脂质组学分析方法及其临床应用

杨丽，白玉，刘虎威

（北京大学化学与分子工程学院，北京 100871）

脂质组学分析方法及其临床应用

杨丽，白玉，刘虎威*

（北京大学化学与分子工程学院，北京 100871）

脂类化合物是生命体内一类具有重要生理作用的物质。脂质组学是对脂质分子种属及其生物功能进行全面描述的一门新兴学科，现已成为代谢组学中最为活跃的研究领域之一。研究表明，脂质代谢异常与多种疾病的发生发展密切相关，因此，脂质组学在临床研究中的重要性引起了人们的广泛关注。本文重点介绍了脂质组学的分析方法及其在临床研究中的应用。

脂质组学；分析方法；疾病

脂类化合物是自然界中存在的一类不溶于水、易溶于有机溶剂的小分子化合物。它们在生命体中扮演着非常重要的角色，如构成细胞膜、储存能量、充当信使分子等［1］。已有研究表明，脂质代谢异常与人类许多疾病的发生发展密切相关，如癌症、糖尿病、肥胖症、阿尔兹海默症等。随着脂质研究的逐渐深入和各种组学的出现，脂质组学（lipidomics）的概念应运而生，并得到大家的广泛接受和认可，成为一门新兴的学科。脂质组学是对脂质分子种属以及其在生物学方面作用的全面描述，主要研究与蛋白质表达相关的脂质代谢及其功能，包括基因调控等［2］。自诞生以来，脂质组学已被广泛应用于生命科学，尤其是人类疾病的研究中。目前，脂质组学已成为后基因组学和系统生物学的主要研究目标。本文介绍了脂质组学的分析方法，并对其在临床研究中的应用进行综述。

1 脂质组学分析方法

近年来，脂质组学分析方法的研究主要针对以下三个方面展开：（1）目标脂质组学（targeted lipidomics），即针对某些或某几类脂质分子进行特定的分析，开发高灵敏度、高通量、高特异性的分析方法；（2）脂质轮廓分析（lipid profiling），就是全面地分析生物样品中所有可能含有的脂质类化合物，从而研究这些化合物是如何变化的，有利于进行疾病的诊断和治疗；（3）成像分析，通过直接的可视化分析方法，检测生物组织或者切片中不同脂质化合物的分布情况，也是一个非常热门的研究领域。

从这三个方向出发，越来越多的新方法不断涌现。它们主要可划分为：直接进样质谱法、色谱-质谱联用法和质谱成像法。此外，核磁共振和一些其它的光谱技术也被应用于脂类化合物的检测。

1.1 脂质的提取 在脂质组学研究中，脂质化合物的提取常常是必不可少的第一步，目的是尽可能去除复杂生物样品中可能对脂质检测造成干扰的物质，如蛋白质、糖类等。目前，人们最广泛采用的是Folch等［3］开发的基于氯仿/甲醇的液液萃取法。这种脂质提取方法能够提取样品中的全脂。而对于有针对性的目标物分析，固相萃取是一种较好的方法，它具有更好的特异性和对目标化合物更高的提取效率［4］。近年来，一些无氯仿的液液萃取法［5-6］及超声辅助萃取法［7］、固相微萃取法［8］等新的萃取方式，也被相继报道用于脂类化合物的提取。

1.2 直接进样质谱法 直接进样质谱法是指没有预分离的质谱分析方法。与其他方法相比，其具有准确、灵敏、重复性好且耗时少等优点。目前，电喷雾电离质谱法（electrospray ionizationmass spectrometry，ESI-MS）成为直接进样质谱中最广泛使用的脂质组学分析方法。基于ESI-MS，Han等［9］在2003年首次提出鸟枪法脂质组学（shotgun lipidomics），并在此基础上发展了将产物离子扫描、母离子扫描、中性丢失扫描、选择离子监测相结合的多维质谱鸟枪法脂质组学（multidimensional mass spectrometry based shotgun lipidomics，MDMS-SL）［10］。它们在目前的脂质组学研究中有着非常广泛的应用。然而，由于没有经过色谱分离，离子抑制现象依然存在，一些低浓度的脂质化合物难以检出。与此同时，如何对同分异构体进行区分也是其一大挑战。通常情况下，这种方法适用于针对一类脂质化合物的目标脂质组学分析。

