STTT | 重磅综述：小分子代谢物-发现生物标记物和治疗靶点

代谢异常导致代谢途径功能障碍是疾病发生发展的典型特征，内源性小分子代谢物变化可反映患者表型代谢维度信息。通过分析与个体表型信息密切相关的代谢物特征，可以预测疾病的诊断、预后和治疗监测。基于小分子代谢物分析的代谢组学技术已成为揭示疾病机制和探索治疗潜力的专门工具。它可以鉴定与表型变异相关的功能性生物标志物，并揭示在疾病发展之前其作为早期指标的生化通路变化。

本文介绍了小分子代谢物作为临床候选生物标记物的发现、筛选诊断、预测监测、靶向治疗等潜在的应用价值，讨论了参与表型功能代谢调控的作用靶点及分子机制；全面回顾了目前为止与内源性小分子代谢物相关的最新临床研究，系统阐述了小分子代谢物在人类健康与疾病、药物代谢与疗效评价中的功能和调节作用；分析了构建多维代谢交叉组数据挖掘及功能表征等应用平台需要应对的技术挑战，提出了代谢生物标记物靶向调控功能研究新模式；深度解析了小分子代谢物的临床精准医学研究趋势以及基础和转化研究的重点难点；为推动未来基于小分子代谢物探索疾病病理特征、阐释中药与天然药物作用机制、发现药效新靶标等提供了前沿知识与技术基础。

代谢组学是研究小分子代谢物的科学，是转录组、基因组和蛋白质组的下游产物，代谢物是蛋白质翻译和基因转录的最终下游产物，它们在基因型和环境之间具有潜在的关键联系。这些代谢物可以作为生物标志物，用于临床诊断、预后和疾病分类。差异代谢物可以提高作为患者诊断、监测和风险预测的生物标志物的特异性和准确性。通过发现和鉴定小分子代谢物或代谢通路的改变，可以帮助理解疾病的病理生理学，并确定治疗靶点。代谢物作为信号分子、辅因子和能量产生储存的重要角色，可以触发调节过程。内源性和外源性小分子代谢物可参与多种代谢通路，如尿素循环、三羧酸循环、脂肪氧化等。与其他组学方法相比，代谢组学具有几个优势，如可以直接检测生物体对刺激的生化反应、动态分析代谢功能的详细信息以及时间敏感性和准确性等。

主要的代谢组学方法包括代谢表型分型、代谢指纹图谱、代谢谱分析和靶向代谢分析。通过这些方法，可以从小分子代谢物中发现生物标志物，并了解特定时间点对病理生理刺激的代谢反应特征变化。并且根据特定情况，与治疗应答相关的代谢调节可能成为新的治疗策略。

利用高通量代谢组学技术鉴定小分子代谢物和分子机制，有助于快速开发生物标志物，改善疾病诊断、预后和治疗反应，揭示疾病机制和病因，改善患者生活质量。利用基于小分子代谢物的代谢组学发现代谢标志物并进行诊断，进而为生物标志物验证和阐明疾病的分子机制提供关键信息，并为未来的临床应用提供新的视角。

图1. 基于小分子代谢物的代谢组学分析流程

代谢组学的技术突破提供了探索疾病代谢维度的新机遇。目前，常用的分析平台包括核磁共振(NMR)、液相色谱-质谱(LC-MS)和气相色谱-质谱(GC-MS)等。质谱可以鉴定低丰度代谢物，而核磁共振可以鉴定关键通路的代谢变化。这些技术在灵敏度、准确度、分辨率、动态范围、再现性等方面具有各自的优势。代谢物的鉴定通常结合质谱数据和数据库的比对来进行。通过MS扫描和高精度MS/MS分析，结合相关的数据库，如HMDB和METLIN，可以获得可靠的代谢物鉴定结果。此外，分析软件如XCMS Online、Open-MS、MZmine和MS-DIAL等也可以用于峰检测和校准。在代谢组学研究中，还需要进行统计和生物信息学分析。一些在线工具如Metlin、MetaboAnalyst和KEGG等可以用于统计分析和代谢通路分析，MetaboAnalyst工具可以通过网络拓扑方法进行通路分析和代谢物富集分析，并通过可视化图得出有意义的生物学推论。通过峰强度对代谢物进行定量，并计算相关性来评估代谢物与临床特征之间的关联。根据最新的HMDB 5.0数据库，已发表的代谢物共24368个。在尿液和血液中鉴定出的小代谢物数量分别为5,661和38,036。

