Метаболомика

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

Метаболомика — это «систематическое изучение уникальных химических „отпечатков пальцев“ специфичных для процессов, протекающих в живых клетках» — конкретнее, изучение их низкомолекулярных метаболических профилей.[1] Метаболом представляет собой совокупность всех метаболитов, являющихся конечным продуктом обмена веществ в клетке, ткани, органе или организме[2]. В то время как данные об экспрессии мРНК генов и данные протеомного анализа не раскрывают полностью всего того, что может происходить в клетке, метаболические профили могут дать мгновенный снимок физиологических процессов в клетке. Одна из задач системной биологии и функциональной геномики — интегрирование данных протеомики, транскриптомики и метаболической информации для получения более целостного представления о живых организмах.

Метаболомика — это научное изучение химических процессов, в которые вовлечены метаболиты.

История возникновения[править | править исходный текст]

Идея о том, что биологические жидкости отражают состояние здоровья индивидуума, существует уже долгое время. Врачи Древнего Китая использовали муравьев, чтобы оценить количество глюкозы в моче пациента и выявить диабет.[3] В средние века использовались «мочевые диаграммы», которые связывали цвет, вкус и запах мочи с различными медицинскими характеристиками, имеющие метаболическое происхождение по своей сути.[4]

Концепция индивидуального «метаболического профиля», который мог бы отражать состав биологических жидкостей, была предложена Роджером Вильямсом в конце 40-х годов прошлого века[5] используя хроматографическую бумагу, он предположил что характеристические метаболические профили в моче и слюне связаны с такими патологиями как шизофрения. Однако, только технологический рост 60-х и 70-х сделал возможным количественное измерение метаболических профилей.[6] Термин «метаболический профиль» был введен в 1971 году Хорнингом после того, как удалось показать, что газовая хромато-масс-спектрометрия может быть использована для определения соединений, представленных в моче и тканевых экстрактах человека.[3][7] Группа Хорнинга, совместно с такими учеными как Лайнус Полинг и Артур Робинсон играла ведущую роль в разработке газ-хромато-масс-спектрометрических методов мониторинга метаболитов, представленных в моче, на протяжении 70-х.[8]

Одновременно спектроскопия ЯМР, которая была открыта в 40-е, стала быстро развиваться и к 80-м достигла достаточной чувствительности для идентификации метаболитов в биологических образцах.[3][4] Метаболомные исследования с помощью спектроскопии ЯМР проводились в основном в лаборатории Джереми Николсона в Биркбек-колледже лондонского университета и позже в лондонском королевском колледже. В 1984 Николсон показал, что протонная спектроскопия ЯМР потенциально может быть использована для диагностики диабета и позже впервые стал использовать распознавание образов при анализе данных спектроскопии ЯМР.[9][10]

23 января 2007 года программа «Метаболом человека» Университета Альберта (Канада), возглавляемая Дэвидом Уишартом, завершила первую версию базы данных о метаболоме человека, содержащую информацию о примерно 2500 метаболитах, 1200 лекарствах и 3500 веществ пищи.[11][12]

На сегодняшний день метаболомика все ещё остается «новой» областью исследований.[13] Дальнейший прогресс в этой области зависит от многих факторов, в том числе от развития технической базы аналитических методов, прежде всего масс-спектрометрических методов и спектроскопии ЯМР.[13]

Метаболом[править | править исходный текст]

Метаболом представляет собой полный набор низкомолекулярных метаболитов (таких как промежуточные продукты обмена веществ, гормоны и другие сигнальные молекулы и вторичные метаболиты), которые могут быть найдены как в биологическом образце, так и в единичном организме.[14][15] Термин построен по аналогии с транскриптомикой и протеомикой. Так же как транскриптом и протеом, метаболом постоянно меняется. Хотя метаболом может быть определен сравнительно легко, в настоящее время не представляется возможным определение широкого спектра метаболитов с помощью одного аналитического метода. В январе 2007 года учёные университета Альберта и университета Калгари закончили первую версию метаболома человека. Они каталогизировали около 2500 метаболитов, 1200 лекарств и 3500 компонентов пищи, которые могут быть найдены в человеческом теле.[11] Эта информация, доступная в базе метаболома человека (www.hmdb.ca) и основанная на анализе существующей научной литературы, далека от полноты.[16] О метаболомах других организмов известно гораздо больше. Например, было охарактеризовано более 50,000 метаболитов растений, многие тысячи были идентифицированы и охарактеризованы в единичных растениях.[17][18].

