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啤酒花(Humulus lupulus L.)别名忽布、香蛇麻、蛇麻花、啤瓦古丽(维吾尔语),为桑科葎草属植物,是我国新疆药食兼用的特色资源植物。同时,啤酒花还是啤酒酿造的重要原料之一,其不仅赋予了啤酒独特的风味,还延长了啤酒的保质期。人类使用啤酒花已有2000多年的历史,早在公元前2世纪,古巴比伦就曾栽培使用啤酒花。13世纪,啤酒花开始作为草药使用。1516年,德国颁布法令,将啤酒花限定为啤酒的唯一苦味添加剂[1]。啤酒花的花序中含有黄酮类、树脂类、多酚、多糖等多种化学成分,这些成分使其具有抗菌、抗肿瘤、抗氧化、降血糖、降血压,以及雌激素样等药理作用[2]。近年来,啤酒花在抗骨质疏松领域研究较多,展现出广阔的前景,现就有关情况作概要介绍。
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树脂类化合物为啤酒花中的主要成分,具有广泛的生物活性。欧洲酿造协会(EBC)根据不同有机溶剂中树脂类成分的溶解度差异,将其分为软树脂和硬树脂[3]。其中,α-酸和β-酸是啤酒花中最具代表性的软树脂类成分,也是啤酒花独特味道的主要来源。α-酸主要包括葎草酮(图1A)及其同系物,β-酸主要包括蛇麻酮(图1B)及其同系物[4]。在啤酒花中,β-酸含量较α-酸低,易被氧化形成β-软树脂。α-酸在一定条件下易转化为异α-酸,此类成分为啤酒中的主要苦味成分[5]。
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以黄腐酚(图2)为代表的黄酮类成分是啤酒花中重要的化学成分。根据母核结构的不同,可将其分为黄酮类、查尔酮类及黄烷类[6]。黄腐酚为啤酒花特有的异戊烯基类黄酮,最早被Power等[7]分离鉴定得到,主要集中在啤酒花蛇麻腺中,目前因其广泛的药理活性而备受关注。
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啤酒花中的挥发油类成分均由啤酒花的蛇麻腺分泌,是啤酒花香味的来源。啤酒花挥发油主要含有石竹烯、香叶烯、葎草烯、法呢烯等及其脂、酮、醇类化合物[8]。早期研究普遍认为,萜烯类在啤酒花风味中起关键作用,但近年来研究表明,亲水性较强的萜烯醇类对啤酒花风味贡献更为突出[9]。
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骨质疏松症是以骨量降低和骨微结构破坏为特点的全身性骨代谢疾病。在欧洲,啤酒花提取物用于治疗绝经后骨质疏松症。近年来,啤酒花在防治骨质疏松方面的作用受到广泛关注,其可能通过发挥雌激素样作用、缓解氧化损伤、调节骨形成-骨吸收平衡等途径维持骨稳态,来防治骨质疏松。
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雌激素缺失是骨质疏松发病的主要因素之一[10]。啤酒花中的黄酮类成分8-异戊二烯基柚皮素(8-PN),是脱甲基黄腐酚的一种异构物,也是目前分离得到的最有效的植物雌激素[11]。早在2002年,Miligan等[12]即发现天然和人工合成的8-PN在人雌激素受体转染的酵母菌以及雌激素反应的人Ishikawa Var-I细胞中均显示出相似的生物活性,8-PN与两种构型的雌激素受体(ER-α、ER-β)均展现出良好的结合能力。体外筛选实验发现,其雌激素活性高于包括香豆素在内的多种常用植物雌激素。作为啤酒花中最具代表性的黄酮类成分黄腐酚同样具有显著的植物雌激素样作用。研究发现,在去卵巢小鼠中,30和90 mg/(kg·d)的黄腐酚均可显著抑制去卵巢小鼠雌激素缺失所致的体重增加,提高雌激素(E2)水平,抑制碱性磷酸酶(ALP)、抗酒石酸酸性磷酸酶(TRAP)等骨转换指标的高表达,并改善去卵巢小鼠的骨微结构破坏,增强骨密度,防治骨质空洞[13]。
啤酒花中的多种树脂类成分同样具有雌激素样作用。Holick等[14]在为期14周的临床试验中发现,树脂类成分、小檗碱、维生素D和维生素K配伍应用,可调节绝经后妇女的骨代谢水平,降低骨转换标志物骨钙素(OCN),并显著提高患者血清25-羟基维生素D含量,减少骨质丢失。Keiler等[15]以去卵巢大鼠为研究对象,观察标准酒花提取物对大鼠骨丢失的防治作用,结果显示,标准酒花提取物可显著减少大鼠胫骨干骺端破骨细胞的数量,并防止雌二醇消耗导致的骨小梁厚度减少,防治雌激素缺失所致的骨质疏松。
