METABOLOMICS 2

メタボローム解析技術の特徴

ノンターゲット,多成分一斉分析⇒
  • 分析条件の設定が容易でない
  • 独特のデータ解析が必要
  • 成分の同定が大変(擬陽性,偽陰性)
多成分が混在するいわゆる汚いサンプルの分析⇒
  • 共溶出,イオンサプレッションの問題が発生
  • 分析装置への汚染
  • 再現性の確保が大変
データ解析が非常に複雑⇒
  • 装置から得られるRawデータから多変量解析用のマトリックスデータへの変換が必要
  • 解析者の個人差が発生→再現性の確保が困難
複数のプラットフォームが必要⇒
  • 解析対象に併せてサンプル調製法,分析方法を選択する必要がある→データ解析方法も分析手法に併せて適した手法を選択
  • 同質のデータ取得が困難→複数プラットフォームデータの統合解析が困難

現状の分析方法の特徴

  • GC/MS:堅牢,高再現性.ライブラリによる成分同定可能.糖リン酸類,核酸類が分析不可.
  • LC/MS:CE/MSより高感度.アニオンとカチオンで異なる分析系の構築が必要.
  • CE/MS:中性化合物不向き.アニオンとカチオンで異なる分析系の構築が必要(アニオン分析が難しい).
  • SFC/MS:脂溶性代謝物の分析に好適.ハイスループット.最新の研究により親水性化合物を含む幅広い化合物の一斉分析が可能.SFEと組み合わせることにより抽出,分析が連続して可能.

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定量メタボロミクスの重要性
  • 現在一般的に行われているメタボロミクスは相対比較をベースとした解析
  • 質量分析におけるピーク強度値(面積値)を用いているため,代謝物量の多い少ないを議論することができない
  • バッチのことなるサンプルデータを統合瀬して解析することができない⇒マルチオミクス解析においては致命的
  • 動態解析やマルチオミクス解析においては,縦軸に絶対量を記載できる定量メタボロミクスの手法解析が必須

動態メタボロミクスの重要性

  • 現在一般的に行われているメタボロミクスはスナップショット解析
  • 結果として得られる代謝物ピークの強度(面積)の大きい小さいは,動態を見ないと議論できない
  • 動的な代謝変動を観測できる動態メタボロミクスの手法の開発が必須

脂質分析にSFCを用いるメリット

  • 超臨界二酸化炭素,メタノールのみでLCの順相,逆相のような分離モードを使用でき,様々な極性を有する脂質を一斉に分析可能
    T. Bamba et al., Journal of Bioscience and Bioengineering, 10, 460-469 (2008)
    J. W. Lee et al., Journal of Separation Science, 34, 3553-3560 (2011)
    J. W. Lee et al., Journal of Chromatography A, 1279, 98-107 (2013)
  • 同一移動相条件下で順相,逆相カラムを接続でき,2次元LCよりも短時間で極性基,脂肪酸側鎖両方に基づいた分離を行うことが可能
  • 単一カラムでも2次元LCに似た分離を実現可能
    T. Yamada et al., Journal of Chromatography A, in press
  • メタノールのみで高脂溶性代謝物を溶出でき,MSとの接続で高感度分析が可能
    A. Matsubara et al., Journal of Separation Science, 32(9), 1459-1464 (2009)
    Y. Wada et al, Journal of Separation Science, 34, 3546-3552 (2011)
    A. Matsubara et al., Journal of Bioscience and Bioengineering, 113(6), 782-787 (2012)
  • LCでは分離することが困難な構造類縁体,異性体の分離を短時間で実現できる
    T. Uchikata et al., Journal of Chromatography A, 1250, 205-211 (2012)
  • SFEとのオンライン化により,スループットの向上とともに抗酸化脂質の精密プロファイリングが可能
    A. Matsubara et al., Journal of Chromatography A, 1250, 76-79 (2012)
    T. Uchikata et al., Journal of Chromatography A, 1250, 69-75 (2012)

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Problems of current metabolomics technologies

  • Need to use multiple techniques
  • Carry over, ionization suppression, and false positives and negatives occur frequently
  • Comparative or integrative quantitative analysis in different batch samples is difficult
  • They can not provide insight into dynamic states

Further development of metabolomics technologies to produce precise quantitative and dynamic data on metabolites, is vital for a transomics/multi-omics approach

Developments needed for future metabolomics

Past and current: non-target analysis =>
Current and future: wide-target analysis
Quantitative and more accurate methods for selected metabolites

  • Developments in sample preparation⇒Increase reproducibility by removing impurities⇒Automate the treatment of multiple samples
  • Developments in integration of multi-analytical systems⇒ Make integration of multi-omics data easier
  • Developments in quantitative data acquisition technologies⇒Enable integrative/comparative analyses of different batch samples
  • Developments in methods for dynamic metabolomics⇒ Enable analysis of dynamic metabolism

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