Метаболиты[править | править исходный текст]

Метаболиты - это промежуточные и конечные продукты обмена веществ. В метаболомике метаболиты обычно определяют как любые молекулы размера не более 1 КДа.[19] Однако существуют и исключения из этого определения, это зависит от конкретного образца и аналитического метода. Например, такие макромолекулы, как липопротеины и альбумин, надежно определяются при анализе плазмы крови методом спектроскопии ЯМР.[20] В метаболомике растений принято выделять «первичные» и «вторичные» метаболиты. Первичные метаболиты принимают непосредственное участие в нормальном росте, развитии и репродукции. Вторичные метаболиты не принимают участия в этих процессах, но обычно имеют важные экологические функции. Например антибиотики и пигменты.[21] В метаболомике человека же принято делить метаболиты на эндогенные (произведенные изучаемым организмом) и экзогенные.[22] Метаболиты чужеродных субстанций, таких как лекарства, называют ксенометаболитами или ксенобиотиками.[23]

Метаболом формируется большой сетью метаболических реакций. где продукты одной ферментативной реакции являются исходными веществами для других. Такие системы описываются как гиперциклы.

Метабономика[править | править исходный текст]

Метабономика определяется как «количественное измерение динамического многопараметрического метаболического ответа живых систем на патофизиологические воздействия или генные модификации». Термин происходит от греческого мета, означающего изменение, и номос, означающего набор правил или закономерностей.[24] Этот подход был впервые предложен и использован Джереми Николсоном в Королевском лондонском колледже и используется в токсикологии, диагностике заболеваний и ряде других областей. Исторически метабономический подход был одной из первых попыток применить приемы системной биологии для изучения метаболизма.[25][26][27]

Существуют разногласия при определении различий между 'метаболомикой' и 'метабономикой'. Различия между двумя подходами не сводятся к выбору аналитических методов, хотя метабономика преимущественно ассоциируется со спектроскопией ЯМР, а метаболомика — с масс-спетрометрическими техниками. Несмотря на отсутствие общепризнанной точки зрения, считается, что 'метаболомика' уделяет большее внимание метаболическим профилям на клеточном и органном уровне и преимущественно связана с нормальным эндогенным метаболизмом. 'Метабономика' же использует метаболические профили для получения информации об изменениях метаболизма, связанных с внешними факторами окружающей среды, патологическими процессами и не генетическими изменениями. Это не тривиальное различие. Метаболомные исследования должны, по определению, исключать метаболические изменения под воздействием не генетических факторов, потому что они являются внешними по отношению к изучаемой системе. На практике же, особенно при исследовании заболеваний человека, существует путаница в определениях и часто их считают синонимами.[28]

Аналитические методы[править | править исходный текст]

Методы разделения[править | править исходный текст]

  • Газовая хроматография, в особенности с масс-спектрометрическим детектированием (газовая хромато-масс-спектрометрия) — один из наиболее мощных и широкоиспользуемых методов. Она даёт очень высокое хроматографическое разрешение, но для определения многих биомолекул требуется химическая дериватизация, без неё могут анализироваться только летучие соединения. Некоторые макромолекулы и полярные метаболиты не могут исследоваться с помощью газовой хроматографии.[29]
  • Высокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ). По сравнению с газ-хроматографией, ВЭЖХ имеет более низкое хроматографическое разрешение, но это компенсируется более широким рядом соединений, которые потенциально могут быть измерены.[30]
  • Капиллярный электрофорез. Капиллярный электрофорез имеет более высокую теоретическую эффективность разделения нежели ВЭЖХ, и может использоваться для исследования более широкого диапазона соединений, чем газ-хроматография. Как и все электрофоретические методы, он наиболее удобен для разделения ионов.[31]

