心肌梗死及心肌梗死后心力衰竭患者血漿?；鈮A的靶向代謝組學(xué)研究

關(guān)鍵詞?；鈮A；超高效液相色譜-高分辨質(zhì)譜聯(lián)用；心肌梗死；心力衰竭；代謝組學(xué)

心肌梗死（Myocardialinfarction，MI）和心力衰竭（Heartfailure，HF）是最嚴(yán)重的兩種心血管疾病，發(fā)病率高、預(yù)后差[1-2]。最新研究表明，經(jīng)皮冠狀動脈介入治療后，仍然有14%～36%的心肌梗死患者將發(fā)展成為心力衰竭[3-4]。隨著老齡人口加速增長，我國已成為全球心力衰竭患病人群最大的國家[5]。研究顯示，代謝紊亂是多種心血管系統(tǒng)疾病的共同誘因。近年來，心血管疾病的代謝組學(xué)研究已成為熱點(diǎn)，為揭示心血管疾病的發(fā)病機(jī)制和尋找新的治療靶點(diǎn)提供了新的視角[6]。

?；鈮A（Acylcarnitines）是一種脂肪酸與肉堿結(jié)合生成的酯類化合物，在細(xì)胞能量代謝過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用[7]。目前，已有多項(xiàng)研究表明，?；鈮A代謝紊亂與心血管疾病的發(fā)生和發(fā)展密切相關(guān)。Ruiz-Canela等[8]研究了?；鈮A血漿水平與心力衰竭和心房顫動發(fā)生之間的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)C14、C16、C18和C18∶2等長鏈?；鈮A與心力衰竭發(fā)生風(fēng)險增加相關(guān)。Jansen等[9]通過隊列研究，發(fā)現(xiàn)?；鈮AC3、C4、C6-DC、C8∶1、C16、C18和C18∶2水平變化與肥厚性心肌病的嚴(yán)重程度相關(guān)。Strand等[10]采用5種主要的?；鈮A評估了穩(wěn)定型心絞痛患者發(fā)生急性心肌梗死的風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)血清乙酰、辛酰和棕櫚酰肉堿水平升高與心肌梗死風(fēng)險的增加相關(guān)。Ahmad等[11]對心力衰竭患者進(jìn)行代謝組學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，相較于慢性收縮期心力衰竭患者，終末期心力衰竭患者血漿中長鏈?；鈮AC16和C18的濃度水平升高。以上研究表明，酰基肉堿在心血管疾病的病理生理過程中具有重要作用，可能成為預(yù)測疾病進(jìn)展的生物標(biāo)志物或治療干預(yù)的潛在靶點(diǎn)。然而，心血管疾病中?；鈮A代謝紊亂的研究目前主要集中在心絞痛、心肌梗死、心力衰竭以及心肌病等方面，對于心肌梗死與心肌梗死后心力衰竭患者的?；鈮A差異代謝特征研究鮮有報道。

