核磁共振（NMR）圖譜技術在對流行性傳染病研究中的應用

瀏覽次數：1285　發布日期：2022-11-24　來源：本站　僅供參考，謝絕轉載，否則責任自負

當NCP肆虐的時候，情不自禁地會讓我們對每一種新技術和新方法產生聯想：是不是可以為NCP的深入研究做些什么？昨天，我們的團隊查閱了NMR圖譜技術在傳染病領域的應用文獻，做了一個小篇幅的簡述，以此對奮斗在防疫前線的所有醫務人員與科研人員表示敬意。

丙型肝炎病毒（HCV）在全球的患病率約為2%（1.8億人），因此有相當大數量的人口正處于與HCV相關的慢性肝病的風險中。近來，隨著新型抗病毒藥物（DAA）的引入，對HCV感染的治療取得了顯著進步。與此同時，各類“組學”技術的發展也為新療法的研究做出了重大貢獻。代謝組學是“組學”技術中的最新技術，通過檢測體液、細胞或組織中小分子代謝物的集合，利用其化學性質和相對豐度作為表征個體生理病理狀態的指標。質子核磁共振（NMR）技術是代謝組學中使用的主要分析工具之一，它可以同時定性和定量數百種小分子，創建特定疾病的代謝組學指紋圖譜。

利用基于NMR的代謝組學方法，意大利佛羅倫薩大學的研究團隊對一組HCV-陽性患者進行了評估，在患者接受DAA治療方案前后，使用NMR表征其血清指紋圖譜相對于乙型肝炎病毒（HBV）患者和健康受試者之間的區別，結果表明HCV患者的代謝組學特征具有顯著差異，存在幾種主要代謝途徑的改變。該研究同時證明了HCV和HBV兩種病毒對細胞代謝的不同作用，患者體內的代謝紊亂可歸因于病毒感染的直接作用。此外，該研究還首次揭示了與HCV感染模型有關的代謝產物（2-氧戊二酸酯和3-羥基丁酸酯）的變化，并可以解釋與此相關的幾種肝外表現。

在HCV感染期間（基線），持續病毒學應答后12周（SVR12）、24周（SVR24）三個不同的時間點，分別采集測定67例HCV陽性患者的294份血清樣品的NMR圖譜，以及50名單純感染HBV的患者和43名健康對照組（HC）受試者的血清樣本。

圖1.HCV患者在基線（紅色圓點）、SVR12（黃色正方形）、SVR24（綠色菱形）三個不同時間點處的MPLS成對比較得分圖。（a）1D NOESY 光譜模型；（b）CPMG光譜模型。

表1.1D NOESY和CPMG光譜的MPLS分析結果。

1D NOESY和CPMG光譜均證明在區分基線與SVR12、SVR24受試者方面，結果令人滿意（兩種模型的預測準確度分別為64.5％和70％）。

表2. 基線（HCV），SVR12和SVR24的成對代謝物分析。

為了確定由治療引起的代謝物水平變化的相應改變，對31種指定代謝物進行成對單變量分析，結果說明HCV感染的血清樣品中存在病理狀態生物標志物（例如：2-氧戊二酸酯，3-羥基丁酸酯）。

圖3. HCV、HBV和HC受試者的NMR血清圖譜OPLS-DA評分圖。HCV、HBV和HC受試者分別以圓圈、三角形、倒三角形表示。（a）NOESY實驗模型；（b）CPMG實驗模型。

NOESY和CPMG兩種模型均能清楚地區分HCV、HBV以及HC樣本，其交叉驗證的總體準確性分別為77%和74%。該結果有助于建立僅使用單個血清NMR光譜即可準確預測特定受試者健康或病理狀態的統計模型。

圖4. HCV、HBV和HC血清樣品中代謝物發生顯著變化（P值<0.05）的差異倍數值（FC）箱線圖。

為表征HCV在代謝途徑中的直接作用，對HCV和HBV患者血清樣品中的每種代謝產物的水平進行比較，并與健康對照（HC）組進行比較。可進一步對統計學上顯著改變的代謝物進行途徑分析。