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(shù)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(fā)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(tài)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(shù)百種小分子，創(chuàng)建特定疾病的代謝組學指紋圖譜。

在HCV感染期間（基線），持續(xù)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(qū)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(tài)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(qū)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(tài)的統(tǒng)計模型。


圖4. HCV、HBV和HC血清樣品中代謝物發(fā)生顯著變化（P值<0.05）的差異倍數(shù)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(chǎn)物的水平進行比較，并與健康對照（HC）組進行比較�？蛇M一步對統(tǒng)計學上顯著改變的代謝物進行途徑分析。
 

應用代謝組學的研究手段，可將各代謝產(chǎn)物的化學性質和相對豐度作為表征個體生理病理狀態(tài)的指紋。因此，基于NMR的指紋圖譜有望成為預測研究對象特定感染和健康狀態(tài)的最佳技術。樣本的采集與低溫存儲、核磁共振技術的應用，光譜處理與統(tǒng)計分析軟件的開發(fā)均將在此過程中發(fā)揮重要作用。
 

文章信息：

Journal: Scientific Reports, 2019, 9(1):4128.

Authors: Gaia Meoni, Serena Lorini, Monica Monti, et al.

Title: The metabolic fingerprints of HCV and HBV infections studied by Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy

Doi: 10.1038/s41598-019-40028-4

Link: https://www.nature.com/articles/s41598-019-40028-4

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