?；鈮A的酰基鏈結(jié)構(gòu)多樣，并且在血漿樣本中?；鈮A含量普遍較低。如何從基質(zhì)復(fù)雜的血漿中準(zhǔn)確測定酰基肉堿，提高?；鈮A檢測的覆蓋度和準(zhǔn)確性，是心血管疾病研究面臨的重要挑戰(zhàn)。目前，對于?；鈮A的分析檢測主要采用超高效液相色譜-三重四極桿質(zhì)譜的多反應(yīng)監(jiān)測模式（Multiplereactionmonitoring，MRM）以及基于超高效液相色譜-高分辨率質(zhì)譜（Ultra-performanceliquidchromatography-highresolutionmassspectrometry，UPLC-HRMS）的全掃描（Full-scanmassspectrometry，F(xiàn)ullMS）結(jié)合數(shù)據(jù)依賴型掃描模式（Data-dependentacquisition，ddMS2）。MRM模式是?；鈮A靶向檢測最常用的方法[12-14]，能夠靶向選取酰基肉堿的母離子和子離子，形成特征的離子對，再對其進(jìn)行定量分析。MRM檢測過程中可消除大部分干擾信號，大大提高了定量分析的準(zhǔn)確度，但由于其質(zhì)譜分辨率不高，難以分離?；鈮A的同分異構(gòu)體。FullMS/ddMS2是獲得二級質(zhì)譜數(shù)據(jù)的常用方法，能夠?qū)崿F(xiàn)酰基肉堿的高分辨檢測[15-16]。但是，對于低含量酰基肉堿，仍然難以獲得其二級質(zhì)譜信息，因而無法實(shí)現(xiàn)低含量?；鈮A的準(zhǔn)確定性分析。因此，迫切需要建立能全面表征血漿中酰基肉堿的定性和定量分析方法。近年來，由多反應(yīng)監(jiān)測模式演變而來的基于UPLC-HRMS的平行反應(yīng)監(jiān)測模式（Parallelreactionmonitoring，PRM）可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)代謝物二級質(zhì)譜信息的高分辨采集，為酰基肉堿同分異構(gòu)體的檢測提供了可能。相比于MRM，PRM具有分辨率高、靈敏度高和動態(tài)范圍寬等優(yōu)點(diǎn)，能夠很好地減小背景噪聲的干擾[17]。因此，為提高血漿?；鈮A檢測的覆蓋率和準(zhǔn)確性，本研究結(jié)合UPLC-HRMS不同掃描模式的優(yōu)勢，建立了一種FullMS/ddMS2和FullMS/PRM相結(jié)合的血漿?；鈮A分析方法，并將其應(yīng)用于心梗及心梗后心衰患者的靶向代謝組學(xué)分析研究。

1實(shí)驗(yàn)部分

1.1儀器與試劑

UltiMate3000超高效液相色譜儀和Q-ExactiveFocus軌道離子阱高分辨質(zhì)譜儀（美國ThermoScientific公司）；KM-1030C超聲波清洗機(jī)（廣州科盟清潔技術(shù)有限公司）；PTY-224/323電子分析天平（福建華志電子科技有限公司）；Milli-QIQ7015超純水機(jī)（德國Merck公司）；DHG-9070A鼓風(fēng)干燥箱（上海一恒科學(xué)儀器有限公司）。

甲醇、乙腈和甲酸（質(zhì)譜級，德國Merck公司）；9種酰基肉堿和3種內(nèi)標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)品（HPLC級，美國Sigma公司），詳細(xì)信息見電子版文后支持信息表S1。

1.2實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1血漿樣本收集

本研究收集了58例心梗和42例心梗后心衰患者的血漿樣本。心?；颊叩娜脒x標(biāo)準(zhǔn)為：出現(xiàn)無明顯誘因胸痛、心電圖提示ST段抬高或壓低、心肌酶和肌鈣蛋白等血清心肌損傷標(biāo)志物發(fā)生變化；心梗后心衰患者的入選標(biāo)準(zhǔn)為：出現(xiàn)心衰的癥狀和體征、冠狀動脈造影顯示冠狀動脈嚴(yán)重狹窄、心肌梗死既往史、心功能分級Ⅱ-Ⅳ級、NT-proBNPgt;125pg/mL[18-19]。本研究排除了既往存在風(fēng)濕性心臟病、重度肺動脈高壓及先天性心臟病、縮窄性心包炎、嚴(yán)重腎功能不全患者、合并惡性腫瘤患者以及存在嚴(yán)重的創(chuàng)傷性疾病和嚴(yán)重血液系統(tǒng)疾病的患者，并且排除了處于妊娠期及哺乳期的婦女。清晨從空腹8h的志愿者肘部靜脈采血，經(jīng)肝素鋰抗凝，4℃靜置3h后，在3000r/min條件下離心20min，取上清液置于–80℃凍存，患者的具體信息見表1。本研究通過了云南省第一人民醫(yī)院倫理審查委員會的批準(zhǔn)，并獲得了所有參與者知情同意。

