中大新聞網訊（通訊員陳若虹）近年來，代謝組學越來越多地應用在臨床醫學、生物學和環境健康等領域，是研究疾病的發生發展和物質毒性機理的有力手段。高效液相色譜-質譜聯用是目前代謝組學分析的主流平臺，可高通量精準測定代謝物水平，靈敏指示機體的生理病理狀態，有助于發現污染物暴露和疾病發生的代謝差異，揭示關鍵代謝通路擾動，對解釋毒性效應或疾病特征的作用機制，發掘潛在生物標志物具有重要意義。中山大學生命科學學院欒天罡教授團隊圍繞代謝組學分析技術的優化與應用開展了一系列研究工作，主要包括：開發了Ref-M 代謝組學批次效應消除策略并應用于早期肺腺癌血清代謝研究；基于非靶向代謝組學和代謝流技術探究了全氟辛酸（PFOA）和無機砷的毒性效應機制；聯合高內涵分析與代謝組學技術探明了氯代多環芳烴（Cl-PAHs）的免疫毒性機制。
成果一：Ref-M代謝組學批次效應消除策略及其在早期肺腺癌血清代謝中的研究
大規模代謝組學可以對生物體內的代謝網絡進行全面的研究，還可以為相關疾病的診斷和治療提供更加準確的參考。然而，在大規模代謝組學研究中，多批次的樣本前處理和數據采集不可避免，這使代謝數據處理和分析也變得更加困難和復雜。因此，團隊開發了一種基于參比材料的消除代謝組學批次效應的分析策略（Ref-M策略，圖1），Ref-M策略是一種基于參比材料建立的多批次代謝組學分析策略：將參比材料嵌入研究樣品的前處理和數據采集過程，通過同位素內標（IS）和質控樣本（QC）進行數據質量控制，最后研究樣品中每種代謝物通過對應參比材料中的代謝物進行歸一化校正。該策略有效地消除了多批次代謝組學數據中不必要的批次差異，提高發現代謝標志物準確性。該論文成果是欒天罡教授和中山大學腫瘤防治中心胡寓旻研究員為論文的通訊作者，中山大學生命科學學院博士生姚瑤為論文的獨立第一作者。（Analytical Chemistry, 2023）
圖1 Ref-M策略概要圖
團隊進一步與中山大學腫瘤防治中心及中山大學中山醫學院代謝平臺的黃蓬教授、胡寓旻研究員團隊合作，利用Ref-M策略找到了早期肺腺癌血清中30多種代謝標志物，揭示了色氨酸代謝在肺腺癌糖酵解活動中發揮了重要作用。研究還直接利用Ref-M校正后的數據建立并驗證了一種血清代謝分類器，該分類器在區分LDCT掃描到的肺結節的良惡性中具有高特異性和敏感性，提高了血清代謝標志物在CT結節風險評估中的應用價值，促進了個性化診斷工具的發展。Ref-M方法靈活準確，也為早期腫瘤的精準診斷提供了快速可靠的分析策略（圖2）。該論文成果是中山大學腫瘤防治中心胡寓旻研究員、劉萬里主任技師以及生命科學學院欒天罡教授為論文的通訊作者，生命科學學院博士生姚瑤、中山大學腫瘤防治中心王雪萍副主任技師和中山大學附屬第一醫院關鍵副主任醫師為論文共同第一作者。研究工作也得到廣東工業大學生物醫藥學院張暉特聘研究員、中山大學中山醫學院代謝平臺俞甜甜老師等合作者的大力支持。（Nature Communications, 2023）
圖2 Ref-M策略在早期肺腺癌和良性結節血清代謝研究中的應用
成果二：非靶向代謝組學和代謝流技術對全氟辛酸（PFOA）和無機砷（As）的毒性效應及機制研究
團隊提出了非靶向代謝組學可用于評價PFOA因不同暴露途徑引起的差異性毒性，發現相同的毒性效應由不同的代謝途徑調控（Journal of Hazardous Materials, 2021）；運用非靶向代謝組結合轉錄組學技術，揭示As暴露促進結直腸癌細胞遷移的潛在分子機制（Environment International, 2023）。此外，團隊構建了穩定培養14天的三維肝細胞球模型，運用非靶代謝組學分析PFOA暴露后三維肝細胞的代謝譜，觀察到PFOA引起三維肝細胞的代謝變化更接近人群流行病學的調查結果（Science of the Total Environment, 2022）。為了示蹤代謝通路的變化過程和評價代謝通路活性，團隊運用13C-代謝流技術研究PFOA暴露對肝細胞葡萄糖代謝的影響，發現PFOA是通過抑制三羧酸循環代謝，而非糖酵解，造成糖代謝紊亂（Science of the Total Environment, 2021），并且團隊以綜述論文形式詳細介紹代謝流技術和總結了代謝流技術在環境健康中應用（Trends in Analytical Chemistry, 2023）。團隊的一系列研究工作表明，環境污染物引起機體代謝譜的變化是環境污染物毒性的一種重要特征，發現的活性代謝物具有減弱環境污染物毒性的能力。綜上所述，非靶向代謝組學和代謝流技術是環境健康領域的具有前景的重要研究手段（圖3）。
以上發表的論文成果是欒天罡教授和中山大學海洋科學學院陳保衛教授為論文的通訊作者，中山大學生命科學學院特聘副研究員張睿佳為論文的獨立第一作者。研究工作也得到廣東工業大學生物醫藥學院張暉特聘研究員、中山大學中山醫學院代謝平臺俞甜甜老師、中山大學腫瘤防治中心盧文華實驗師等合作者的大力支持。
圖3 非靶向代謝組學和代謝流技術在闡明PFOA和As毒性效應機制中的應用
