Метаболомные профили как новое понимание процессов болезни

Цель обзора: представить информацию о возможностях применения метаболомного профилирования для выявления биомаркеров различных заболеваний внутренних органов.

Основные положения. Новое диагностическое направление связано с высокочувствительным спектральным анализом молекул-биомаркеров. В обзоре литературы обсуждаются некоторые из последних достижений с акцентом на применение метаболомики для выявления основных метаболомных изменений при различных заболеваниях. Обсуждается возможность поиска диагностических маркеров при заболеваниях желудочно-кишечного тракта, респираторной и сердечно-сосудистой систем, в онкологии, эндокринологии, неврологии. Эти результаты определяют и новые потенциальные терапевтические стратегии, делая метаболомику полезной для широкого круга биомедицинских и фармацевтических исследований.

Заключение. Новые данные об изменении метаболомного профиля при разных нозологических формах помогут улучшить понимание патогенеза заболеваний. И разработать новые терапевтические подходы в лечении, учитывая данные индивидуальных характеристик пациента, выявляемые с помощью актуальных молекулярных технологий. Результаты метаболомных исследований могут быть применимы и в качестве мониторинга результатов лечения.

1. Wishart D. Emerging applications of metabolomics in drug discovery and precision medicine Nat Rev Drug Discov. 2016;15(7):473–84. DOI: 10.1038/nrd.2016.32

2. van de Velde B., Guillarme D., Kohler I. Supercritical fluid chromatography — Mass spectrometry in metabolomics: Past, present, and future perspectives. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci. 2020;1161:122444. DOI: 10.1016/j.jchromb.2020.122444

3. Kelly R.S., Kelly M.P., Kelly P.Т. Metabolomics, physical activity, exercise and health: A review of the current evidence. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2020;1866(12):165936. DOI: 10.1016/j.bbadis.2020.165936

4. Ghosh T., Philtron D., Zhang W., Kechris K., Ghosh D. Reproducibility of mass spectrometry based metabolomics data. BMC Bioinformatics. 2021;22(1):423. DOI: 10.1186/s12859-021-04336-9

5. Kondoh H., Kameda M., Yanagida M. Whole Blood Metabolomics in Aging Research. Int J Mol Sci. 2020;22(1):175. DOI: 10.3390/ijms22010175

6. Ma C., Tian B., Wang J., Yang G., Pan C., Lu J. Metabolic characteristics of acute necrotizing pancreatitis and chronic pancreatitis. Mol Med Rep. 2012;6(1):57–62. DOI: 10.3892/mmr.2012.881

7. Díaz C., Jiménez-Luna C., Diéguez-Castillo C. Untargeted metabolomics for the diagnosis of exocrine pancreatic insufficiency in chronic pancreatitis. Med. 2021;57(9):1–9. DOI: 10.3390/medicina57090876

8. Franzosa E.A., Sirota-Madi A., Avila-Pacheco J. Gut microbiome structure and metabolic activity in inflammatory bowel disease. Nat Microbiol. 2019;4(2):293–305. DOI: 10.1038/s41564-018-0306-4

9. Gallagher K., Catesson A., Griffin J., Holmes E., Williams H. Metabolomic Analysis in Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review. 2021;15(5):813–26. DOI: 10.1093/ecco-jcc/jjaa227

10. Ситкин С.И., Ткаченко Е.И., Вахитов Т.Я., Орешко Л.С., Жигалова Т.Н., Авалуева Е.Б. Метаболом сыворотки крови и микробиота кишечника при язвенном колите и целиакии. Вестник Северо-западного государственного медицинского университета имени И.И. Мечникова. 2014;3:12–23.

11. Masarone M., Troisi J., Aglitti A., Torre P., Colucci A., Dallio M. Untargeted metabolomics as a diagnostic tool in NAFLD: discrimination of steatosis, steatohepatitis and cirrhosis. Metabolomics. 2021;17(2):12. DOI: 10.1007/s11306-020-01756-1

12. Nimer N., Choucair I., Wang Z., Nemet I., Li L., Gukasyan J. Bile acids profile, histopathological indices and genetic variants for non-alcoholic fatty liver disease progression. Metabolism. 2020; 116:154457. DOI: 10.1016/j.metabol.2020.154457

13. Анохина Т.Н., Анаев Э.Х., Чучалин А.Г., Ревельский А.И., Родионов А.А., Ревельский И.А. и др. Метаболомный подход в диагностике бронхиальной астмы и хронической обструктивной болезни легких. Российский биомедицинский журнал. 2011;4:1266–77.

