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        基于超高效液相色譜-離子阱-飛行時間質(zhì)譜聯(lián)用的白血病細胞及耐藥細胞非靶標代謝組學(xué)研究

        2020-08-03 08:57:36周玲婳盧紅梅
        分析測試學(xué)報 2020年7期
        關(guān)鍵詞:重復(fù)性代謝物白血病

        周玲婳,盧紅梅

        (中南大學(xué) 化學(xué)化工學(xué)院,湖南 長沙 410083)

        白血病是一種因造血干細胞在分化過程中不同階段發(fā)生凋亡障礙、分化阻滯以及惡性增殖而引起的異質(zhì)性造血系統(tǒng)惡性腫瘤。根據(jù)臨床和病理情況,一般將白血病分為慢性淋巴細胞白血病、急性淋巴細胞白血病、慢性髓系細胞白血病、急性髓系細胞白血病和其它少見的白血病類型。白血病的主要治療方式為多種藥物結(jié)合化療和骨髓移植,而多藥耐藥性是治療中的最大障礙之一。白血病多藥耐藥性的形成機制十分復(fù)雜,目前許多報道從相關(guān)基因[1-3]、蛋白質(zhì)[4-5]和代謝物[6-8]等多方面進行研究。其中,代謝組學(xué)作為一門致力于研究整個生物體的動態(tài)代謝狀態(tài)的“組學(xué)”,具有以下優(yōu)點:①所需檢測的代謝產(chǎn)物數(shù)量遠少于基因和蛋白質(zhì)的數(shù)量;②基因和蛋白水平的微小改變會在代謝產(chǎn)物中被放大;③檢測對象是代謝的最終產(chǎn)物,能夠直接反映機體的生理或病理狀態(tài)[9-10]。這些優(yōu)點使得代謝組學(xué)廣泛用于各種疾病的代謝研究。

        目前,液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(LC-MS)因具有靈敏度高、分辨率高、穩(wěn)定性好、干擾小等優(yōu)點,而成為細胞代謝物研究的最熱門分析手段之一。由于細胞中各種酶反應(yīng)活躍且繁多,代謝產(chǎn)物成分復(fù)雜,濃度跨度大,物質(zhì)之間理化性質(zhì)差異較大,所以最大限度地提取細胞內(nèi)代謝物是非靶標分析方法的關(guān)鍵步驟。細胞猝滅是進行細胞內(nèi)代謝物分析前的最重要步驟,Dietmair等[11]比較了60%甲醇、含0.9%碳酸氫銨(AMBIC)的60%甲醇和0.9% NaCl溶液3種常用的猝滅溶劑,發(fā)現(xiàn)0.9%的NaCl溶液對哺乳動物細胞有較好的猝滅效果,并通過比較12種溶劑體系對中國倉鼠卵巢(CHO)細胞的提取結(jié)果,發(fā)現(xiàn)50%乙腈水溶液的效果最好。He等[12]基于氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用比較了100%甲醇、甲醇/甲醇/水(2∶2∶1,體積比)、50%乙腈水溶液和60%甲醇水溶液4種提取溶劑的提取效率,發(fā)現(xiàn)甲醇/甲醇/水的提取效果最好。Liu等[13]發(fā)現(xiàn)80%甲醇對人結(jié)腸腺癌(HCT8)細胞的代謝物提取最多。所以,對不同類型的細胞分析時,應(yīng)優(yōu)化出最合適的溶劑提取方法。除了溶劑提取外,利用物理化學(xué)或機械作用力,如超聲、凍融、微波[14]等方法進行細胞破碎,可幫助提高胞內(nèi)代謝物的提取效率。

        本實驗采用超高效液相色譜-離子阱-飛行時間質(zhì)譜(UPLC-IT-TOF MS)聯(lián)用分析平臺,以人慢性髓系白血病細胞及其阿霉素耐藥細胞(K562和K562-ADM)制備成的質(zhì)量控制(QC)樣本為研究對象,以獲得的代謝特征峰數(shù)目和方法重復(fù)性等為評價指標,分別考察了細胞破碎方法、提取溶劑體系以及溶劑體積對提取效果的影響,以期建立可靠的研究2種細胞代謝物差異的非靶標代謝組學(xué)分析方法。

