-18]。代謝組學現在被越來越多的應用于糖尿病腎病的研究中。其中對103例Ⅰ型糖尿病患者隨訪5年，監(jiān)測其腎小球基底膜厚度后分為快速進展組和緩慢進展組，快速進展組定義為腎小球基底膜厚度的改變位于前25%者，緩慢進展組為余75%。研究發(fā)現，快速進展組血清中的1種糖基化終末產物甲基乙二醛氫化咪唑啉酮、羧甲基賴氨酸、羧乙基賴氨酸水平高于進展緩慢組[19]。此研究表明，Ⅰ型糖尿病患者腎病與無腎病患者之間存在代謝產物的差異，這些代謝產物可作為Ⅰ型糖尿病患者是否出現腎病并發(fā)癥的早期標志物。通過代謝組學研究90例糖尿病患者，發(fā)現血清中棕櫚酸、尿中的磷脂酰膽堿（Phosphatidylcholine，PC）[P-19∶1（12Z）/0∶1[和十八烷二酸可作為早期診斷的候選標志物，而血清左旋肉堿、PC（9∶0/0∶0）和二?；视停―iacylglycerol，Dg）[17∶2（9Z，12Z）/20∶3（8Z，11Z，14Z）/0∶0]，尿液中尿嘧啶二磷酸和溶血PC（16∶0）可作為疾病進展的候選標志物[20]。有研究表明，DN患者也存在色氨酸代謝異常。不同CKD分期（包括早期）的2型DN患者血漿色氨酸及其代謝產物變化水平與腎功能的相關性，發(fā)現血漿色氨酸水平與估算的腎小球濾過率（Estimated glomerular filtration rate，eGFR）水平呈正相關，而其代謝產物血漿喹啉酸、血漿犬尿氨酸均與eGFR呈負相關[21]。研究證明，腫瘤壞死因子與糖尿病腎病早期損傷的病理過程密切相關，血清腫瘤壞死因子R2（Tumor necrosis factor R2，TNFR2）有可能成為糖尿病腎病早期診斷的代謝指標[22]。n1-甲基鳥苷相較于其他代謝物對糖尿病腎病診斷有明顯意義，調整糖化血紅蛋白和舒張壓，黃嘌呤核苷和n1-甲基鳥苷可用于預測2型糖尿病腎病的發(fā)展[23]。尋找更靈敏、確切的生物標志物進行糖尿病腎臟疾?。―iabetic kidney disease，DKD）早期診斷非常有必要。通過對不同疾病發(fā)展時期DN患者血尿中代謝產物變化特點的研究，為發(fā)現DN早期診斷及疾病進展的生物標志物提供線索并奠定基礎。

4 代謝組學在其他腎臟疾病中的應用

代謝組學除了應用在上述腎臟相關疾病中以外，在其他腎臟疾病中也有大量研究，推動了腎臟疾病研究的發(fā)展。應用代謝組學在對原發(fā)性腎病綜合征的研究中，發(fā)現原發(fā)性腎病綜合征患者存在硫胺素代謝、嘧啶代謝、苯基丙氨酸代謝、檸檬酸循環(huán)代謝紊亂，這些代謝紊亂可能參與原發(fā)性腎病綜合征疾病的發(fā)生發(fā)展，對于了解原發(fā)性腎病綜合征有指導意義[24]。狼瘡小鼠及狼瘡性腎炎（Lupus nephritis，LN）患者中糖磷脂代謝紊亂，提示糖磷脂代謝通路可能成為狼瘡性腎炎的早期診斷標志物[25]。在對狼瘡性腎炎的研究中，發(fā)現血清山梨醇和甘氨膽酸代謝物水平升高，皮質醇、肌酐和L-天門冬氨酰-L-苯丙氨酸水平降低[26]。這些潛在的生物標志物表明，LN代謝紊亂可能與炎癥損傷、氧化應激和磷脂代謝密切相關。利用核磁共振氫譜代謝組學技術對輕度及重度IgA腎病的研究中，發(fā)現病情嚴重的IgA腎病組乙酸乙酯、次牛磺酸、同型半胱氨酸、犬尿氨酸4種代謝產物明顯降低[27]。發(fā)現9種代謝產物與蛋白尿呈正相關，三種代謝物與蛋白尿呈負相關。尋找到預測疾病嚴重程度的可能潛在生物標志物。在間質性膀胱炎的尿代謝組學研究中，發(fā)現間質性膀胱炎組尿液中苯乙酰谷氨酰胺（Phenylacetyl glutamine，PAGN）/肌酐（Creatinine，Cr）明顯高于健康對照組[28]。尿PAGN/Cr可能作為一種新的尿液標志物，對間質性膀胱炎的診斷具有重要意義。對尿路感染的研究中發(fā)現，一些代謝物如三甲胺和醋酸鹽與尿中細菌感染相關，為醋酸和三甲胺濃度快速診斷大腸桿菌相關尿路感染提供臨床依據。代謝組學越來越多的應用于其他腎臟疾病研究中，對腎臟疾病的診治提供了新的思路和方向[29]。