当前的研究方向是揭示小分子代谢物的全球空间分布，并识别除了代谢物表征之外的活性代谢物的趋势分析。高通量质谱成像（MSI）技术可以同时可视化小分子代谢物的空间分布，为我们理解复杂的代谢网络提供了有吸引力的平台。值得注意的是，MSI技术已成功应用于多种人体和动物组织的成像，如肝脏、肾脏、脑、心脏、皮肤、乳腺和晶状体等。核磁共振谱已广泛用于生物标志物的鉴定和疾病的分类，包括肾脏疾病、癌症、心血管疾病、阿尔茨海默病等。目前，还没有一种分析方法或仪器平台能够独立完成对整个代谢组的鉴定任务，多种技术的结合极大地拓宽了代谢物的覆盖水平。

图2. 生物医学代谢物定量先进技术平台

小分子代谢物是代谢过程的终产物或中间产物，与生物系统的表型密切相关，控制着表型功能的调节。代谢组在不断变化，因此比其他组学（如转录组学、蛋白质组学或基因组学）更能反映机体表型。代谢组学工具在临床中测量代谢物的变化，将对生物标志物的研究、生化通路的识别和临床疾病的治疗随访发挥关键作用。代谢组学可以测量与各种病理状态相关的生物系统中的低分子量代谢物，获得了生物系统的整体代谢轮廓，填补了最终表型和基因型之间的空白。

小分子代谢物与生物系统的功能状态相关。探索代谢产物及其相关的代谢通路，可以更好地理解异常代谢如何导致疾病的发生和发展。它们进入机体循环后被转移到靶器官和组织，进而发挥一系列调节细胞功能的生物学效应。目前面临的挑战是确定代谢组学数据中真正影响表型的关键“信号”。通过适当的筛选方法，可以获得调节表型的分子标签。质谱可以检测所有的电离代谢物，无需标记或预先选择。高通量筛选与表型最接近的代谢特征有助于量化和鉴定微环境中的小分子代谢物。单细胞代谢组学方法可以直接了解细胞活动和环境变化的表型。从生物体液的代谢图谱中产生了各种病理条件下的高通量“分子指纹”，并已被用于评估神经退行性疾病、心血管疾病、代谢紊乱和各种类型的癌症。

图3. 代表性代谢物生物标志物

根据美国国立卫生研究院生物标志物定义组，生物标志物被定义为作为生理、生物、病理或药理学过程的指标或标志的特征。生物标志物具有可量化、可分析和与人类表型相关的特征，可用于疾病的早期检测、改善治疗效果和治疗策略的选择、降低疾病相关死亡率以及治疗靶点的确定。尿液、血液、血浆或唾液中越来越多的生物标志物被认为可以识别中间表型，并能更清晰地预测治疗反应。代谢谱可以描述疾病失调或表型的潜在分子特征，因此代谢生物标志物的发现将改善患者的预处理和对治疗的反应。然而，在疾病的初始阶段利用特异性代谢物标签快速检测疾病仍然是一个挑战。虽然已经发现了许多生物标志物，但大部分生物标志物尚未实现临床有效性和实用性，从而限制了它们的临床应用。

