Метаболомные исследования рака молочной железы (обзор)

Обложка
  • Авторы: Валембахов И.С.1, Слынько Н.М.2, Гуляева Л.Ф.1,3, Кушлинский Н.Е.4,5
  • Учреждения:
    1. ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр фундаментальной и трансляционной медицины»
    2. ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики» Сибирского отделения РАН
    3. Новосибирский государственный университет
    4. ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России
    5. ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России
  • Выпуск: Том 28, № 1 (2025)
  • Страницы: 48-55
  • Раздел: Медицинская химия
  • URL: https://bakhtiniada.ru/1560-9596/article/view/278996
  • DOI: https://doi.org/10.29296/25877313-2025-01-06
  • ID: 278996

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Метаболомика — новый подход в современной медико-биологической науке, целью которого является изучение уникальных химических веществ, специфичных для процессов, протекающих в живых клетках. Благодаря постоянному развитию передовых аналитических методов и биоинформатики, метаболомика широко применяется в качестве нового, целостного диагностического инструмента в клинических и биомедицинских исследованиях. Метаболическое перепрограммирование является отличительной чертой злокачественной опухоли. Исследования показали, что в трансформированных клетках, в том числе молочной железы, происходят глубокие изменения метаболизма, направленные на выживаемость. Выявление онкометаболитов считается на сегодняшний день одной из важных проблем современной науки, так как позволяет понять метаболические пути трансформированой клетки, что важно как для диагностики, так и поиска новых терапевтических мишеней. В связи с развитием новых химических технологий появились возможности определять уровень стероидов и их метаболитов, а также жирных кислот в опухоли. Одним из таких методов, наряду с ЯМР-спектрометрией и жидкостной хроматографией в соединении с масс-спектрометрией (ЖХ-МС), является газовая хроматография с масс-спектрометрией ГХ-МС. Огромный прогресс в применении данных современных аналитических методов позволяет получать более глубокое и точное описание метаболических процессов.

В настоящей обзорной статье обсуждаются текущие и актуальные препятствия в исследованиях метаболомики злокачественных опухолей. Рассматриваются некоторые из самых последних и интересных разработок в области метаболомики, которые могут решить некоторые из этих проблем.

Цель работы – сообщить сообществу исследователей онкометаболомики о проблемах и их возможных решениях.

Об авторах

И. С. Валембахов

ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр фундаментальной и трансляционной медицины»

Автор, ответственный за переписку.
Email: i.valembakhov@g.nsu.ru
ORCID iD: 0009-0001-7727-7847

мл. научный сотрудник

Россия, 630060, г. Новоcибирск, улица Тимакова, 2

Н. М. Слынько

ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики» Сибирского отделения РАН

Email: nslynko@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-2512-4862

кандидат химических наук, ст. научный сотрудник

Россия, 630090, г. Новосибирск, проспект академика Лаврентьева, 10

Л. Ф. Гуляева

ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр фундаментальной и трансляционной медицины»; Новосибирский государственный университет

Email: lfgulyaeva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5820-0513

доктор биологических наук, профессор, зав. лабораторией, зав. кафедрой клинической биохимии

Россия, 630060, Новоcибирск, улица Тимакова, 2; 630090, Новосибирск, улица Пирогова, 1

Н. Е. Кушлинский

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России; ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России

Email: biochimia@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3898-4127

доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, зав. лабораторией клинической биохимии, зав. кафедрой клинической биохимии и лабораторной диагностики

Россия, 115522, Москва, Каширское шоссе, 24; 127006, Москва, улица Долгоруковская, 4