基于現代醫(yī)學技術，許多腎臟疾病的診斷仍然需要腎組織活檢來明確病理診斷。由于腎組織活檢術為創(chuàng)傷性診斷方法，在很大程度上受到限制，這一限制在兒科患者中更為突出。能否找到創(chuàng)傷性小或無創(chuàng)性的診斷技術是小兒腎臟疾病研究的突破點。近年來代謝組學也逐漸應用于兒童腎臟疾病的研究中。對慶大霉素誘導的腎毒性損傷新生大鼠的研究顯示，給予慶大霉素后尿液中葡萄糖，半乳糖，n-乙酰氨基葡萄糖，肌醇、丁酸和3-羥基丁酸酯的含量較正常增加了3倍，瓜氨酸和假尿苷次之升高[30]。對22例原發(fā)性腎病綜合征患兒及22例健康對照兒童的血漿代謝產物進行研究，此研究采用氣相色譜-質譜聯用技術，共篩選出差異性代謝產物15種[31]。這些代謝物變化導致糖代謝（糖酵解、糖異生）、蛋白質代謝和脂類代謝減弱，導致三羧酸循環(huán)代謝紊亂。這些差異代謝產物主要有膽固醇、檸檬酸、亞油酸及氨基酸等，含量升高的有膽固醇、乳酸鹽、丙酮酸、亞油酸、軟脂酸，其余10種代謝產物含量降低?；诤舜殴舱駳渥V的代謝組學方法對21例腎臟疾病患兒（包括腎發(fā)育不良、膀胱輸尿管反流、尿路感染和急性腎功能不全）和19例健康兒童的尿液進行分析，發(fā)現嘌呤及嘧啶代謝的氨基酸光譜、三羧酸循環(huán)發(fā)生了改變[32]。利用質譜檢測對IgA腎病患兒加用魚油或玉米油前后的氧脂素譜變化，發(fā)現蛋白尿減輕的患者較嚴重蛋白尿患者血總的氧化脂類、二烯酸、羥二十烷四烯酸、白三烯B4等代謝物顯著降低[33]。對兒童腎移植受者尿代謝物進行研究，發(fā)現與非排斥腎損傷（Non rejection renal injury，NRKI）相關的尿代謝物特征[34];顯示無創(chuàng)性尿液代謝物檢測在兒童腎移植患者中鑒別NRKI和移植排斥反應性腎損傷有一定的潛力。兒童腎臟疾病無論在疾病發(fā)病率、疾病種類、治療及預后與成人都存在差異。代謝組學多采用血尿檢查，創(chuàng)傷性小或無創(chuàng)傷，對于兒童腎臟病的診治來說是不錯的選擇。