目前正在筛选一些具有代表性的潜在代谢物生物标志物，部分如下：

1.帕金森病：β-丙氨酸、高丝氨酸、3-羟基犬尿氨酸、天冬氨酸、酪氨酸和鸟氨酸被认为是帕金森病的潜在诊断或预后检测方法。

2.早期乳腺癌：谷氨酰胺、酪氨酸、脯氨酸、组氨酸、丙氨酸和柠檬酸盐与肿瘤增殖显著相关。

3.克罗恩病：棕榈酰胺和脱氧胆酸是克罗恩病患者血清中的潜在预测代谢物，涉及脂肪酸、胆汁酸生物合成和能量代谢。

4.肺动脉高压：丙氨酸、葡萄糖、乳酸、甘氨酸和苏氨酸是肺动脉高压患者的特征代谢物，其中苏氨酸和乳酸与肺血管阻力和动脉压显著相关。

5.痛风性关节炎：N1-甲基-2-吡啶酮-5-甲酰胺、犬尿喹啉酸和5-羟基吲哚乙酸是与痛风性关节炎进展相关的生物标志物。

6.缺血性卒中：5-羟脯氨酸可作为急性缺血性卒中的关键生物标志物。

预后生物标志物在临床医学中具有重要作用，可以帮助医生做出决策并进行个体化治疗。然而，确定有效的预后生物标志物仍然是一个巨大的挑战。常规检测方法的特异性和敏感性较低，导致早期诊断和风险评估不足。为了改善疾病的危险分层和预防，以及从治疗中获益，需要深入研究多种预后生物标志物，并以高通量的方式同时量化。小分子代谢物作为生物标志物具有显著优势，因为它们可以通过多个代谢物来反映与疾病状态相关的浓度变化。对药物治疗的反应可以通过监测生物介质（如尿液和血液）中小代谢物的变化来准确评估。

许多研究已经分析了患者的代谢特征，以确定具有预后效用的潜在小生物标志物。这些研究旨在开发简单、廉价和新颖的诊断应用，以提高对疾病及其并发症的预测性或预后生物标志物的认识。代谢失调可能影响多种分子生物学过程，如细胞凋亡或侵袭，从而促进疾病的进展并影响患者的生存。与单一生物标志物相比，与特定表型相关的多个小代谢物有望产生更高的选择性和敏感性。非靶向和靶向方法都被用于鉴定与代谢改变相关的特定代谢物或预测生物标志物。例如，通过半靶向血清代谢组学分析循环丙酮酸的相对水平，可以有效预测COVID-19的预后。血浆代谢谱分析显示，COVID-19会影响卟啉和甘油磷脂代谢。在重症组中，卟啉和嘌呤通路中的小分子代谢物明显增加，可作为预后生物标志物。其他靶向代谢组还发现，3-O-甲基多巴(3-Methoxy-L-tyrosine)的高表达与神经母细胞瘤患者的预后较差相关。非靶向代谢组学研究确定了8个代谢生物标志物作为急性缺血性卒中的预后生物标志物。此外，泪液的代谢表型研究发现牛磺酸和烟酸代表了新的生物标志物，它们在糖尿病队列中升高，并支持对疾病发展的预测。另外，有报道显示天冬酰胺合成增加并与女性结直肠癌患者的不良预后相关。

代谢异常是疾病的重要标志，如乳酸、丙酮酸等代谢产物可协助细胞增殖。全面了解和研究其机制，可为精准诊断、表型分型、预后和治疗提供有力依据。代谢通路分析可以为代谢相关疾病的治疗靶点提供有益的机制解释。已有研究表明，临床甲状腺功能减退症和亚临床甲状腺功能减退症的代谢改变与多种潜在的代谢物生物标志物有关，这些生物标志物影响类固醇激素的生物合成、初级胆汁酸的生物合成、赖氨酸的降解、嘌呤代谢和色氨酸代谢。

