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        氣相色譜-質(zhì)譜法在乳腺癌血清代謝組學(xué)中的應(yīng)用分析

        2022-04-23 03:21:52付紅萍方夢(mèng)嬋萬(wàn)益群
        實(shí)用癌癥雜志 2022年4期
        關(guān)鍵詞:甘油酯棕櫚代謝物

        付紅萍 方夢(mèng)嬋 萬(wàn)益群

        乳腺癌是女性發(fā)病率最高的惡性腫瘤,如能在早期及時(shí)發(fā)現(xiàn),則患者治愈率較高,如發(fā)現(xiàn)過(guò)晚,則是不可避免的致命疾病[1]。因此,早期診斷在臨床上具有重大意義。近年來(lái)的研究表明,腫瘤標(biāo)志物在癌癥患者的早期診斷、監(jiān)測(cè)疾病進(jìn)程、確定預(yù)后及幫助制定治療方案中都發(fā)揮非常重要的作用[2-3]。因此,開(kāi)展乳腺癌特異性腫瘤標(biāo)志物篩查很有必要。

        代謝組學(xué)是研究生命系統(tǒng)對(duì)病理生理刺激或基因修飾的多參數(shù)代謝反應(yīng)的學(xué)科,通過(guò)分析各種生物樣品(如血液、尿液、唾液及組織等)中的某些或全部代謝產(chǎn)物,建立代謝組(代謝物的定量集合)。目前,代謝組學(xué)被認(rèn)為是一個(gè)功能強(qiáng)大的技術(shù),廣泛應(yīng)用于各類(lèi)腫瘤標(biāo)志物的篩查和改變的代謝途徑的識(shí)別。代謝組學(xué)研究中使用的主要分析技術(shù)有質(zhì)譜分析技術(shù)和核磁共振技術(shù),其中質(zhì)譜分析技術(shù)靈敏度較高,被廣泛應(yīng)用于潛在的腫瘤標(biāo)志物的篩查研究[4]。

        本文采集了乳腺癌女性患者和健康人的血清樣本,應(yīng)用氣相色譜-質(zhì)譜法,通過(guò)對(duì)血清樣本進(jìn)行分析,建立了乳腺癌血清代謝指紋圖譜,并對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,篩選出一些顯著性差異的代謝物。

        1 材料與方法

        1.1 主要儀器與試劑

        Agilent 5977A/7890B 氣相色譜-質(zhì)譜儀(美國(guó),安捷倫公司);IKA MS3型迷你振蕩器(中國(guó),艾卡廣州儀器設(shè)備有限公司);TG20.5臺(tái)式高速離心機(jī)(上海盧湘儀離心機(jī)儀器有限公司);MD200-2型氮吹儀(杭州奧盛儀器有限公司);AR124CN電子天平(奧豪斯儀器有限公司);MILLI-QS超純水器(美國(guó),Millipore公司)。

        BSTFA+TMCS(99∶1,v/v)(美國(guó)Sigma公司);吡啶(無(wú)水級(jí),99.8%,美國(guó)Aladdin公司);甲氧胺鹽酸鹽(美國(guó)Sigma公司);甲醇、乙腈、正庚烷、丙酮(色譜純,國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司);正二十二烷(美國(guó)Aladdin公司)。

        分析標(biāo)準(zhǔn)品:乳酸、甘氨酸、葡萄糖、核糖(美國(guó)Aladdin公司),纈氨酸、絲氨酸、亮氨酸、甘露糖(美國(guó)sigma公司)。

        1.2 色譜分離條件

        色譜柱:HP-5MS毛細(xì)管柱(30 m×0.25 mm×0.25 μm);進(jìn)樣口溫度:250℃;載氣:高純氦氣,流速為1.0 ml/min;進(jìn)樣量:1.0 μl,分流進(jìn)樣(分流比為2∶1);升溫程序:70℃保持4 min,以8℃/min升至280℃,保持15 min。

        1.3 質(zhì)譜條件

        電離方式:EI(70 eV);離子源溫度:230℃;四級(jí)桿溫度:150℃;采集方式:全掃描(35~800 m/z);溶劑延遲時(shí)間:5.3 min。

        1.4 血清樣品前處理方法選擇

        血清樣品基質(zhì)較為復(fù)雜,為了獲得血清樣品中更多內(nèi)源性代謝物的信息,本實(shí)驗(yàn)考察了甲醇、丙酮和乙腈對(duì)血清樣品中代謝物的提取效果,結(jié)果表明,甲醇溶劑的提取效果更好。因此本實(shí)驗(yàn)選擇甲醇溶劑作為血清樣品的提取溶劑。