1.3 色谱质谱联用法 色谱具有强大的分离能力，可以对复杂样品中的脂质化合物进行分离，现已成为全面脂质分析必不可少的工具。色谱质谱联用法可以为脂质轮廓分析提供更详尽的信息。到目前为止，薄层色谱（thinlayer chromatography，TLC）、气相色谱（gas chromatography，GC）、高效液相色谱（high performance liquid chromatography，HPLC）等均已被运用于脂质化合物的分析中。其中，TLC简单、成本低廉，但灵敏度和分离能力较低，通常只能分析不同的脂质类别。由于GC一般只能用于分析易挥发且热稳定的化合物，因此，用GC进行脂质组学分析时常常需要先对脂类化合物进行衍生化处理［11］。然而，衍生化可能会导致脂类化合物极性头基结构信息的丢失［12］。尽管如此，由于GC具有较高的灵敏度和良好的定量能力，加之可用于同分异构体的分离分析，其在脂质组学的研究中有着非常重要的地位。目前，GC-MS主要应用于脂肪酸的分析和极性较小的脂类分析中［13］。HPLC具有分离度高、灵敏度好、重现性好等优点，其与质谱联用已经成为脂质组学最广泛使用的分析方法。近年来，为了更全面的对脂类化合物进行分离鉴定，二维气相色谱［14］和二维液相色谱［15-17］相继出现。由于它们具有更高的分辨率和峰容量，更适用于复杂样品中脂类化合物的分离分析。

1.4 质谱成像技术（mass spectrometry imaging，MSI） MSI是利用质谱作为检测手段的一种分子成像技术。它的主要优点是可以提供生物样本中脂质分子的空间分布信息，且无需标记和复杂的样品预处理。目前，MSI中主要用到的离子化方式包括基质辅助激光解吸附/离子化（matrix assisted laser desorption ionization，MALDI）、二次离子质谱（secondary ion mass spectrometry，SIMS）和解吸电喷雾离子化 （desorption electrospray ionization，DESI）。其中，MALDI-MSI是在脂质组学研究中应用最广泛的质谱成像方法。SIMS-MSI具有非常高的空间分辨率，可以达到1 μm以下，使得亚细胞和膜域中脂质化合物的分析成为可能［18］。DESI-MSI是一种常压敞开式的质谱成像方法，这种离子化方法不需要真空环境，相比于其他两种质谱成像方法，虽然空间分辨率较低，但更适用于实时原位的临床样本分析［19］。

1.5 其他 目前，还有一些其他的技术被应用于脂质组学研究中，如核磁共振法（nuclear magnetic resonance，NMR）［20］、拉曼光谱法（raman spectroscopy）［21］等。

2 脂质组学在临床研究中的应用

如上所述，分析技术的发展为复杂生物体系中脂质分子的分析奠定了基础。由于许多疾病会伴随着生物体液或组织中脂质谱的特征性改变，这些改变甚至在临床症状出现之前就已经发生，因此，脂质组学被广泛地应用于生命科学的研究中，特别是与人类疾病相关的研究中。这些研究有助于发现疾病潜在的生物标志物分子，进而确定其中关键的脂质及相关酶，有助于找到潜在的异常代谢途径或致病机制，最终发展为有效的诊断和治疗手段。本文简单论述癌症、神经精神疾病、代谢综合征和血管性疾病的脂质组学研究进展。

2.1 癌症 脂质在肿瘤的形成过程中发挥着重要的作用。脂质代谢的激活发生在癌变的初期，并且是一个很普遍的现象［22］。对人体液或组织中的脂质分子进行定性定量分析可以找到癌症的生物标志物，用于癌症的早期诊断和疗效评价。例如：磷脂酰肌醇（phosphatidylinositol，PI）［23］、磷脂酰胆碱（phosphatidylcholine，PC）和胆固醇酯（cholesteryl ester，CE）［24］分子可以实现良性乳腺肿瘤和乳腺癌的诊断区分；PC、PI和磷脂酰丝氨酸（phosphatidylserine，PS）分子是潜在肝细胞 癌 的 生 物 标 志 物［25］； 卵 磷 脂 （egg phosphatidylch-oline，ePC）38∶5、PC 40∶3和PC 42∶4可作为早期前列腺癌的生物标志物［26］；具有特殊碳链的溶血磷脂酰胆碱（lysophosphatidylcholine，LPC）、PC和甘油三酯（triacylglycerol，TG）可作为卵巢癌的生物标志物［27］等。此外，由于质谱成像可以提供脂质分子的空间分布信息，有助于癌组织和非癌组织的区分，因此，质谱成像也被广泛地应用于肿瘤边界的判断，如脑瘤［28］、乳腺癌［29］等。除了生物标志物的探究，脂质组学连同蛋白质组学、转录组学、基因组学等共同揭示了一些与癌症相关的脂质代谢通路。研究表明，脂肪酸的合成在肿瘤生长中起着重要的调节作用［30］。此外，PI3K/AKT信号通路在癌症的发生发展中被激活，它在癌症患者放疗和化疗中的重要性也逐渐被人们熟知［31］。

