营养代谢组学的应用探讨

徐 庆，田科雄

（湖南农业大学动物科技学院，长沙 410128）

代谢组（Metabolomics）是一个细胞、组织或器官中，所有代谢组分的集合，尤其指小分子物质，而代谢组学则是一门在新陈代谢的动态进程中，系统研究代谢产物的变化规律，揭示机体生命活动代谢本质的科学。其所关注的是相对分子质量为1 000以下的小分子物质。代谢组学研究涉及核磁共振（NMR）、质谱（MS）、液质联用（LC-MS）和气质联用（GC-MS）等技术，其研究过程包括前期的样品制备、中期的代谢产物分离与检测及鉴定、后期的数据分析与模型建立3个部分。

代谢途径中所有基因表达活性、相关酶的活性以及作用于这些酶的效应物决定各种代谢产物的生成量，代谢产物实际是基因表达终产物。因此，代谢组学所得到的信息与生物的表现型最接近，其研究的小分子物质代表细胞调节的终产物，可以揭示生物系统受遗传和环境因素影响后的变化规律与相关机制[1]。Solanky等运用基于NMR的代谢组学研究发现，表儿茶素（EC）可使SD大鼠内源代谢物（肌酐、牛磺酸、柠檬酸盐和 α-酮戊二酸等）的水平发生明显变化，即EC进入体内影响了内源性物质的代谢途径，包括代谢能力降低、碳水化合物代谢水平下降，肝、肾功能改变等[2]。鉴于代谢组学能为机体健康状态提供重要信息，大量以代谢组学为基础，结合基因组学（基因型分析）、转录组学（基因表达分析）及蛋白质组学（蛋白质全局分析）的营养代谢组学研究发展起来。

1 PPARγ共激活因子-1对机体营养代谢的影响

在动物机体营养代谢过程中起主要作用的是细胞水平的代谢，动物摄取的主要营养物质是糖类、脂类及蛋白类，其代谢最终是通过细胞能量代谢途径进行的。线粒体是细胞内一种重要的细胞器，具有复杂的亚显微结构和能量转换系统，其通过氧化磷酸化作用为细胞生命活动提供能量，是细胞呼吸的重要部位，因此细胞内线粒体的含量对于维持正常能量代谢至关重要。动物机体通过调节线粒体的数量和功能，调节细胞糖类和脂类代谢，从而影响细胞营养代谢功能的调节网络。

研究表明，营养不良会减少线粒体的合成，且日粮因素对线粒体也有很大影响，日粮补充精氨酸可增加一氧化氮（NO）的合成，提高血液中NO的含量和诱导 PPARγ共激活因子-1（PGC-1α）的基因表达，减少糖尿病模型大鼠脂肪的沉积[3]。不同的营养物质，包括氨基酸的混合物，在能量缺乏的情况下，通过增加内皮细胞一氧化氮合酶（NOS）的表达，可以提高线粒体的生物合成。关于NO促进线粒体生物合成的机制，目前认为主要是通过诱导PGC-1α实现的。PGC-1α是线粒体合成的主要调控因子，其被激活后刺激核呼吸因子1（NRF-1）和线粒体转录因子A（mtTFA）的表达，使细胞核以及线粒体内编码线粒体蛋白的基因开始表达。PGC-1α介导的线粒体生物合成和基因表达是通过β2肾上腺素能受体与细胞因子表面受体激活信号流PKA及P38MAPK通路进行的，首先是PKA磷酸化CREB转录因子，诱导 PGC-1α基因表达，然后激活的P38MAPK直接磷酸化 PGC-1α蛋白。PGC-1α激活呼吸链亚单位的表达和通过诱导NRFs的表达及NRF-1介导转录的共同活化可激活MtTFA。MtTFA随后转位至线粒体直接增加mtDNA的转录和复制[4]。

1.1 PGC-1α和NO对线粒体氧化代谢的影响

PGC-1α与线粒体氧化代谢的调节密切相关，与其相结合的全部转录因子都能直接调节核编码线粒体基因的表达。这些基因可导致脂肪酸β氧化、三羧酸循环以及氧化磷酸化（OXPHOS）过程中酶活性的增加，并能增加线粒体发生生物呼吸作用。对PGC-1α-/-基因敲除小鼠的研究发现，PGC-1α缺失可导致多种组织氧化代谢功能障碍。

1.2 PGC-1α和NO对脂肪细胞能量代谢的影响

脂肪细胞合成、释放的NO是由NOS催化底物L-精氨酸转化而来。目前发现脂肪组织内存在2种亚型的NOS，即内皮型NOS（eNOS）和诱导型NOS（iNOS）[5]。NO是一种具有广泛生理效应的气体信号分子。交感神经激活、胰岛素、瘦素均可作用于脂肪细胞激活 NOS，使 NO生成增加，从而对能量代谢进行调节。由此可见，eNOS激活后生成NO，后者进一步增加脂肪细胞cGMP的水平，上调PGC-1α生成，最终促进线粒体的生物合成，NO是线粒体数目的主要调节者[6]。

