2020-06-19 16:15:41, 麦特绘谱 麦特绘谱生物科技(上海)有限公司
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5月13日绘谱学堂第十期公开课--《代谢组学临床转化突破之路—从临床研究到临床转化》由麦特绘谱技术保障中心负责人池逸博士主讲,分别从以下三个方面进行了阐述:
一、代谢组学应用于诊断标志物的研究以及如何实现临床转化;
二、临床代谢组学主要研究思路;
三、临床代谢组学研究注意事项。
代谢组学研究中,做好实验设计是确保获得有价值数据的关键。临床代谢组学是以人作为研究对象,研究目的主要有两种:生物标志物研究和机制研究。课程首先以我们课题组内的一项研究--慢性肝病诊断标志物为例介绍了代谢组学应用于诊断标志物研究的设计思路。目前临床上肝纤维化诊断的金标准仍是肝组织活检,但侵袭性大,需要穿刺取样,限制了其在临床的应用。针对慢性肝病,我们课题组开展了一系列的临床代谢组学研究,发现氨基酸和脂肪酸代谢与慢性肝病高度相关,特别是肝脏与肠道菌群的胆汁酸代谢对话出错会导致慢性肝病的进展。基于前期研究进一步开展多中心大样本诊断标志物研究,筛选得到4种诊断标志物,可对肝病病程进行准确评估。对诊断标志物的评价,ROC分析是最常用的方法,经过比较发现代谢物所构建模型的诊断效果显著优于其他指标,包括AST/ALT、APRI和FIB-4。
在此基础上,介绍了前期科研成果进行临床转化后的肝纤维化诊断试剂盒产品。
此外,代谢组学也可应用于前瞻性预测,下面一个案例是关于肥胖个体异质性的研究,对71种脂肪酸进行定量分析发现,健康肥胖者与非健康肥胖者脂肪酸谱具有显著差异,几个脂肪酸构建的模型能够预测糖尿病病人在代谢性手术两年后糖尿病复发的风险。本研究还做了纵向队列分析,对参与人群进行10年随访,在基线时受试者都是健康肥胖者,且代谢指标正常,10年后一部分人群发展成了糖尿病,但游离脂肪酸在基线时就发生了显著变化,应用这些脂肪酸就可以预测肥胖者会发展成为糖尿病的风险。
随后,以急性髓系白血病(AML)的葡萄糖代谢研究案例介绍了预后标志物的研究思路,该研究发现葡萄糖代谢变化最显著的六个代谢物可以很好的评估染色体核型正常的白血病患者的预后风险,并且在一个独立的验证集样本中得到了验证。
接下来介绍了代谢组学在机制上的研究应用。代谢组学想要继续深入机制研究,需结合其他的研究手段,比如其他组学和分子生物学等,本次课程分别从功能代谢组学和肠道菌群两个方面的机制研究进行了案例分析。
最后强调了临床代谢组学在样本收集、人群纳入和代谢物检测等方面的注意事项:推荐临床样本每组设置至少50例,生物标志物的研究要设置独立的验证集样本,根据不同研究目的选择相应的样本类型进行分析。此外,临床指标、疾病亚型/分期、抗生素的使用等方面均需要全面考虑。
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Q&A
Q1. 独立的验证样本集至少需要多少例样本?
A1:主要看总样本量有多少,越多越好,推荐50例以上,至少保证有30例。对于训练集和验证集样本数量比例通常可设置在8:2-5:5之间,也就是训练集样本比验证集样本相对多一些。
Q2. 代谢组学样本数量有何要求?
A2:根据研究目的设置样本量,如临床样本至少50例(需严格控制患者入组条件并排除其他混杂因素干扰),动物类样本至少10例,细胞样本至少6例。样本量越多越好,若组内样本数量过少,多维统计分析模型容易过拟合。
Q3. 发表在《BMC Medicine》案例中不同模型是通过代谢物含量差异来区分吗?
A3: 是的,因为诊断标志物的研究需要做到定量层面,要确定代谢物的绝对含量是多少,但是进入模型后就会得出一个用于诊断的得分值,这个得分就是根据绝对定量的数据得到的。参考文献《Serum metabolite profiles are associated with the presence of advanced liver fibrosis in Chinese patients with chronic hepatitis B viral infection》
Q4. 小鼠粪便做宏代谢需要多少样本?
A4:最小送样量:冻干粪便样品5 mg,新鲜粪便样品10 mg。推荐送样量:冻干粪便10 mg;新鲜粪便50 mg。
Q5. 药物代谢组学可以有哪些应用?
A5:药物代谢组学通过给药前代谢谱来预测给药后的反应,比如有的个体有效,有的个体无效,那么这种差异是否能在代谢谱上体现出来;还有做药物毒性研究,有些毒性大有些毒性小,通过代谢组学研究可辅助实现更精准更安全给药。此外,药物代谢组学还可以做药代动力学等。
Q6. 16S的数据PICRUST预测的代谢通路的绝对丰度和非靶向代谢组的相对丰度可以直接做相关性分析吗?
A6:可以做,但推荐用宏基因组来做菌群功能注释。
Q7. 随机森林和LASSO是否为两种回归模型,如何理解?
A7:随机森林(RF)和LASSO是常用的特征筛选方法,我们还可提供SVM进行筛选。麦特绘谱的项目报告系统中Logistic回归模型使用经过RF、SVM和Boruta筛选后的潜在生物标志物,以变量分组作为因变量,进行建模预测。通过ROC曲线和PR曲线展示模型的预测效果。
Q8. 代谢组学如何应用于疾病机制研究?
A8:可以有两种思路,一种是筛选特定表型下的功能代谢物,先筛选出候选的功能代谢物,再研究该代谢物如何影响表型以及通过什么机制什么信号通路来调控表型。另一种是将代谢通路作为目标,先找到不同表型下显著变化的代谢通路,再用分子或者化学的手段来干预目标代谢通路来看表型是如何变化的。
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