1.2.2血漿樣本前處理

血漿樣本放置在4℃下完全解凍后，渦旋1min；準(zhǔn)確移取100μL血漿樣本，加入20μL0.2μg/mL的AC（C4-d3）、AC（C8-d3）和AC（C16-d3）3種混合同位素內(nèi)標(biāo)溶液、400μL質(zhì)譜級冷乙腈，渦旋1min，室溫下靜置10min；在4℃以13000r/min離心15min，收集上清液，在室溫下用氮?dú)獯蹈?；采?00μL25%乙腈溶液復(fù)溶，渦旋1min，在4℃以13000r/min離心10min，取上清液，過0.22μm有機(jī)膜后，轉(zhuǎn)移至帶內(nèi)襯管的進(jìn)樣瓶中，待分析。

在相同條件下制備質(zhì)量控制（Qualitycontrol，QC）樣本，用于評價方法的重復(fù)性和樣本的穩(wěn)定性。QC樣本的前處理與上述樣本相同，在進(jìn)樣分析時均勻穿插在實(shí)驗(yàn)樣本中，共計采集18個QC樣本數(shù)據(jù)。

1.2.3液相色譜條件

色譜柱為ThermoScientificHypersilACE3C18（150mm×3.0mm，3μm），柱溫為40℃。以乙腈為流動相A、0.1%甲酸-水為流動相B。采用梯度洗脫程序：0～0.5min，10%A；0.5～3.0min，10%～15%A；3～5min，15%～30%A；5～21min，30%～97%A；21～23min，97%A；23～23.5min，97%～10%A。運(yùn)行時間為23.5min，流速為0.35mL/min，進(jìn)樣體積5μL。每次進(jìn)樣前后，均使用90%甲醇溶液清洗進(jìn)樣針。

1.2.4質(zhì)譜條件

高分辨質(zhì)譜相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下：離子源采用電噴霧電離源，噴霧電壓：4000V（+），3500V（–）；霧化溫度：300℃；鞘氣壓力：4.5MPa（+），4.0MPa（–）；輔助氣壓力：1.5MPa（+），1.0MPa（–）；傳輸毛細(xì)管溫度：350℃（+），320℃（–）。

采用兩步掃描模式進(jìn)行分析。（1）全掃描/數(shù)據(jù)依賴型掃描模式（FullMS/ddMS2）。全掃描分辨率為70000，數(shù)據(jù)依賴二級掃描（ddMS2）分辨率為35000，高能碰撞誘導(dǎo)電壓為15、25和35eV。為了獲得更加豐富的MS/MS信息，酰基肉堿靶向分析采用全掃描結(jié)合分段掃描的方式采集數(shù)據(jù)：全掃描的質(zhì)荷比范圍為m/z200～500；分段掃描共設(shè)置3段，掃描的質(zhì)荷比范圍為m/z199～300、m/z299～400和m/z399～500。數(shù)據(jù)采集均在正離子模式下進(jìn)行。（2）全掃描結(jié)合平行反應(yīng)監(jiān)測模式（FullMS/PRM）。對于第一步ddMS2模式未測定出二級質(zhì)譜的?；鈮A，使用PRM模式采集二級質(zhì)譜進(jìn)行定性分析。所有?；鈮A均采用全掃描模式進(jìn)行定量分析。質(zhì)譜參數(shù)：全掃描分辨率為35000，PRM分辨率為17500，質(zhì)荷比掃描范圍為m/z100～500，碰撞能量為35eV。

1.2.5數(shù)據(jù)處理

傾向性評分匹配（Propensityscorematching） 為避免性別和年齡差異對兩組患者血漿代謝組的影響，采用R4.2.3匹配軟件包（Optimal方法）對58例心?；颊吆?2例心梗后心衰患者的年齡和性別進(jìn)行匹配，最終匹配到42例心梗患者和42例心梗后心衰患者。

