不安定狭心症患者におけるNMRに基づく血漿代謝プロファイリング

NMR-based plasma metabolic profiling in patients with unstable angina.

• Mohammad PouralijanAmiri
• Maryam Khoshkam
• Reza Madadi
• Koorosh Kamali
• Ghassem Faghanzadeh Ganji
• Reza Salek
• Ali Ramazani

抄録

目的:

不安定狭心症（UA）は、70歳以前の人口の3分の1以上が罹患する急性冠症候群（ACS）の一形態である。診断検査の限界があるため、UA の適切な同定は困難である。本研究では、UA 患者の代謝物プロファイリングを対照群と比較して調査し、バイオマーカーの候補を決定しました。

Objectives: Unstable angina (UA) is a form of the acute coronary syndrome (ACS) that affects more than a third of the population before age 70. Due to the limitations of diagnostic tests, appropriate identification of UA is difficult. In this study, we proceeded to investigate metabolite profiling in UA patients compared with controls to determine potential candidate biomarkers.

材料と方法:

UAからの血漿94検体とコントロールからの血漿32検体を1H NMR分光法に基づいて分析した。生データを処理、解析し、部分最小二乗判別分析（PLS-DA）を行ったところ、コントロールとUA患者の分離が良好な教師付き分類法が観察された。最も重要な変数（VIP）≧1を選択し、MetaboAnalyst経路エンリッチメントにかけ、最も重要な変数を同定した。

Materials and Methods: Ninety-four plasma samples from UA and 32 samples from controls were analyzed based on 1H NMR spectroscopy. The raw data were processed, analyzed, and subjected to partial least squares-discrimination analysis (PLS-DA), a supervised classification method with a good separation of control and UA patients was observed. The most important variables (VIP) ≥1 were selected and submitted to MetaboAnalyst pathway enrichment to identify the most important ones.

結果:

私たちは、対照群と比較して UA 患者の 17 の代謝物を同定しました。これらの代謝物は、ステロイドホルモン生合成、アミノアシルtRNA生合成、リジン分解など、様々な生化学的経路に関与しています。代謝物としては、デオキシコルチコステロン、17-ヒドロキシプロゲステロン、アンドロステンジオン、アンドロスタネジオン、エチオコラノロン、エストラジオール、2-ヒドロキシエストラジオール、2-ヒドロキシエストロン、2-メトキシエストラジオール、2-メトキシエストロンなどが挙げられた。UAの診断における検査の適用性を判断するために，さらに受信機演算子特性（ROC）曲線を用いて診断モデルを作成した．その結果，UA診断における曲線下面積（AUC），感度，特異度，精度はそれぞれ0.87，90％，65％，91％であった。

Results: We identified 17 disturbed metabolites in UA patients in comparison with the controls. These metabolites are involved in various biochemical pathways such as steroid hormone biosynthesis, aminoacyl-tRNA biosynthesis, and lysine degradation. Some of the metabolites were deoxycorticosterone, 17-hydroxyprogesterone, androstenedione, androstanedione, etiocholanolone, estradiol, 2-hydroxyestradiol, 2-hydroxyestrone, 2-methoxyestradiol, and 2-methoxyestrone. In order to determine test applicability in diagnosing UA, a diagnostic model was further created using the receiver operator characteristic (ROC) curve. The areas under the curve (AUC), sensitivity, specificity, and precision were 0.87, 90%, 65%, and 91%, respectively, for diagnosing of UA.

結論:

これらの代謝物は、UA 患者の診断に役立つだけでなく、UA の生物学的プロセスをさらに解読するためのより多くの情報を提供する可能性がある。

Conclusion: These metabolites could not only be useful for the diagnosis of UA patients but also provide more information for further deciphering of the biological processes of UA.