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雌激素或雄激素缺失会降低骨骼防御氧化应激的能力,从而造成骨质流失,因此,高氧化应激水平与性激素缺乏同为诱发骨质疏松的重要原因[16]。黄酮类化合物大多有酚羟基以及较大的空间位阻,因此,多具有不同程度的抗氧化活性。吴婕等[17] 在研究黄腐酚与其他食品中成分的抗氧化作用时发现,黄腐酚与食品酸味剂柠檬酸、柠檬酸钠、维生素C对DPPH体系均存在协同抗氧化活性。Suh等[18]发现黄腐酚可通过激活氧化应激的关键通路Nrf2来降低MC3T3-E1成骨细胞的氧化损伤,同样证实了黄腐酚具有抗氧化作用。
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成骨细胞的骨形成与破骨细胞的骨吸收在骨代谢中共同发挥作用,以维持骨稳态[19]。研究表明,在成骨细胞MC3T3-E1水平上,黄腐酚可显著上调ALP和成骨标记基因骨形成蛋白(BMP-2)、骨涎蛋白(BSP)的表达,并通过调控p38 MAPK和ERK信号通路相关机制,激活转录因子RUNX2,促进骨形成[20]。本课题组前期研究发现,黄腐酚既可以促进原代成骨细胞的增殖、ALP活性以及骨矿化水平,又可以提高骨形成相关蛋白BSP、BMP-2 和骨桥蛋白(OPN)的表达水平[13]。在抑制破骨细胞骨吸收方面,黄腐酚可通过破坏RANK与TRAF6之间的结合,抑制破骨细胞生成过程中NF-κB和Ca2+/NFATc1信号通路,并抑制破骨细胞生成相关标记基因,如组织蛋白酶K(CtsK)、活化T细胞核因子1(NFATc1)以及TRAP的表达,从而抑制骨吸收[21]。
啤酒花树脂类成分同样可以调节骨代谢平衡。蛇麻酮可显著促进成骨细胞增殖,提高ALP活性,促进骨矿化结节,并促进骨形成相关蛋白OCN、BSP和BMP-2的表达。葎草酮也可显著促进成骨细胞活性,并提高骨形成相关蛋白OCN、OPN、BSP和BMP-2的表达。在破骨细胞水平上,蛇麻酮和葎草酮均可降低破骨细胞数目,抑制破骨相关蛋白CtsK、金属基质蛋白酶9(MMP-9)的表达[22]。此外,本课题组前期还发现啤酒花乙醇提取物可显著促进成骨细胞的增殖、ALP活性及骨矿化结节,促进骨形成相关蛋白OPN和BMP-2的表达;并显著抑制破骨相关蛋白TRAP、CtsK、和MMP-9的表达,以维持骨代谢平衡,防止骨吸收大于骨形成所致的骨质流失[23]。
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啤酒酿制是啤酒花最为传统的一种应用方式,人体中的黄腐酚及相关异戊二烯黄酮类成分主要通过喝啤酒摄入[24]。近年来,啤酒花作为一种特色中药,其药食两用的特性得到了越来越多的关注。相关的健康产品,如美国西楚(Citra)、捷克萨兹(Saaz)的啤酒花颗粒、澳大利亚澳萃维(Nature's Way)啤酒花胶囊、芬兰麦诺美(Menomax)啤酒花浓缩片等层出不穷。现代研究已发现一些啤酒花相关产品在抗骨质疏松方面具有良好的活性。Ban等[25]采用去卵巢大鼠骨质疏松模型,研究Lifenol®的啤酒花提取物防治骨质疏松的作用,结果发现,该产品可显著改善去卵巢所致的大鼠体重增加,调节血脂和脂肪聚集,降低血流速度,改善大鼠潮热,并显著增加大鼠股骨的骨密度,改善骨质疏松。有直接证据表明,喝啤酒可以预防骨质疏松症。Kondo[26]以去卵巢大鼠为骨质疏松模型,研究啤酒对骨质疏松症的影响。结果发现,啤酒能显著抑制去卵巢引起的大鼠股骨骨丢失,且这种抑制作用在单用酒精或不加啤酒花酿造的啤酒中均没有呈现,表明啤酒中抗骨质疏松的活性成分来自啤酒花。此外,Ferk等[27]发现,人类连续饮用黄腐酚饮料14 d后,体内的氧化性嘌呤含量显著降低,氧化损伤程度得到缓解,且血清雌激素及骨钙素水平相对下降,骨代谢紊乱得到显著改善。
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学术界对啤酒花的起源地尚无定论,部分学者认为,啤酒花起源于中国[28-29]。在我国,啤酒花的发源地位于黑龙江省东南部的尚志市。1960年,国家轻工业部决定把新疆农场建成国家啤酒花生产基地,并从山东青岛、东北一面坡引进啤酒花。后经过40年的努力,啤酒花种植面积已达185.2公顷,成为新疆地区的主要经济作物之一。
