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胆汁酸およびリゾリン脂質のアンターゲットプロファイリングは、肥満の非糖尿病性臨床コホートにおける血糖アウトカムに関連する脂質シグネチャを特定します
Untargeted Profiling of Bile Acids and Lysophospholipids Identifies the Lipid Signature Associated with Glycemic Outcome in an Obese Non-Diabetic Clinical Cohort.
PMID: 32679761 DOI: 10.3390/biom10071049.
抄録
代謝性疾患、特に糖尿病研究、非アルコール性脂肪性肝疾患（NAFLD）、非アルコール性脂肪性肝炎（NASH）における脂質代謝を評価するためのハイスループットアッセイの開発は、疾患の早期診断や予後、および/または特定の治療への反応のために、ヒト血漿中の潜在的なバイオマーカーを特定し、特徴づけるための信頼性の高いツールを提供しています。体重減少や体重管理プログラムの結果を予測することは、そのようなプログラムを成功させる上で、困難ではありますが重要な要素です。大規模なヒト臨床コホートにおいて、リゾリン脂質や胆汁酸などの代謝障害のバイオマーカーの特徴を明らかにすることは、予測を成功させるための有用なツールとなる可能性がある。本研究では、これらの脂質種のターゲットおよび非ターゲット検出を組み合わせたLC-MS法を検証した。バイオマーカー発見のためのその可能性は、低カロリーの食事介入を受けた、特徴のある過体重/肥満のコホートで実証された。体重減少と血糖コントロールの改善の両方を目的とした低カロリー食介入への反応の成功を予測する関連マーカーが同定された。コントロールされた体重減少介入への反応は、3つのリゾリン脂質（PC(22:4/0:0)、PE(17:1/0:0)、PC(22:5/0:0)）のベースライン濃度を用いて最もよく予測できた。一方、インスリン抵抗性は、臨床パラメータと循環リゾリン脂質と胆汁酸のレベルを使用して最高の予測することができます。我々のアプローチは、研究目的のためだけでなく、新しい臨床介入の設計や特定の治療への反応を評価するだけでなく、臨床実践のための堅牢なツールを提供します。このことを考えると、個別化医療への一歩を踏み出すことができます。
The development of high throughput assays for assessing lipid metabolism in metabolic disorders, especially in diabetes research, nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD), and nonalcoholic steatohepatitis (NASH), provides a reliable tool for identifying and characterizing potential biomarkers in human plasma for early diagnosis or prognosis of the disease and/or responses to a specific treatment. Predicting the outcome of weight loss or weight management programs is a challenging yet important aspect of such a program's success. The characterization of potential biomarkers of metabolic disorders, such as lysophospholipids and bile acids, in large human clinical cohorts could provide a useful tool for successful predictions. In this study, we validated an LC-MS method combining the targeted and untargeted detection of these lipid species. Its potential for biomarker discovery was demonstrated in a well-characterized overweight/obese cohort subjected to a low-caloric diet intervention, followed by a weight maintenance phase. Relevant markers predicting successful responses to the low-caloric diet intervention for both weight loss and glycemic control improvements were identified. The response to a controlled weight loss intervention could be best predicted using the baseline concentration of three lysophospholipids (PC(22:4/0:0), PE(17:1/0:0), and PC(22:5/0:0)). Insulin resistance on the other hand could be best predicted using clinical parameters and levels of circulating lysophospholipids and bile acids. Our approach provides a robust tool not only for research purposes, but also for clinical practice, as well as designing new clinical interventions or assessing responses to specific treatment. Considering this, it presents a step toward personalized medicine.