Методы обнаружения[править | править исходный текст]

  • Масс-спектрометрия Масс-спектрометрию используют для идентификации и количественного анализа метаболитов после разделения с помощью газ-хроматографии, ВЭЖХ, или капиллярного электрофореза. Газ-хромато-масс-спектрометрия наиболее «естественная» из этих комбинаций и была разработана первой. Кроме того, существющие и разрабатываемые библиотеки масс-спектрометрических данных позволяют идентифицировать метаболиты по их фрагментации при ионизации.
  • Ядерный магнитный резонанс (Спектроскопия ЯМР). ЯМР является единственным методом, который не нуждается в разделении смеси исследуемых метаболитов и позволяет использовать исследованные образцы для дальнейшего анализа. Все виды низкомолекулярных метаболитов могут быть определены одновременно. Основными преимуществами ЯМР являются высокая воспроизводимость измерений и простота подготовки образцов. Хотя, конечно, ЯМР имеет существенно более низкую чувствительность, чем масс-спектрометрические методы.[32][33]
  • Наряду со спектроскопией ЯМР и масс-спектроскопическими методами, используются и другие, такие как ВЭЖХ с электрохимическим детектированием и тонкослойная хроматография смесей с изотопными метками.

Статистические методы[править | править исходный текст]

Метаболомные данные обычно представляют собой результаты различных измерений объектов в разных условиях. Это могут быть спектры в цифровом формате или списки метаболитов и их концентраций. В самом простом случае эти данные представляются в виде матрицы, в которой строки соответствуют образцам, а колонки — концентрациям метаболитов. Для анализа таких данных используются различные статистические методы, обычно это проекционные методы, такие как регрессия на главные компоненты и регрессия на проекциях на скрытые переменные.[34]

Основные приложения[править | править исходный текст]

  • Токсикология. Метаболические профили (в частности, мочи и плазмы крови) могут быть использованы для определения физиологических изменений, вызванных попаданием токсичных химических соединений. Во многих случаях наблюдаемые изменения могут быть соотнесены со специфичными синдромами, например со специфическими поражениями печени и жировой ткани.[28]
  • Функциональная геномика. Метаболомика может быть прекрасным инструментом для определения фенотипа, возникающего при генетических изменениях, таких как удаление и вставка генов. Это может быть определение фенотипических изменений генно-модифицированных животных и растений, прогнозирование функционирования неизученных генов путем сравнения метаболических изменений с теми, которые происходят при вставке и удалении известных.

Примечания[править | править исходный текст]

