代謝組學的最新進展：快速、高靈敏度和高通量分析

　　分析測試百科網譯 代謝組學致力于研究生物系統中存在的小分子或代謝物。通過分析生物體或細胞內存在的代謝物來得到其生理狀態的化合物指紋譜。

　　從營養、食品科學到了解人類疾病，代謝組學表征在許多領域中具有廣泛的應用。隨著分析技術的不斷發展和功能的增強，這個應用領域將會越來越廣。

　　為了進一步了解代謝組學的最新進展以及隨之發展的技術，Technology Networks科學作家Molly Campbell采訪了布魯克?道爾頓全球技術負責人Lucy Woods。

布魯克·道爾頓全球技術負責人Lucy Woods

攝于澳大利亞墨爾本沃爾特和伊麗莎·霍爾醫學研究所（Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research，WEHI）

　　Molly Campbell (MC): 近年來，代謝組學領域發展迅速，現在看來，科學界已經普遍認為代謝組與基因組、轉錄組和蛋白質組同等重要。您認為代謝組學為什么如此突然的被認可？

　　Lucy Woods (LW): 與這種認可度增加最息息相關的一個原因是，表型是每個人對特定刺激反應的個性化視圖，而代謝組的變化與表型聯系最為緊密。加上最近發現的微生物組的重要性，以及受這種共生作用影響的無數小分子信號通路，使得代謝組學進一步受到關注。

　　讓我們想象一下，當你吃一個漢堡包，不同的組學水平會發生什么情況。在時間尺度上，對基因組水平的影響很可能是忽略不計的。另一方面，轉錄組和蛋白質組將發生變化，例如在進食后的某個時間會轉錄編碼脂肪酶的基因，這些轉錄最終導致脂肪酶的增加來緩解食物消化的壓力。然而人類代謝組反應更為迅速，體內已經存在的脂肪酶馬上就會開始代謝食物。因此，脂質和代謝物的變化將很快被檢測到。一旦轉錄表達更多的脂肪酶蛋白，脂質的降解將加速。這個例子詮釋了理解基因組、轉錄組、蛋白質組和代謝組之間相互作用的重要性。同樣，通過使用大型隊列分析研究中確定的生物標志物，監測代謝組可以直接反映人體當前健康狀況。

　　技術的進步也使更多的研究人員能夠結合代謝組學來進行交叉組學研究。現已提供用于樣品制備、硬件和軟件工作流程的標準操作程序（SOP），涵蓋質譜（MS）和核磁共振（NMR）技術的解決方案，正在降低該研究領域的準入門檻。目前，我們發現代謝組學研究受到越來越廣泛的關注。

　　MC: 布魯克提供了哪些質譜分析技術用于代謝組學分析？如何對這些技術進行優化以實現目標？

　　 LW: 布魯克引入多一維分離，為代謝組學分析增加信心。捕集離子淌度（TIMS）是一種獨特的淌度分離類型，它可以在不影響靈敏度情況下避免等重干擾并分離同分異構化合物。timsTOF Pro上進一步發展了PASEF（平行累積連續碎裂技術）方法，可在蛋白質組學領域實現高通量和高靈敏度的分析。針對代謝組學和脂質組學對PASEF方法進行了優化，與蛋白質組學一樣，可在掃描速度和靈敏度上得到相同的提升。在脂質組學分析中，僅相差幾個毫道爾頓的等重異位脂質通常會共洗脫，但是使用TIMS可以分離這些脂質。使用PASEF技術可使得每個脂質單獨被碎裂，從而減少了共譜現象，增加了所有脂質注釋的可信度。

　　布魯克開創性地提出了空間定位組學（SpatialOMx）的概念，通過對組織里的內源性脂質、聚糖和其他小分子等進行成像，以幫助破譯分子信號。使用SpatialOMx可以進一步從組織樣本中選擇特定的亞細胞區域，以進行更深入的代謝組學分析，從而更好地了解腫瘤邊緣的細胞是如何開始改變的。timsTOF fleX質譜結合SCILS和MetaboScape軟件是首個實現SpatialOMx的完整解決方案，使用代謝組學的方法深入理解組織的微觀不均一性。

　　對高通量分析的需求使得大規模表型組學研究越來越受到關注。要分析大量樣本，系統必須既具備靈敏度又能夠在數周內連續測量樣本。穩定性研究展示了布魯克QTOF在分析大量樣品時，性能并沒有下降，這個結果在表型組學研究領域占據著領先地位。

　　MC:請您介紹一些布魯克客戶正在進行的、激動人心的前沿代謝組學研究案例。

　　LW: 澳大利亞國家表型組學中心（ANPC）是莫道克大學與布魯克之間合作的國際合作的成果，該中心形成了國際領先的代謝表型專業知識中心。ANPC由國際人種學研究先驅Jeremy Nicholson教授和Elaine Holmes教授創立，是進一步擴大人類健康知識以及疾病成因和預防方法的關鍵一步。它是由Nicholson教授領導的國際表型組學中心網絡（IPCN）的附屬機構。ANPC主要與醫院、大學和醫學研究機構緊密合作，研究基因、環境和生活方式與人類新陳代謝健康間復雜的相互作用，從而幫助改善人們的生活質量和壽命。

　　互補的NMR和MS方法將結合起來以實現這一目標，包括在timsTOF Pro上使用PASEF代謝組學方案。為了進一步提高樣品通量，采用創新的流動注射分析MRMS aXelerate，實現了每天篩查250多個樣品。在大于一百萬分辨率的MRMS平臺上，可以通過同位素精細結構確定元素組成，這是由被測分子內的天然同位素產生的獨特質譜特征。通過化合物中不同同位素貢獻值形成的質譜特征，可實現高可信度的分子組成注釋。

　　MC: 研究人員在代謝組學研究中遇到的最大挑戰是什么？布魯克如何克服這些挑戰？

　　LW: 最大的挑戰之一是對已知化合物的可靠鑒定以及未知化合物的鑒定。利用同位素的精細結構能夠確定未知物分子式，以發現“dark metabolome”中存在的物質。為了實現化合物的可靠鑒定，通常使用基于數據庫檢索的方法，其中必須提供保留時間、準確的質量、同位素特性信息和碎片質譜圖，來可靠地解析復雜樣品中的化合物。timsTOF技術可以增加多一維的特征，即碰撞橫截面（CCS），以增加對結構解析可信度。CCS值是氣態離子的特性，可獨立于所使用的色譜法重復測量。使用TIMS可以可靠且重復地測量所有類型待測物的CCS值。此外，對于所有常見類別的脂質，CCS值是可以進行預測的，因此基于預測的CCS值可對未知的脂質進行注釋。此CCSPredict工具內置于軟件Metaboscape中，該軟件是布魯克提供的一種直觀且用戶友好的數據評估軟件。

　　MC:您對五年后的代謝組學領域有何展望？

　　LW: 我們正處于大數據時代，隨著縱向研究和大型隊列研究成為常規分析，軟件將在五年內發揮更大的作用。隨著基因組學、蛋白質組學和表型數據對人類健康產生積極影響，降低代謝組的分析成本將變得至關重要。如果縱向數據可以用作人體健康基線的判斷標準，人的代謝組的變化可能會成為預后診斷標準。人類基因組已在20年前進行了解碼，蛋白質組學研究發展了將近20年，而大規模的代謝組學研究才剛剛開始。在未來五年里，隨著計算機科學的飛速發展，交叉組學將在臨床應用方面有著廣闊的應用前景。

　　布魯克?道爾頓全球技術主管（UHR-QTOF）Lucy Woods與技術網絡科學作家Molly Campbell交談記錄。