在生命科學(xué)研究中，最重要的部分之一是探索特定飲食模式對健康的影響。然而，傳統(tǒng)測量飲食的方法（如食物日記或食物頻率調(diào)查問卷）不僅需要讓研究參與者費時費力地填寫，更重要的是，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性難以保障，并可能直接影響了研究結(jié)論的可復(fù)制性。

 

　　為此，許多科學(xué)家轉(zhuǎn)向了代謝組學(xué)。代謝組學(xué)是在后基因組學(xué)時代興起的一門跨領(lǐng)域?qū)W科，涉及對生物樣本中所有代謝物的全面測量。代謝物是生物體分解食物、藥物、化學(xué)物質(zhì)或其自身組織產(chǎn)生的物質(zhì)，通常都是小分子。

 

　　目前，人類非靶向代謝組學(xué)研究僅識別了約10%的分子特征，也就是說，還有90%的分子特征是未知的。

 

　　2022年7月7日，發(fā)表在《Nature Biotechnology》上的一項新研究中，來自加州大學(xué)圣地亞哥分校領(lǐng)導(dǎo)的大型國際研究團(tuán)隊描述了一種非靶向代謝組學(xué)的新方法，將樣本中的所有代謝物與涉及化學(xué)物質(zhì)清單的大型樣本數(shù)據(jù)庫相匹配，為食物或在腸道中加工食物而產(chǎn)生的分子特征提供了一個前所未有的目錄。

 

　　非靶向質(zhì)譜法是一種非常靈敏的技術(shù)，可以檢測復(fù)雜生物樣本中成百上千個分子。在這項新研究中，它還可以用來創(chuàng)建個人飲食特征。深入了解我們攝入的食物如何轉(zhuǎn)化為代謝產(chǎn)物和副產(chǎn)物將對人類健康產(chǎn)生直接影響。

 

　　研究通訊作者、加州大學(xué)圣地亞哥分校協(xié)作質(zhì)譜法創(chuàng)新中心主任Pieter Dorrestein博士說：“我們現(xiàn)在可以將飲食中的分子與臨床健康結(jié)果聯(lián)系起來，不是一次一個，而是一次全部聯(lián)系起來，這在以前是不可能的。”

 

　　該研究還使用了宏基因組學(xué)來測量生物樣本中的遺傳物質(zhì)并表征存在的微生物。新方法使用參考數(shù)據(jù)驅(qū)動（RDD）分析，將來自串聯(lián)質(zhì)譜法（MS/MS）分析的代謝組學(xué)數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)注釋的數(shù)據(jù)相匹配。

 

　　基本上，每個分子都被剝奪了電子以使其帶電。然后用一個非常靈敏的秤來為帶電離子稱量，然后將它們粉碎成碎片后再稱重，從而為每個分子創(chuàng)建一個獨特的指紋。這些“碎片譜”的集合可以在被分析的樣本和參考數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行匹配。

 

　　為了舉例說明RDD代謝組學(xué)，并且由于飲食對健康至關(guān)重要，該團(tuán)隊創(chuàng)建了一個食物代謝組學(xué)參考數(shù)據(jù)集。然后，利用一項睡眠與晝夜節(jié)律研究中受控參與者的飲食信息評估了RDD代謝組學(xué)是否能準(zhǔn)確回顧已知攝入的食物。

 

　　在該研究中，參與者在4天內(nèi)2次接受控制飲食。因此研究人員可以知道分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。結(jié)果顯示，在15種食物中，有11種與提供給參與者的食物直接匹配。在這11種食物中，有3種與食用的非發(fā)酵食物的發(fā)酵版本相匹配，例如：發(fā)酵葡萄（非葡萄）、蘋果酒（非蘋果）、酸奶（非牛奶）。還有4種類別的食物在研究期間沒有記錄。這表明，RDD可以成功地從非靶向代謝組學(xué)數(shù)據(jù)中獲得正確的歷史飲食信息。

 

　　為了評估RDD能否揭示飲食偏好，該團(tuán)隊還分析了一個雜食者和素食者的數(shù)據(jù)集。主成分分析與參考食物的相對比例揭示了飲食偏好之間的不同模式：雜食者對乳制品、肉類和海鮮的匹配度較高；而素食者對豆類、水果和蔬菜的匹配度較高。對老年人群的RDD分析發(fā)現(xiàn)，飲食多樣性較低的個體與乳制品、蘇打水和咖啡匹配度更高，而且這種飲食類型在阿爾茨海默癥組中更為普遍。這表明，RDD分析可以用于根據(jù)每個樣本的飲食組成的經(jīng)驗數(shù)據(jù)對臨床研究進(jìn)行回顧性分層。

 

　　該研究共同通訊作者、加州大學(xué)圣地亞哥分校的微生物組創(chuàng)新中心主任Rob Knight博士說：“新方法對阿爾茨海默癥的研究將有著巨大影響，因為患者可能無法記住或解釋他們吃了什么東西。此外，這個新方法還能在野生動物保護(hù)方面帶來新的進(jìn)展。畢竟，大猩猩和獵豹是不可能填寫食物調(diào)查問卷的。”

 

　　該團(tuán)隊表示，特別令人感興趣的是，當(dāng)食物與人群相匹配時，血液或糞便中的分子量有了很大改善，例如，可以分析出來自意大利的飲食與加州大學(xué)圣地亞哥分校團(tuán)隊正在研究的意大利奇?zhèn)愅邪贇q老人相匹配。

 

　　Knight說：“這確實表明從世界各地獲取的食物樣本和臨床樣本是多么的重要，以讓我們了解分子和微生物如何相互作用，并根據(jù)特定飲食改善或降低我們的健康結(jié)果。”

 

　　總之，這個新方法可以讓我們更全面地了解人類、動物和環(huán)境樣本中的多種化學(xué)物質(zhì)的來源。RDD代謝組學(xué)的潛在應(yīng)用包括了解飲食和營養(yǎng)攝入、接觸風(fēng)險、藥物使用、環(huán)境過敏原、污染研究、微生物組調(diào)查，和個人護(hù)理產(chǎn)品追蹤等，以告知潛在的接觸和健康影響。

 

　　論文鏈接：

 

　　https://www.nature.com/articles/s41587-022-01368-1