        1 實驗部分

        1.1 儀器與試劑

        液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀:LC-30AD超高效液相色譜系統(tǒng)、Shimadzu LCMS-8050離子阱-飛行時間質(zhì)譜儀(Shimadzu公司);高速臺式冷凍離心機(湖南湘儀科學(xué)儀器有限公司);KQ3200B超聲波清洗器(昆山市超聲儀器有限公司);HSC-24A氮吹儀(南京科捷分析儀器有限公司);AL104電子分析天平(Mettler-Toledo公司);加熱/制冷型-TCS10恒溫混勻儀(杭州瑞城儀器有限公司);IKA MS 3digital渦旋儀(北京聯(lián)合科儀科技有限公司)。

        甲酸、甲醇、乙腈和異丙醇(HPLC級,德國Merck公司);純凈水(杭州娃哈哈公司);氯仿(優(yōu)級純,科隆化工試劑廠);甲基叔丁基醚(優(yōu)級純,上海泰坦科技股份有限公司);胎牛血清(以色列Biological Industries);RPMI 1640培養(yǎng)基(美國Hyclone公司)。標準品:L-苯丙氨酸、L-色氨酸、L-甲硫氨酸、L-亮氨酸、L-精氨酸、L-肉堿和馬尿酸均購于美國Sigma公司。

        1.2 細胞的培養(yǎng)與收集

        人慢性髓系白血病細胞(K562細胞株)及其阿霉素耐藥細胞(K562-ADM耐藥細胞株)均來自中南大學(xué)湘雅醫(yī)學(xué)院。

        K562和K562-ADM細胞常規(guī)培養(yǎng)于含10%胎牛血清的RPMI 1640培養(yǎng)基(37 ℃,5%CO2)中。K562-ADM細胞培養(yǎng)于含阿霉素(300 ng/mL)的培養(yǎng)基中直至細胞收集前1周。

        當(dāng)細胞處于指數(shù)生長期時,用血細胞計數(shù)器計算培養(yǎng)基中細胞的密度,從而計算收集每個樣本所需的細胞懸浮液體積(V1)。采用液氮和5V1的9 g/L NaCl(4 ℃)溶液進行猝滅。

        1.3 樣本預(yù)處理

        將K562和K562-ADM細胞等量混合后,等分為200個QC樣本(每個QC樣本中細胞數(shù)量為2×106)。以QC樣本進行細胞破碎方法、提取溶劑體系和提取溶劑體積的條件考察后,得到優(yōu)化的樣本預(yù)處理步驟如下:

        向QC樣本中加入10 μL的馬尿酸(5.34 μg/mL,內(nèi)標)和400 μL的80%甲醇(-20 ℃預(yù)冷),渦旋1 min后,置于超聲清洗儀中超聲7.5 min,通過加冰維持水溫為4 ℃。在4 ℃下16 000 r/min離心10 min后,將上層代謝物提取液轉(zhuǎn)移至置于干冰上的玻璃離心管中。剩余物質(zhì)再用400 μL的80%甲醇(-20 ℃預(yù)冷)重復(fù)上述步驟,收集代謝物提取液,氮吹至完全干燥,復(fù)溶于100 μL 80%甲醇(5%甲酸,體積分數(shù),下同)中,離心10 min(16 000 r/min,4 ℃),取上層清液于進樣瓶中,進樣分析。

        1.4 儀器條件

        液相色譜條件:ACQUITY UPLC HSS C18色譜柱(2.1 mm×100 mm,1.8 μm,Waters 公司),柱溫為35 ℃,自動進樣器溫度為4 ℃,進樣量為4 μL。流動相:A相為含0.1%甲酸的水溶液,B相為含0.1%甲酸的乙腈溶液。梯度洗脫條件:0~3 min,5% B;3~4.5 min,5%~50% B;4.5~15 min,50%~100% B;15~25 min,100% B。流速在0~19 min時為0.30 mL/min;19~20 min,0.30~0.35 mL/min;20~25 min,0.35 mL/min。

