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://journals.eco-vector.com/1560-9596/article/view/646642
  • DOI: https://doi.org/10.29296/25877313-2025-01-06
  • ID: 646642

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или 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.

Полный текст

Доступ закрыт

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

© ИД "Русский врач", 2025