1.3 PGC-1α和NO对脂类类代谢及脂肪细胞分化的影响

脂肪组织在维持机体能量代谢平衡和脂类代谢稳态中起着重要作用。脂肪细胞合成、释放的NO通过影响线粒体生物合成、脂肪细胞分化以及脂肪分解等参与能量代谢的调节。NO生成异常可导致能量代谢紊乱甚至肥胖和胰岛素抵抗。后者是冠心病、高血压、2型糖尿病及高脂血症等多种疾病共同的病理基础。深入研究NO对脂肪细胞能量代谢的调控及其机制，可为探讨上述疾病的发生机理和防治措施提供新的思路。PGC-1α缺陷，线粒体呼吸率下降，最终导致脂肪酸氧化能力下降。

1.4 PGC-1α和NO对糖代谢及肉品质的影响

有研究人员利用腺病毒介导PGC-1α表达于小鼠 C2C12肌细胞及大鼠L6肌细胞中，发现Glut4 mRNA恢复到可测水平，而增加的Glut4表达使葡萄糖转运增加了3倍，而转运过程中相关的胰岛素敏感性却未增加。最近研究发现，PGC-1α抑制肌细胞中葡萄糖氧化，是通过与其核受体 ERRα相互作用并激活基因编码的丙酮酸脱氢酶4（PDK4）的表达而实现的。同时，PGC-1α对骨骼肌中的葡萄糖酵解具有控制作用，其可以通过增加ERRα的量来提高PDK4的表达，从而通过暂时降低葡萄糖的酵解作用来相应增加脂肪酸的氧化，其还可以抑制葡萄糖的氧化来增加肌肉中葡萄糖的吸收，使肌肉储备肌糖原为将要进行的运动做好准备，而糖原是影响肉品质的重要成分之一。

2 营养代谢的应用

2.1 疾病诊断

营养代谢产物可以作为疾病诊断的标记物，如血糖水平升高诊断糖尿病，高胆固醇与心血管疾病相关等。高胆固醇水平只能提示机体可能存在某些健康问题，而代谢组的研究可以对某一特定时期代谢产物的总和进行整体和动态的分析，能够明确胆固醇增高的原因。同时一种新的基于功能的联合运算法则测定氨基酸的比率，可以鉴别出糖尿病模型大鼠与肥胖、非糖尿病大鼠。同样的方法也可以确定，二甲基亚硝胺所致肝功能衰竭后肝脏纤维化标志物羟脯氨酸的大概浓度范围。此种方法可以应用于各种生理或疾病的临床诊断。有研究人员应用H-NMR技术，以36例严重心血管疾病患者和30例心血管动脉硬化患者的血清和血浆为研究对象，进行了代谢组学分析，并结合 PCA、SIMCA、PLS-DA、OSCPLS等模式识别技术实现了对心血管疾病及其严重程度的判别，得到了高于90%的灵敏度及专一性。该方法仅需几滴血液，就可利用核磁共振指纹谱和计算机模式识别技术判断心脏病的严重程度。其优于传统的血管造影术，用于检测心脏病时快速、廉价、安全且副作用少。

2.2 鉴定代谢产物

有研究报道，用代谢组学方法可鉴定出饮红茶后尿液中主要代谢物为马尿酸，NMR与LC联用可鉴定出一种未知物质 2-O-硫-1,3-二羟基苯[7]。Van Dorsten等运用代谢组学方法研究了绿茶和红茶代谢的异同，发现尿液中类黄酮降解产物马尿酸和2-O-硫-1，3-二羟基苯升高，绿茶黄烷醇能够影响人体内能量代谢和生物合成途径[8]。Mitsubuchi等采用尿液代谢组学分析诊断新生儿苯丙酮尿症（PKU）和枫糖尿症（MSUD），诊断结果显示，苯丙酮尿症患者尿液中含有较高水平苯丙氨酸，MSUD患者尿液中支链氨基酸、2-羟基异戊酸、3-羟基丁酸含量较高[9]。

2.3 监测食物的有效性和安全性

Noguchi等回顾分析了代谢组学技术在评价氨基酸摄入的适量与安全范围中的应用，应用基于相关性的方法分析某种代谢产物与摄入过量的蛋白质、氨基酸相关，以此确定适量、安全的氨基酸摄入量[10]。Noguchi等又进一步研究发现氨基酸代谢谱可以有助于揭示特定生理状态，揭示迄今最为全面的代谢关系[11]。Matsuzaki利用基因芯片和气（相层析）-质（谱）联用仪平台研究了日粮中过量亮氨酸对雄性大鼠代谢的影响，发现过量亮氨酸使氮素代谢超载，并且发现尿中出现α-ketoisocaproate是亮氨酸最高上限的足够标记物[12]。多年的研究实践证明，基于代谢组磁共振的分析方法不仅能够有效判断毒性影响的组织器官及其位点和相关作用机制，确定毒理的生物标记物，而且能够在此基础上建立可预测性的机器学习专家系统以及毒素影响动物内源性代谢随时间的变化轨迹。

