代謝組學是定量描述生物體內源性代謝物質的整體及其對內因和外因變化應答規律的科學，是繼基因組學、轉錄組學、蛋白質組學之后提出的一門新的學科。代謝組學是對生物體在某一特定時期（如：病理生理刺激、不同發育狀態等），體內所有代謝物進行定性與定量分析。其研究對象大多是相對分子質量小于1000 Da（或者1500 Da）的內源性小分子，包括：膽固醇、脂類、氨基酸、碳水化合物、有機酸等等。

代謝組學在癌癥疾病中廣泛應用。癌癥代謝組學研究的核心焦點是生物標志物發現。非靶向代謝組學已被用于鑒定有意義的腫瘤標志物，并且已經發現了許多潛在的標志物，用于在不同階段診斷和預測多種類型的癌癥。非靶向代謝組學無偏向地檢測樣本中所有能檢測到的代謝物分子，是通過生信方法進行差異分析和通路分析，尋找生物標志物，初步建立模型或代謝物Panel法。例如，在腎癌的早期診斷中，由于尿液和腎臟的密切的相互作用，研究人員使用代謝組分析癌癥和健康尿液樣品，發現?；鈮A，喹啉酸，4-羥基苯甲酸，和龍膽有積累。在結直腸癌中，癌癥患者和正常對照的血清樣品的代謝譜分析讓四個代謝物（2-羥基丁酸鹽，天門冬氨酸，犬尿氨酸的選擇，以及胱胺）可以作為早期診斷模型的基礎。關于生物標志物，代謝組學在在肝癌，乳腺癌，卵巢癌等癌癥中都有應用。

今天通過文獻來見證一下非靶代謝組學在癌癥研究中的非凡效果，認識非靶代謝組在癌癥中尋找標志物的重要性。

文獻一

從組織中篩選肝癌診斷標志物

材料與方法：

研究材料：組織以及血液樣本

研究方法：非靶代謝組學+靶向代謝組學；內部驗證+外部驗證

技術路線：

研究結果：

1）發現階段-標志物初篩

利用非靶向代謝組學技術對50例肝癌患者的癌組織（HCT）與近端癌旁組織(ANT)以及遠端癌旁組織(DNT)組織樣本中的代謝物進行LC-MS檢測分析，通過多元變量統計分析發現癌組織與近端以及遠端癌旁組織樣本之間區分明顯（圖1），即癌組織與近端以及遠端癌旁組織的代謝表型差異顯著。

對檢測到的代謝物，進行差異篩選，篩選得到105個顯著性差異的代謝物，通過注釋分析發現這些差異篩選到的差異代謝物主要是脂肪酸、氨基酸、糖、膽汁酸、磷脂等物質，通過KEGG代謝通路分析表明差異代謝物主要是參與糖酵解通路、TCA循環、氨基酸代謝以及脂肪酸代謝通路，表明腫瘤細胞表現出更加旺盛的能量需求。

2）血液樣本的再篩-標志物確認

為了更一步分析癌組織與癌旁組織篩選到的差異物是否具有作為臨床診斷的潛力，對血液樣本進行非靶代謝組學分析，尋找在組織和血液中共有的在組織樣本差異表達的代謝物。從血液和組織樣本的共同差異代謝物中初篩標志物。為了從差異物中找到可以與AFP互補的標志物，與常用的肝癌診斷標志物甲胎蛋白（AFP）進行相關性分析，在差異物與血漿中的AFP進行皮爾森相關性分析（Pearson correlation analysis），找到了8個與AFP不相關的差異物。8個候選的診斷標志物中進一步通過篩選到了2個候選診斷標志物（甜菜堿、丙酰肉堿）。如下圖所示，這兩個標志物在肝癌患者中的相對表達量顯著下調，組合在一起能夠對肝癌和慢性肝病（298例樣本）能夠進行良好的區分（ ROC AUC=0.982），明顯優于甲氧蛋白AFP的診斷能力（ROC AUC=0.697）。