        質(zhì)譜條件:電噴霧離子源正離子模式,CDL管的溫度為200 ℃,霧化氣(N2)流速為1.5 L/min,干燥氣(N2)壓力為100 kPa,離子阱壓力為1.8×10-5kPa,檢測器電壓為1.62 kV,噴霧電壓為+4.5 kV,RP真空度為85.0~92.0 Pa,IT真空度為1.8×10-2Pa,TOF真空度為1.3×10-4Pa。前處理條件優(yōu)化時采用質(zhì)譜全掃描模式,掃描范圍為m/z100~1 000;后續(xù)對差異代謝特征定性時進行MS/MS數(shù)據(jù)采集,掃描范圍為m/z50~1 000。

        1.5 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析

        將UPLC-MS獲得的原始數(shù)據(jù)從工作站轉(zhuǎn)換為MADATA格式的文件,再將文件導(dǎo)入MZmine 2.0軟件[15]進行峰提取、同位素峰合并、峰值積分、峰對齊,生成包含保留時間、質(zhì)荷比和面積的數(shù)據(jù)矩陣,按80%規(guī)則[16]去除零值,并以內(nèi)標法進行校準后,數(shù)據(jù)矩陣導(dǎo)入MetaboAnalyst 4.0(https://www.metaboanalyst.ca/)中。對數(shù)據(jù)進行主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法判別分析(OPLS-DA),并進行雙尾t檢驗和對p-value采用Benjamini-Hochberg方法進行錯誤發(fā)現(xiàn)率(FDR)校正,以得到的校正p值和2組數(shù)據(jù)平均值的倍數(shù)變化(FC=平均值(K562強度)/平均值(K562-ADM 強度)),確定其是否具有顯著性差異。

        通過代謝特征的準確質(zhì)荷比以及MS/MS碎片信息,結(jié)合儀器工作站的Formula Predictor軟件,在METLIN(http://metlin.scripps.edu/)和HMDB(http://www.hmdb.ca/)數(shù)據(jù)庫中搜索推測可能的結(jié)構(gòu)式,部分代謝特征進行標準品比對鑒定。

        1.6 方法學(xué)考察

        儀器穩(wěn)定性:按“1.3”方法處理QC樣本,同一QC樣本連續(xù)進樣6次,計算代謝特征峰強度的相對標準偏差(RSD),考察儀器穩(wěn)定性。

        方法重復(fù)性:按“1.3”方法平行處理6份樣本,連續(xù)進樣,計算代謝特征峰強度的RSD,考察方法重復(fù)性。

        日內(nèi)精密度:按“1.3”方法平行處理 QC樣本,分別于制備后0、2、4、6、8、10、12 h進樣分析,計算代謝特征峰強度的RSD,考察日內(nèi)精密度。

        2 結(jié)果與討論

        2.1 樣品處理方法的優(yōu)化

        2.1.1 細胞破碎方法的優(yōu)化以甲醇為提取溶劑,考察了超聲和凍融循環(huán)2種常見的細胞破碎方法對細胞代謝物提取的影響。其中凍融循環(huán)破碎方法的步驟如下:樣本加入提取溶劑,渦旋1 min后,在液氮中放置10 min,然后在37 ℃的恒溫混勻儀中振蕩5 min,凍融步驟重復(fù)3次,離心后,轉(zhuǎn)移提取代謝物至干凈的玻璃離心管中,溶劑提取循環(huán)3次。超聲破碎方法見“1.3”。每種方法處理6個平行樣。對實驗得到的2組數(shù)據(jù)進行處理,以代謝特征峰數(shù)目、相同代謝特征峰的平均強度和RSD為指標,對不同的細胞破碎方法進行評價。

