代謝組學在母胎醫(yī)學中的研究進展

李星，常穎，陳敘

代謝組學是繼基因組學后發(fā)展起來的，在給定條件下研究生物體系（細胞，組織或生物體）受內外界刺激后所有代謝產(chǎn)物的質和量的動態(tài)變化，從而揭示生物體在特定時間、環(huán)境下的整體功能狀態(tài)[1]。目前，代謝組學在母胎醫(yī)學中的應用還處于萌芽狀態(tài)，但是對與正常妊娠、高危妊娠及胎兒醫(yī)學相關的代謝組學的研究日益增加。用于孕婦、胎兒和新生兒代謝組學研究的組織包括羊水、全血、血漿、臍血、胎盤、尿液和陰道分泌物，這些組織中的生物標記物與胎兒畸形、早產(chǎn)、胎膜早破、妊娠期糖尿?。╣estational diabetes mellitus，GDM）、子癇前期（pre-eclampsia，PE）、胎兒生長受限（fetal growth restrictions，F(xiàn)GR）、胎兒窘迫以及缺氧缺血性腦病之間有較強相關性。綜述代謝組學在母胎醫(yī)學中的應用，并對后續(xù)研究進行展望。

1 孕婦血漿的代謝組學研究

利用孕婦血漿對不同的妊娠期并發(fā)癥及合并癥進行代謝組學研究，發(fā)現(xiàn)很多妊娠期疾病（如GDM，PE等）孕婦的血漿中均存在代謝物的變化[2-6]。Diaz等[4]比較正常妊娠與隨后發(fā)展為GDM的孕婦發(fā)現(xiàn)，3-羥基異戊丁酸及2-羥基異丁酸在孕婦血漿中的濃度有顯著差異，提示GDM孕婦血漿代謝產(chǎn)物如生物素及氨基酸，在疾病早期即存在代謝改變；由于存在低氧代謝，胎兒畸形的孕婦糖異生及三羧酸循環(huán)增強。de Seymour等[7]分析了孕20周的母體血漿，發(fā)展為GDM的孕婦血漿中亞甲基琥珀酸濃度與對照組相比顯著升高。

Odibo等[5]研究表明，與對照組相比，PE組妊娠早期有40種酯酰肉堿和32種氨基酸的血漿濃度存在差異。但目前已發(fā)表的研究中，由于缺乏一致的妊娠期高血壓疾病的分類，可能會影響代謝組學與PE并發(fā)癥間關系的研究。

最近Bahado-Singh等[2-3]發(fā)表了2篇文章，根據(jù)發(fā)病孕周不同以及是否存在胎盤損害分為早發(fā)型PE和晚發(fā)型PE，在孕11～13+6周分析母體血清以評估其預測早發(fā)型PE及晚發(fā)型PE的可能性。結果表明：4種代謝產(chǎn)物（檸檬酸鹽、甘油、羥基異戊酸鹽、甲硫氨酸）聯(lián)合多普勒檢測子宮動脈搏動指數(shù)（PI）及胎兒頭臀長（CRL）預測早發(fā)型PE的檢出率為82.6%，假陽性率（false positive rate，F(xiàn)PR）為 1.6%[2]；簡化遺傳計算模型（聯(lián)合甲基組氨酸、甘油、乙酰乙酸鹽及母親體質量、種族）預測晚發(fā)型PE的特異度為96.6%、敏感度為60%[3]?？梢?，早發(fā)型PE和晚發(fā)型PE的發(fā)病機制有很大不同，甘油、醋酸鹽、三甲胺及琥珀酸鹽是用于鑒別這2種PE的重要代謝物。

2 孕婦尿液的代謝組學研究

Diaz等[8]研究妊娠中期孕婦尿液代謝組學時發(fā)現(xiàn)，胎兒畸形、染色體異常、GDM、胎膜早破（premature rupture of membrane，PROM）及早產(chǎn)的孕婦體液中存在代謝產(chǎn)物的變化，這提示可以利用代謝組學產(chǎn)前預測妊娠相關疾病的發(fā)生風險。

目前認為肌醇磷酸聚糖（P-IPG）與胰島素抵抗有關，這使其可能成為預測GDM、胎兒的生長變化及PE的一個重要標記物。Scioscia等[9]的病例對照研究發(fā)現(xiàn)，GDM孕婦尿中P-IPG排泄量增加，且與血糖呈正相關；在GDM組，尿中P-IPG排泄量與胎兒出生體質量存在線性相關，因此認為P-IPG是識別胰島素抵抗的潛在標記物，且可在GDM患者中預測胎兒生長改變。Paine等[10]使用基于酶聯(lián)免疫吸附法（enzyme-linked immunosorbent assay，ELISA） 的 測定，從妊娠早期開始定期測定孕婦尿液中的P-IPG濃度，結果顯示在妊娠晚期當P-IPG截斷值為77.38 AU/μmol肌酐時，預測PE的敏感度為88.9%、特異度為62.7%。

