Cell最新综述|代谢分析驱动代谢性疾病的发现、诊断和治疗

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Cell最新综述

Cell最新综述|代谢分析驱动代谢性疾病的发现、诊断和治疗

      众所周知,人类和其他生物的许多表型都涉及代谢的重编程。与疾病相关的代谢紊乱可以是局限于特定细胞类型的简单缺陷,或系统内稳态的复杂改变。在发达国家,大多数常见的死亡原因,如心脏病、中风、糖尿病、癌症等疾病,其特征都是代谢变化导致组织功能障碍。代谢在基本细胞过程中的重要性以及用于代谢网络的大部分基因组说明了代谢改变在疾病中的突出作用。


     7月14日,美国得克萨斯大学西南医学中心、纽约纪念斯隆·凯特林癌症中心的两位研究者在《Cell》发表了一篇题为“Metabolic analysis as a driver for discovery, diagnosis, and therapy”的文章,这篇综述旨在为生物学家提供代谢方法学最新进展,尤其是与人类疾病特别相关的四个方面,以及在未来十年实现新发现的潜力。此外,还讨论了为推动下一波突破而需要应对的挑战。




01

小规模代谢组学

 



复杂微环境中单个细胞代谢对理解发病机制至关重要:

  • 同一组织中不同细胞类型具有特殊的代谢特性,比如大脑中神经元和星形胶质细胞之间具有代谢分区特征。

  • 细胞在微环境中的位置影响其代谢,比如肝小叶内的分区代谢流,以及靠近血液供应对肿瘤内癌细胞代谢的影响。

  • 一些稀缺细胞,如干细胞和祖细胞,被认为与组织其他部分的代谢不同,但几乎不可能从整体分析推断它们的代谢活动。

  • 即使在单细胞内,代谢也是具有细胞器特异性的,以实现精确调控。


单细胞和少量细胞代谢组学

传统代谢组学方法需要105-106个细胞,要表征少量细胞的代谢特征,就驱动了小规模代谢组学。稀有细胞先通过流式细胞术快速富集,再通过质谱对代谢物进行检测。代谢组学还可以与敏感的代谢流测量相结合,包括用超极化核磁共振(NMR)进行同位素示踪。最近的研究表明,这可以提供9000个细胞的通量测量,并应用于流式分选癌干细胞的研究。

除了直接的代谢物测量,单细胞RNA测序可以确定复杂组织中代谢相关基因的水平;蛋白质组学方法,如质谱流式细胞技术(CyTOF),为研究免疫细胞群的代谢异质性提供了更丰富的方法;内源性代谢物的传统光学成像可用于检测氧化还原辅因子,如NAD(H)FADH[H]。虽然上述方法还需要进一步发展,但将其与空间质谱成像(MSI)方法结合起来,可以有助于评估细胞中的实时代谢流。


空间分辨的代谢组学

传统基于质谱的代谢组学,消除了代谢物在组织中的空间映射信息。得益于现代质谱系统灵敏度的提高,质谱成像(MSI)方法可以生成空间代谢组学数据。其中,基质辅助激光解吸电离(MALDI)已成为应用最广泛的空间质谱分析方法,通常是将样品切片到5-10μm厚度,并将切片放在移动平台上,以栅格化方式被质谱采集,最终重建代谢物的3D信息。然而,50 - 100μm的空间分辨率对真正的单细胞分析来说仍然是有限的。(拜谱生物可以提供国内首家真正的5μm像素,实现代谢物亚细胞定位)目前,使用MALDI MSI有助于评估脑功能正常和疾病间新的代谢信息。例如,在小鼠大脑中,氨基葡萄糖是构成糖原的单糖的重要组份,MALDI MSI揭示了糖原分解缺陷导致共定位糖原积累,以及N -链聚糖的消耗。MALDI MSI已经推进了同位素示踪,最近的研究注释了小鼠大脑区域的代谢物标记。尽管这些结果是静态的,推断真正的代谢流仍然具有挑战性,但现在可以在同一区域进行大量比较。




02

基因和化学筛选方法确定代谢调节新机制




在过去的十年中,基因和化学筛选方法能够无偏好性地对代谢网络进行详细、高效的筛选,丰富我们对代谢的理解。


功能基因组学

人类代谢相关基因数量超过2000个,这意味着全面分析需要高通量的方法。基于CRISPR的筛选已用于解决细胞生物学中长期存在的难题,如图1所示,向导RNA (gRNA)文库诱导代谢基因的功能丧失性突变(图1A),细胞利用红色途径产生生长所需的代谢物M5(图2A)。

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图1.高通量筛选以确定细胞响应代谢应激的机制


化学小分子调节代谢

有几百种针对代谢酶和营养转运体的抑制剂作为工具化合物存在,在某些情况下,在临床领域作为药物存在。富含这些抑制剂的化学文库已被用于揭示代谢在阻断其他细胞反应中的意外作用。例如,这种化学筛选方法揭示了乳腺癌中谷胱甘肽损耗与去泛素酶抑制的协同作用。

代谢物结合酶上的变构位点,是调节通路活性的常见机制。最新方法,使用平衡透析和质谱法从文库中检测能与纯化蛋白结合的代谢物。通过对33种蛋白质的筛选,发现了数百种相互作用和几个新的调控位点,这些调控位点通过原子分辨共晶体结构被解析。