  1. Daviss (April 2005). «Growing pains for metabolomics». The Scientist 19 (8): 25–28.
  2. Jordan KW, Nordenstam J, Lauwers GY, Rothenberger DA, Alavi K, Garwood M, Cheng LL (March 2009). «Metabolomic characterization of human rectal adenocarcinoma with intact tissue magnetic resonance spectroscopy». Diseases of the Colon & Rectum 52 (3): 520–5. DOI:10.1007/DCR.0b013e31819c9a2c. PMID 19333056.
  3. 1 2 3 Van der greef and Smilde, J Chemomet, (2005) 19:376-386
  4. 1 2 Nicholson JK, Lindon JC (October 2008). «Systems biology: Metabonomics». Nature 455 (7216): 1054–6. DOI:10.1038/4551054a. PMID 18948945.
  5. Gates and Sweeley, Clin Chem (1978) 24(10):1663-73
  6. Preti, George. «Metabolomics comes of age?» The Scientist, 19[11]:8, June 6, 2005.
  7. Novotny et al J Chromatog B (2008) 866:26-47
  8. Griffiths, W.J. and Wang, Y. (2009) Chem Soc Rev 38:1882-96
  9. Holmes E and Antti H (2002) Analyst 127:1549-57
  10. Lenz EM and Wilson ID (2007) J Proteome Res 6(2):443-58
  11. 1 2 Wishart DS, Tzur D, Knox C, et al. (January 2007). «HMDB: the Human Metabolome Database». Nucleic Acids Research 35 (Database issue): D521–6. DOI:10.1093/nar/gkl923. PMID 17202168.
  12. Wishart DS, Knox C, Guo AC, Eisner R, Young N, Gautam B, Hau DD, Psychogios N, Dong E, Bouatra S, Mandal R, Sinelnikov I, Xia J, Jia L, Cruz JA, Lim E, Sobsey CA, Shrivastava S, Huang P, Liu P, Fang L, Peng J, Fradette R, Cheng D, Tzur D, Clements M, Lewis A, De Souza A, Zuniga A, Dawe M, Xiong Y, Clive D, Greiner R, Nazyrova A, Shaykhutdinov R, Li L, Vogel HJ, Forsythe I (2009). «HMDB: a knowledgebase for the human metabolome». Nucleic Acids Research 37 (Database issue): D603. DOI:10.1093/nar/gkn810. PMID 18953024.
  13. 1 2 Morrow Jr., Ph.D., K. John. Mass Spec Central to Metabolomics (1 April 2010), стр. 1. Архивировано из первоисточника 28 июня 2010. Проверено 28 June 2010{{подст:Служебные разделы}}.
  14. Oliver SG, Winson MK, Kell DB, Baganz F (September 1998). «Systematic functional analysis of the yeast genome». Trends in Biotechnology 16 (9): 373–8. DOI:10.1016/S0167-7799(98)01214-1. PMID 9744112.
  15. Griffin JL, Vidal-Puig A (June 2008). «Current challenges in metabolomics for diabetes research: a vital functional genomic tool or just a ploy for gaining funding?». Physiol. Genomics 34 (1): 1–5. DOI:10.1152/physiolgenomics.00009.2008. PMID 18413782.
  16. Pearson H (March 2007). «Meet the human metabolome». Nature 446 (7131): 8. DOI:10.1038/446008a. PMID 17330009.
  17. De Luca V, St Pierre B (April 2000). «The cell and developmental biology of alkaloid biosynthesis». Trends Plant Sci. 5 (4): 168–73. DOI:10.1016/S1360-1385(00)01575-2. PMID 10740298.
  18. Griffin JL, Shockcor JP (July 2004). «Metabolic profiles of cancer cells». Nat. Rev. Cancer 4 (7): 551–61. DOI:10.1038/nrc1390. PMID 15229480.
  19. Samuelsson LM, Larsson DG (October 2008). «Contributions from metabolomics to fish research». Mol Biosyst 4 (10): 974–9. DOI:10.1039/b804196b. PMID 19082135.
  20. Nicholson JK, Foxall PJ, Spraul M, Farrant RD, Lindon JC (March 1995). «750 MHz 1H and 1H-13C NMR spectroscopy of human blood plasma». Anal. Chem. 67 (5): 793–811. DOI:10.1021/ac00101a004. PMID 7762816.
  21. Bentley R (1999). «Secondary metabolite biosynthesis: the first century». Crit. Rev. Biotechnol. 19 (1): 1–40. DOI:10.1080/0738-859991229189. PMID 10230052.
  22. Nordström A, O'Maille G, Qin C, Siuzdak G (May 2006). «Nonlinear data alignment for UPLC-MS and HPLC-MS based metabolomics: quantitative analysis of endogenous and exogenous metabolites in human serum». Anal. Chem. 78 (10): 3289–95. DOI:10.1021/ac060245f. PMID 16689529.
