郭卢晋 魏文峰 霍金海 王伟明
(黑龙江省中医药科学院·哈尔滨 150036)
代谢是一切生物体内发生的用于维持生命活动的一系列有序的化学反应的总称。代谢实质上是生物体内不断发生物质与能量之间的交换过程,一旦代谢过程停止,则无生命可言。即无生命,不代谢。生物体是由成千上万的生物大分子与小分子相互作用的复杂系统,因此,想要真正认识到该系统的功能就需要从整体的、系统的角度去分析内源性代谢物以及它们之间的相互作用关系。代谢组学由此应运而生。
代谢组学是上世纪90年代末发展起来的一门新的学科,是继基因组学、转录组学、蛋白组学之后,在生物组学研究领域中又一重要的分支。它是对生物体的内源性代谢物质,尤其是相对分子质量小于1000的小分子物质,进行检测及定量分析,并探索代谢物的变化与机体生理病理变化之间的关系[1]。相比其他组学,代谢组学能更直观、更直接的检测到机体内已经发生了什么,可以说代谢组学研究是所有组学研究中的延伸和终端。
中医药学以阴阳平衡理论、整体观念的思想为核心,《黄帝内经》曰:“阴平阳秘,精神乃至。”可见,中医认为引起机体病理反应的根本在于阴阳失调。因此,中医在诊治疾病的过程中当从整体出发,以调和阴阳为根本思路。中医的证候学说与辩证论治的基本观念是将每一个个体作为一个整体,并对该整体的某个疾病阶段的病因、病机、病理、病位进行概括总结,从而提出诊疗方案。代谢组学是针对生命体的内源性标志物进行整体的、系统的、动态的分析,它是研究在外界因素影响下,机体的生理病理反应,并以潜在的差异生物代谢标志物为研究对象,对其进行定性与定量分析。所以,代谢组学与中医学一样,都是用整体的眼光来分析疾病发生过程。因此,代谢组学研究是中医药现代化发展的一个很好的切入口,它使中医药学由经验科学向定量检测和预测的科学发展[2]。
代谢组学与中医藏象理论同样吻合。细胞内的代谢活动是生命体存在的基础,体内代谢物的变化会对机体的整体状态产生影响,正如《黄帝内经》所讲的“有诸形于内,必形于外”。中医理论中所讲的“藏”是指藏于体内的各个脏腑及其功能状态;“象”是指表现在外的生理病理现象。中医运用“司外揣内”的思维方式来诊断疾病,即通过外部的形态(象)来推知内在的情况(藏)。象的变化是基于脏腑的功能状态,其根源其实是基于细胞内的代谢情况,所以象反应脏腑气血多少的同时也反应了细胞内动态的代谢变化。
此外,代谢组学与中药复方整体疗效的作用机制相呼应。中药复方按照君、臣、佐、使的配伍规律组方,通过多组分、多靶点、有机的结合来对疾病进行治疗,因此针对中药复方这一复杂体系的药效研究就比较困难,只能从整体入手,宏观把握。而代谢组学就是运用整体观的思路从代谢层面对经药物干预后机体状态的认识,通过对机体代谢物谱的差异进行研究来发现中药复方的作用靶点,从而解释其整体性的作用机制[3]。
代谢组学的研究方法一般包括生物样本的采集、生物样本的预处理、数据的采集、数据的处理、代谢标志物确定及代谢通路的分析等[4]。在生物样本的采集和预处理过程中,要对生物样本进行及时的淬灭,以免受残留酶或其它活性物质的影响而发生改变。生物样本的预处理,是将样本中的大分子物质和一些杂质去除的过程,针对不同的生物样本或者不同的化合物要选择不同的溶剂进行提取,并且还要对提取的方法进行优化,与此同时,要尽可能的保留代谢组分的完整信息[5,6]。
代谢组学的数据采集有赖于科学仪器与分析技术的发展,当下用于代谢组学研究的仪器主要分为两大类:核磁(NMR)和质谱(MS),这两种技术都可以提供对各种化合物的鉴定和定量信息。两者在代谢组学的研究中各有优缺点,可根据具体的情况来选择相应的分析手段。
潜在生物标志物的筛选是数据处理的最终目的,面对庞大、多维的数据,需要借助特征筛选方法来进行变量筛选。代谢组学的数据分析处理是先对原始数据进行归一化、降噪、峰对齐等,然后再对数据进行模式识别。常用的模式识别技术分为非监督模式识别方法和监督模式识别方法。
筛选出的潜在生物标志物需要进行结构鉴定,并且还要查找与之相关的代谢通路,这就有赖于代谢物数据库的建立。当前,已有一些代谢组学数据网站向公众开放,比如人类代谢组学数据库(Human Metabolome Database)、京都基因与基因组百科全书(KEGG)、小分子通路数据库(Small Molecule Pathway Database)等。
代谢组学认为其全局的、动态的研究方法与中药复方的“整体调节”、中医理论的“整体观念”相一致[2]。事实上,两者之间确有相通之处。中医“辨证论治”的思想是用“望、闻、问、切”四诊合参的技术手段对疾病的发生发展阶段进行概括性的总结,然后再进行治疗[7]。代谢组学的出现为研究中医提供新的思路和方法,它是对机体生化网络的整体反映,这与中医的辩证观念不谋而合。但是事实上两者还是有出入的,在具体的实验过程中,研究者们往往是以找到某几个代谢标志物与与之相关的代谢通路而告终,这几个代谢标志物是否真的能够概括生命系统所处的状态还有待考察。
当代谢组学研究进入到数据分析的阶段时,对差异标志物根据统计学原理及相关生物学意义筛选之后,这些被筛选出的代谢标志物对所研究的疾病是否具有特异性还有待考察。具有特异性的物质可以是某几个代谢标志物,也可以是一组代谢标志物的集合。如果不同的疾病所反应出的差异代谢标志物在定性与定量上具有相似性,即差异代谢标志物不具有特异性,那就无法根据这些被筛选出的代谢标志物对疾病做出确切的诊断。所以研究代谢组学在诊断学方面的研究其实还有相当大的工作要做,需要全人类的共同努力来建立相关的生理病理的数据库,并不断的更新完善。
代谢组学常用的多元统计学分析方法,只是对不同组别在统计学意义上的聚类情况进行区分,并不能说明实验的成功,应该与相关的生物学意义相结合来分析判断,最终得出正确的结论。并且这些分析手段都是基于线性回归的方法,而复杂多变的代谢组学数据并不是简单的线性关系,所以用以上方法得到的数据并不是对机体状态的完美表达[9]。
总之,代谢组学是一个具有生命力的新兴学科,其应用广泛、前景广阔、意义深远,但同时也面临着巨大挑战,人类对代谢组学的研究任重而道远。
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