我国的野生啤酒花种群主要分布在新疆的天山和阿尔泰山山脉附近。新疆地区由于光照充足,昼夜温差大,非常适宜啤酒花种植业的发展,并逐渐形成了范围广、规模大、生境类型多,且其成熟期差异明显的野生种质[3]。然而,近些年,啤酒花的资源开发及生产状况不容乐观。由于新疆地区种植的啤酒花主要是从美国、德国引进的品种,在异地栽培时间过长,生长性能下降,病虫害严重,品种退化严重,导致药材品质下降。再就目前常见的优质香型、香型、苦型和高α-酸型啤酒花的不同品种来看,α-酸含量高者大于8%(高α-酸型),低者3%~4%(苦型、香型),α-酸与β-酸比值高者大于2.0(高α-酸型),低者低于1.0(优质香型)。由此看来,重点活性成分苦味酸类在不同类型啤酒花中的含量、比例组成差异极大[4]。这就使得我们应加强从源头上的育种研究,改进抗病性,增加产量和苦味酸类成分的含量,利用栽培品种和育种系(或野生啤酒花)在合适条件下复合优良性状。
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现代药理学研究分别从体内和体外实验明确了啤酒花及其活性成分的抗骨质疏松作用。黄腐酚、蛇麻酮和葎草酮均能够促进骨形成和抑制骨吸收,但其抗骨质疏松的深层次机制仍有待阐明。啤酒花对女性绝经后骨质疏松具有防治作用,但对老年性骨质疏松的作用尚不明确。因此,笔者认为阐明啤酒花及其活性成分的作用机制,既是为啤酒花临床应用及转化提供理论基础,亦可为拓展啤酒花的应用范围提供依据。此外,我国啤酒花资源丰富,但种质资源、遗传背景、亲缘关系不清,导致药材品质参差不齐。因此,摸清啤酒花种质资源家底,构建种质资源库;探讨不同基因在种群中的分布频率,弄清种群间的亲缘关系,建立药材的质量标准,方能为啤酒花活性研究和开发提供品质保障。
Application and prospect of Humulus lupulus L. in anti-osteoporosis
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摘要: 啤酒花是我国新疆药食兼用的特色资源植物。除广泛用于啤酒酿制外,人们很早就认识到啤酒花的药用价值,尤其是将其用于绝经后骨质疏松的治疗。现代药理研究发现,啤酒花的多种活性成分在抗骨质疏松药物研发方面具有巨大潜力。然而,近年来,我国野生啤酒花资源品种退化严重,活性成分含量差异较大。保障优良的啤酒花种质资源,是啤酒花开发利用的前提。本文就啤酒花的主要化学成分及其防治骨质疏松症的作用及相关应用进行综述,并就目前存在的问题进行探讨,旨在为啤酒花抗骨质疏松的开发利用提供借鉴。Abstract: Humulus lupulus is a kind of special resource plant used both as medicine and food in Xinjiang. In addition to being widely used in beer brewing, Humulus lupulus has long been recognized for its medicinal value, especially for the treatment of postmenopausal osteoporosis. Modern pharmacological research shows that its active components have great potential in the development of anti-osteoporosis drugs. However, in recent years, the wild Humulus lupulus resources in China have been seriously degraded, and the contents of active components are quite different. Ensuring high-quality Humulus lupulus germplasm resources is a prerequisite for the development and utilization of Humulus lupulus. This paper reviews the major chemical components of Humulus lupulus and their effects and application in the prevention and treatment of osteoporosis, and discusses the existing problems, aiming to provide a reference for the development and utilization of Humulus lupulus against osteoporosis.
