近日，中科院大连化学物理研究所研究员许国旺团队对率先提出并发展的拟靶向代谢组学检测方法进行了系统总结和提升，并形成范本，相关成果发表于《自然—实验手册》。

　　代谢组学对内源性代谢物进行前景的定性和定量分析，找出差异代谢物，用于药物靶点发现、疾病机理研究等。其分析策略主要有非靶向和靶向两种，前者信息丰富，但存在数据复杂、重复性差、线性范围窄等缺点；后者数据质量好，但通常只能检测已知代谢物，覆盖度低。

　　针对上述问题，研究团队于2012年首次提出拟靶向代谢组学的概念，将非靶向和靶向代谢组学检测方法“强强结合”，使得已知和未知的代谢物均可被测量，兼具非靶向和靶向代谢组学方法的优点。

　　研究人员不断对该方法进行完善和提升，开发了大量相关软件，建立了针对大规模临床样本分析的数据校正方法，获得了很好的重复性。在此基础上，在不同色谱—质谱检测体系中分别建立了对血浆、尿液、植物样品等的拟靶向代谢组学和脂质组学方法。

　　近期团队对该方法又有创新，应用二维液相色谱—质谱技术在正离子模式和负离子模式下分别检测到1294和687个离子对，分别对应1609和847个潜在代谢物或脂质。而基于化学标准品的传统靶向方法，通常只能检测几十到几百个代谢物或脂质。新方法可用于分离分析氨基酸、胆汁酸、肉碱等，已在恶性肿瘤（肝癌、肺癌）和糖尿病等代谢性疾病的研究中发挥积极作用。

　　团队还进一步优化了拟靶向代谢组学检测方法建立流程，升级了开放式软件和工具，形成了方法范本，为领域内同行更好地利用该方法提供理论和操作指南。

　　相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41596-020-0341-5

　　（原载于《中国科学报》2020-07-07 第04版）