        1.5 樣品采集及前處理

        采集41例乳腺癌女性患者血清樣本,所采集的患者符合以下標(biāo)準(zhǔn):經(jīng)病理組織學(xué)診斷證實(shí)罹患乳腺癌,患者在采集前未接受任何藥物或手術(shù)治療,無(wú)其他癌癥病史。采集20例健康對(duì)照組血清樣本,所采集者符合以下標(biāo)準(zhǔn):乳腺檢查正常,無(wú)乳腺癌病史及其它癌癥病史。采集晨起靜脈血2 ml,于4000 r/min離心20 min,取其上清液,樣品存于-80℃超低溫冰箱備用。

        取100 μl血清于1.5 ml離心管中,加入400 μl甲醇,渦旋1 min,混合均勻,14000 r/min離心15 min。取上清液150 μL,在溫和的氮?dú)饬飨抡舭l(fā)至近干,然后加入50 μL甲氧胺吡啶溶液(20 mg/mL),于烘箱中60℃反應(yīng)1 h。反應(yīng)結(jié)束后,冷卻至室溫,加入100 μL BSTFA+TMCS(99∶1,v/v),于60℃反應(yīng)1 h后,加入150 μL正庚烷(含0.1 g/L正二十二烷,正二十二烷為內(nèi)標(biāo)物質(zhì)),終止反應(yīng)。衍生完成后進(jìn)行氣相色譜-質(zhì)譜分析。

        1.6 數(shù)據(jù)分析

        采用隨機(jī)森林算法(RF)對(duì)血清樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

        2 結(jié)果

        2.1 色譜分離條件的優(yōu)化

        本實(shí)驗(yàn)考察了血清樣品在3種升溫程序下的分離效果,依據(jù)色譜峰的數(shù)量以及組分的分離效率,本實(shí)驗(yàn)選擇了第2個(gè)升溫程序。血清樣品的色譜圖如圖1所示,獲得了二十多個(gè)峰,分離效果較好。

        圖1 乳腺癌血清樣本的色譜分離圖

        實(shí)驗(yàn)分別考察了下列3種升溫程序下組分的分離情況:(1)60℃保持5 min,15℃/min升至300℃,保持10 min;(2)70℃保持4 min,以8℃/min升至280℃,保持15 min;(3)70℃保持5 min,以4℃/min升至280℃,保持10 min;

        2.2 血清樣本分析

        本實(shí)驗(yàn)采集了健康對(duì)照組個(gè)體樣本20例,乳腺癌Ⅱ期患者樣本12例,乳腺癌Ⅲ期患者樣本29例,在優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)條件下對(duì)血清樣品進(jìn)行分析,通過(guò)用NIST數(shù)據(jù)庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)化合物鑒定得到24個(gè)共同峰。本實(shí)驗(yàn)用正二十二烷作為內(nèi)標(biāo)物質(zhì),以代謝物的峰面積(Ax)與內(nèi)標(biāo)物的峰面積(Ai)比值的形式表示定量結(jié)果。最后,成功鑒定了24個(gè)共同峰,定性和定量分析結(jié)果見(jiàn)表1。

        表1 血清中24個(gè)色譜共有峰分析結(jié)果

        2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

        采用RF對(duì)乳腺癌Ⅱ期組、乳腺癌Ⅲ期組及健康對(duì)照組樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果如圖2所示,3組樣本間的差異明顯,乳腺癌Ⅱ期組、乳腺癌Ⅲ期組及健康對(duì)照組可以被有效地區(qū)分開(kāi),其中2組乳腺癌組樣本與健康組樣本距離較遠(yuǎn),乳腺癌Ⅱ期組樣本靠近乳腺癌Ⅲ期組樣本。

        圖2 3組樣本的隨機(jī)森林算法分析結(jié)果

        2.4 潛在差異性標(biāo)志物的篩選

        圖3列出了該分類(lèi)模型的代謝物的變量重要度,結(jié)果表明,在乳腺癌組樣本和健康組樣本中具有明顯差異的代謝產(chǎn)物主要有:肉豆蔻酸、棕櫚酸、硬脂酸、1-棕櫚酸單甘油酯。