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Key words:
- Humulus lupulus /
- chemical constituents /
- osteoporosis
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乳腺癌是多发于女性中的恶性肿瘤性疾病,威胁着广大女性的健康[1-2]。据统计,全球女性癌症中,乳腺癌发病率和致死率均高于肺癌,目前居于首位,2020年约230万人诊断出患有乳腺癌,致死病例约68.5万[3]。先天性因素、膳食、环境、工作、发育成长阶段及雌激素类药物等多种因素都能成为乳腺癌的诱发因素[4-5]。目前,乳腺癌早期诊断普遍使用的是影像学检查(临床乳腺体格检查、超声、乳腺X线摄影、磁共振成像等)[6]以及肿瘤标志物(CEA、CA153、VEGF、TSGF等)临床筛查[7],前者操作复杂且具有一定的组织伤害性[8],后者局限于需多项联合检测且特异性不高[7,9],均难以满足临床需求。尽管手术、化疗技术在不断提高,但是抗肿瘤药物疗效有限,乳腺癌患者预后效果不佳,尤其是晚期复发和转移普遍。因此,寻找乳腺癌细胞早期代谢生物标志物,进行安全灵敏的早期诊断,对于乳腺癌诊疗具有重要意义[10]。
作为继基因组学、转录组学、蛋白质组学的后起之秀,代谢组学以研究不同病理生理或基因突变条件下对机体内源性小分子化合物代谢变化为核心[11]。内源性小分子化合物是基因和蛋白质的下游产物,从分子生物层面实时动态地反映上游基因及外部因素对机体功能的影响[12]。代谢组学采用以高灵敏度、高通量为特征的现代仪器分析技术方法,对机体的内源性小分子化合物进行动态分析[13]。伴随乳腺癌发展,患者机体内与氨基酸、糖类、脂质等代谢有关的小分子代谢物会发生异常变化。利用代谢组学方法,将改变的内源性代谢物作为生物标志物,在此基础上寻找相关代谢途径,合理推测乳腺癌的发病机制,揭示生物标志物与乳腺癌发生发展间的关联,最终帮助乳腺癌的临床诊疗。本文主要综述代谢组学在乳腺癌早期诊断、药理研究与药效评估、疾病进程监测以及预后评估的研究进展。
1. 代谢组学概述
代谢组学以相对分子质量<1000的内源性代谢物为研究对象,研究样本包括血浆、尿液、唾液、脑脊液、细胞以及组织提取液等[14-16],其中,血液和尿液最为常见[17],研究思路为收集生物样品、样品分离、检测鉴定、分析数据、建立模型、获取细胞活动终产物信息,整个过程综合分析优势明显。按照研究目的分类,非靶向代谢组学和靶向代谢组学是两种常见策略[18],前者进行轮廓分析,旨在获得较多的生物体内源性代谢物[12],后者通过靶向分析,希望获得特定的内源性代谢物[19]。
代谢组学目前主流的仪器分析方法为核磁共振法(NMR)和质谱(MS)联用技术,后者主要包括液相色谱-质谱联用法(LC-MS)、气相色谱-质谱联用法(GC-MS)[20],以上分析技术各有其特点。NMR可获取大量的物质结构信息,所得样品分析无偏向、无损伤但灵敏度较低[21]。MS通过有损的离子化分析,提供物质分子量及结构信息,灵敏度更高、扫描速度快[22],常与色谱在线联用以实现分离分析功能。GC-MS灵敏度高但不适用于热稳定性差的样品的分析,LC-MS则克服了GC-MS的劣势,可分析难挥发、热不稳定物质,分离选择性好、效率高,分析时间也随超高液相色谱-质谱联用法(UPLC-MS)的推广得到进一步缩短,因此LC-MS实际应用范围更广[19,23]。近年来质谱成像(MSI)技术发展迅速,随之空间代谢组学作为代谢组学新的补充诞生,解决了传统代谢组学研究代谢物在组织中的空间信息缺失问题[24-26]。