COVID-19的代谢分析揭示了一些与疾病发病机制相关的其他通路，包括瓜氨酸、苯丙氨酸和组氨酸、2-氨基丁酸、不对称二甲基精氨酸。原发性干燥综合征 (Sjögren’s syndrome，SjS)患者代谢通路紊乱与酪氨酸代谢、色氨酸代谢、天冬氨酸和天冬酰胺代谢、碳固定有关，并影响神经认知障碍、炎症损伤和免疫反应。尿液代谢组学通路分析发现异常代谢涉及天冬氨酸代谢、甘氨酸代谢、糖酵解、乙醛酸代谢和三羧酸循环。多发性骨髓瘤患者的代谢标签富集了与氨基酸代谢和生物合成相关的代谢通路；多发伤合并脓毒症的特征性生物标志物包括琥珀酸半醛、尿嘧啶、尿苷等，富集于脂质代谢、氨基酸代谢、核苷酸代谢、糖代谢等代谢通路；非靶向代谢组学分析在缺血性卒中患者中检测到了120个候选差异代谢物，显著改变的代谢通路为嘌呤代谢、类固醇激素生物合成或CoA生物合成。浸润性导管癌患者在甘油-磷脂代谢、精氨酸和脯氨酸代谢以及色氨酸生物合成方面存在代谢功能障碍；精氨酸生物合成代谢、d-谷氨酰胺和d-谷氨酸代谢在晚期糖尿病视网膜病变中失调。

目前尚未找到适用于所有患者的特异性治疗方法，因此预测治疗反应并将正确的患者与适当的治疗匹配起来在临床上非常必要。代谢物谱分析作为一种经济有效的方法，能够对代谢物进行整体和系统的分析，用于预测和监测药物治疗反应，发现药物治疗靶点。通过代谢组学分析和人工智能的联合应用，可以发现潜在的生物标志物，从而指导特定疾病的治疗方案。例如，在三阴性乳腺癌的新辅助化疗中，牛磺酸、谷氨酰胺、甘氨酸和次黄嘌呤被认为是潜在的生物标志物，与氨基酸代谢相关。对于皮下免疫治疗，次牛磺酸、牛磺酸、戊糖和葡萄糖醛酸的相互转化是最常见的改变途径。抗VEGF治疗与差异代谢物LPC 18:0之间存在关系，可能有助于指导黄斑变性和脉络膜血管病变的治疗。此外，犬尿喹啉酸kynurenine及kynurenic acid/kynurenine比值的降低被认为是癫痫性痉挛的生物标志物，而n-甲胺苯甲酸甲酯则与精神分裂症患者的治疗结果相关。对于其他疾病，如寻常性银屑病和类风湿关节炎，也有发现与生化指标相关的代谢物，为精准治疗提供了新途径。

代谢调节是一种已经为人所知几十年的治疗方法，它通过使用小分子化合物来调节人体的代谢过程。代谢紊乱可以由多种机制引起，而近年来人们对代谢与环境因素、宿主基因和疾病之间的关系越来越感兴趣。小分子代谢物是通过与酶的变构位点结合来驱动表型调节活性途径的共同调节机制。通过发现代谢物之间的相互作用关系网络或通路，可以揭示调控的作用方式。大量的研究表明，与代谢通路相关的小分子代谢物的差异变化与治疗效果和潜在的药物靶点密切相关。

通过分析内源性代谢物图谱，我们可以获得疾病表型的最佳视角，并且可以应用先进的方法对代谢谱进行筛选。高通量代谢组学技术的发展也使得我们在理解代谢调节与疾病之间关系方面取得了相当大的进展。此外，单细胞代谢组学技术为小分子调控代谢提供了新的思路，可提供有意义的细胞表型，帮助我们分析细胞状态并获取整体的生物学信息。研究显示代谢紊乱有助于早期发现疾病表型调节的机制。代谢改变可以调节细胞信号通路，维持机体稳态，许多疾病如肥胖、糖尿病、高血压或抑郁症都具有强烈的代谢紊乱，而一些慢性疾病如阿尔茨海默病或癌症也具有意想不到的关联代谢基础。因此，精确抑制代谢靶点仍然是优化治疗的一个重要方向。在代谢研究中，靶向代谢组学已经取得了一些重要发现。例如，通过鉴定肺腺癌细胞的能量代谢产物，研究人员发现KCNK3(钾二孔域通道亚科成员3)可以通过激活AMPK/TXNIP通路来抑制肺腺癌细胞的增殖和糖代谢，这提示KCNK3可能是一个潜在的治疗靶点。另外，分析不同癌症与代谢物的关系特征，发现某些小代谢物在临床中起到区分癌症患者表型调节的关键作用。此外，通路富集分析还揭示了嘌呤和氨基酸代谢失衡对口腔鳞状细胞癌患者预后的影响。最近的研究还探索了与慢性肾脏病进展相关的小分子代谢物羟天冬酰胺在血液样本中的关系。另一项研究使用血清代谢组学分析发现，一些差异代谢物如三乙醇胺、香草酚、α-甲基苯乙烯参与了COVID-19的进展过程，并首次被确定为生物标志物。此外，脂质代谢机制在骨关节结核的病理过程中起着重要作用。

