鑽石舞台

內源性代謝水平的波動直接反映了生理和病理表型。代謝組學在過去二十年中發展迅速，液相色譜與高分辨率質譜聯用（LC-HRMS）技術是目前生物醫學研究中最常用的代謝組分析平台。儘管針對不同類型代謝物開發了各種基於LC-MS的分析方法，但困擾分析精度和結構鑑定的技術問題仍然存在，尤其是在血漿代謝組分析方面。血漿代謝組化學性質各異以及複雜的基質會顯著減低代謝物定性與定量結果的準確性。

與通常捕獲2萬多個基因的基因組學和檢測數千種蛋白質的蛋白質組學相比，代謝組學分析通常僅能提供幾百種代謝物信息。此外，與作用於上游的相應蛋白質或基因相比，內源性代謝物水平變化的倍數較小，這在一定程度上限制了比較代謝組學的應用。為了克服這些瓶頸問題，迫切需要開發新方法來提高代謝物覆蓋度和分析精度。已有的大量有關研究主要集中在增加代謝組覆蓋度上，但對提高分析準確性的關注相對較少。

衰老是一個與器官功能下降和代謝變化相關的過程，其特點是對各種疾病的易感性增加。人類衰老過程中血液代謝物的改變可以揭示老年醫學標誌物，並揭示增強衰老相關疾病易感性的潛在機制。

近日，中科院遺傳發育所、首都醫科大學北京安貞醫院的研究人員在Small Methods（IF: 14.2）上發表了題為「Precise metabolomics reveals a diversity of aging-associated metabolic features」的論文，該研究採用一種新開發的精確定量代謝組學分析方法，揭示了與人類衰老相關的血漿代謝特徵。

研究人員引入覆蓋人體主要代謝通路的64種同位素內標（ISs），校準代謝組數據。選擇ISs進行校準的匹配規則遵循最小變異係數（COV）的主要標準。質控樣本（QC）中，如果代謝物經特定ISs校準後獲得的最小COV都在5%窗口內，則根據結構相似性和保留時間的接近的原則進一步篩選ISs。

通過引入和精確選擇合適的ISs校準代謝組數據，QC樣品中所鑑定的480種代謝物的COV從14.3%降低至9.8%。同時，對於未知代謝物的鑑定，根據其匹配的最佳ISs結構和保留時間，有助於其準確定性。

研究人員應用建立的精確代謝組分析方法研究了兩百多名18-100歲受試者的血漿代謝組圖譜，揭示了人類衰老過程中血漿中多種與衰老相關的代謝特徵，包括類固醇代謝、氨基酸代謝、脂質代謝、嘌呤代謝和尿素循環。

該研究開發的精確的代謝組學分析方法提高了定性和定量的準確性。ISs的啟發式選擇主要旨在減低COV，確保了來自大型臨床隊列的高質量代謝組數據。與衰老相關的代謝特徵使我們能夠得出與各種年齡相關疾病病理學的相關信息，為預防和治療這些與年齡有關的疾病提供了線索。