代谢组学的数据分析步骤为数据预处理、数据归一化和数据统计,即通过数据的过滤、补齐、归一化等去除仪器或生物偏差后,利用统计方法处理代谢组数据,其中,统计方法是从高维复杂的数据中提取出有效信息的关键。统计方法按照变量的多少分为单变量统计方法和多变量统计方法。常用的单变量统计方法有t检验、非参数检验、方差分析,主要用于实验-对照类研究中寻找两组间的差异代谢物[27]。多变量分析方法有传统算法和机器算法两类,常用的传统算法有偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)[28]及正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)、主成分分析(PAC),以上又称为模式识别方法,适用于构建预测模型[29]。机器算法应用日益广泛[30],目前常用的有随机森林(RF)[31]、支持向量机(SVM)[32]、神经网络(ANNs)[33]等。经以上手段获取具有统计学意义的数据,再与多种生化及代谢的数据库对比,继而对所得物质筛选鉴定,最终寻找到潜在的代谢标志物。
2. 代谢组学在乳腺癌中的应用
2.1 代谢组学在乳腺癌早期诊断中的应用
Catarina等[34]采用核磁共振氢谱(1H-NMR)分析了40位BC患者和38位对照(CTL)健康志愿者尿液代谢谱,采用K-S非参数检验和t检验及OPLS-DA等模式识别方法,发现BC患者肌酸、甘氨酸、丝氨酸、二甲胺、三甲胺N-氧化物、α-羟基异丁酸酯、甘露醇、谷氨酰胺等代谢物表现出高敏感性和特异性,代谢途径分析表明,差异代谢物出现可能与BC患者甘氨酸、谷氨酸、丁酸、糖酵解、TCA循环、牛磺酸和丙酮酸代谢途径遭到破坏有关。获得的差异代谢物具有作为生物标志物的潜力,可将BC患者与CTL区分,应用于早期诊断。
约1/4乳腺癌细胞都是三阴性乳腺癌细胞(TNBC),其特点是易转移浸润且复发率高[16]。Fang等[35]基于早期发现的40种氨基酸目标化合物,使用亲水作用色谱法-串联质谱(HILIC-MS/MS),对TNBC、非TNBC及正常的乳腺上皮细胞36种细胞内和34种细胞外小分子物质进行代谢组学分析。运用Mann–Whitney U检验或Kruskal–Wallis检验及OPLS-DA模式识别方法研究,发现与正常细胞相比,两种乳腺癌细胞氨基酸代谢库均明显扩大;与非TNBC相比,TNBC细胞内谷氨酸、β-丙氨酸、天冬氨酸、谷胱甘肽、N-乙酰丝氨酸和N-乙酰甲硫氨酸代谢明显增加(变化倍数>2,P<0.01, VIP>1),TNBC对细胞外谷氨酰胺、丝氨酸、β-丙氨酸和赖氨酸摄取显著增加,对谷氨酸和L-半胱氨酸-谷胱甘肽排泄升高(P<0.01,VIP>1)。研究结果表明,TNBC细胞具有独特的氨基酸代谢特征,对其量化分析可为TNBC患者提供更多新的早期治疗目标靶点。