代謝物定性分析 對于AC（C4）、AC（C5）、AC（C6）、AC（C8）、AC（C10）、AC（C12）、AC（C14）、AC（C16）和AC（C18）這9種有標(biāo)準(zhǔn)品的?；鈮A，通過與標(biāo)準(zhǔn)品的保留時間、一級質(zhì)譜和二級質(zhì)譜信息進(jìn)行比對，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定性分析；對其它無標(biāo)準(zhǔn)品的?；鈮A，根據(jù)其在反相色譜柱上的色譜流出規(guī)律和質(zhì)譜裂解規(guī)律，結(jié)合參考文獻(xiàn)、HMDB和Massbank等數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行比對，實(shí)現(xiàn)定性分析。血漿中的?；鈮A存在大量同分異構(gòu)體，本方法只能實(shí)現(xiàn)這些同分異構(gòu)體的分離，無法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定性分析。因此，本研究采取一種簡化的標(biāo)記策略，將檢測出的?；鈮A同分異構(gòu)體按照出峰順序編號，例如，將第一個出現(xiàn)的峰標(biāo)記為a，第二個標(biāo)記為b，依此類推。

代謝物定量分析 基于定性分析結(jié)果，采用Xcalibur3.0.63.3軟件提取代謝物的峰面積，結(jié)合外標(biāo)法或內(nèi)標(biāo)法對代謝物進(jìn)行定量分析。對9種有標(biāo)準(zhǔn)品的?；鈮A采用外標(biāo)法建立標(biāo)準(zhǔn)曲線（見電子版文后支持信息表S2），用于進(jìn)行定量分析；對其余無標(biāo)準(zhǔn)品的酰基肉堿，根據(jù)其碳鏈長度而采用不同的內(nèi)標(biāo)進(jìn)行定量分析。短鏈?；鈮A（C2～C5）使用內(nèi)標(biāo)AC（C4-d3）進(jìn)行定量分析，中鏈?；鈮A（C6～C12）使用內(nèi)標(biāo)AC（C8-d3）進(jìn)行定量分析，長鏈?；鈮A（gt;C12）使用內(nèi)標(biāo)AC（C16-d3）進(jìn)行定量分析，以提高定量分析的準(zhǔn)確性。

分類模型的建立與差異性特征代謝物篩選 （1）采用MetaboAnalyst6.0平臺對心梗與心梗后心衰兩類樣本進(jìn)行偏最小二乘-判別分析（Partialleastsquares-discriminantanalysis，PLS-DA），建立兩類疾病分類模型，篩選變量重要性投影值（Variableimportanceinprojection，VIP）gt;1的變量；（2）利用SPSS27.0軟件進(jìn)行t檢驗(yàn)分析，篩選兩類樣本之間含量有顯著性差異（plt;0.05）的?；鈮A代謝物，并根據(jù)p值計算錯誤發(fā)現(xiàn)率（Falsediscoveryrate，F(xiàn)DR），剔除假陽性結(jié)果；（3）結(jié)合VIPgt;1與FDRlt;0.05為標(biāo)準(zhǔn)，篩選兩類樣本的差異性特征代謝物。

火山圖分析 計算出兩類患者間各?；鈮A濃度的差異倍數(shù)（Foldchange，F(xiàn)C），結(jié)合上文計算出的FDR值，繪制火山圖，繪制時設(shè)置FCgt;1.5和FDRlt;0.05為閾值，系統(tǒng)自動篩選出符合設(shè)置要求的代謝物，最后以火山圖形式直觀展示兩組樣本之間代謝物的差異變化。

相關(guān)性分析 將樣本中?；鈮A的定量分析結(jié)果與臨床表型數(shù)據(jù)（包括NT-proBNP、Tn、TR、LA、E/A、E/e′、PASP、LVEDD、RV、IVS、e′和EF）繪制熱圖，進(jìn)行相關(guān)性分析。利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)量化二者之間的線性關(guān)系強(qiáng)度。重點(diǎn)關(guān)注了皮爾遜相關(guān)系數(shù)絕對值|r|≥0.5且plt;0.05的代謝物。熱圖中單元格顏色越鮮明說明變量相關(guān)性越高。