5 小結與展望

由于腎臟疾病的病理生理特點，其代謝改變可通過對血液、尿液等進行定量研究來反映，代謝組學與傳統(tǒng)的生化檢測方法不同，其可以更系統(tǒng)全面地發(fā)現腎臟疾病發(fā)病過程中血尿代謝物的變化并找出生物標記物。因腎臟疾病的早期診斷非常困難，其準確診斷目前仍需要腎臟穿刺活檢技術，最好的生物標志物應該是準確、靈敏、相對無創(chuàng)且易應用于患者。由于代謝組學技術的飛速發(fā)展，其靈敏、相對無創(chuàng)且易應用于患者的特點在腎臟疾病研究中越來越體現出來。代謝組學技術不僅可以幫助疾病的診斷和鑒別診斷，還可以用于動態(tài)觀察疾病的發(fā)展進程、用于對疾病的預后評估等。由于國內外對腎臟疾病代謝組學的研究仍是單中心研究較多，樣本量有限，如果可以多中心聯合，且與基因組學、轉錄組學、蛋白質組學等整合一起，可能會得到更準確、更系統(tǒng)全面的研究結果。另外，代謝組學在腎臟疾病治療中的研究較少，如何利用代謝組學技術對腎臟疾病的治療進行研究，從而為腎臟疾病的治療提供更有利的代謝組學技術支持也是未來研究的方向。

[參考文獻]

[1] Nicholson JK，Lindon JC. Metabonomics：Understanding the metabolic responses of living systems to pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of biological NMR spectroscopic data[J]. Holmes E.Xenobiotica，1999，29（11）：1181-1189.

[2] Jenkins H，Hardy N，Beckmann M，et al. A proposed framework for the description of plant metabolomics experiments and their results[J]. Nature Biotechnology，2004， 22（12）：1601-1606.

[3] Haggarty J，Burgess KE. Recent advances in liquid and gas chromatography methodology for extending coverage of the metabolome[J]. Curr Opin Biotechnol，2017，43（4）：77-85.

[4] Kalim S，Rhee EP. An overview of renal metabolomics[J]. Kidney Int，2017，91（1） 61-69.

[5] 錢鵬，白冠鋒，趙潔，等. 慢性腎衰竭尿液樣本代謝組學研究[J]. 中華中醫(yī)藥學刊，2012，30（2）：318-321.

[6] 趙英永. 基于藥理學和代謝組學技術闡明慢性腎衰竭的作用機制及麥角甾酮抗腎纖維化[J]. 中國藥理學與毒理學雜志，2016，30（10）：1054.

[7] Kimura T，Hamase K，Miyoshi Y，et al. Chiral amino acid metabolomics for novel biomarker screening in the prognosis of chronic kidney disease[J]. Sci Rep，2016，6：26137.

[8] Gathungu RM，Kautz R，Kristal BS，et al. The integration of LC-MS and NMR for the analysis of low molecular weight trace analytes in complex matrices[J]. Mass Spectrom Rev，2020，39（1-2）：35-54.

[9] Alderson HV，Ritchie JP，Pagano S，et al. The associations of blood kidney injury molecule-1 and neutrophil gelatinaseassociated lipocalin with progression from CKD to ESRD[J]. Clin J Am Soc Nephrol，2016，11（12）：2141-2149.

[10] Ichikawa D，Kamijo-Ikemori A，Sugaya T，et al. Utility of urinary tubular markers for monitoring chronic tubulointerstitial injury after ischemia-reperfusion[J]. Nephrology （Carlton），2018，23（4）：308-316.

[11] Won AJ，Kim S，Kim YG，et al. Discovery of urinary metabolomic biomarkers for early detection of acute kidney injury[J]. Mol Biosyst，2016，12（1）：133-144.

[12] Chronic Kidney Disease. Relationship with oxidative stress improvement[J]. Nutr Metab Cardiovasc Dis，2015， 25（2）：153-159.

[13] Dong L，Ma Q，Bennett M，et al. Urinary biomarkers of cell cycle arrest are delayed predictors of acute kidney injury after pediatric cardiopulmonary bypass[J]. Pediatr Nephrol，2017，32：2351-2360.

[14] Lee EK，Shin YJ，Park EY，et al. Selenium-binding protein 1：A sensitive urinary biomarker to detect heavy metal-induced nephrotoxicity[J]. Arch Toxicol，2017，91：1635-1648.

[15] Kim KS，Yang HY，Song H，et al. Identification of a sensitive urinary biomarker，selenium-binding protein 1，for early detection of acute kidney injury[J]. J Toxicol Environ Health A，2017，80：453-464.