Daniele等[36]使用液相色谱-四级杆飞行时间质谱(LC-Q-TOF/MS),对23名BC患者和35名口腔健康妇女唾液进行非靶向代谢组学分析,使用t检验、卡方检验等单因素统计方法,对比METLIN数据库,鉴定出乳腺癌组中有31种化合物上调(P<0.05),其中,患者与健康人群相比,发现7种寡肽(H-Arg-Arg-Ser-OH,H-His-Lys-(Ala-Ser)-OH or (Gly-Thr)-OH,H-Ala-Lys-Phe-Trp-OH or H-Gly-Lys-Thr-Ser-OH or H-Arg-Arg-Ser-Ser-OH,H-Phe-Ile-Gln-Arg-OH,H-Glu-Phe-Gln-Arg-OH or H-Ile-Lys-Gln-Trp-OH,H-Phe-Lys-Lys-Trp-OH or H-Phe-Gln-Arg-Tyr-OH,H-Phe-Phe-Gln-Trp-OH)和6种甘油磷脂(PG14∶2、PA32∶1、PS28∶0、PS40∶6、PI31∶1、PI38∶7)表达上调,表现出明显的代谢差异,说明唾液代谢物有望区分乳腺癌患者和健康人群,适用于早期诊断。
依据不同亚型乳腺癌患者的代谢物差异性可以用于乳腺癌诊断甚至个性化治疗。Leticia等[37]采集了4种常见LA型、LB型、HER2+型和TN型乳腺癌患者和健康对照组的血浆样本,利用非靶向超高液相色谱-高分辨质谱(HPLC-HRMS)代谢组学方法进行分析,通过单变量非参数Wilcoxon秩和检验区分乳腺癌患者和健康受试者的数据差异,多变量PAC和PLS-DA评价统计模型质量,初步确定了4种乳腺癌分子亚型中变化显著的代谢物:LA,TN和HER2分子亚型患者血浆中L-色氨酸浓度显著降低,可能与L-色氨酸代谢激活芳烃受体帮助癌细胞免疫逃逸有关[38];4种亚型乳腺癌患者磷酸乙醇胺、磷脂血浆浓度降低,提示乳腺癌中脂质代谢差异具有重要意义。上述代谢组学数据表明,色氨酸和部分脂质具有作为乳腺癌诊断的生物标志物潜力,有望推动乳腺癌患者血浆诊断和个性化治疗的发展。
基于以上研究,笔者对代谢组学在乳腺癌早期诊断中发现部分特征代谢物的应用进行归纳总结,见表1。
表 1 代谢组学在乳腺癌早期诊断中发现的特征代谢物作者 样本来源 技术方法 统计学方法 特征代谢物 Catarina等 尿液 1H-NMR K-S非参数检验和t检验与PAC,PLS-DA和OPLS-DA 肌酸、甘氨酸、丝氨酸、二甲胺、三甲胺N-氧化物、
α-羟基异丁酸酯、甘露醇、谷氨酰胺等Fang等 TNBC、非TNBC及正常的乳腺上皮细胞 HILIC-MS/MS Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验与OPLS-DA 胞内:谷氨酸、β-丙氨酸、天冬氨酸、谷胱甘肽、
N-乙酰丝氨酸、N-乙酰甲硫氨酸
胞外:谷氨酰胺、丝氨酸、β-丙氨酸、赖氨酸谷氨酸、
L-半胱氨酸-谷胱甘肽Daniele等 唾液 UPLC-Q-TOF-MS t检验、卡方检验等 7种寡肽和6种甘油磷脂 Leticia等 血浆 HPLC-HRMS 非参数Wilcoxon秩和检验、PAC、PLS-DA 色氨酸、磷酸乙醇胺、磷脂 综上所述,基于代谢组学,针对不同乳腺癌患者所能提供的研究样品,采用合适的仪器、数据分析方法获取差异显著的内源性小分子代谢物信息,有效减小检查手段对乳腺癌患者造成的机体损伤,并丰富乳腺癌早期诊断方法,使代谢组学成为乳腺癌早期诊断的有力辅助工具。
2.2 代谢组学在乳腺癌药理研究和药效评价中的应用