受試者工作特征（Receiveroperatingcharacteristic，ROC）曲線 采用Logistic回歸分析及ROC分析進(jìn)一步評估所篩選出的酰基肉堿指標(biāo)對兩類患者的診斷能力。首先，分別對單個指標(biāo)進(jìn)行ROC分析，評估單個指標(biāo)的診斷能力；然后，聯(lián)合不同指標(biāo)進(jìn)行多變量ROC分析，評估多指標(biāo)對疾病的診斷能力。plt;0.05表明具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2結(jié)果與討論

2.1?；鈮A的色譜流出規(guī)律及質(zhì)譜裂解規(guī)律

?；鈮A由相同的肉堿頭基部分和酰基鏈組成，由于?；兼滈L度不同（C2～C26）、碳鏈骨架異構(gòu)以及碳鏈的不同位置存在多種官能團(tuán)修飾，因此，?；鈮A的結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣、種類繁多。本研究采用反相色譜洗脫?；鈮A代謝物，結(jié)果表明，對于不同碳數(shù)的?；鈮A，碳數(shù)小的先出峰，碳數(shù)大的后出峰；相同碳數(shù)的?；鈮A，不飽和的先出峰，飽和的后出峰，不飽和度越大出峰時間越早；相同碳數(shù)的?；鈮A，含有羥基官能團(tuán)的先出峰，含有羥基且不飽和的?；鈮A，不飽和度越大，出峰時間越早。質(zhì)譜分析結(jié)果表明，由于酰基肉堿由相同的肉堿頭基和不同的?；溄M成，?；鈮A會產(chǎn)生C4H5O2+（m/z85.0284）、TMAI（三甲胺離子，m/z60.0808）和C7H14NO2+（肉堿-H2O+H+，m/z144.1014）3個主要特征質(zhì)譜碎片，其中，C4H5O2+（m/z85.0284）為酰基肉堿最顯著的特征峰，其豐度隨著碰撞能量的增加而增大。對于含有一個不飽和鍵且含一個羥基的?；鈮A，存在M-carnitine-H2O=M-179.1152的特征片段，若羥基位于3號位，則還存在m/z145.0495的特征片段[20]。

2.2血漿中?；鈮A的定性分析

根據(jù)?；鈮A的特征質(zhì)譜裂解規(guī)律，利用FullMS/ddMS2模式對血漿樣本進(jìn)行分析，將含有特征碎片離子m/z60.0808、85.0284和144.1014的代謝物確定為酰基肉堿前體離子，最終通過分段掃描篩選出108個酰基肉堿前體離子（圖1）。然而，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所篩選的大部分?；鈮A前體離子經(jīng)提取后僅存在一個或多個一級質(zhì)譜峰，并沒有二級質(zhì)譜，無法對其準(zhǔn)確地進(jìn)行定性分析。因此，本研究進(jìn)一步探索能獲得更多二級質(zhì)譜的實(shí)驗(yàn)方法。DDA掃描是獲得二級質(zhì)譜數(shù)據(jù)的常用方法，但只采集強(qiáng)度超過預(yù)定閾值的前體離子的MS/MS數(shù)據(jù)，對于低含量的代謝物，這種模式難以獲得足夠的MS/MS信息[21-22]。PRM是一種新型靶向檢測方法，近年來被廣泛應(yīng)用于肽和小分子化合物的靶向定性和定量分析[23-25]。PRM模式能夠靶向采集所有目標(biāo)前體離子的MS/MS數(shù)據(jù)，化合物的前體離子在Q1中被選擇，然后在Q2中碰撞碎裂，生成的產(chǎn)物（MS/MS）均可通過全掃描軌道離子阱質(zhì)譜儀實(shí)現(xiàn)高分辨檢測[26]。PRM模式可以提供高分辨率的MS/MS譜，但受掃描速度的限制，很難在一次數(shù)據(jù)采集過程中同時獲得所有潛在?；鈮A的MS/MS譜，并且峰形較差。因此，本研究將第一步所篩選出的108種前體離子通過3次PRM掃描進(jìn)行分析，再通過Xcalibur軟件提取FullMS/PRM采集的數(shù)據(jù)。分別提取不同?；鈮A前體離子的提取離子流圖和該前體離子下二級質(zhì)譜的提取離子流圖（m/z60.0808、85.0284和144.1014），若前體離子及其二級質(zhì)譜離子在相同時間出峰，并具有一一對應(yīng)關(guān)系，則將其確定為?；鈮A。最終，在血漿樣本中定性分析出165種?；鈮A。

