1H-ЯМР-СПЕКТРОСКОПИЯ ПЛАЗМЫ КРОВИ ДЛЯ ДЕТЕКЦИИ ИЗМЕНЕНИЙ В МЕТАБОЛИЗМЕ ПРИ РАЗВИТИИ САРКОМЫ М-1 У КРЫС

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Для оценки эффективности метода ЯМР-метаболомики для обнаружения изменений в метаболизме при канцерогенезе с помощью 1H-ЯМР-спектроскопии нами было проведено сравнение количественного состава метаболитов в плазме крови крыс для здоровой группы животных и группы животных, которым перевивали саркому М-1. У исследуемых групп после перевития саркомы отбирали плазму на 12-е и на 36-е сутки для выявления метаболитов, ассоциированных с развитием опухоли. Анализ ЯМР-спектров с применением многомерных статистических методов показал, что исследуемые группы различались уже на 12-е сутки после перевивки, на 36-е сутки отличие было существенным. Количественно определяли 23 метаболита. На 12-е сутки достоверно отличались между группами только лактат и аллантоин, тогда как на 36-е сутки различались уже 9 метаболитов. Все обнаруженные метаболиты участвуют в метаболизме рака, что позволяет расценивать 1H-ЯМР-спектроскопию как перспективный метод диагностики рака.

Об авторах

А. Е Егоров

Институт теоретической и экспериментальной биофизики РАН

Пущино, Россия

А. С Быков

Институт теоретической и экспериментальной биофизики РАН

Пущино, Россия

Т. И Пономарева

Филиал Института биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова Российской академии наук

Пущино, Россия

М. В Молчанов

Институт теоретической и экспериментальной биофизики РАН

Пущино, Россия

Н. М Панкратова

Институт математических проблем биологии РАН – филиал Федерального исследовательского центра «Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук»

Пущино, Россия

А. Н Панкратов

Институт математических проблем биологии РАН – филиал Федерального исследовательского центра «Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук»

Пущино, Россия

А. Г Аракелян

Институт теоретической и экспериментальной биофизики РАН

Пущино, Россия

С. Н Корякин

Медицинский радиологический научный центр имени А.Ф. Цыба – филиал Национального медицинского исследовательского радиологического центра Министерства здравоохранения Российской Федерации

