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文獻分享 | 千人代謝組學病例對照研究結果,利用氨基酸和脂質預測糖尿病風險?

分類:公司動態   發布時間 2020-11-02   閱讀: 1138

近期,一項長達10年的巢試病例對照研究顯示,可以利用氨基酸和脂質的代謝變化來預測妊娠期患糖尿。╣estational diabetes mellitus,GDM)的女性,在產后患2型糖尿病(type 2 diabetes,T2D)的風險,并通過10種差異代謝物的變化構建出具有88.3%準確性的預測模型。

該研究由多倫多大學醫學院生理學教授Michael Wheeler與細胞和生物分子研究中心的分子遺傳學和計算機科學助理教授Hannes Röst、生理學科學家Feihan Dai和Erica Gunderson合作,在《PLOS Medicine》(IF=11.048)發文,從代謝變化角度去探究從GDM轉變為T2D的病理學特性,提供了一種除葡萄糖以外的代謝物去評估該風險的替代方法,其簡單而準確的特性優勢可能超過目前的臨床方法。

代謝組學

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項目背景

據統計,有GDM病史的婦女在中年時患T2D的風險要高出7倍,35%-50%的GDM患者會在產后10年內發展為T2D,同時患心功能亢進和心血管疾病的風險也比正常人高。醫生們建議患有GD的女性在分娩后每年需要進行一次口服葡萄糖耐量測試,以測試身體從血液中清除糖的能力,但這一過程費時費力,只有不到一半的女性能堅持下去。所以,開發一種準確的方法來預測妊娠后GDM向T2D的轉變,并更好地研究T2D潛在患者代謝紊亂的獨特病理生理機制及其對GDM人群的潛在原因是非常重要的。

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技術路線


圖1

A)共有1035名患有GDM的孕婦被招募,其中有1010名無T2D。隨訪2年后,有113名患有T2D,8年后,增加65名。

B)對患有T2D的女性進行空腹血漿代謝物檢測。

C)進行了三項生物信息學分析:

(1)在baseline進行前瞻性分析,預測糖尿病與代謝物的關聯;

(2)隨訪時到橫斷面分析揭示T2D代謝途徑;

(3)縱向分析描述T2D發展軌跡。

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實驗結果


通過收集的樣本進行代謝組學實驗,經過baseline、橫截面研究、縱向分析的統計篩選最終發現,有140個差異代謝物具有意義。篩選過程如下:


首先,對baseline的實驗結果使用隨機森里挑選其中具有高預測能力的20種代謝物——己糖(包括葡萄糖和果糖在內的所有6碳單糖的總和)、6種氨基酸、6種甘油磷脂、2種;“彼、2種鞘脂和3種生物胺,構建模型進行預測。(見圖2 )該模型通過AUC、敏感性、特異性、精確度和準確性來評價其預測性能,并且在生成和評價過程時重復100次以達到最優擬合模型。

代謝組學
圖2

通過T2D組與非T2D組對照,發現37個代謝產物表達差異有統計學意義(FDR < 0.05),其中23個表達上調,14個表達下調,這些差異代謝物有以下特征:①戊糖是增加最顯著的代謝物。②氨基酸代謝在T2D和非T2D對照中也有變化:11個氨基酸(組氨酸、異亮氨酸、絲氨酸、酪氨酸、亮氨酸、蛋氨酸、谷氨酸、賴氨酸、色氨酸、蘇氨酸和脯氨酸)都呈現出上調趨勢,只有谷氨酰胺下調。③乙酰肉堿和生物胺也受到影響:一種生物胺,亞精胺代謝通路發生了上調。④脂類中,各類物質發生了不同的變化。例如,鞘磷脂發生了減少。lysoPC26:0和溶血磷脂酰膽堿(lysoPCs)也發生了減少。不過對于甘油磷脂組的代謝物,上調和下調組都有涉及到。上調的甘油磷脂為PC aa C組(di;-甘油磷脂),下調的甘油磷脂為PC ae C組(;-烷基-甘油磷脂)。(見圖3)

代謝組學
圖3

對這些代謝物使用KEGG進行通路分析后發現,在隨訪期間轉入T2D的女性中,氨基;-tRNA、BCAA和精氨酸的生合成通路發生上調。有趣的是,精氨酸/脯氨酸代謝通路也發生了上調。這些結果表明,過度活躍的氨基酸代謝可能在未來糖尿病發病中發揮重要作用。