2.3血漿中?；鈮A的質(zhì)譜定量檢測參數(shù)的優(yōu)化

質(zhì)譜參數(shù)會對離子的響應(yīng)強(qiáng)度及峰形等產(chǎn)生影響，而質(zhì)譜分辨率會影響分析方法的靈敏度和重復(fù)性[27]。質(zhì)譜掃描的分辨率越高，所需的掃描時間越長，到達(dá)檢測器的目標(biāo)離子采集次數(shù)就會變少，使得離子強(qiáng)度降低，定量峰形變差，重復(fù)性變差。因此，質(zhì)譜分辨率應(yīng)根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行選擇。此外，碰撞能量對于質(zhì)譜分析結(jié)果也有很大影響。較高的碰撞能量可以產(chǎn)生更多碰撞解離反應(yīng)，使離子斷裂更徹底，產(chǎn)生更多碎片離子，但可能會降低母離子豐度；較低的碰撞能量可能導(dǎo)致碰撞解離反應(yīng)不完全，離子斷裂不完全[28-29]。本研究對FullMS/PRM模式下?；鈮A質(zhì)譜檢測的分辨率和碰撞能量等進(jìn)行了優(yōu)化。采用QC樣本進(jìn)行優(yōu)化的結(jié)果顯示，絕大部分酰基肉堿在一級質(zhì)譜分辨率為35000、二級質(zhì)譜分辨率為17500時，質(zhì)譜響應(yīng)更強(qiáng)（圖2A）；在碰撞能量為35eV時，離子的質(zhì)譜響應(yīng)更強(qiáng)（圖2B）。因此，將?；鈮A定量分析方法中的一級和二級質(zhì)譜分辨率分別設(shè)置為35000和17500，碰撞能量設(shè)置為35eV。本研究采用此質(zhì)譜條件結(jié)合外標(biāo)法與內(nèi)標(biāo)法定量分析了血漿中的111種酰基肉堿。為了考察方法的穩(wěn)定性，進(jìn)行了重復(fù)性實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)QC樣本中?；鈮A定量結(jié)果的RSD均小于20%（n=5），說明本定量方法重復(fù)性好，穩(wěn)定性和可靠性高。

2.4心肌梗死及心肌梗死后心力衰竭患者血漿酰基肉堿差異分析

2.4.1分類模型建立及差異性特征代謝物篩選

采用SPSS27.0軟件對這兩類患者的111種?；鈮A的含量進(jìn)行t檢驗(yàn)分析，發(fā)現(xiàn)有98種?；鈮A含量具有顯著性差異（FDRlt;0.05）（電子版文后支持信息表S3）。心梗與心梗后心衰患者的PLS-DA判別模型（Accuracy=0.976，R2=0.953，Q2=0.858）分析結(jié)果表明，兩類患者可完全分開（圖3A），10-折交互檢驗(yàn)和置換檢驗(yàn)也驗(yàn)證了此模型的可靠性和預(yù)測能力。結(jié)合VIP（gt;1）（圖3B）和t檢驗(yàn)（FDRlt;0.05）篩選出24種能夠區(qū)分心梗與心梗后心衰患者的?；鈮A類代謝物。同時，結(jié)合兩類樣本代謝物濃度的FC（gt;1.5）和FDR（lt;0.05）繪制火山圖（圖3C），結(jié)果表明，相較于心梗患者，心梗后心衰患者有46種酰基肉堿含量顯著上升，包括23種上述篩選出的差異代謝物（表2）。

