基于多種分析技術的肺癌代謝組學研究.pdf

1、肺癌是嚴重危害人類生命健康的重大疾病，其發(fā)病率和死亡率均居惡性腫瘤首位。由于早期肺癌患者常無特殊癥狀，臨床就診的肺癌患者多數(shù)處于中晚期。早期診斷和早期治療可以顯著提高生存率，但迄今臨床上尚缺乏有效可靠的早期篩查診斷方法。代謝組學能夠幫助人們更好的了解癌癥的發(fā)病機制及病人體內物質的代謝途徑，有助于癌癥生物標志物的發(fā)現(xiàn)，并輔助臨床診斷。
　　本論文采用超高效液相色譜/高效液相色譜-四極桿飛行時間質譜（UPLC/HPLC-QTOF-MS

2、）、加壓毛細管電色譜-四極桿飛行時間質譜（pCEC-QTOF-MS）等不同分析技術，綜合考察了尿液、血清、細胞等不同肺癌樣本與對照樣本之間的代謝譜差異。隨后采用多維模式識別技術以及單維統(tǒng)計分析，篩選并鑒定出不同肺癌樣本與對照樣本之間的差異代謝物。最后，通過進一步對發(fā)現(xiàn)的差異代謝物的代謝通路進行分析，推斷肺癌可能與脂肪酸氧化代謝存在密切關系。
　　本論文的研究內容主要包括以下幾個部分：
　　1、采用基于UPLC-QTOF-MS

3、技術結合多維/單維統(tǒng)計分析進行了肺癌尿液代謝組學研究。通過分析肺癌病人與正常對照之間的尿樣代謝輪廓差異，討論了不同歸一化方法在尿液代謝組學中的區(qū)別，篩選并鑒定出肺癌相關的20種尿液差異代謝物，包括肉堿和11種?；鈮A，對應的代謝途徑包括脂肪酸β-氧化代謝、甲硫氨酸代謝、嘌呤代謝、酪氨酸代謝等。
　　2、采用基于HPLC-QTOF-MS技術結合多維/單維統(tǒng)計分析進行了早期肺癌血清及尿液代謝組學研究。選取了腫塊大小直徑在3 cm以下的

4、肺癌病例，同時分析肺癌病人與正常對照之間的血清和尿樣代謝輪廓差異。篩選并鑒定出51種肺癌血清差異代謝物，包括10種?；鈮A、22種溶血磷脂、9種脂肪酸、3種類固醇、3種膽汁酸以及4種其他代謝物；篩選并鑒定出59種肺癌尿液差異代謝物，包括在16種?；鈮A、6種谷氨酰胺結合物、以及質譜正負模式下共37種其他代謝物。進一步對這些差異代謝物進行ROC分析。在血清代謝物中，其中AUC值前5位的酰基肉堿組合、AUC值前5位的溶血磷脂組合、AUC值前

5、4位的脂肪酸組合，其AUC值均大于0.9，具有較高的診斷準確性。在尿液代謝物中，其中AUC值前10位的酰基肉堿組合、AUC值前4位的谷氨酰胺結合物組合，其AUC值大于或接近0.9，具有一定的診斷準確性。
　　3、采用基于pCEC-QTOF-MS技術結合多維/單維統(tǒng)計分析進行了肺癌尿液代謝組學研究。搭建了pCEC-QTOF-MS聯(lián)用系統(tǒng)，并首次將其應用于代謝組學研究，以肺癌病人尿液為對象進行了研究，發(fā)現(xiàn)并鑒定了15種差異代謝物，其中

6、包括3種谷氨酰胺結合物。pCEC的獨特分離機理有助于區(qū)分谷氨酰胺結合物的質譜碎片峰和共流出峰。
　　4、采用基于HPLC-QTOF-MS技術結合多維/單維統(tǒng)計分析進行了肺癌細胞代謝組學及脂質組學研究。以胚肺部正常成纖維細胞為對照，對7種肺癌細胞系同時進行極性代謝物和脂類代謝物的研究。在極性提取物中，總體上肺癌細胞中的游離肉堿及酰基肉堿濃度有顯著變化，特別是A549細胞的大部分?；鈮A濃度升高尤為顯著。在脂類提取物中，共鑒定出488

7、種脂類分子。進一步分析肺癌細胞與對照細胞之間的脂質代謝輪廓差異，得到51種脂類差異代謝物，包括3種神經酰胺，3種二?；视?，11種縮醛磷脂酰膽堿，1種縮醛磷脂酰乙醇胺，21種磷脂酰膽堿，3種磷脂酰乙醇胺，1種磷脂酰絲氨酸，以及8種神經鞘磷脂。
　　5、初步建立了基于HPLC-QTOF-MS技術的組織、尿液、血清等不同樣本的脂質組學分析方法。重點考察了采用“核殼型”填料的快速、低壓的血清脂質組學分析方法，共檢測到21對，共42種溶血