【肾世图卷】脂质组学和肾脏病

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脂质组学是对细胞、组织和体液内脂质的研究，涉及脂质种类及其丰度的分析，以阐明生物学功能、亚细胞定位和组织分布

涵盖了单个脂质和脂质衍生物种的所有方面，包括其结构、功能以及与其他细胞成分(如蛋白质、其他脂质和代谢物)的相互作用

分为膜脂质组学和介质脂质组学，前者包括对膜脂成分或结构特征的全面定性或定量描述，而后者侧重于低丰度生物活性脂质种类的量化

脂质组学在健康和多种疾病中发挥着多样和复杂的功能

CKD导致脂质和脂蛋白代谢发生变化，脂质异常会促进CKD及其心血管和其他并发症的进展。越来越多的证据支持脂质和脂质衍生代谢物在肾脏疾病发病机制中的作用

对关键脂质介质的分析已成为肾脏疾病诊断、预后和治疗的重要工具

01、脂质和脂质组学

脂质是生物膜的基本成分，是一类结构和功能各异的分子。每个脂质类别都与特征性“诊断片段”相关，作为脂质类别的特定特征

常见脂质成分

▪ 脂肪酸是最重要的脂质类别之一，是所有脂质的基本成分，是各种生物活性脂类的前体

▪ 甘油脂由单个，两个或三个甘油组成，其脂肪酸含量不同，酯化到甘油主链的羟基上。多项研究表明，甘油三酯合成和分解代谢的改变在许多疾病的发生和发展中起着重要作用

▪ 甘油磷脂 (GP)，又称磷脂，在自然界中普遍存在，是脂质双层的重要组成部分，参与细胞信号传导和代谢。一些 GP，如 LPC、PC、PE 和 PI 已被确定为癌症、肾脏和心血管疾病的潜在生物标志物

▪ 鞘脂由一个复杂的化合物家族组成，这些化合物由 1,3-二羟基、2-氨基烷烃或烯烃（鞘氨醇碱基）的基本主链组成

▪ 甾醇脂类，包括胆固醇及其衍生物，由稠合的四环核心结构组成，是膜脂的重要组成部分。具有不同的生物学作用，例如细胞信号传导的调节功能和细胞液的调节

脂质组学是代谢组的一个子领域，代表了从个体脂质研究到在系统集成背景下检查全局脂质代谢物的转变，更充分地了解其在病理生理过程中的作用

在过去的10年里，脂质组学作为系统生物学的一个新领域崛起，并在疾病诊断和生物标志物发现(肥胖、糖尿病、心血管疾病、阿尔茨海默病、胰腺癌等)、药物发现和开发、人类食品与营养研究中发挥作用

表示对基于脂质组学途径的疾病和潜在生物标志物的超高效液相色谱研究

脂质分析技术也在不断进展，目前的技术包括质谱(MS)、核磁共振(NMR) 、气相色谱(GC)、液相色谱(LC)、超临界流体色谱和毛细管电泳

表示不同脂质组学分析方法的优缺点总结

图示脂质组学的典型工作流程

02、脂肪组学和肾脏疾病

1、脂质组学在肾脏疾病中的分析方法

基于结构和组成的脂质组学分析

从非靶向研究中选择感兴趣的脂质或脂质类别以进行进一步研究

使用临床表型和资源(CPROBE)队列的血浆样本做脂质组学分析，显示2期CKD患者的长链不饱和游离脂肪酸(C20–C24)显著富集，而5期CKD患者的短链(C16–C18)饱和脂肪酸(SFA)显著富集。提示随着CKD恶化，循环断链饱和脂肪酸和更长的不饱和复合脂质逐渐增加

网络分析

脂质能够进行广泛的类间和类内转化。网络分析可识别在疾病与对照状态下具有差异值的变量，以及在存在或不存在疾病的情况下这些变量之间的差异关系

在研究慢性肾功能不全队列(CRIC)和CPROBE队列样本中的脂质相互作用时使用了该策略，该算法同时评估数据集中各种脂质的差异丰度和相关性

图示CKD 患者脂质组学数据的差异网络富集分析

a)差异网络富集分析(DNEA)可以通过脂质丰度的差异来区分组别。案例1通过脂质种类4的缺失来区分不同组别；案例2则通过连接或“边缘”的改变来区分不同组别。其中脂质的连接是根据两种脂质之间的显著偏相关系数来定义的

b) 用DNEA分析来自CRIC队列的非进展性CKD或进展性CKD患者的三酰甘油(TAG，三角形)和二酰甘油(DAG，正方形)网络。与非进展性CKD患者相比，进展者具有较高丰度的长链、多不饱和TAG，且连接少脂质组学与其它组学数据的整合