Graca等[11]分析孕15～25周孕婦尿液，發(fā)現(xiàn)在早產(chǎn)病例中，孕婦尿液中存在甲硫氨酸、苯丙氨酸、組氨酸和己糖（可能是葡萄糖）的變化，但由于樣本量的限制，并未得到預測模型，因而未來需要更大樣本量的研究。該研究還發(fā)現(xiàn)，在胎兒畸形病例組，馬尿酸鹽濃度降低。Maitre等[12]研究發(fā)現(xiàn)，與對照組相比，F(xiàn)GR組妊娠11～12周孕婦尿液中乙酸鹽、甲酸鹽、酪氨酸及三甲胺濃度降低，自發(fā)早產(chǎn)組孕婦尿液中賴氨酸濃度升高、甲酸鹽濃度降低。

3 羊水的代謝組學研究

針對GDM的研究表明，GDM孕婦的羊水中葡萄糖水平增加，而氨基酸、肌酐、乙酸鹽、甲酸鹽和甘油磷酸膽堿輕微減少，提示GDM發(fā)生后，出現(xiàn)氨基酸的生物合成改變、蛋白質需求增加及脂質代謝改變，并與腎功能改變有關[13]。

有研究報道羊水代謝物對預測早產(chǎn)非常重要[14]。該研究發(fā)現(xiàn)，羊水中碳水化合物減少與早產(chǎn)有關，無論是否合并感染/炎癥；與對照組相比，羊水中氨基酸濃度在不合并感染/炎癥的早產(chǎn)組中降低，而在合并感染/炎癥的早產(chǎn)組中升高，表明羊水中氨基酸濃度變化可預測是否合并感染/炎癥。此外，在合并感染/炎癥的早產(chǎn)組中，細菌的存在也可使羊水代謝物發(fā)生改變，二氨基庚二酸是細菌壁的組成成分，甲基腺嘌呤參與許多細菌作用過程，羊水中檢測到這兩者表明羊水存在感染/炎癥。Menon等[15]分析了自發(fā)早產(chǎn)病例組及對照組分娩前的羊水情況，結果表明，自發(fā)早產(chǎn)中羊水代謝改變主要是肝臟代謝及CoA代謝改變，其中CoA合成抑制劑——泛醌變化最大，自發(fā)早產(chǎn)羊水中濃度比對照組高8倍以上。這些研究表明，人類羊水代謝組學分析有可能成為快速檢測早產(chǎn)（伴或不伴感染/炎癥）風險的生物學基礎。

羊水的生物標記物可能對胎兒畸形的預測價值最高，這些病例的羊水中血糖濃度低而游離乳酸水平高，表明在缺氧條件下，優(yōu)先通過糖酵解產(chǎn)生能量。由于缺氧，其他組織可利用的葡萄糖減少，為了補充葡萄糖水平，通過糖異生來增加葡萄糖，導致生糖氨基酸的水平下降[11]。

谷氨酰胺水平、谷氨酰胺/谷氨酸比值升高、糖蛋白P1增加及尿素水平降低反映胎兒腎臟疾病或腎臟功能不全[16]。甘氨酸、絲氨酸、α-氧代異戊酸、亮氨酸和抗壞血酸的變化提示胎兒氨基酸生物合成受到干擾[13]。上述羊水變化是胎兒畸形的特征，提示糖酵解、糖異生發(fā)生改變及腎臟功能不全。

4 胎盤的代謝組學研究

Dunn等[17]研究了不同氧含量時正常胎盤組織和PE胎盤組織的代謝反應。無合并癥孕婦的胎盤組織培養(yǎng)于1%氧氣中與晚發(fā)型PE胎盤組織培養(yǎng)于6%氧氣中顯示出相似的代謝反應，這表明缺氧在PE的發(fā)展中起重要作用。PE出現(xiàn)的特定代謝改變包括脂質、谷氨酸、谷氨酰胺的改變以及與色氨酸、白三烯和前列腺素相關的代謝物的改變。Horgan等[18]比較了小于胎齡兒（small for gestational age，SGA）病例組與對照組的胎盤功能，2組胎盤組織均分別培養(yǎng)于1%、6%，20%的氧氣中。在不同氧分壓下，SGA和正常妊娠中有超過500種代謝物存在顯著差異，其中正常氧分壓條件下有161種代謝物存在差異，但是當SGA胎盤組織培養(yǎng)于低氧條件下時49%代謝物與正常氧分壓條件下的對照組無差異，這表明SGA胎兒可對缺氧產(chǎn)生調節(jié)并適應低氧，進一步考慮SGA胎盤暴露于正常氧分壓，反而可能顯著增加其胎盤代謝功能紊亂。