癌细胞无限增殖需要大量的能量和物质基础。癌细胞具有特殊的代谢方式,即在有氧条件下倾向于糖酵解而不是三羧酸循环来产生能量[39],这种新陈代谢重编程称为Warburg效应[40]。一方面,糖酵解中间产物可以合成肿瘤细胞生长所需蛋白质和脂质等生物大分子[41],同时线粒体损伤可限制丙酮酸进入,使更多丙酮酸在胞质内通过无氧氧化释放能量[42]。另一方面,癌细胞可持续摄取营养物质[43]以及通过加强糖异生途径弥补Warburg效应缺陷。基于癌细胞特殊的代谢重编程,通过药物代谢组学分析,监测机体用药后内源小分子代谢物变化有利于乳腺癌药理研究和药效评估。
Ghanem等[44]对经抗坏血酸处理的管腔和基底样乳腺癌细胞,进行了代谢组学分析,结合细胞存活率数据,发现高剂量抗坏血酸使得乳腺癌细胞糖酵解过程中磷酸丙糖途径(PPP)被严重破坏,ATP水平下降,代谢物重新定向积累为脂质小滴,以及磷酸戊糖途径中代谢物和酶活性增加;细胞死亡依赖于抗坏血酸诱导的氧化应激和ROS积累、DNA损伤以及细胞内辅助因子(包括NAD+/NADH)耗竭效应。综上表明,高剂量抗坏血酸通过诱发乳腺癌细胞“氧化还原危机和能量灾难”发挥细胞毒作用。
Arminan等[45]通过NMR技术检测及主成分分析方法分析处理数据,以评估在N-(2-羟丙基)甲基丙烯酰胺-阿霉素共聚物(HPMA-Dox)影响下体外细胞培养模型和体内原位乳腺癌模型的精准抗癌效果,并结合蛋白质表达和流式细胞技术,研究了给药前后原位乳腺癌患者内源性小分子化合物相关生化改变,发现与游离Dox给药相比,用HPMA-Dox进行治疗后,乳腺癌细胞凋亡增加,糖酵解减弱,磷脂水平降低,且HPMA-Dox在体内模型的血液循环时间增加,同时肿瘤储积高、心脏储积低,说明HPMA-Dox药代动力学加强、组织分布得以优化。提示HPMA-Dox可作为一种更精确的抗癌药物模式用于乳腺癌临床治疗。
Panis等[14]将120名单侧乳腺浸润性癌患者随机分为未经化疗组(CA组,n=50)、单剂量短期紫杉醇静脉滴注组(PTX组,n=30)、心脏剖面健康组(CTR组,n=40),采用LC-MS对其血浆样品进行分析后发现,与CA组乳腺癌患者相比,单剂量短期紫杉醇静脉滴注可使患者血浆高密度脂蛋白水平显著降低,过氧化氢水平升高;与CTR组相比,PTX组患者C反应蛋白和肌酸激酶分数明显升高。以上表明单剂量短期紫杉醇静脉滴注就足以引起脂质代谢显著改变,可能导致毒性累积效应,进一步增加乳腺癌患者心脏病发生风险。可见,代谢组学可参与化疗药物给药优化方案研究,提高药物抗癌效果。
左旋肉碱、酰基肉碱和相关酶是癌症代谢网络中的重要介质。以往研究中LC-MS对乳腺癌中左旋肉碱、酰基肉碱的研究都是均质组织分析,缺乏异质性癌症组织中肉碱的空间分布差异[46]。Sun等[47]利用MSI对异种移植小鼠模型和人类癌组织样本及正常组织中的17种肉碱进行成像并开发了高空间分辨率基质辅助激光解吸电离-质谱成像(MALDI-MSI)方法,发现由170个癌症样本和128个正常样本组成的肉碱谱模型能准确区分乳腺癌,L-肉碱和短链酰基肉碱在人类乳腺癌和异种移植小鼠模型中都有显著改变,乳腺癌中由肉碱系统介导的β氧化代谢途径改变,并且首次发现代谢酶CPT2和CRAT在乳腺癌组织中差异表达。证明肉碱代谢在乳腺癌的代谢物和酶水平上都被重新编程。
2.3 代谢组学在乳腺癌疾病进程监测及预后评估中的应用
心理神经病症(PN)是指许多乳腺癌患者在化疗期间及化疗之后出现疼痛、疲劳和抑郁症状。Debra等[48]使用液相色谱高分辨率质谱法对19位早期乳腺癌女性化疗前后血清样本分别进行非靶向和靶向代谢组学分析,非靶向分析发现化疗后乳腺癌患者乙酰-L-丙氨酸和硫酸吲哚酚浓度升高,5-氧代-L-脯氨酸浓度降低;色氨酸途径靶向分析表明尿氨酸水平、犬尿氨酸/色氨酸水平升高。t检验和Pearson相关系数进一步揭示上述差异代谢物与PN症状显著相关,促进了早期乳腺癌女性PN症状发展程度生物学机制研究。