        結(jié)果顯示,凍融循環(huán)破碎和超聲破碎方法得到的代謝特征峰數(shù)目分別為(514.17±2.32)和(556.33±6.28)(圖1A)。兩種方法檢測到330個相同的代謝特征峰(圖1B),其中254個代謝特征峰具有顯著性差異(p<0.05),超聲破碎法有227個代謝特征峰的平均強度大于凍融循環(huán)破碎法,說明超聲破碎法能檢測到更多的代謝特征峰數(shù)目,并且對于共同檢測到的代謝特征峰具有更高的破碎效率。

        圖1 2種細胞破碎方式的比較Fig.1 Comparison of two methods for cells disruptionA:results of feature number;B:Venn diagram comparison of feature numbers;C:box plot of RSD distribution

        RSD常用于評價方法的重復(fù)性,在基于LC-MS的代謝組學(xué)研究中,單個代謝物最大的允許誤差為20%[17]。圖1A中,凍融循環(huán)破碎和超聲破碎方法得到的RSD≤20%的代謝特征峰數(shù)目分別為(446.00±3.03)和(467.83±4.79)。從RSD箱線圖(圖1C)可見,2種方法所檢測的代謝特征峰的RSD大部分小于20%,說明2種方法的重復(fù)性均良好。但超聲破碎法的均值和四分位距(IQR)范圍的RSD數(shù)值更小,表明超聲破碎法的重復(fù)性更好,且超聲破碎法耗時更短,操作更簡單,所以選擇超聲方法進行細胞破碎。

        2.1.2 細胞提取溶劑的優(yōu)化比較了80%甲醇(80%MeOH)、甲醇/異丙醇/水(M/IPA/W,2∶2∶1)、甲醇/乙腈/水(M/ACN/W,2∶2∶1)、甲醇/氯仿/水(M/CHCl3/W,2∶2∶1)和甲醇/甲基叔丁基醚/水(M/MTBE/W,2∶2∶1)5種溶劑體系的提取結(jié)果。實驗前,溶劑均于-20 ℃預(yù)冷,每種方法處理6個平行樣。如圖2A所示,5種溶劑提取得到的代謝特征峰數(shù)目分別為(628.67±11.50)、(518.83±7.83)、(503.50±8.41)、(526.00±4.60)和(539.83±12.12),其中80%甲醇提取的代謝特征峰最多。5種提取溶劑檢測到203個相同的代謝特征峰,其中198個代謝特征峰具有顯著性差異(p<0.05);比較相同代謝特征峰的平均強度,5種溶劑提取得到平均強度最大的代謝特征峰個數(shù)依次為66、4、7、120和1。這表明對于相同代謝特征峰,甲醇/氯仿/水的提取效果最好,其次為80%甲醇,其它3種提取效果較差。

        此外,5種溶劑提取得到RSD≤20%的代謝特征峰數(shù)目分別為(511.50±10.33)、(422.00±3.83)、(439.83±7.47)、(375.00±5.71)和(380.50±10.52),其中80%甲醇得到的代謝特征峰數(shù)目最多(圖2A)。從RSD箱線圖(圖2B)可見,5種提取溶劑的代謝特征峰的RSD大部分小于20%,表明5種提取溶劑的重復(fù)性很好,其中甲醇/乙腈/水的四分位距最小,表明RSD波動小,且四分位距范圍的RSD數(shù)值和均值最小,說明該提取溶劑的重復(fù)性最好。80%甲醇和甲醇/異丙醇/水在四分位距范圍的RSD數(shù)值分布和均值比前者略大,重復(fù)性次之,而甲醇/甲基叔丁基醚/水和甲醇/氯仿/水在四分位距范圍的RSD數(shù)值分布最寬,均值最大,表明重復(fù)性較差。綜上,80%甲醇的提取效果較好,且溶劑更安全,因此本實驗選擇80%甲醇為提取溶劑。