2.2 神经精神疾病 脑组织是除脂肪组织外，含脂质最多的组织。脂质对脑功能有重要的调节作用。近年来，越来越多的研究表明，脂质代谢与神经退行性疾病密切相关。其中，阿尔兹海默症是最常见的一种神经退行性疾病，但目前仍缺乏有效的早期诊断手段及治疗方案。早期的脂质组学研究结果表明：阿尔兹海默症患者脑脊液及血液中的磷脂和鞘脂含量及代谢水平发生了改变［32］。但这些化合物的特异性和灵敏度不够，不能用作该疾病诊断的生物标志物。近年来，研究人员进一步研究了阿尔兹海默症患者不同脑组织区域中的脂质［33］，表明甘油二酯（diacylglycerol，DG）和鞘脂在阿尔兹海默症患者前额皮层含量升高 ， 而 溶 血 磷 脂 酸 （lysophosphatidic acid，LPA）、鞘磷脂（sphingomyelin，SM）、神经节苷脂（ganglioside，GM）和CE则在内嗅皮层中含量升高。不同疾病阶段阿尔兹海默症小鼠模型的研究指出磷脂和脂肪酸的变化与该疾病的发生密切联系［34］。最新研究指出PC分子有望应用于该疾病的早期诊断［35］，这方面更加细致和深入的研究工作有助于该疾病的早期诊断及神经病理学的研究。

2.3 代谢综合征 代谢综合征是导致糖尿病、心脑血管疾病等的危险因素。近年来由于肥胖症发病率的不断上升，代谢综合征变得更加普遍。脂质组学在与代谢综合征相关疾病的病理研究、风险预测和疗效监测等方面发挥了重要的作用［36］，且被广泛地应用于糖尿病和肥胖症的研究中。受损的脂蛋白代谢是糖尿病的典型特征［37］，导致包含载脂蛋白B的脂蛋白和高密度脂蛋白含量的改变。进一步的研究表明，这些脂蛋白中脂质化合物的组成也发生了改变，包括DG、神经酰胺（ceramide，Cer）、LPC［38］和TG［39］等。此外，多不饱和脂肪酸［40］和鞘脂类化合物［41］可作为肥胖症和糖尿病风险预测的脂质生物标志物。

2.4 血管性疾病 血管性疾病常常伴随着脂质代谢失衡和调节异常，因此，脂质组学也被应用于血管性疾病的研究中，如动脉粥样硬化、冠心病等。一些脂质分子被认为是这类疾病的危险因素，如胆固醇及其衍生物［42］。不同于低密度脂蛋白，高密度脂蛋白可以促进胆固醇的逆转运，因此具有防止血管硬化的作用［43］。此外，陆续发现磷脂、氧化磷脂、鞘脂等［44］脂质生物标志物，对血管性疾病具有潜在诊断价值和预后判断作用。

3 小结与展望

经过十几年的发展，伴随着色谱、质谱等分析技术的不断进步，脂质组学已经成为研究人类疾病和生理学过程的重要工具。脂质轮廓分析有助于我们找到与疾病相关的生物标志物分子，特定脂质类别或脂质分子种属的代谢分析有助于揭示疾病的生理病理过程，而成像分析亦有助于我们了解脂质分子在组织中的分布及其变化情况。这些方法在癌症、神经精神疾病、代谢综合征和血管性疾病的研究中得到了广泛的应用。随着对脂质组学的深入研究，临床对人体的生命机制以及疾病诊治有了更深入的理解。脂质组学的研究结果更有望在临床研究和疾病诊治方面发挥重要价值。虽然脂质组学在疾病的研究方面已经取得了很大进展，但脂质组学研究的继续深入以及向常规化诊断手段的转化仍然存在巨大的挑战。目前许多研究中所使用的样本量依然有限，所得结果在临床上的普适性有待考察；此外，被指定为潜在生物标志物的脂质分子对疾病诊断的特异性和灵敏度有待研究；再者，快速、高通量、高灵敏度的脂质定性定量分析方法有待开发。

未来，随着方法和技术的不断进步，多领域研究（包括化学、生物学、临床研究）的相互结合，脂质组学将在疾病的早期诊断和预后判断、生理病理过程监测、个性化治疗等方面发挥更大的作用。

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（马明月编辑）

AnalyticalMethodsin Lipidomicsand Their ClinicalApplications

YANG Li，BAI Yu，LIU Huwei*

（College of Chemistry and Molecular Engineering，Peking University，Beijing 100871，China）

Lipids are a kind of small molecules with vital physiological roles in the living system.Lipidomics is a novel subject that fully describes lipid species and their biological roles.It has been one of the most active research areas in metabolomics till now. As abnormal lipid metabolism is closely related with the occurrence and development of many diseases，the importance of lipidomics in clinical research has attracted a lot of attention.In this paper，we mainly review the analytical methods for lipidomics and their applications in clinical research.

lipidomics；analytical methods；disease

Q5

A

1008-2344（2017）01-0001-05

10.16753/j.cnki.1008-2344.2017.01.001

2016-09-30

国家自然科学基金项目（No.21175005；No.21527809）

刘虎威（1955—），男（汉），教授，博士生导师，研究方向：生物分析.E-mail：hwliu@pku.edu.cn