"Omix" technologies: biochemical features of action neuro- and tissue-specific markers (review)

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The article presents the results of research on modern analytical technologies, which are becoming more important. It is shown that an actively developing approach to early diagnosis of diseases is metabolomics, which studies the biochemical transformations of molecules in the cells of the body. Metabolomic studies based on nuclear magnetic resonance spectroscopy and mass spectrometry open up many opportunities for studying the complete metabolomic profile and especially its disorders resulting from adverse environmental factors or gene expression transformation (epigenetics). It is proved that the most common research methods in the framework of modern metabolomics are considered to be metabolic fingerprinting and metabolic profiling. The large possibilities of metabolomic profiling allow us to solve a significant number of fundamental and clinical problems.

Fundamental and clinical scientific data have demonstrated the feasibility of a multilateral study of the genesis and course of neurodegenerative disorders and cardiovascular diseases at the molecular level. Violation of metabolic pathways in certain organs and tissues can lead to significant changes in the composition of circulating peripheral blood metabolites or brain neurometabolites. Metabolism covers a wide range of biochemical reactions of the body and a diverse set of metabolites, therefore, pathological factors are able to change the metabolic profile of the body at different levels.

Analysis of domestic and foreign literature has shown that quantitative determination of lipids in biological samples (lipidomics) is considered equally important in metabolic profiling. This opens up great opportunities for the study of metabolic transformations of lipid molecules, as well as lipid-dependent mechanisms, which is extremely important for the study of neurodegenerative, neurological and neuropsychiatric disorders, since, depending on the associated biochemical pathways of the disease, lipids serve as potential marker molecules of these disorders and can be regarded as necessary diagnostic techniques.

The conclusion is formulated about the importance of studying metabolic disorders, a more detailed understanding of the pathogenetic mechanisms of the occurrence of diseases at the molecular level, the search for new marker molecules and additional factors leading to pathological conditions of the body.

Sobre autores

E. Teplyashina

Krasnoyarsk State Medical University named after Professor V.F. Voyno-Yasenetsky of the Ministry of Health of the Russian Federation

Autor responsável pela correspondência
Email: elenateplyashina@mail.ru

Ph.D. (Biol.), Associate Professor, Department of Biological Chemistry with a Course in Medical, Pharmaceutical and Toxicological Chemistry

Rússia, Krasnoyarsk

N. Malinovskaya

Krasnoyarsk State Medical University named after Professor V.F. Voyno-Yasenetsky of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: malinovskaya-na@mail.ru

Dr.Sc. (Med.), Head of the Department of Biological Chemistry with a Course in Medical, Pharmaceutical and Toxicological Chemistry

Rússia, Krasnoyarsk

L. Shadrina

Krasnoyarsk State Medical University named after Professor V.F. Voyno-Yasenetsky of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: shaliu@mail.ru

Assistant, Department of Biological Chemistry with a Course in Medical, Pharmaceutical and Toxicological Chemistry