2.4.2酰基肉堿與臨床表型指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系分析

為揭示?；鈮A血漿水平與臨床表型之間的關(guān)系，對單個?；鈮A、短鏈、中鏈、長鏈以及總酰基肉堿與臨床表型指標(biāo)（包括NT-proBNP、Tn、TR、LA、E/A、E/e′、PASP、LVEDD、RV、IVS、e′和EF）之間的相關(guān)性進(jìn)行分析。結(jié)果表明，心梗后心衰患者血漿中的AC（C11∶1）、AC（C14-OH）、AC（C16∶4b）、長鏈?；鈮A、總?；鈮A與臨床表型指標(biāo)NT-proBNP呈顯著正相關(guān)。NT-proBNP是臨床上用于診斷心力衰竭及其嚴(yán)重程度和預(yù)后評估的首選生物標(biāo)志物[30]。AC（C12∶1a）與PASP呈顯著正相關(guān)（r≥0.5，plt;0.05）（圖4A）。此外，相關(guān)性分析得到的AC（C14-OH）和AC（C12∶1a）也是之前所篩選出的差異代謝物（表2）。為進(jìn)一步評估所篩選指標(biāo)在心梗后心衰診斷中的潛在價值，對AC（C14-OH）、AC（C12∶1a）、長鏈?；鈮A、總?；鈮A、NT-proBNP和PASP進(jìn)行ROC分析。結(jié)果表明，AC（C14-OH）、AC（C12∶1a）、長鏈酰基肉堿和總?；鈮A對心衰患者均具有診斷意義（plt;0.05），AUC值分別為0.7993、0.9019、0.8248和0.8231（圖4B）；NT-proBNP、PASP對心衰具有診斷意義（plt;0.05），AUC值分別為0.8254和0.6644（圖4C）。通常，AUCgt;0.7才能表示模型具有一定的診斷準(zhǔn)確性[31]。因此，將AUCgt;0.7的5個指標(biāo)結(jié)合起來進(jìn)行聯(lián)合診斷，結(jié)果表明，心梗后心衰的診斷靈敏度和特異度均得到提升，AUC值提升至0.9456（圖4D）。綜上，?；鈮A結(jié)合臨床表型指標(biāo)具有優(yōu)秀的診斷能力，對于提高心梗后心衰診斷的準(zhǔn)確性具有重要意義。

3結(jié)論

?；鈮A是人體能量代謝的關(guān)鍵產(chǎn)物，但目前對于心梗及心梗后心衰這兩類疾病的?；鈮A代謝紊亂特征研究仍較少。本研究基于UPLC-HRMS技術(shù)，建立了FullMS/ddMS2和FullMS/PRM相結(jié)合的血漿?；鈮A定性和定量分析方法，并將其用于心梗和心梗后心衰患者的酰基肉堿靶向分析，在兩類樣本中定性分析出165種?；鈮A，定量分析了111種?；鈮A。此外，在定量分析?；鈮A的基礎(chǔ)上，結(jié)合t檢驗(yàn)、PLS-DA和VIP等方法，篩選出24種可區(qū)分心梗與心梗后心衰患者的差異性特征代謝物。結(jié)合火山圖發(fā)現(xiàn)，心梗后心衰患者血漿?；鈮A水平發(fā)生顯著變化，46種酰基肉堿含量顯著上升。?；鈮A含量變化與臨床表型指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系分析表明，?；鈮A與心衰的臨床生物學(xué)標(biāo)志物NT-proBNP之間呈顯著正相關(guān)，AC（C14-OH）、AC（C12∶1a）、長鏈酰基肉堿、總?；鈮A和NT-proBNP的聯(lián)合檢測可顯著提高心梗后心衰診斷的靈敏度和特異度，有望成為心梗后心衰診斷的有效指標(biāo)。本研究為心肌梗死后心力衰竭患者的精準(zhǔn)診斷及疾病發(fā)展進(jìn)程中的治療和營養(yǎng)干預(yù)提供了重要的代謝靶標(biāo)。