03

结合基因组学和代谢组学,了解代谢变异与疾病的遗传基础




远交种群具有显著的代谢异质性,其中许多是由基因决定的,有些与疾病有关。确定基因组变异有助于了解代谢异质性及其与疾病的关系。最近,基因组学和代谢组学的分析进展使得全面综合评估代谢变异的遗传基础成为可能。接下来分享该领域的概念和实践进展。


小鼠和人类代谢的遗传修饰基因

近交系小鼠在确定代谢表型的基础上起着重要作用。为了利用小鼠模型来了解代谢的遗传决定因素,研究人员将8个近交系进行交叉杂交,以创建多样性远交系(DO)种群。DO小鼠个体之间存在数百万个单核苷酸多态性(SNP)差异,这使得利用遗传学来确定与代谢特征相关的变异成为可能。同样地,类似方法已用于人类,利用不同人群的自然变异,并将全基因组关联分析(GWAS)与代谢组学相结合。研究表明,在健康人群血浆中,编码代谢酶的基因多态性在代谢物丰度的自然变异中占比很大。除了代谢物丰度外,许多影响是表型沉默的,但一些基因型-代谢物涉及冠状动脉疾病、高血压和糖尿病相关的基因。


罕见人类疾病的代谢组学研究

代谢组学越来越多地用于表征罕见的人类表型。在此之前,测序方法面临的挑战是对基因功能影响未知的序列变异。在这种情况下,代谢组学提供了深层表型的分析维度。传统的临床生化实验室检测指标一般为几十种代谢物,而代谢组学可以同时报告数百种代谢物。这使得分析非特异性表型患者的罕见代谢异常模式成为可能,并与全外显子测序或全基因组测序(WES/WGS)发现的罕见基因组变异联系起来(图2)。


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图2.整合代谢组学和基因组学来确定代谢异常的分子基础


 在最近的一个例子中,有一种血浆代谢异常模式,其很难归因于任何单一酶的缺陷。WES发现了LIPT1变异LIPT1编码脂酰转移酶。代谢组学很容易确定为脂化依赖酶的联合缺陷,并在患者来源的细胞功能测定中得到了证实。

 新生儿筛查由于大多数疾病都有遗传基础,因此在诊断率方面,将DNA分析与传统代谢物检测进行比较是合理的。对1000多名婴儿样本进行分析发现,生化分析在敏感性和特异性方面都优于测序。对已知先天缺陷的患者进行代谢组学研究,有助于发现适合新生儿筛查的新的生物标志物。




04

代谢转化成像




通过实验模型可以很容易梳理代谢机制,但大多数分析方法是破坏性的或需要长时间的数据采集,因此对于患者来说不具有可行性。体内代谢成像提供了一种新手段,包括核医学和磁共振,可以更好地了解人类生物学,有望解析人体内代谢流。


代谢成像的放射性方法

正电子放射断层造影术(PET)一直是探测人体代谢的标准。然而,放射性方法虽然极其敏感,但却不能识别特定的代谢物。这可以通过使用同位素来解决,放射性核素位于分子内的不同位置,以追踪代谢活动。如图3所示,用11C标记乳酸的C3(Tracer 1,蓝色)和C1(Tracer 2,橙色),以说明当PDH介导的脱羧发生时(释放11CO2),11C1信号丢失。这可以在同一患者的不同部位产生不同强度的11C PET图像。如图中蓝色病变的强度最高,橙色病变的相对强度反映了通过PDH进入TCA循环的通量比,而不是total乳酸氧化。


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图3.同位素选择体内PET成像作为揭示差异代谢的一种手段



代谢成像的稳定同位素法

PET方法虽然灵敏度高,但在特异性和空间定位方面相对较弱;MRI可以提供空间分辨率和特异性,但缺乏量化代谢过程所需的灵敏度。相比之下,稳定同位素示踪是一种提供体内代谢活动信息的多功能方法。最近,利用稳定同位素标记营养物质的研究揭示了丝氨酸在小鼠肝脏脂肪生成中的意外作用,以及乳酸作为侵袭性人类肺部肿瘤的燃料。方便的是,用于示踪的相同同位素(2H,13C和15N)可以通过MRI和磁共振波谱(MRS)检测到。例如,在大脑中,来自13C -醋酸酯和13C -葡萄糖等底物的流量可以用于测量谷氨酰胺和谷氨酸的回收率。到目前为止,使用同位素示踪剂原位成像代谢活动最令人兴奋的进展是超极化磁共振成像。最新研究表明,这种方法可以用于追踪多种底物的代谢转化,包括葡萄糖、果糖、谷氨酰胺,以及肿瘤中最重要的丙酮酸。




05

展望




上述技术和概念进展对代谢和疾病之间的联系产生了新的见解。这些进展从亚细胞水平一直研究到人类群体的代谢。未来的发现也将会有许多令人振奋的机会,下面将讨论一些:


借助先进的细胞成像方法可以评估活体组织中的蛋白质定位和大分子结构,以及可视化代谢物分布,帮助研究生物分子凝聚物,以及促进代谢的亚细胞定位机制。


代谢MSI将受益于进一步的方法开发,以在同一样本中叠加多个空间分辨的特征,基本上将转录组学、蛋白质组学、代谢组学甚至可能是同位素富集特征与高分辨率组织学数据复用。


最后,临床代谢成像,例如代谢MRI和PET,这些模式相互融合,并使用广泛的代谢探针,可以提供系统代谢的整体视图。从细胞器到患者,促进代谢的研究,有可能改变我们研究、诊断和治疗代谢性疾病的方式。




06

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