3）驗證階段-標志物驗證

為了評價和驗證篩選出的差異物是否具有良好的診斷能力，進行內部驗證，即將發現隊列的298例樣本中的一部分樣本作為訓練集（training set）用來構建診斷模型，剩余的樣本作為測試集（test set）用來測試篩選出的標志物的診斷能力。結果如圖所示：在訓練集中，模型對慢性肝病和肝癌診斷的準確性分別達到91.6%和96.8%，表明模型建立良好。在測試集中，模型對慢性肝病和肝癌診斷的準確性分別達到94.2%和93.5%，表明篩選到的標志物診斷能力良好。

內部驗證通過之后對其他來源的樣本進行外部靶向檢測，進一步用來排除假陽性和評價標志物的診斷能力。對47例（22例肝炎、22例肝癌）血液樣本中的甜菜堿、丙酰肉堿進行靶向代謝組學檢測，結果表明甜菜堿、丙酰肉堿均在肝癌患者中呈顯著的下調，與之前的非靶測試測試結果一致，排除了假陽性。甜菜堿、丙酰肉堿組合進行疾病診斷準確率可以達到80%以上，具有臨床應用的價值。

研究結論：

甜菜堿、丙酰肉堿組合能夠對肝臟疾病進行良好的預測，可以作為臨床肝癌的診斷標志物甲胎蛋白AFP的補充診斷手段。

文獻二

從尿液中篩選肺癌診斷和預后標志物

材料與方法：

研究材料：尿液以及組織樣本

研究方法：非靶代謝組學+靶向代謝組學；內部驗證+外部驗證

技術路線：

研究結論：

研究者收集肺癌患者和健康患者的尿液以及組織樣本，通過非靶代謝組學+靶向代謝組學，內部驗證+外部驗證方法篩選得到這四種 NANA; cortisol sulfate; creatine riboside 和 561+代謝物與疾病的相關性，證明了它們臨床應用的價值。

總結

這兩篇文章的研究套路是遵循非靶向分析+靶向代謝分析，內部驗證+外部驗證的原則。

1）研究思路

非靶向代謝組分析+靶向代謝組分析：非靶向代謝組，借助于LC-MS組學的高通量分析能力獲取大量數據, 適用于前期篩選潛在的標志物;靶向代謝組學分析, 即對非靶篩選出來的特定代謝物進行特異性檢測，適用于后期對候選標志物進行驗證，排除假陽性的結果。
內部驗證+外部驗證：標志物篩選出來后需要做進一步的驗證和評價來斷標志物的診斷能力。一般是通過訓練集和測試集對發現隊列的進行內部驗證，也可以結合其他來源的樣本進行外部驗證，動物實驗或者細胞實驗。

通過非靶加上靶向驗證的實驗設計可以使文章的邏輯更為嚴密，說服力更強，結論更加可靠。為臨床以后這種biomarker篩選提供好的思路，篩選得到真正有望應用于臨床的biomarker標志物。

2）樣本的選擇

代謝組學經過了數十年的發展，大部分疾病的代謝譜特征都被公開報導了，因此如果想以此研究思路進行疾病的篩選標志物，那么研究疾病的選擇一定要有稀缺性（稀有疾病或樣本很難獲取的疾病或者不同疾病分型），同時要兼具一定的樣本規模（小樣本發現階段，大樣本進行驗證階段）。

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參考文獻:

[1] Mathé EA, Patterson AD, Haznadar M, et al. Noninvasive urinary metabolomic profiling identifies diagnostic and prognostic markers in lung cancer. Cancer Res. 2014;74(12):3259-3270. doi:10.1158/0008-5472.CAN-14-0109.

[2] Qiang Huang, Yexiong Tan, Peiyuan Yin, Guozhu Ye, Peng Gao, Xin Lu, Hongyang Wang and Guowang Xu,Metabolic Characterization of Hepatocellular Carcinoma Using Nontargeted Tissue Metabolomics. Cancer Res August 15 2013 (73) (16) 4992-5002; DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-13-0308.

[3] Armitage E G, Ciborowski M. Applications of metabolomics in cancer studies. Metabolomics: From Fundamentals to Clinical Applications. Springer, Cham, 2017: 209-234.