        圖2 5種溶劑的提取結(jié)果Fig.2 Results of five solvents for metabolites extractionA:results of feature number;B:box plot of RSD distribution

        2.1.3 提取溶劑體積的優(yōu)化考察了80%甲醇的體積(500、800、1 000 μL)對細胞代謝物提取效果的影響,每種方法6個平行樣。結(jié)果顯示,上述3種溶劑體積提取的代謝特征峰數(shù)目分別為(609.33±11.68)、(722.83±10.41)和(677.67±11.02),其中800 μL提取到的代謝特征峰最多(圖3A);此外,3種體積檢測到504個相同的代謝特征峰(圖3B),其中40個代謝特征峰具有顯著性差異(p<0.05),3組數(shù)據(jù)中平均強度最大的代謝特征峰個數(shù)依次為6、12和22,說明體積對于相同代謝特征峰的強度影響不明顯。

        此外,上述3種溶劑體積得到RSD≤20%的代謝特征峰數(shù)目依次為(467.33±9.71)、(610.00±8.54)和(528.00±8.89),800 μL溶劑提取的代謝特征峰數(shù)目最多(圖3A)。RSD分布的箱線圖(圖3C)顯示,3種體積提取的代謝特征峰的RSD大部分小于20%,表明3種體積提取的重復(fù)性很好,但溶劑體積為800 μL時RSD的均值最小,且在四分位距范圍的RSD最小,表明800 μL提取的重復(fù)性更好,所以提取溶劑體積選擇800 μL。

        圖3 3種溶劑體積的提取結(jié)果Fig.3 Results of three solvent volumesA:results of feature number;B:Venn diagram comparison of feature numbers;C:box plot of RSD distribution

        2.2 方法學(xué)考察

        按照 “1.6”方法考察了儀器穩(wěn)定性、方法重復(fù)性和日內(nèi)精密度。在儀器穩(wěn)定性考察中,98%的代謝特征峰的RSD小于20%;在方法重復(fù)性考察中,93%的代謝特征峰的RSD小于20%;在日內(nèi)精密度考察中,88%的代謝特征峰的RSD小于20%。以上結(jié)果表明,儀器穩(wěn)定性和方法重復(fù)性較好,樣本在12 h內(nèi)較穩(wěn)定,可用于細胞代謝組差異分析。

        2.3 細胞的代謝物分析

        按照“1.3”對K562和K562-ADM細胞(每個樣本的細胞數(shù)量為2×106個)進行前處理,“1.4”條件進行分析,每隔5個樣本穿插1個QC樣本以監(jiān)測實驗過程。將所得數(shù)據(jù)導(dǎo)入MetaboAnalyst 4.0進行PCA分析,利用OPLS-DA模型進行差異代謝物篩選。PCA分析結(jié)果見圖4A,可見QC樣本聚集緊密,表明建立的實驗方法穩(wěn)定,可用于下一步的代謝分析。OPLS-DA模型的解釋能力和預(yù)測能力參數(shù)分別為R2Y=0.940和Q2=0.932(圖4B和4C),說明該模型可靠。同時,OPLS-DA模型的置換檢驗結(jié)果的R2Y與Q2均小于未置換前所建立的模型,且Q2有負截距,表明所建立的模型無過擬合(圖4D)。從OPLS-DA得分圖可得,K562和K562-ADM的細胞代謝物存在明顯差別。圖4E為OPLS-DA模型中變量的S-曲線,篩選出VIP>1的變量,再以經(jīng)校正的p值<0.05結(jié)合倍數(shù)變化(FC>2或FC<0.5)驗證2組數(shù)據(jù)間存在顯著性差異,篩選出40個差異特征峰,按照“1.5”方法進行定性分析,結(jié)果見表1。

        圖4 K562和K562-ADM細胞的PCA和OPLS-DA結(jié)果Fig.4 PCA and OPLS-DA analysis results of K562 group and K562-ADM groupA:score plot for PCA;B:score plot for OPLS-DA;C:result for OPLS-DA model;D:permutation test result for OPLS-DA;E:S-plot