[16] Won AJ，Kim S，Kim YG，et al. Discovery of urinary metabolomic biomarkers for early detection of acute kidney injury[J]. Mol Biosyst，2016，12（1）：133-144.

[17] Diabetes A. A economic costs of diabetes in the US in 2017[J]. Diabetes Care，2018，41（5）：917-928.

[18] Wang LG，Zhang P，Huang M，et al. Prevalence and ethnic pattern of diabetes and prediabetes in China in 2013[J].JAMA，2017，317（24）：2515-2523.

[19] Beisswenger PJ，Howell SK，Russell GB，et al. Early progressionof diabetic nephropathy correlates with methylglyoxal-derivedadvanced glycation end products[J]. Diabetes Care，2013，36（10）：3234-3239.

[20] 王旭方，李夢婕，葛永純，等. 糖尿病腎病患者血清及尿液代謝組學特點及臨床意義[J].腎臟病與透析腎移植雜志，2012，21（3）：210-209.

[21] Chou CA，Lin CN，Chiu DT，et al. Tryptophan as asurrogate prognostic marker for diabetic nephropathy[J]. J Diabetes Investig，2018，9（2）：366-374.

[22] 宿建芳，康文娟. 糖尿病腎病早期診斷生物學標志物研究進展[J]. 中國藥物與臨床，2016，（10）：1453-1455.

[23] Chen CJ，Liao WL，Chang CT，et al. Identification of urinary metabolite biomarkers of type 2 diabetes nephropathy using an untargeted metabolomic approach[J]. J Proteome Res，2018，17（11）：3997-4007.

[24] 李鞠. 原發(fā)性腎病綜合征患者血清異常代謝通路的代謝組學分析[J]. 山東醫(yī)藥，2016，56（30）：1-5.

[25] Nowling TK，Mather AR，Thiyagarajan T，et al. Renal glycosphingolipid metabolism is dysfunctional in lupusnephritis[J]. J Am Soc Nephrol，2015，26（6）：1402-1413.

[26] Li J，Xie XW，Zhou H，et al. Metabolic profiling reveals new serum biomarkers of lupus nephritis[J]. Lupus，2017， 26（11）：1166-1173.

[27] Kalantari S，Nafar M，Samavat S，et al. 1 H NMR-based metabolomics study for identifying urinary biomarkers and perturbed metabolic pathways associated with severity of IgA nephropathy：A pilot study[J]. Magn Reson Chem，2017，55（8）：693-699.

[28] Tobias Kind，Eunho Cho，Taeeun D Park，et al. Interstitial cystitis-associated urinary metabolites identified by mass-spectrometry based metabolomics analysis[J]. Sci Rep，2016，6：39227.

[29] Milena Lussu，Tania Camboni，Cristina Piras，et al. 1 H NMR spectroscopy-based metabolomics analysis for the diagnosis of symptomatic E. Coli-Associated urinary tract infection （UTI）[J]. BMC Microbiol，2017，17（1）：201.

[30] Hanna MH，Segar JL，Teesch LM，et al. Urinary metabolomic markers of aminoglycoside nephrotoxicity in newborn rats[J].Pediatr Res，2013，73（5）：585-591.

[31] 王方杰，劉韶，王婷，等. 基于氣相色譜質譜聯用技術的代謝組學在小兒原發(fā)性腎病綜合征中的應用[J]. 兒科藥學雜志，2017，23（11）：1-5.

[32] Atzori L，Antonucci R，Barberini L，et al. 1 H NMR-based metabolic profiling of urine from children with nephrouropathies[J]. Front Biosci（Elite Ed），2010，2（1）：725-732.

[33] Shiva Kalantari，Mohsen Nafar，Shiva Samavat，et al. 1 H NMR-based metabolomics study for identifying urinary biomarkers and perturbed metabolic pathways associated with severity of IgA nephropathy：A pilot studymagn reson chem[J]. Maynetic Resonance in Chemistry：MRC，2017， 55（8）：693-699.

[34] Archdekin B，Sharma A，Gibson IW，et al. Non-invasive differentiation of non-rejection kidney injury from acute rejection in pediatric renal transplant recipients[J]. Pediatr Transplant，2019，4（2）：e13364.

（收稿日期：2020-06-24）