然后,結合baseline+隨訪橫斷面+縱向分析的結果,構建從GDM到T2D過渡的代謝模型。其中,縱向分析顯示,只有10種代謝物受到差異調節。在GDM到T2D的過渡期間,己糖和生物胺kynurenine的delta值增加,而組氨酸、絲氨酸、甘氨酸、精氨酸和瓜氨酸則減少。磷脂lysoPC a C18:0, lysoPC a C18:1, PC ae C34:2的delta值降低。

然而,在縱向分析中發現了其他的結果:非顯著性變化的T2D病例分析物在對照組和baseline病例之間是不同的。這表明GDM進展為T2D的女性在baseline時存在代謝代謝異常,包括碳水化合物、原子吸收光譜、酰肉堿和脂類的代謝網絡(見圖4)。

代謝組學

圖4 GDM向T2D過渡過程中氨基酸、;鈮A和脂質代謝異常的整合代謝網絡。

三組正方形分別表示baseline、隨訪和縱向研究數據。

紅色和藍色的方框表示顯著變化,空白方框表示非顯著變化

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總結討論

本研究對有GDM病史的女性T2D早期診斷中代謝特征的潛在效用進行了深入研究。利用機器學習,該實驗研究了20種代謝物(跨越3種主要代謝物組,包括碳水化合物、蛋白質和脂類)預測GDM后發生T2D的轉變。代謝物的分析揭示了一些代謝途徑和特定代謝物與有GDM妊娠史的女性T2D的發展和進展有關:

氨基酸代謝:BCAAs(異亮氨酸、亮氨酸和纈氨酸)與T2D的發病率相關,其升高的事實可能暗示腸道微生物組吸收或產生的增加,或其降解的減少。除了BCAAs升高之外,其他氨基酸和T2D風險之間存在積極的關聯,這可能表明氨基酸參與的碳代謝減弱。胰高血糖素調節氨基酸分解代謝,胰高血糖素受體(GCGR)信號的破壞與循環氨基酸的增加有關。因此,循環氨基酸的整體增加與之前在T2D患者中報道的異常GCGR信號一致。

脂類代謝:磷脂和鞘磷脂代謝物之間的復雜關系與膽結石的風險有關。本研究中,6種;-甘油磷脂(PC aa C組)與T2D風險呈正相關,11種;-烷基-甘油磷脂(PC ae C組)與T2D風險呈負相關。其他一些鞘磷脂也與糖尿病風險呈負相關。

實驗亮點

通過baseline+隨訪+縱向分析三項完整的隊列研究,建立了具有88.3%準確性的預測模型;

前瞻性隊列,實時隨訪,避免了種族和民族的混雜因素,對隊列進行深度的縱向分析;

對于未來GDM轉變為T2D的病程提供了簡單而精準的檢測替代方法,為防控T2D起到早發現早治療的預防作用。

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號外號外

阿趣代謝對于文中的血漿代謝組學實驗也有對應的產品——氨基酸高通量靶標定量和脂質組學檢測。

氨基酸高通量靶標定量:通過使用同位素內標法進行絕對定量,為檢測必需氨基酸、半非必需氨基酸和非必需氨基酸提供精準實驗結果,為代謝性疾。ɡ缣悄虿、肥胖癥、心腦血管疾。┑脑缙谠\斷及預測提供研究依據。

脂質組學檢測:阿趣代謝提供經典脂質組學檢測及全定量脂質組學檢測。

對8大類脂質:脂肪酸類(fatty acids)、⽢油脂類(glycerolipids)、⽢油磷脂類(glycerophospholipids)、鞘脂類(sphingolipids)、固醇脂類(sterol lipids)、孕烯醇酮脂類(prenol lipids)、糖脂類(saccharolipids)、多聚⼄烯類(polyketides),提供定性結果,通過匹配正離子模式14萬+和負離子模式34萬+的二級譜圖數據庫,對52種類脂質進行定性,提供經典脂質組學檢測結果。

對于研究樣本中脂類絕對含量變化的研究,提供全定量脂質組學檢測服務。通過對Lysophosphatidylcholine (LPC)、 Sphingomylein(SM)、Phosphatidylethanolamine (PE)等13類脂質進行絕對定量,為脂質代謝的綜合研究提供實驗依據。通過使用對應脂類的標準品進行實驗,提供絕對定量的精準結果。脂類的準確鑒定和絕對定量在疾病機理、營養科學、生物制藥,甚至材料、生物燃料領域都起著重要的作用。

歡迎有氨基酸高通量靶標定量和脂質組學檢測需求的老師,歡迎垂詢服務熱線:400-664-9912。


代謝組學


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