基于超高效液相色谱-质谱联用技术的胰腺癌脂质代谢组学研究

摘要

目的:
　　胰腺导管腺癌是一种高度恶性肿瘤，起病隐匿，进展迅速，预后较差，多数患者发现时已处于晚期，失去手术的机会，只有20％的患者能得到切除机会，其5年生存率不到5％。目前，临床上尚缺乏早期诊断胰腺癌的特异性指标。
　　Nicholson等在1999年提出来的“代谢组学”，是一个新兴的科学分支，与基因组学、转录组学以及蛋白质组学相比，它更关注生物体的表型，研究细胞、组织或生物体受外部刺激产生的所有代谢产物水平的变化，用于检测、识别和量化在特定时间、特定环境下包含生物体新陈代谢在内的小分子量物质，同时也是肿瘤潜在生物标志物筛选中最有发展前景的技术。近几年，其在肿瘤发病机制以及肿瘤标志物的研究及应用成为近几年的热点。脂质组学作为代谢组学的一个重要分支，由Han等人在2003年正式提出，用于检测存在于生物体内的的全部脂质以及它们在蛋白质表达和基因调控中的作用。通过脂质组学研究，可以确定生物体疾病状态下表达异常的脂类分子，分析其在整个病变过程中的变化以及与其他生物分子的相互作用，用于临床疾病的早期诊断或预警。
　　胰腺是体内调节脂类代谢的重要器官。但是，目前尚缺乏较全面的胰腺病理状况下的脂质组学研究。本研究应用代谢组学的分析方法，通过比较胰腺导管腺癌患者（P组）、慢性胰腺炎患者（C组）、健康人（H组）的血浆脂质代谢差异，以期发现诊断胰腺癌的特异性标志物。
　　实验方法:
　　本研究应用超高效液相色谱-飞行时间质谱(ultra-performance liquidchromatography-time of flight mass spectrometry, UPLC-TOF/MS)的研究技术，将各组的5例样本进行脂质组学检测。采集到的原始数据进行统计并分析，导出的数据经过内标修正后，应用EZinfo、HemI、Simca-P等软件进行多变量分析，构建主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)模型。同时联合变量重要性投影(VIP)＞1以及S-Plot图对比出各组之间的不同。应用VENN图筛选特异性脂质组份，在脂质数据库中找到相对应物质，确定物质类别。
　　结果:
　　1.经过一系列检测，共发现669种脂质组份。综合H、C、P组饼状图，脂质组份比例在整体条件下无显著性差别，其中最大到最小的顺序依次为三磷脂酰甘油(33％-34％)、其他（30％-31％，由不同脂质组成）、磷脂(29％)和二磷脂酰甘油(7％)。
　　2.在PCA和OPLS-DA模型分析中，H组与C组的组份分布在相对的区域中，表明了数据的差异性及可用性;与H组相比，C组有46个脂质组份升高，27个脂质组份下降。
　　3.H组和P组之间也有不同，在PCA和OPLS-DA模型分析中，两组的组份也分布在相对的区域中，表明了数据的差异性及可用性;P组中有43和17个脂质组份分别高于和低于H组。
　　4.在VENN图中，黄色与绿色重叠区域中，存在两种常见的脂质组份，与H组相比，这两种脂质在C组中较低，而在P组中较高。这两种脂质是TG(16∶0/18∶2(9Z，12Z)/20∶3(8Z，11Z，14Z)[iso6]分子式是C57H100O6和TG(17∶2(9Z，12Z)/17∶2(9Z，12Z)/20∶0)[iso3]分子式是C57H102O6。
　　结论:
　　1.与H组相比，C组和P组有相应的组份上调和下调。这些脂质代谢组份可能是区分健康人和胰腺疾病患者的生物标志物。
　　2.在本项研究中，发现两种特异性脂质在C组和P组中存在相反调节，它们是TG(16∶0/18∶2(9Z,12Z)/20∶3(8Z,11 Z,14Z)[iso6]和TG(17∶2(9Z,12Z)/17∶2(9Z，12Z)/20∶0)[iso3];这一发现为区分慢性胰腺炎和胰腺导管腺癌提供了新的视角和参数，尤其利于临床监测慢性胰腺炎的进展和预测胰腺癌的发生。

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论文说明

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摘要

英文缩略词表

1 前言

2 材料与方法

3 结果

4 讨论

5 结论

参考文献

综述 胰腺癌诊断的特异性指标的研究进展

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