脂质组学数据与其他数据集的整合，特别是转录组学或蛋白质组学数据，有助于解释血浆或血清脂质组学的变化如何反映和/或影响疾病发病机制

显微解剖肾活检样本中获得的转录组学数据与在相似时间点收集的血清中的脂质组学数据相结合，以确定与脂质等级水平相关的脂质调节转录，从而区分进展性和非进展性糖尿病肾病

2、脂质组学在不同肾脏病中的变化

慢性肾脏病

HPLC-MS用于分析未接受肾脏替代治疗的慢性肾小球肾炎+CRF患者的血浆磷脂，显示这些患者具有异常的磷脂代谢，19个磷脂被确定为潜在的生物标志物

为了鉴定IgAN进展的标志物，使用HPLC-MS与PCA和PLS-DA来评估实验性Balb/c小鼠模型中血浆中的磷脂代谢概况。PS(18:0/18:0)、PS(18:0/22:5)和PI(18:0/20:4)被确定为潜在的生物标志物

图示(A) 对IgA肾病Balb/c小鼠和对照小鼠进行分类的PCA得分图；(B) 来自PLS-DA的分数图， (■)：对照组；(▴)：患有IgA肾病的Balb/c小鼠

质谱成像可视化肾脏组织中各种脂质的定位。使用MALDI-quadrupole ion trap-TOF-based的成像技术分析了IgA小鼠肾脏中脂质分布的异常

图示不同脂质在HIGA小鼠vs对照组的肾脏分布：部分脂质在HIGA肾脏(N-U)中显著存在，但在对照组(A-H)中不存在；部分脂质在HIGA肾脏中的表达高于对照组(HIGA小鼠组V/W，对照组I/J)；部分脂质在两组间没有差别(HIGA小鼠组X/Y，对照组K/L)

DN

使用normal-phase LC-TOF/MS 和ion trap-MS/MS 对 DN 患者进行了血清磷脂的非靶向脂质组学。与健康受试者的比较，提示七类磷脂中的八种脂质是潜在的DN生物标志物。包括PI(18:0/22:6)和SM(d18:0/20:2)在内的两种新型生物标志物，可有效区分DN患者

多项研究表明脂质积累在糖尿病实验动物和人类的肾脏中，脂质影响DN发病机制

▪ 脂质磷酸酶促进足细胞凋亡导致DN，且脂质磷酸酶在组织学改变前就已升高

▪ 积累的脂质增加血管内皮生长因子和转化生长因子-β的表达，促进蛋白尿和糖尿病肾小球硬化

▪ 异常磷脂的存在可能会促进山梨糖醇通路的激活、氧化应激和蛋白激酶C的激活

雷帕霉素可防止链脲佐菌素诱导的糖尿病大鼠发生DN。肾皮质的MALDI-TOF/MS提示雷帕霉素显著地改变了鞘脂组成。神经酰胺(d18:0/16:0)、神经酰胺单己糖苷(d18:1/15:0)、SM(d16:1/18:0)增加，而SM(d18:1/18:0)被逆转👇

表总结了糖尿病肾病的蛋白质组学、代谢组学和脂质组学研究

肾脏替代治疗

使用二维LC-QTOF/MS分析腹膜透析患者的血浆脂质分析。确定了30种生物标志物，包括PE和PC，作为营养不良、炎症和动脉粥样硬化综合征的指标。该研究还检查了体液控制不佳的个体和容量状态良好的个体血浆脂质分布的差异。在容量状态较差的患者中观察到PE和PC显著上升

新型脂质组学是一种新兴的方法学，有望系统全面地研究脂质及其衍生物在健康和疾病中的作用

各种肾脏疾病与脂质和脂蛋白的代谢，血浆浓度以及脂质相关代谢物和代谢途径的显著变化有关，这些变化在局部和全身炎症、能量代谢受损和肾脏疾病进展的发病机制中起着重要作用

脂质分析和多变量统计的结合有助于发现潜在的生物标志物和新的治疗方式，以及监测对治疗干预的反应

基于MS的技术的最新进展和色谱法的快速改进，尤其是UPLC-MS与生物信息学相结合，提高了我们对脂质衍生代谢物在肾脏疾病发病机制和进展中作用的理解

虽然目前可用的工具允许以高分辨率识别脂质衍生的代谢物结构，但仍需要进一步改进分析技术和数据处理，以实现更有效的数据预处理、数据挖掘、统计分析、生物标志物识别和生化途径的解释

Ref

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by 肾世风云 · 钟钟