5 陰道分泌物的代謝組學研究

目前對陰道分泌物的代謝組學研究主要集中在早產(chǎn)預測。在一項關于自發(fā)早產(chǎn)的質譜代謝組學的初步研究中，無創(chuàng)采集15例女性的宮頸陰道分泌物，按宮頸長度作為分組條件，把宮頸過短且發(fā)生早產(chǎn)的女性分別與宮頸過短對照組及宮頸過長對照組相比，結果發(fā)現(xiàn)17種代謝物存在差異。這種代謝組學方法可幫助管理自發(fā)性早產(chǎn)高風險的女性[19]。

Taylor等[20]研究表明，白細胞介素 6（IL-6）升高顯示出與孕35周前的自發(fā)性早產(chǎn)及合并絨毛膜羊膜炎的早產(chǎn)存在強相關性，敏感度分別為0.43、0.51，特異度分別為0.74、0.75。因此認為IL-6是預測自發(fā)早產(chǎn)的特異性而非敏感性指標，且聯(lián)合其他標記物并沒有增加預測的敏感度。

6 臍血的代謝組學研究

臍血代謝組學分析已在低出生體質量（low birth weight，LBW）兒、極低出生體質量（very low birth weight，VLBW）兒、診斷為FGR的新生兒、妊娠期SGA、新生兒窒息、缺血缺氧性腦病新生兒的樣本中進行。Ivorra等[21]報道7種代謝物能區(qū)分特定的LBW代謝，其中出生體質量與脯氨酸、谷氨酰胺、游離膽堿間呈正相關，而與瓜氨酸和苯丙氨酸含量呈負相關。這些發(fā)現(xiàn)證明了LBW新生兒的合成代謝率發(fā)生變化，這些代謝改變產(chǎn)生的結果可影響新生兒健康狀況。值得注意的是，這些變化僅在新生兒中觀察到，并沒有在孕婦中觀察到，表明胎盤氨基酸轉運受損也可能參與其中。Favretto等[22]的研究表明，F(xiàn)GR患者的臍血中22種代謝物發(fā)生變化，以苯丙氨酸，色氨酸和谷氨酸增加最明顯。這項研究表明，代謝組學可能成為識別FGR胎兒的有效方法。Horgan等[6]發(fā)現(xiàn)，與對照組相比，SGA新生兒臍血中有19種代謝產(chǎn)物存在差異，這為SGA或FGR出現(xiàn)臨床癥狀前的有效篩選提供了基礎。

7 結語

代謝組學是一種具有應用前景的新型、無創(chuàng)的研究方法；借助其可以篩查疾病、探討不同疾病的發(fā)病機制及發(fā)展規(guī)律，并幫助醫(yī)生進行臨床管理。代謝組學研究發(fā)現(xiàn)：母親、胎盤和胎兒之間存在巨大而復雜的相互作用。將代謝組學的方法應用于母胎醫(yī)學研究，有望實現(xiàn)妊娠相關疾病的預測及發(fā)病機制的闡釋；確定診斷及監(jiān)測不同產(chǎn)科疾病的關鍵節(jié)點，從而對指導妊娠相關疾病的防治和改善母嬰預后發(fā)揮重要作用。在曼徹斯特，正在進行人血清代謝組（HUSERMET）研究項目，由于目前沒有關于正常妊娠代謝組學的文獻，因此未來也需要詳述正常妊娠代謝過程的研究[1]。緊跟著潛在標記物的發(fā)現(xiàn)，下一步的關鍵是在不同的人群及樣本中驗證這些標記物，而且有必要把這些標記物與已知的臨床、超聲和生物檢測相結合。

[1] Horgan RP，Clancy OH，Myers JE，et al.An overview of proteomic and metabolomic technologies and their application to pregnancy research[J].BJOG，2009，116（2）：173-181.

[2] Bahado-Singh RO，Akolekar R，Mandalet R，et al.Metabolomics and first-trimester prediction of early-onset preeclampsia[J].J Matern Fetal Neonatal Med，2012，25（10）：1840-1847.

[3] Bahado-Singh RO，Akolekar R，Mandalet R，et al.First-trimester metabolomic detection of late-onset preeclampsia[J].Am J Obstet Gynecol，2013，208（1）：58.e1-58.e7.

