近日，大連化物所高分辨分離分析及代謝組學(xué)研究組（1808組）許國旺研究員團(tuán)隊(duì)對前期提出并發(fā)展的擬靶向代謝組學(xué)方法進(jìn)行了系統(tǒng)總結(jié)和提升，相關(guān)結(jié)果形成范本發(fā)表。
代謝組學(xué)是研究內(nèi)源性代謝物的科學(xué)，超高效液相色譜-質(zhì)譜是廣泛使用的分析工具。代謝組學(xué)分析策略主要有非靶向和靶向兩種，前者一般使用高分辨質(zhì)譜獲得豐富的代謝物信息，但存在數(shù)據(jù)復(fù)雜、重復(fù)性差、線性范圍窄等缺點(diǎn)；而后者一般使用三重四極桿質(zhì)譜，數(shù)據(jù)質(zhì)量有了很大提高，但通常只檢測已知代謝物，覆蓋度低。針對上述特點(diǎn)，該研究團(tuán)隊(duì)于2012年首次提出擬靶向代謝組學(xué)的概念(J Chromatogr A.，2012，1255：228-36)。其創(chuàng)新之處在于，提出了一種定量離子選擇算法，用于對所有檢測到的代謝物進(jìn)行定量離子選擇，通過保留時間鎖定氣相色譜-質(zhì)譜選擇離子監(jiān)測方式，樣品中已知和未知的代謝物均可被測量，該方法兼具非靶向和靶向代謝組學(xué)的優(yōu)點(diǎn)。在2013年，該方法被延伸到液相色譜-質(zhì)譜領(lǐng)域（Anal Chem.，2013，85：8326-33），在方法建立時用高分辨質(zhì)譜獲取代謝物的離子對信息，而在實(shí)際樣品分析時采用靶向的多反應(yīng)檢測（MRM）方式測量代謝物的豐度，該方法覆蓋度高、線性和重復(fù)性良好，而且不需要標(biāo)樣來限定檢測的代謝物?！ ?/p>
在隨后的工作中，為提高方法建立的效率，該團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步開發(fā)了自動挑選離子對的軟件(Anal Chem.，2015，87：5050-5)，并建立了針對大規(guī)模臨床樣本分析的數(shù)據(jù)校正方法，對超千個樣品的分析也獲得了較好的重復(fù)性(Anal Chem.，2016，88：2234-42；J Chromatogr A.，2016，1437：127-136)。在此基礎(chǔ)上，為提高方法中包含的離子對個數(shù)，提高覆蓋度，該團(tuán)隊(duì)發(fā)展了基于SWATH技術(shù)的擬靶向代謝組學(xué)方法，在正離子下就可在血漿中獲得1373個離子對(Anal Chem.，2018，90：11401-11408)。在研究脂質(zhì)結(jié)構(gòu)-質(zhì)譜特征規(guī)律、色譜保留規(guī)律的基礎(chǔ)上，該團(tuán)隊(duì)建立了高覆蓋度擬靶向脂質(zhì)組學(xué)分析新方法，涵蓋19個脂類、3377個脂質(zhì)離子對，覆蓋7000多種脂質(zhì)分子結(jié)構(gòu)(Anal Chem.，2018，90：7608-7616)。在最近的工作中，為進(jìn)一步提高覆蓋度，該團(tuán)隊(duì)在高峰容量的二維液相色譜-質(zhì)譜系統(tǒng)上建立了擬靶向方法(Anal. Chem.，2020，92：6043-6050)，正離子模式和負(fù)離子模式分別檢測到1294和687個離子對，建立的二維液相色譜-質(zhì)譜擬靶向代謝組學(xué)方法可用于分離分析氨基酸、膽汁酸、肉堿、溶血磷脂、鞘脂、磷脂和甘油三酯等。這些方法已在惡性腫瘤（肝癌、肺癌）和糖尿病等代謝性疾病的研究中發(fā)揮積極作用，近20余項(xiàng)相關(guān)結(jié)果在Hepatology, Anal. Chem., J. Proteome Res.等國際權(quán)威期刊發(fā)表，并被其他實(shí)驗(yàn)室采用。
目前，高覆蓋度的（半）定量代謝組學(xué)方法在生命科學(xué)各領(lǐng)域均受到重視，擬靶向方法將會起到越來越重要的作用。為了讓更多的同行使用擬靶向方法，基于上述前期工作，以血清/血漿為例，該研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步優(yōu)化了擬靶向代謝組學(xué)建立流程，升級并提供了開放式軟件和工具，形成了方法范本。
該范本發(fā)表在《自然-實(shí)驗(yàn)手冊》（Nature Protocols）。以上工作得到了國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國家重點(diǎn)研究開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、大連化物所科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目的資助。（文/鄭福建 圖/王婷、鄭福建）