        表1 K562和K562-ADM細胞間的差異代謝物Table 1 Summary of significant changed metabolites between K562 and K562-ADM group

        (續(xù)表1)

        K562和K562-ADM細胞間的差異代謝物的倍數(shù)變化如表1所示,與K562細胞相比,K562-ADM耐藥細胞中有17種代謝物的水平降低(FC>2),其中L-肉堿和2-甲基鳥苷的水平顯著低于K562細胞中的含量;K562-ADM耐藥細胞中有23種代謝物的水平升高(FC<0.5),其中腺嘌呤和鳥苷的水平顯著高于K562細胞。從代謝途徑分析,這些差異代謝物涉及氨基酸代謝、鞘脂代謝、嘌呤代謝以及嘧啶代謝等。其中,L-苯丙氨酸、L-色氨酸、L-甲硫氨酸和L-亮氨酸等氨基酸在K562-ADM細胞中的水平較高。氨基酸是構(gòu)成蛋白質(zhì)的基本單位,當(dāng)氨基酸參與合成的ABC轉(zhuǎn)運蛋白在癌細胞中過表達,而使治療藥物外泵,這是癌細胞產(chǎn)生多藥耐藥性的重要機制之一[18]。同時,氨基酸也是嘌呤及嘧啶環(huán)生物合成的原料,K562-ADM耐藥細胞中,參與嘌呤代謝和嘧啶代謝的鳥苷、腺嘌呤和胸苷等物質(zhì)的含量顯著增加,表明耐藥細胞可能在細胞增殖中對核苷酸的需求不同于敏感細胞,且嘌呤核苷酸對于細胞內(nèi)能量的提供和信號傳導(dǎo)的作用非常重要。此外,環(huán)腺苷酸(cAMP)在K562-ADM耐藥細胞的含量降低,cAMP作為一種調(diào)控因子,可通過cAMP的蛋白激酶途徑調(diào)控細胞周期過程的增殖、分化和死亡。有實驗表明cAMP隨濃度的降低,對K562-ADM耐藥細胞增殖的抑制作用減弱,且白血病患者服用cAMP復(fù)方制劑可一定程度上改善治療效果,這證明了cAMP可能調(diào)控白血病的多藥耐藥性[19-21]。此外,α-半乳糖基神經(jīng)酰胺、鞘氨醇、鞘磷脂(d18∶0/14∶1(OH))和膽堿等物質(zhì)可能通過鞘脂代謝和甘油磷脂代謝參與細胞膜、線粒體膜等生物膜的構(gòu)成與功能活動,這些物質(zhì)以及其它具有差異性的物質(zhì)在白血病耐藥機制方面尚需進一步研究。

        3 結(jié) 論

        本文以人慢性髓系白血病細胞及其阿霉素耐藥細胞(K562和K562-ADM)為研究對象,建立了基于UPLC-IT-TOF MS的非靶標代謝組學(xué)分析方法。考察了細胞破碎方式、提取溶劑體系和提取溶劑體積對白血病細胞代謝物的提取效果,發(fā)現(xiàn)以超聲進行細胞破碎,采用800 μL的80%甲醇為提取溶劑,方法簡單、可靠,提取到的代謝特征峰較多。采用建立的方法對K562和K562-ADM細胞代謝物進行分析,結(jié)果表明:相比K562細胞,K562-ADM耐藥細胞中有17種代謝物的含量顯著降低,23種代謝物的含量顯著增高。差異代謝物主要參與氨基酸代謝、鞘脂代謝、嘌呤代謝和嘧啶代謝等通路,參與代謝的L-苯丙氨酸、L-色氨酸、L-甲硫氨酸和L-亮氨酸等氨基酸和cAMP等物質(zhì)與已知的白血病耐藥性機制相關(guān)。此外,其它差異代謝物與白血病耐藥性相關(guān)的分子機制需要進一步研究。

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