[4] Diaz SO，Pinto J.Metabolic biomarkers of prenatal disorders：an exploratory NMR metabonomics study of second trimester maternal urine and blood plasma[J].J Proteome Res，2011，10 （8）：3732-3742.

[5] Odibo AO，GoetzingerKR，OdiboetL，etal.First-trimester prediction ofpreeclampsia using metabolomic biomarkers：a discovery phase study[J].Prenat Diagn，2011，31（10）：990-994.

[6] Horgan RP，Broadhurst DI，Walsh SK，et al.Metabolic profiling uncovers a phenotypic signature of small for gestational age in early pregnancy[J].J Proteome Res，2011，10（8）：3660-3673.

[7] de Seymour JV，Conlon CA，Suleket K，et al.Early pregnancy metabolite profiling discoversa potentialbiomarkerforthe subsequent development of gestational diabetes mellitus[J].Acta Diabetol，2014，51（5）：887-890.

[8] Diaz SO，Barros AS，Goodfellow BJ，et al.Second trimester maternal urine for the diagnosis of trisomy 21 and prediction of poor pregnancy outcomes[J].J Proteome Res，2013，12（6）：2946-2957.

[9] Scioscia M，Kunjara S，Gumaaet K，et al.Urinary excretion of inositol phosphoglycan P-type in gestational diabetes mellitus[J].Diabet Med，2007，24（11）：1300-1304.

[10] Paine MA，Scioscia M，Williamset PJ，et al.Urinary inositol phosphoglycan P-type as a marker for prediction of preeclampsia and novel implications for the pathophysiology of this disorder[J].Hypertens Pregnancy，2010，29（4）：375-384.

[11] Graca G，Goodfellow BJ，Barrosetal AS.UPLC-MS metabolic profiling of second trimester amniotic fluid and maternal urine and comparison with NMR spectral profiling for the identification of pregnancy disorder biomarkers[J].Mol Biosyst，2012，8（4）：1243-1254.

[12] Maitre L，F(xiàn)thenou E，Athersuch T，et al.Urinary metabolic profiles in early pregnancy are associated with preterm birth and fetal growth restriction in the Rhea mother-child cohort study[J].BMC Med，2014，12：110.

[13] Graca G，Duarte IF，Barros AS，et al.Impact of prenatal disorders on the metabolic profile of second trimester amniotic fluid：a nuclear magnetic resonance metabonomic study[J].J Proteome Res，2010，9（11）：6016-6024.

[14] Romero R，Mazaki-Tovi S，Vaisbuch E，et al.Metabolomics in premature labor：a novel approach to identify patients at risk for preterm delivery[J].J Matern Fetal Neonatal Med，2010，23（12）：1344-1359.

[15] Menon R，Jones J，Gunst PR，et al.Amniotic fluid metabolomic analysis in spontaneous preterm birth[J].Reprod Sci，2014，21（6）：791-803.

[16] Graca G，Duarte IF，Barros AS，et al.1H NMR based metabonomics of human amniotic fluid for the metabolic characterization of fetus malformations[J].J Proteome Res，2009，8（8）：4144-4150.

[17] Dunn WB，Jones J，Gunst PR，et al.Changes in the metabolic footprint of placental explant-conditioned culture medium identifies metabolic disturbances related to hypoxia and pre-eclampsia[J].Placenta，2009，30（11）：974-980.

[18] HorganRP，BroadhurstDI，Dunn WB，etal.Changesinthe metabolic footprint of placental explant-conditioned medium cultured in different oxygen tensions from placentas of small for gestational age and normal pregnancies[J].Placenta，2010，31（10）：893-901.

[19] Auray-Blais C，Raiche E，Gagnon R，et al.Metabolomics and pretermbirth：what biomarkers in cervicovaginalsecretionsare predictive of high-risk pregnant women?[J].Int J Mass Spectrom，2011，307（1/2/3）：33-38.

[20] Taylor BD，Holzman CB，F(xiàn)ichorova RN，et al.Inflammation biomarkers in vaginal fluid and preterm delivery[J].Hum Reprod，2013，28（4）：942–952.

[21] Ivorra C，García-Vicentet C，Chaves FJ，et al.Metabolomic profiling in blood from umbilical cords of low birth weight newborns[J].J Transl Med，2012，10（7）：142.

[22] Favretto D，Cosmi E，Ragazzi E，et al.Cord blood metabolomic profiling in intrauterine growth restriction[J].Anal Bioanal Chem，2012，402（3）：1109-1121.