研究表明,患者他莫昔芬体内代谢物因多昔芬浓度与雌激素受体α(ERα)阳性乳腺癌复发有关[49],同时他莫昔芬本身和其他代谢物也表现出抗雌激素抗肿瘤活性[50]。Vries等[50]用细胞增殖法测定他莫昔芬、(Z)-因多昔芬、(Z)-4-羟基他莫昔芬、N-去甲基他莫昔芬抗刺激素活性,建立抗雌激素活性评分模型(AAS),采用Cox回归方法研究AAS与复发的关系,证明因多昔芬浓度可作为他莫昔芬和代谢物抗雌激素作用的代替,与乳腺癌复发显著相关。
Kamil等[51]用LC-MS/MS对小鼠原位接种4T1转移性乳腺癌细胞进行血浆代谢组学分析和脂质组学分析,建立PLS-DA模型。结果显示,荷癌小鼠癌细胞早期转移表现为L-精氨酸代谢减弱,精氨酸酶和多胺合成增强;晚期转移表现为精氨酸代谢途径改变,不对称二甲基精氨酸血浆浓度升高,能量代谢重新编程为糖酵解,戊糖磷酸途径加速以及三羧酸循环速率降低,脂质分布模式改变,包括总磷脂酰胆碱减少,与二酯结合的磷脂分数减少以及溶血磷脂增加,以上代谢变化在一定程度上表征了癌症转移进展。
目前,OncotypeDX 21基因表达检测技术常用来评估乳腺癌的复发以指导乳腺癌治疗,但在临床的不确定性和基因组不一致的情况下,许多早期乳腺癌的患者仍然会受到过度治疗[52-54]。McCartney等[55]利用1H-NMR分析了87例内分泌受体阳性、HER2阴性早期乳腺癌(eBC)患者血清,使用RF建立eBC患者复发风险的统计模型。最终根据代谢组学特征进一步细分复发风险,并有效区分了每个Oncotype风险分类:在7例复发中代谢组学分析准确预测了其中的6例,1例复发发生在低风险组,3例发生在中风险组,3例发生在高风险组,成功建立了一种通过血清代谢组学分析进一步完善OncotypeDX基因检测风险评分的方法。
3. 总结与展望
乳腺癌在全球发病率日益上升,长期困扰广大女性健康,成为全球医疗卫生领域研究焦点[56]。目前,乳腺癌的早期诊断、药物开发应用以及预后测评等方面还需攻克众多难关,迫切需要新的研究技术的支持。代谢组学以高通量、高灵敏度为特征的技术在乳腺癌领域应用日趋广泛,为乳腺癌潜在代谢标志物的筛选,药物靶点发现、药物潜在作用机制等提供新思路[11]。与其他研究方法相比,代谢组学具有无创取样、研究对象相对简单、检测工作量较小、可实现实时监测、全面综合分析等明显优势。同时,代谢组学作为一门新兴组学,虽然已取得部分进展,但本身发展仍处于探索阶段,应用于临床实践还有所不足:代谢组学研究具有数据维度高的特点,采集与处理过程中可能存在信息丢失、低含量差异代谢物可能被掩盖的问题;数据库不够完善,目前大量未知代谢物的结构鉴定和细胞功能研究困难,对已鉴定出产物的变化机制研究大多仍不明确难以直接指导临床;联用技术操作和数据分析处理的综合性专业人才储备不足等。在精准医疗浪潮推动下,进一步完善代谢组学研究的标准化流程后,利用代谢组学与基因组学、转录组学、蛋白组学以及微生物菌群学[57]对乳腺癌进行多学科技术互补、大数据综合分析,将有利于乳腺癌的早期诊断、发病机制研究以及疾病预后相关诊疗方案的系统优化,为乳腺癌个性化靶向治疗提供更合理的科学指导。
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