Rússia, Krasnoyarsk

Bibliografia

  1. Rutledge J., Oh H., Wyss-Coray T. Measuring biological age using omics data. Nature Reviews Genet. 2022; 23(12): 715–727.
  2. Patti G.J., Yanes O., Siuzdak G. Metabolomics: the apogee of the omic triology. Nature Reviews Molecular Cell Biology. 2012; 13: 4: 263–269.
  3. Au A., Cheng K.-K., Wei L.K. Metabolomics, lipidomics and pharmacometabolomics of human hypertension. Advances in experimental Medicine and Biology. 2016; 956: 599–613.
  4. Boccard J., Gonzalez-Ruiz V., Codesido S., Rudaz S. Mass spectrometry metabolomic data handling for biomarker discovery. Proteomic and Metabolomic Approaches to Biomarker Discovery. 2020; 369–388.
  5. Fiehn O. Metabolomics by gas chromatographymass spectrometry: Combined targeted and untargeted profil-ing. Curr. Protoc. Mol. Biol. 2016; 114(30): 1–30.
  6. Amoresano A., Pucci P. Mass spectrometry in metabolomics. Metabolomics Perspective. 2022; 109–147.
  7. Ortiz C., Carlen M., Meletis K. Spatial Trascriptomic: Molecular Maps of the Mammalian Brain. Annual Review of Neuroscience. 2021; 44: 547–562.
  8. Willsey H.R., Willsey A.J., Wang B., State M.W. Genomics, convergent neuroscience and progress in under-standing autism spectrum disorder. Nat Rev Neurosci. 2022; 23(6): 323–341.
  9. Korobkova E.O., Kozhevnikova M.V., Il'gisonis I.S. i dr. Metabolomnoe profilirovanie bol'nyx s metabolicheskim sindromom. Kardiologiya. 2020; 60(3): 37–43.
  10. Armand E.J., Li J., Xie F., Luo C., Mukamel E. Single-Cell Sequencing of Brain Cell Transcriptomes. Neuron. 2020; 109: 6: 11–26.
  11. Bai B., Wang X., Li Y., Chen P.-C., Yu K., Dey K.K. Deep Multilayer Brain Proteomics Identifies Molecular Networks in Alzheimer's Disease Progression. J. Nutr. 2020; 105(6): 9759–991.
  12. Sinclair E., Trivedi D.K., Sarkar D., WaltonDoyle C., Milne J., Rijs A.M., A de Bie R. M., Goodacre R., Silverdale M., Barran P. Metabolomics of sebum reveals lipid dysregulation in Parkinson's disease. Int. J. Clin. Exp. Med. 2021; 12(1): 1592.
  13. Yang L., Lv P., Ai W., Li L., Shen S., Nie H., Shan Y., Bai Y., Huang Y., Liu H. Lipidomic analysis of plasma in patients with lacunar infarction using normal-phase/reversed-phase two-dimensional liquid chromatography–quadrupole time-of-flight mass spectrometry. Anal. Bioanal. Chem. 2017; 409: 3211–3222.
  14. Purroy F., Cambray S., Mauri-Capdevila G., Jove M., Sanahuja J., Farre J., Benabdelhak I., Molina-Seguin J., Colàs-Campàs L., Begue R. Metabolomics predicts neuroimaging characteristics of transient ischemic attack patients. EBioMedicine. 2016; 14: 131–138.
  15. Poupore N., Chosed R., Arce S., Rainer R., Goodwin R.L. Metabolomic Profiles of Men and Women Ischemic Stroke Patients. Talanta. 2021; 11(10): 1786.
  16. Hook V., Lietz C., Podvin S., Cajka T., Fiehn O. Diversity of Neuropeptide Cell-Cell Signaling Molecules Generated by Proteolytic Processing Revealed by Neuropeptidomics Mass Spectrometry. J Am Soc Mass Spectrom. 2018; 29(5): 807–816.
  17. Close J.L., Long B.R., Zeng H. Spatially resolved transcriptomic in neuroscience. Front. Mol. Neurosci. 2021; 18(1): 23–25.
  18. Gorina Ja.V., Komleva Ju.K., Lopatina O.L., Chernyh A.I., Salmina A.B. Vlijanie insulinorezistentnosti na narushenie metabolizma gljukozy v mindaline golovnogo mozga pri jeksperimental'noj bolezni Al'cgejmera. Bjulleten' sibirskoj mediciny. 2017; 16(4): 106–115.
  19. Komleva Ju.K., Gorina Ja.V., Chernyh A.I., Lopatina O.L., Shabalova A.A., Trufanova L.V., Olovjannikova R.Ja., Endrzheevskaja-Shurygina V.Ju., Salmina A.B. Osobennosti proliferacii i migracii kletok golovnogo mozga pri kognitivnom treninge zhivotnyh s jeksperimental'noj bolezn'ju Al'cgejmera. Sibirskoe medicinskoe obozrenie. 2016; 6: 1–5.
  20. Chen Q., Zhou T., Yuan J., Xiong X., Liu X., Qiu Z., Hu L., H. Lu, He Q., Liu C., Yang Q. Metabolomics profiling to characterize cerebral ischemia-reperfusion injury in mice. Front Pharmacol. 2023; 14: 1091616.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Figure. Levels of interaction between “omic” sciences. Original drawing created using Biorender.com software

Baixar (231KB)

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».