14. Bowerman K., Rehman S., Vaughan A., Lachner N., Budden K. Disease-associated gut microbiome and metabolome changes in patients with chronic obstructive pulmonary disease. Nat Commun. 2020;11(1):5886. DOI: 10.1038/s41467-020-19701-0

15. Zhu Т., Li S., Wang J., Liu Ch, Gao L., Zeng Yu., et al. Induced sputum metabolomic profiles and oxidative stress are associated with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) severity: potential use for predictive, preventive, and personalized medicine. EPMA J. 2020;11(4):645–59. DOI: 10.1007/s13167-020-00227-w

16. Albornoz A., Alarcon P., Morales N., Uberti B., Henriquez C., Manosalva C., et al. Metabolomics analysis of bronchoalveolar lavage fluid samples in horses with naturally-occurring asthma and experimentally-induced airway inflammation. Res Vet Sci. 2020;133:276–82. DOI: 10.1016/j.rvsc.2020.09.033

17. Villaseñor A., Eguiluz-Gracia I., Moreira A., Wheelock C.E., Escribese M.M. Metabolomics in the Identification of Biomarkers of Asthma. Metabolites. 2021;11(6):346. DOI: 10.3390/metabo11060346

18. Lee-Sarwar K.A., Kelly R.S., Lasky-Su J., Zeiger R.S., O’Connor G.T., Sandel M.T., et al. Integrative analysis of the intestinal metabolome of childhood asthma. J Allergy Clin Immunol. 2019;144(2):442–54. DOI: 10.1016/j.jaci.2019.02.032

19. Ivashkin V., Zolnikova O., Potskherashvili N., Trukhmanov A., Kokina N., Dzhakhaya N., et al. A metabolic activity of the intestinal microflora in patients with bronchial asthma. Clinics and Practice. 2019;9:1126. DOI: 10.4081/cp.2019.1126

20. Xu S., Panettieri R., Jude J. Metabolomics in asthma: A platform for discovery. Mol Aspects Med. 2021;3:100990. DOI: 10.1016/j.mam.2021.100990

21. Wang C., Jiang S., Zhang S., Ouyang Z., Wang G., Wang F. Research Progress of Metabolomics in Asthma. Metabolites. 2021;11(9):567. DOI: 10.3390/meta-bo11090567

22. Papamichael M., Katsardis C., Sarandi E., Georgaki S., Frima E.S., Varvarigou A. et al. Application of Metabolomics in Pediatric Asthma: Prediction, Diagnosis and Personalized Treatment. Metabolites. 2021;11(4):251. DOI: 10.3390/metabo11040251

23. Hasegawa K., Stewart C.J., Celedón J.C., Mansbach J.M., Tierney C., Camargo C.A. Serum 25-hydroxyvitamin D, metabolome, and bronchiolitis severity among infants-A multicenter cohort study. Pediatr Allergy Immunol. 2018;29(4):441–5. DOI: 10.1111/pai.12880

24. Grassin-Delyle S., Roquencourt C., Moine P., Saffroy G., Carn S., Heming N. Metabolomics of exhaled breath in critically ill COVID-19 patients: A pilot study. EBioMedicine. 2021;63:103154. DOI: 10.1016/j.ebiom.2020.103154

25. Tang W.H., Wang Z., Levison B.S., Koeth R.A., Britt E.B. Intestinal microbial metabolism of phosphatidylcholine and cardiovascular risk. N Engl J Med. 2013;368:1575–84. DOI: 10.1056/NEJMoa1109400

26. Amin A.M. Metabolomics applications in coronary artery disease personalized medicine. Adv Clin Chem. 2021;102:233–70. DOI: 10.1016/bs.acc.2020.08.003

27. Murthy V.L., Reis J.P., Pico A.R., Kitchen R., Lima J.A., Lloyd-Jones D., et al. Comprehensive Metabolic Phenotyping Refines Cardiovascular Risk in Young Adults. Circulation. 2020;142(22):2110–27. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.120.047689

28. Koeth R. A., Wang Z., Levison B., Buffa J., Org E., et al. Intestinal microbiota metabolism of l-carnitine, a nutrient in red meat, promotes atherosclerosis. Nat. Med. 2013;19:576–85. DOI: 10.1038/nm.3145

29. Wang Z., Tang W., Buffa J., Fu X., Britt E., et al. Prognostic value of choline and betaine depends on intestinal microbiota-generated metabolite trimethylamine-N-oxide. Eur Heart J. 2014:35;904–10. DOI: 10.1093/eurheartj/ehu002

30. Nayor M., Brown K.J., Vasan R.S. The Molecular Basis of Predicting Atherosclerotic Cardiovascular Disease Risk. Circ Res. 2021;128(2):287–303. DOI: 10.1161/CIRCRESAHA.120.315890

31. Warrier M., Shih D., Burrows A., Ferguson D., Gromovsky A., Brown A., et al. The TMAO-generating enzyme flavin monooxygenase 3 is a central regulator of cholesterol balance. Cell Rep. 2015;10:326–38. DOI: 10.1016/j.celrep.2014.12.036