成果三：高內涵分析-代謝組學聯合分析氯代多環芳烴（Cl-PAHs）的免疫毒性機制
免疫系統作為外源污染物暴露的首道屏障和必經之路，也是其攻擊的敏感靶標。但免疫毒性難以甄別，損傷程度難以定量，如何高通量、精準分析環境污染物的免疫毒性，一直是環境健康領域的重要挑戰。目前，環境污染物的免疫毒性檢測尚無標準方法，而傳統方法主要基于動物實驗，周期長、通量低、不夠靈敏，難以滿足當前的研究需求與發展趨勢。因此，開發免疫毒性的系統篩查與準確定量方法，對環境污染物的健康風險評估具有重要意義。團隊以綜述論文的形式系統總結了目前免疫毒性的體外檢測技術的發展趨勢與未來展望（Trends in Analytical Chemistry, 2023）。2019年，免疫學家Medzhitov在Science中提出“免疫反應的核心是對代謝資源（能量和中間產物）的靈活調配”，強調了利用代謝物精確變化解析免疫過程的可能性，這拓寬了免疫毒性的傳統分析模式。對此，團隊提出了“高內涵分析—代謝組學”兩種高通量技術協同篩選環境污染物免疫毒性的全新分析策略，并以氯代多環芳烴（Cl-PAHs）這一新興的持久性有機污染物為案例成功進行了驗證。
圖4 高內涵篩選系統檢測免疫毒性的一般工作流程
Cl-PAHs主要來源于垃圾焚燒、冶金加工和電子拆解等過程，在多種環境介質甚至人體血清中被檢出，因此對Cl-PAHs的暴露風險和毒性研究已成為迫切需要。研究表明部分Cl-PAHs表現出類似二噁英的特性，這意味著其具有免疫毒性潛力，但缺乏直接證據，且具體機制不明。團隊通過前期建立的免疫毒性高內涵分析方法（如圖4），成功發現了9-氯蒽和2,7-二氯芴在不引起芳香烴受體效應（Aryl hydrocarbon receptor effects, AhR effects）的低濃度下，可誘導巨噬細胞發生免疫抑制的直接證據。聯合非靶向代謝組學技術對Cl-PAHs暴露后的THP-1巨噬細胞代謝物進行全面分析，并利用Spearman相關性分析實現了代謝組學與免疫損傷的關聯，確定氨基酸代謝重編程為Cl-PAHs/PPAHs誘導免疫毒性的潛在原因，并將植物鞘氨醇和L-犬尿氨酸確定為Cl-PAHs誘導免疫抑制的生物標志物（如圖5）。研究提示了僅依賴AhR效應的毒性檢測很可能會導致對多環芳烴及其鹵代衍生物毒性風險的低估，并證實了免疫代謝機制在開發環境化學品毒性風險評估新方法中的有效潛力。（Environmental Science & Technology, 2022）
以上發表的論文成果是欒天罡教授為論文的通訊作者，廣東工業大學生態環境與資源學院博士后李心硯為論文的獨立第一作者。研究工作也得到中國科學院生態環境研究中心馬梅研究員和李娜副研究員，以及中山大學測試中心質譜與生命分析平臺方玲老師等合作者的大力支持。
圖5 氯代多環芳烴的免疫抑制毒性與氨基酸代謝紊亂特征
以上研究工作得到了科技部重點領域創新團隊、科技部國家重點研發計劃、國家杰出青年科學基金、國家自然科學基金重大科研儀器研制和廣東省重點研發計劃等項目的支持。
論文鏈接：
成果一：
Analytical Chemistry, 2023：https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c04188
Nature Communications, 2023：https://doi.org/10.1038/s41467-023-37875-1
成果二：
Environment International, 2023：https://doi.org/10.1016/j.envint.2023.107860
TrAC Trends in Analytical Chemistry, 2023：https://doi.org/10.1016/j.trac.2022.116909
Science of the Total Environment, 2022：https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.150438
Journal of Hazardous Materials, 2021：https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2020.125017
Science of the Total Environment, 2021：https:// doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.145329
成果三：
Environment Science & Technology, 2022：https://doi.org/10.1021/acs.est.2c06471
TrAC Trends in Analytical Chemistry, 2023：https://doi.org/10.1016/j.trac.2022.116901