2.4 推动细胞代谢的发展

关于培养的3T32L1脂肪细胞脂类代谢改变的研究显示，随着细胞分化，在脂肪细胞内出现奇数链脂肪酸包括甘油三酯和磷脂的逐渐蓄积，表明过氧化物酶体在脂肪细胞的脂肪酸代谢中的重要作用[13]。大量对PGC-1α的研究表明，PGC-1α作为转录共同激活因子在哺乳动物的各种组织能量代谢中发挥关键调节作用。PGC-1α作为核受体共同激活因子为外界环境改变和骨骼肌及肝脏的适应性能量代谢之间的基本联系提供了新的理解途径。PGC-1α的异常调节能促使许多营养代谢疾病的发生（如糖尿病和心脏病）。然而，PGC-1α这个高度可调节、强有力的共同转录因子具体的防止或调节细胞能量代谢机制还不十分清楚，仍需通过动物模型及细胞试验来进一步研究。

3 小结

作为后基因时代的产物，营养代谢组学的应用拓宽了生物技术和医学的研究范围，其出现和应用为高通量、全景式、直观地研究物质在体内的代谢情况提供了新的契机，而且为研究物质的各种代谢途径提供了可能，但营养代谢组学的研究仍存在一定的局限性，其分析手段有限，尚不能对所有代谢物进行分析，同时其检测所需的仪器和设备价格昂贵，不适合实验室研究，但相信随着营养代谢组学应用的广度和深度的不断增加、研究方法的不断完善和优化，其优越性会得到进一步的认识和发挥，这也必将为人类更高效、准确地评价药物的安全性、更全面地认知疾病过程、指导人类的营养健康、监测环境等提供一种有力的手段。

[1]Feihn O.Metabolomics—the link between genotypes and phenotypes[J].Plant Mol Biology,2002,48（1-2）:155-171.

[2]Solanky K S,Bailey N J C,Holmes E,et al.NMR-based metabonomic studies on the biochemical effects of epicatechin in the rat[J].J Agric Food Chem,2003,51（14）:4 139-4 145.

[3]Nisoli E,Cozzi V,Carruba M O.Amino acids and mitochondrial biogenesis[J].Am J Cardiol,2008,101（11）:22-25.

[4]Puigserver P,Spiegelman B M.Peroxisome proliferator-activated receptor-gamma coactivator 1 alpha（PGC-1 alpha）:transcriptional coactivator and metabolic regulator[J].Endocr Rev,2003,24（1）:78-90.

[5]Elizalde M,Ryden M,Van Harmelen,et al.Expression of nitric oxide synthases in subcutaneous adipose tissue of nonobese and obese humans[J].J Lipid Res,2000,41（8）:1 244-1 251.

[6]Nisoli E,Clementi E,Paolucci C,et al.Mitochondrial biogenesis in mammals:the role of endogenous nitric oxide[J].Science,2003,299（5 608）:896-899.

[7]Daykin C A,Van Duynhoven J P M,Groenewegen A,et al.Nuclear magnetic resonance spectroscopic based studies of the metabolism of black tea polyphenols in humans[J].J Agric Food Chem,2005,53（5）:1 428-1 434.

[8]Van Dorsten F A,Daykin C A,Mulder T P,et al.Metabonomics approach to determine metabolic differences between green tea and black tea consumption[J].J Agric and Food Chem,2006,54（18）:6 929-6 938.

[9]Mitsubuchi H,Owada M,Endo F.Markers associated with inborn errors of metabolism of branched-chain amino acids and their relevance to upper levels of intake in healthy people:an implication from clinical and molecular investigations on maple syrup urine disease[J].J Nutr,2005,133（1）:1 565-1 570.

[10]Noguchi Y,Sakai R,Kimura T.Metabolomics and its potential for assessment of adequacy and safety of amino acid intake[J].J Nutr 2003,133（6）:2 097-2 100.

[11]Noguchi Y,Zhang Q W,Sugimoto T,et al.Network analysis of plasma and tissue amino acids and the generation of an amino index for potential diagnostic use[J].Am J Clin Nutr,2006,82（2）:513-519.

[12]Matsuzaki K,Kato H,Sakai R,et al.Trans criptomics and metabolomics of dietary leucine excess[J].J Nutr,2005,135（6S）:1 571-1 575.

[13]Whitfield P D,German A J,Noble P J M.Metabolomics:an emerging post-genomic tool for nutrition[J].Br J Nutr,2004,92:549-555.