Список литературы

  1. Yu X.H., Ren X.H., Liang X.H., Tang Y.L. Roles of fatty acid metabolism in tumourigenesis: Beyond providing nutrition (Review). Mol Med Rep. 2018; 6: 53075316. doi: 10.3390/ijms20030644.
  2. Zhenning J., Yang D. C., Shen H. Fatty acid metabolism and cancer. Adv. Exp. Med. Biol. 2021; 1280: 231241; https://doi.org/10.1007/978-3-030-51652-9_16.
  3. Lindon J.C., Nicholson J.K. Analytical technologies for me-tabonomics and metabolomics, and multi-omic information recovery. Trend Anal. Chem. 2008; 27: 194–204; https://doi.org/10.1016/j.trac.2007.08.009.
  4. Nagana Gowda G.A., Raftery D. NMR-Based Metabolomics. Adv. Exp. Med. Biol. 2021; 1280: 1937. doi: 10.1007/978-3-030-51652-9_2.
  5. Psychogios N., et al. The Human Serum Metabolome. PLoS ONE. 2011; 6: 123; https://doi.org/10.1371/journal.po-ne.0016957.
  6. Gika H.G., Theodoridis G.A., Plumb R.S., Wilson I.D. Current practice of liquid chromatography–mass spectrometry in metabolomics and metabonomics. J. Pharm. Biomed. Anal. 2014; 87: 1225; https://doi.org/10.1016/j.jpba.2013.06.032.
  7. Kind T., Wohlgemuth G., Lee D.Y., Lu Y., Palazoglu M., Shahbaz S., Fiehn O. FiehnLib: mass spectral and retention index libraries for metabolomics based on quadrupole and time-of-flight gas chromatography/mass spectrometry. Anal. Chem. 2009; 81(24): 1003810048; https://doi.org/10.1021/ac9019522.
  8. Lenz E.M., Wilson I.D. Analytical strategies in metabonomics. J/ Proteome Res. 2007; 6(2): 443458; https://doi.org/10.1021/pr0605217.
  9. Naz S., Garcia A., Rusak M., Barbas C. Method development and validation for rat serum fingerprinting with CE–MS: application to ventilator-induced-lung-injury study. Anal Bioanal/ Chem. 2013; 405(14): 48494858; https://doi.org/10.1007/s00216-013-6882-5.
  10. Moraes E.P., Ruperez F.J., Plaza M., Herrero M., Barbas C. Metabolomic assessment with CE–MS of the nutraceutical effect of Cystoseira spp. extracts in an animal model. Electrophoresis. 2011; 32(15): 20552062; https://doi.org/10.1002/elps.201000546.
  11. Jobard E., Pontoizeau C., Blaise B.J., Bachelot T., Herr-mann B.E., Tre-dan O. A serum nuclear magnetic resonance-based metabolomic signature ofadvanced metastatic human breast cancer. Cancer Lett. 2014; 343(1): 3341; https://doi.org/10.1016/j.canlet.2013.09.011.
  12. Yoon H., Yoon D., Yun M., Choi J.S., Park V.Y., Kim E.K. et al. Metabolomics of breast cancer using high-resolution magic angle spinning magnetic resonance spectroscopy: correlations with 18F-FDG positron emission tomography-computed tomography, dynamic contrast-enhanced and diffusion-weighted imaging MRI. PLoS ONE. 2016; 11(7): 117; 10.1371/journal.pone.0159949' target='_blank'>https://doi: 10.1371/journal.pone.0159949.
  13. Vignoli A., Risi E., McCartney A., Migliaccio I., Moretti E., Malorni L., Luchinat C., Biganzoli L., Tenori L. Precision Oncology via NMR-Based Metabolomics: A Review on Breast Cancer. Int. J. Mol. Sci. 2021; 22(9): 126; https://doi: 10.3390/ijms22094687.
  14. Goto R., Nakamura Y., Takami T., Sanke T., Tozuka Z. Quantitative LC-MS/MS analysis of proteins involved in metastasis of breast cancer. PLoS One. 2015; 10(7): 1–14; https://doi.org/10.1371/journal.pone.0130760.
  15. Jasbi P., Wang D., Cheng S.L., Fei Q., Cui J.Y., Liu L., Wei Y., Raftery D., Gu H. Breast cancer detection using targeted plasma metabolomics. J Chromatogr. 2019; 1105: 2637; https://doi.org/10.1016/j.jchromb.2018.11.029.
  16. Jiao Z., Lu Z., Peng Y., Xu C., Lou Y., Wang G., Aa J., Zhang Y.J. A quantitative metabolomics assay targeting 14 intracellular metabolites associated with the methionine transsulfuration pathway using LC-MS/MS in breast cancer cells. Chromatogr. B Analyt. Technol. Biomed Life Sci. 2022; 1205: 12141233; https://doi: 10.1016/j.jchromb.2022.123314.
  17. Fiehn O. Metabolomics by gas chromatography-mass spectrometry: combined targeted and untargeted profiling. Curr Protoc Mol Biol. 2016; 114: 132; https://doi: 10.1002/0471142727.mb3004s114.
  18. Tan B., Zhang Y., Zhang T., He J., Luo X., Bian X., Wu J., Zou C., Wang Y., Fu L. Identifying potential serum biomarkers of breast cancer through targeted free fatty acid profiles screening based on a GC–MS platform. Biomed. Chromatography. 2020; 34: 110; https://doi.org/10.1002/bmc.4922.
  19. Beksac K., Reçber T., Çetin B., Alp O., Kaynaroğlu V., Kır S., Nemutlu E. GC-MS Based Metabolomics Analysis to Evaluate Short-Term Effect of Tumor Removal on Patients with Early-Stage Breast Cancer.J. Chromatogr Sci. 2022; https://bmac035. doi: 10.1093/chromsci/bmac035.
  20. Cao Y., Wang Q., Gao P., Dong J., Zhu Z., Fang Y., Fang Z., Sun X., Sun T. A dried blood spot mass spectrometry metabolomic approach for rapid breast cancer detection. Onco. Targets. Ther. 2016; 9: 13891398; https://doi.org/10.2147/OT-T.S95862.
  21. Jove M., Collado R., Quiles J.L., Ramírez-Tortosa M.-C., Sol J., Ruiz-Sanjuan M., Fernandez M., de la Torre Cabrera C., Ramírez-Tortosa C., Granados-Principal S., et al. A plasma metabolomic signature discloses human breast cancer. Oncotarget. 2017; 8: 19522–19533; https:// 10.18632/oncotar-get.14521.
  22. Cala M., Aldana J., Sánchez J., Guio J., Meesters R.J.W. Urinary metabolite and lipid alterations in Colombian Hispanic women with breast cancer: A pilot study. J. Pharm. Biomed. Anal. 2018; 152: 234–241; https://doi.org/10.1016/j.jp-ba.2018.02.009.
  23. Cavaco C., Pereira J.A.M., Taunk K., Taware R., Rapole S., Nagarajaram H., Câmara J.S. Screening of salivary volatiles for putative breast cancer discrimination: An exploratory study involving geographically distant populations. Anal. Bioanal. Chem. 2018; 410: 1–10; https://doi.org/10.1007/s00216-018-1103-x.
  24. Budczies J., Pfitzner B.M., Gyory B., Winzer K.-J., Radke C., Dietel M., Fiehn O., Denkert C. Glutamate enrichment as new diagnostic opportunity in breast cancer. Int. J. Cancer 2015; 136: 1619–1628. https://doi.org/ 10.1002/ijc.29152.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».