Обнинск, Россия

М. А Тимченко

Институт теоретической и экспериментальной биофизики РАН

Email: maria_timchenko@mail.ru
Пущино, Россия

Список литературы

  1. Vignoli A., Ghini V., Meoni G., Licari C., Takis P. G., Tenori L., Turano P., and Luchinat C. High-throughput metabolomics by 1D NMR. Angewandte Chemie (Int. ed. in English), 58 (4), 968–994 (2019). doi: 10.1002/anie.201804736
  2. Larkin J. R., Anthony S., Johanssen V. A., Yeo T., Sealey M., Yates A. G., Smith C. F., Claridge T. D. W., Nicholson B. D., Moreland J. A., Gleeson F., Sibson N. R., Anthony D. C., and Probert F. Metabolomic biomarkers in blood samples identify cancers in a mixed population of patients with nonspecific symptoms. Clin. Cancer Res., 28 (8), 1651–1661 (2022). doi: 10.1158/1078-0432.CCR-21-2855
  3. Casadei-Gardini A., Del Coco L., Marisi G., Conti F., Rovesti G., Ulivi P., Canale M., Frassineti G. L., Foschi F. G., Longo S., Fanizzi F. P., and Giudetti A. M. 1H-NMR based serum metabolomics highlights different specific biomarkers between early and advanced hepatocellular carcinoma stages. Cancers, 12 (1), 241 (2020). doi: 10.3390/cancers12010241
  4. Singh A., Prakash V., Gupta N., Kumar A., Kant R., and Kumar D. Serum metabolic disturbances in lung cancer investigated through an elaborative NMR-based serum metabolomics approach. ACS Omega, 7 (6), 5510–5520 (2022). doi: 10.1021/acsomega.1c06941
  5. Florou V., Nascimento A. G., Gulia A., and de Lima Lopes G. Jr. Global health perspective in sarcomas and other rare cancers. American Society of Clinical Oncology Educational Book (Am. Soc. of Clin. Oncol. Annu. Meet.), 38, 916–924 (2018). doi: 10.1200/EDBK_200589
  6. Casali P. G., Abecassis N., Aro H. T., Baue S., Biagini R., Bielack S., Bonvalot S., Boukovinas I., Bovee J. V. M. G., Brodowicz T., Broto J. M., Buonadonna A., De Alava E., Dei Tos A. P., Del Muro X. G., Dileo P., Eriksson M., Fedenko A., Ferraresi V., Ferrari A., Ferrari S., Frezza A. M., Gasperoni S., Gelderblom H., Gil T., Grignani G., Gronchi A., Haas R. L., Hassan B., Hohenberger P., Issels R., Joensuu H., Jones R. L., Judson I., Jutte P., Kaal S., Kasper B., Kopeckova K., Krakorova D. A., Le Cesne A., Lugowska I., Merimsky O., Montemurro M., Pantaleo M.A., Piana R., Picci P., Piperno-Neumann S., Pousa A.L., Reichardt P., Robinson M. H., Rutkowski P., Safwat A. A., Schoffski P., Sleijfer S., Stacchiotti S., Sundby Hall K., Unk M., Van Coevorden F., van der Graaf W. T. A., Whelan J., Wardelmann E., Zaikova O., and Blay J. Y. ESMO Guidelines Committee and EURACAN. Soft tissue and visceral sarcomas: ESMO-EURACAN clinical practice guidelines for diagnosis, treatment and follow-up. Annals Oncol., 29 (Suppl. 4), iv51–iv67 (2018). doi: 10.1093/annonc/mdy096
  7. Chen K., Zhu C., Cai M., Fu D., Cheng B., Cai Z., Li G., and Liu J. Integrative metabolome and transcriptome profiling reveals discordant glycolysis process between osteosarcoma and normal osteoblastic cells. J. Cancer Res. Clin. Oncol., 140 (10), 1715–1721 (2014). doi: 10.1007/s00432-014-1719-y
  8. Das S., Chatterjee N., Bose D., Banerjee S., Jha T., and Saha K. D. Leishmanial sphingolipid induces apoptosis in Sarcoma 180 cancer cells through regulation of tumour growth via angiogenic switchover. Tumour Biol., 36 (4), 3109–3118 (2015). doi: 10.1007/s13277-014-2947-0
  9. Lou S., Balluff B., Cleven A. H. G., Bovee J. V. M. G., and McDonnell L. A. Prognostic metabolite biomarkers for soft tissue sarcomas discovered by mass spectrometry imaging. J. Am. Soc. Mass Spectrometry, 28 (2), 376–383 (2017). doi: 10.1007/s13361-016-1544-4
  10. Shungu D. C., Bhujwalla Z. M., Li S. J., Rose L. M., Wehrle J. P., and Glickson J. D. Determination of absolute phosphate metabolite concentrations in RIF-1 tumors in vivo by 31P-1H-2H NMR spectroscopy using water as an internal intensity reference. Magnetic Resonance in Medicine, 28 (1), 105–121 (1992). doi: 10.1002/mrm.1910280111
  11. Zhang Z., Qiu Y., Hua Y., Wang Y., Chen T., Zhao A., Chi Y., Pan L., Hu S., Li J., Yang C., Li G., Sun W., Cai Z., and Jia W. Serum and urinary metabonomic study of human osteosarcoma. J. Proteome Res., 9 (9), 4861–4868 (2010). doi: 10.1021/pr100480r
  12. Lopez-Garrido L., Banuelos-Hernandez A. E., PerezHernandez E., Tecualt-Gomez R., Quiroz-Williams J., Ariza-Castolo A., Becerra-Martinez E., and PerezHernandez N. Metabolic profiling of serum in patients with cartilage tumours using 1H-NMR spectroscopy: A pilot study. Magnetic Resonance in Chemistry, 58 (1), 65–76 (2020). doi: 10.1002/mrc.4925
  13. Южаков В. В., Севанькаева Л. Е., Ульяненко С. Е., Яковлева Н. Д., Кузнецова М. Н., Цыганова М. Г., Фомина Н. К., Ингель И. Э. и Лычагин А. А. Эффективность фракционированного воздействия γизлучения и быстрых нейтронов на саркому М-1. Радиац. биология. Радиоэкология, 53 (3), 267-279 (2013). doi: 10.7868/S0869803113020148, EDN: QBHSLV
  14. Kimhofer T. Metabom8 (Version 1.0.0) [Computer software] (2021). URL: https://github.com/tkimhofer/metabom8 (дата обращения: 10.06.2023).
  15. Dieterle F., Ross A., Schlotterbeck G., and Senn H. Probabilistic quotient normalization as robust method to account for dilution of complex biological mixtures. Application in 1H NMR metabonomics. Anal. Chem., 78 (13), 4281–4290 (2006). doi: 10.1021/ac051632c
  16. Trygg J., Holmes E., and Lundstedt T. Chemometrics in metabonomics. J. Proteome Res., 6 (2), 469–479 (2007). doi: 10.1021/pr060594q
  17. Metz C. E. Basic principles of ROC analysis. Seminars in Nuclear Medicine, 8 (4), 283–298 (1978). doi: 10.1016/s0001-2998(78)80014-2
  18. Esperanca-Martins M., Fernandes I., Soares do Brito J., Macedo D., Vasques H., Serafim T., Costa L., and Dias S. Sarcoma metabolomics: current horizons and future perspectives. Cells, 10 (6), 1432 (2021). doi: 10.3390/cells10061432
  19. Lai H. S., Lee J. C., Lee P. H., Wang S. T., and ChenW. J. Plasma free amino acid profile in cancer patients. Seminars in Cancer Biology, 15 (4), 267–276 (2005). doi: 10.1016/j.semcancer.2005.04.003
  20. Altman B. J., Stine Z. E., and Dang C. V. From Krebs to clinic: glutamine metabolism to cancer therapy. Nature Reviews. Cancer, 16 (10), 619–634 (2016). doi: 10.1038/nrc.2016.71
  21. Xie H., Zhang K., Wei Y., Ruan G., Zhang H., Li S., Song Y., Chen P., Liu L., Wang B., and Shi H. The association of serum betaine concentrations with the risk of new-onset cancers: results from two independent nested case-control studies. Nutrition & Metabolism, 20 (1), 46 (2023). doi: 10.1186/s12986-023-00755-y
  22. Gruber J., Tang S. Y., Jenner A. M., Mudway I., Blomberg A., Behndig A., Kasiman K., Lee C. Y., Seet R. C., Zhang W., Chen C., Kelly F. J., and Halliwell B. Allantoin in human plasma, serum, and nasallining fluids as a biomarker of oxidative stress: avoiding artifacts and establishing real in vivo concentrations. Antioxidants & Redox Signaling, 11 (8), 1767–1776 (2009). doi: 10.1089/ars.2008.2364

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».