肠道菌群对宿主代谢的影响是非常复杂的，它可以通过调节宿主代谢产物进入循环系统来参与体内的代谢调节机制。肠道菌群和宿主肠道之间的相互作用对于维持能量稳态和血管稳态非常重要。肠道菌群失调会导致能量平衡紊乱，在疾病的发展中起到关键作用。一些研究表明，肠道代谢产物在调节能量代谢方面发挥着重要作用，比如短链脂肪酸（SCFA）可以激活细胞信号级联，对肥胖相关疾病有益影响。此外，肠道菌群的小分子代谢物如胆汁酸、氨基酸等也在调节代谢紊乱和免疫稳态方面发挥重要作用。肠道菌群和胆汁酸之间的相互作用通过调节代谢稳态对疾病的发展产生深远影响。

肠道菌群和宿主之间的相互关系处于动态平衡状态，并受内源性代谢物的影响。肠道菌群可以产生多种小分子和代谢产物，通过这些代谢产物作为信使，在维持体内稳定方面发挥生理作用。一些代谢物仅由肠道菌群释放，如细菌素、短链脂肪酸等。此外，肠道菌群还可以代谢色氨酸，合成具有生物活性的吲哚。肠道菌群代谢初级胆汁酸在胃肠道疾病中起到保护作用。肠道菌群及其代谢产物被认为是维持机体稳态的多功能器官。其中，次级胆汁酸和短链脂肪酸等代谢产物通过与宿主受体相互作用改变代谢通量，从而显著影响代谢稳态导致的疾病。这些代谢物参与多种代谢过程，如细胞通讯、能量代谢和宿主免疫，对人体生理产生影响。

肠道菌群在影响机体代谢稳态方面扮演着重要角色。近年来，越来越多的研究开始关注小分子代谢物和肠道菌群之间的相互作用，以探索代谢产物、肠道菌群和疾病亚型之间的系统相互作用。通过组学分析，可以利用小分子代谢生物标志物来研究肠道微生物组成和代谢之间的相互作用。例如，马尿酸被发现是一种关键的宿主-微生物共代谢产物，可以介导与丰富的微生物群相关的代谢改善。另外，最近的研究发现微生物群衍生的肌醇磷酸代谢通过介导肠道HDAC3活性来维持肠道稳态。

图4. 与肠道微生物参与宿主代谢的相互作用示意图

多种代谢通路在人类疾病中发生改变，包括脂肪酸氧化、氨基酸代谢、脂质和能量代谢、糖酵解、磷脂代谢、三羧酸循环等，这些代谢通路可能是进一步临床试验的潜在靶点。代谢组学提供了全面、动态和精确的代谢表型图像，可为临床实践提供个性化指导。此外，靶向代谢谱的研究也有助于减少风险并从最佳治疗中获益。通过深入研究代谢物的变化模式，我们可以更好地了解不同个体之间的代谢差异，从而实现个体化的治疗策略，有助于避免不必要的药物治疗，减少副作用，并提高治疗效果。因此，进一步开展靶向代谢谱的研究对于推动精准医学的发展具有重要意义。通过深入探索小分子代谢物作为疾病初始指标的适用性，我们可以更好地理解疾病的发生和发展机制，并为个体化的治疗提供更精确的指导。

参考文献

Qiu S, Cai Y, Yao H, et al. Small molecule metabolites: discovery of biomarkers and therapeutic targets. Signal Transduct Target Ther. 2023.

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