32. Chen X., Liu L., Palacios G. Plasma metabolomics reveals biomarkers of the atherosclerosis. Journal of Separation Science. 2010;33:2776–83. DOI: 10.1002/jssc.201000395

33. Deidda M., Piras C., Dessalvi C. Metabolomic approach to functional and metabolic myocardial changes in heart failure. Journal of Translational Medicine. 2015;13:297. DOI: 10.1186/s12967-015-0661-3

34. Zordoky B.N., Sung M.M., Ezekowitz J. Metabolomic Fingerprint of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction. PLoS ONE. 2015;10(5):e0124844. DOI: 10.1371/journal.pone. 0124844

35. Wishart D.S. Is cancer a genetic disease or a metabolic disease? EBioMedicine. 2015;2(6):478–9. DOI: 10.1016/j.ebiom.2015.05.022

36. Qu W., Oya S., Lieberman B., Ploessl K., Wang L., et al. Preparation and characterization of L-[5-11C]-glutamine for metabolic imaging of tumors. J Nucl Med. 2012;53(1):98–105. DOI: 10.2967/jnumed.111.093831

37. Losman J.A., Looper R., Koivunen P. (R)-2-hydroxy-glutarate is sufficient to promote leukemogenesis and its effects are reversible. Science. 2013;339(6127):1621–5. DOI: 10.1126/science.1231677

38. Zhu L., Ploessl K., Zhou R., Mankoff D., Kung H. Metabolic Imaging of Glutamine in Cancer. J Nucl Med. 2017;58(4):533–7. DOI: 10.2967/jnumed.116.182345

39. Лисица А.В., Пономаренко Е.А., Лохов П.Г., Арчаков А.И. Постгеномная медицина: альтернатива биомаркерам. Вестник РАМН. 2016;71(3):255–60. DOI: 10.15690/vramn64

40. Davis V.W., Schiller D.E., Eurich D. Urinary metabolomic signature of esophageal cancer and Barrett’s esophagus. World J Surg Onc. 2021;10:271. DOI: 10.1186/1477-7819-10-271

41. Bhatt A.P., Redinbo M.R., Bultman S.J. The role of the microbiome in cancer development and therapy. CA Cancer J Clin. 2017;67(4):326–44. DOI: 10.3322/caac.21398

42. Bar N., Korem T. , Weissbrod O., Zeevi D, Rothschildm D., et al. A reference map of potential determinants for the human serum metabolome. Nature. 2020;588(7836):135–40. DOI: 10.1038/s41586-020-2896-2

43. De Angelis M., Garruti G., Minervini F., Bonfrate L., Portincasa P., Gobbetti M. The Food-gut Human Axis: The Effects of Diet on Gut Microbiota and Metabolome. Curr Med Chem. 2019;26(19):3567–83. DOI: 10.2174/0929867324666170428103848

44. Chen Z.Z., Gerszten R.E. Metabolomics and Proteomics in Type 2 Diabetes. Circ Res. 2020;126(11):1613–27. DOI: 10.1161/CIRCRESAHA.120.315898

45. Willkommen D., Lucio M., Moritz F., Forcisi S., Kanawati B., Smirnov K., et al. Metabolomic investigations in cerebrospinal fl uid of Parkinson’s disease. PLoS One. 2018;13(12):e0208752. DOI: 10.1371/journal.pone.0208752

46. He R., Yan X., Guo J., Xu Q., Tang B., Sun Q. Recent Advances in Biomarkers for Parkinson’s Disease. Front Aging. Neurosci. 2018;10:305. DOI: 10.3389/fnagi.2018.00305

47. Orešič M., Tang J., Seppänen-Laakso T., Mattila I., Saarni S.E., Saarni S.I., et al. Metabolome in schizophrenia and other psychotic disorders: a general population-based study. Genome Med. 2011;3(3):19. DOI: 10.1186/gm233

48. Tripp B.A., Dillon S.T., Yuan M., Asara J.M., Vasunilashorn S.M., Fong T.G., et al. Targeted metabolomics analysis of postoperative delirium. Sci Rep. 2021;11(1):1521. DOI: 10.1038/s41598-020-80412-z

49. Liu L., Zhao J., Chen Y., Feng R. Metabolomics strategy assisted by transcriptomics analysis to identify biomarkers associated with schizophrenia. Anal Chim Acta. 2020;1140:18–29. DOI: 10.1016/j.aca.2020.09.054

50. Wu L., Han Y., Zheng Z., Peng G., Liu P., Yue S., et al. Altered Gut Microbial Metabolites in Amnestic Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease: Signals in Host-Microbe Interplay. Nutrients. 2021;13(1):228. DOI: 10.3390/nu13010228.