        圖3 各代謝產(chǎn)物的變量重要度

        3 討論

        本文應(yīng)用氣相色譜-質(zhì)譜法,通過(guò)對(duì)乳腺癌患者和健康志愿者血清樣本進(jìn)行分析,建立了乳腺癌血清代謝指紋圖譜。采用隨機(jī)森林算法(RF)對(duì)血清樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析處理。隨機(jī)森林算法(RF)最初是由Breiman在2001年提出的,由于其可以有效地區(qū)分不同組樣本之間的差異,因此得到了廣泛的應(yīng)用[5]。RF是一種受監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器,與其他算法相比,它具有良好的性能并具有很大的優(yōu)勢(shì)。RF可以用于高維數(shù)據(jù)的處理(許多特征數(shù)據(jù)),并且不需要進(jìn)行特征選擇。與其他分類(lèi)模型相比,它對(duì)分類(lèi)結(jié)果的偏倚估計(jì)值低,這使得隨機(jī)森林算法可應(yīng)用于許多研究領(lǐng)域。對(duì)于組間樣本差異,隨機(jī)森林算法可以有效地進(jìn)行區(qū)分。隨機(jī)森林算法可以根據(jù)各代謝物對(duì)分類(lèi)的貢獻(xiàn)程度,得到相應(yīng)的變量重要度信息,對(duì)分類(lèi)貢獻(xiàn)程度大的變量可作為潛在的標(biāo)志物。

        我們應(yīng)用隨機(jī)森林算法對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)潛在的差異性標(biāo)志物進(jìn)行了篩選,共篩選出4種具有明顯差異的代謝物:肉豆蔻酸、棕櫚酸、硬脂酸、1-棕櫚酸單甘油酯。棕櫚酸,又被稱(chēng)為十六烷酸,是動(dòng)植物及微生物中最常見(jiàn)的飽和脂肪酸之一。人體內(nèi)過(guò)量的碳水化合物會(huì)通過(guò)轉(zhuǎn)化,成為棕櫚酸,而在脂肪酸合成過(guò)程中,棕櫚酸是其生成的第一種脂肪酸,它也是較長(zhǎng)脂肪酸的前體,由它可以生成更長(zhǎng)的脂肪酸。硬脂酸,又稱(chēng)十八烷酸,屬于長(zhǎng)鏈脂肪酸。1-棕櫚酸單甘油酯是單?;视王?,是由一個(gè)通過(guò)酯鍵與甘油分子共價(jià)鍵合的脂肪酸鏈組成的甘油酯。單?;视椭久笇?duì)其進(jìn)行分解,將單?;视王マD(zhuǎn)化為游離脂肪酸和甘油。肉豆蔻酸、棕櫚酸和硬脂酸這三種代謝物都是飽和脂肪酸。脂肪酸是人體中主要的能量來(lái)源。生物細(xì)胞膜也是由脂肪酸組成的。脂肪酸貯存于人體的脂肪細(xì)胞中,以備不時(shí)之需。當(dāng)人感到饑餓時(shí),脂肪酸在細(xì)胞的線(xiàn)粒體內(nèi)進(jìn)行氧化分解,釋放出大量能量。同時(shí)它可以維持細(xì)胞膜的相對(duì)流動(dòng)性,從而確保細(xì)胞的正常生理活動(dòng)。脂肪酸在許多代謝途徑中起著關(guān)鍵作用,脂肪酸代謝又稱(chēng)為β-氧化,在新陳代謝的過(guò)程中會(huì)生成乙酰輔酶A,然后進(jìn)入檸檬酸循環(huán)。當(dāng)人體需要ATP時(shí),可以通過(guò)脂肪酸代謝的增加來(lái)生成ATP,而脂肪酸代謝的本質(zhì)就是脂肪酸合成的逆反應(yīng)。乳腺癌患者血清中這三種脂肪酸水平顯著降低,這可能是乳腺癌發(fā)展過(guò)程中大量的能量消耗所造成的[6]。這些脂肪酸的水平變化可能反映了乳腺癌在發(fā)展過(guò)程中發(fā)生的潛在代謝變化,引起脂肪酸代謝紊亂[7]。

        肉豆蔻酸、棕櫚酸、硬脂酸、1-棕櫚酸單甘油酯的顯著性差異變化反映了乳腺癌的發(fā)生發(fā)展,其會(huì)引起脂肪酸代謝紊亂,有可能成為潛在的乳腺癌標(biāo)志物,為乳腺癌的早期診斷提供了新的方法。

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