  23. Crockford DJ, Maher AD, Ahmadi KR, et al. (September 2008). «1H NMR and UPLC-MS(E) statistical heterospectroscopy: characterization of drug metabolites (xenometabolome) in epidemiological studies». Anal. Chem. 80 (18): 6835–44. DOI:10.1021/ac801075m. PMID 18700783.
  24. Nicholson JK (2006). «Global systems biology, personalized medicine and molecular epidemiology». Mol. Syst. Biol. 2: 52. DOI:10.1038/msb4100095. PMID 17016518.
  25. Nicholson JK, Lindon JC, Holmes E (November 1999). «'Metabonomics': understanding the metabolic responses of living systems to pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of biological NMR spectroscopic data». Xenobiotica 29 (11): 1181–9. DOI:10.1080/004982599238047. PMID 10598751.
  26. Nicholson JK, Connelly J, Lindon JC, Holmes E (February 2002). «Metabonomics: a platform for studying drug toxicity and gene function». Nat Rev Drug Discov 1 (2): 153–61. DOI:10.1038/nrd728. PMID 12120097.
  27. Holmes E, Wilson ID, Nicholson JK (September 2008). «Metabolic phenotyping in health and disease». Cell 134 (5): 714–7. DOI:10.1016/j.cell.2008.08.026. PMID 18775301.
  28. 1 2 Robertson DG (June 2005). «Metabonomics in toxicology: a review». Toxicol. Sci. 85 (2): 809–22. DOI:10.1093/toxsci/kfi102. PMID 15689416.
  29. Schauer N, Steinhauser D, Strelkov S, et al. (February 2005). «GC-MS libraries for the rapid identification of metabolites in complex biological samples». FEBS Lett. 579 (6): 1332–7. DOI:10.1016/j.febslet.2005.01.029. PMID 15733837.
  30. Gika HG, Theodoridis GA, Wingate JE, Wilson ID (August 2007). «Within-day reproducibility of an HPLC-MS-based method for metabonomic analysis: application to human urine». J. Proteome Res. 6 (8): 3291–303. DOI:10.1021/pr070183p. PMID 17625818.
  31. Lapainis T, Rubakhin SS, Sweedler JV (July 2009). «Capillary electrophoresis with electrospray ionization mass spectrometric detection for single-cell metabolomics». Anal. Chem. 81 (14): 5858–64. DOI:10.1021/ac900936g. PMID 19518091.
  32. Griffin JL (October 2003). «Metabonomics: NMR spectroscopy and pattern recognition analysis of body fluids and tissues for characterisation of xenobiotic toxicity and disease diagnosis». Curr Opin Chem Biol 7 (5): 648–54. DOI:10.1016/j.cbpa.2003.08.008. PMID 14580571.
  33. Beckonert O, Keun HC, Ebbels TM, et al. (2007). «Metabolic profiling, metabolomic and metabonomic procedures for NMR spectroscopy of urine, plasma, serum and tissue extracts». Nat Protoc 2 (11): 2692–703. DOI:10.1038/nprot.2007.376. PMID 18007604.
  34. Trygg J, Holmes E, Lundstedt T (February 2007). «Chemometrics in metabonomics». J. Proteome Res. 6 (2): 469–79. DOI:10.1021/pr060594q. PMID 17269704.

Литература[править | править исходный текст]

  • Tomita M., Nishioka T. (2005), Metabolomics: The Frontier of Systems Biology, Springer, ISBN 4-431-25121-9
  • Wolfram Weckwerth W. (2006), Metabolomics: Methods And Protocols (Methods in Molecular Biology), Humana Press, ISBN 1-58829-561-3
  • Dunn, W.B. and Ellis, D.I. (2005), Metabolomics: current analytical platforms and methodologies. Trends in Analytical Chemistry 24(4), 285—294.
  • Ellis, D.I. and Goodacre, R. (2006) Metabolic fingerprinting in disease diagnosis: biomedical applications of infrared and Raman spectroscopy. Analyst 131, 875—885. DOI:10.1039/b602376m

http://dbkgroup.org/dave_files/AnalystMetabolicFingerprinting2006.pdf

Ссылки[править | править исходный текст]

Логотип Викисловаря
В Викисловаре есть статья «метаболомика»