
メタボロームとは、生物学的サンプル中に存在するすべての低分子化学物質の総称です。 [ 1 ] 生物学的サンプルは、細胞、細胞小器官、臓器、組織、組織抽出物、生体液、または生物全体である可能性があります。特定のメタボロームに含まれる低分子化学物質には、生物によって自然に生成される内因性代謝物(アミノ酸、有機酸、核酸、脂肪酸、アミン、糖類、ビタミン、補因子、色素、抗生物質など)と、生物によって自然に生成されない外因性化学物質(医薬品、環境汚染物質、食品添加物、毒素、その他の異種物質など)の両方が含まれる可能性があります。[ 2 ] [ 3 ]
つまり、内因性メタボロームと外因性メタボロームの両方が存在する。内因性メタボロームはさらに、「一次」メタボロームと「二次」メタボロームに細分化できる(特に植物や微生物のメタボロームについて言及する場合)。一次代謝物は、正常な成長、発達、生殖に直接関与する。二次代謝物はこれらのプロセスに直接関与しないが、通常は重要な生態学的機能を持つ。二次代謝物には、色素、抗生物質、または部分的に代謝された異物由来の老廃物などが含まれる。メタボロームの研究はメタボロミクスと呼ばれる。
メタボロームという言葉は、「代謝物」と「染色体」という言葉を組み合わせたものと思われる。これは、代謝物が遺伝子によって間接的にコード化されているか、遺伝子や遺伝子産物に作用することを暗示するために作られた。メタボロームという用語は1998年に初めて使用され[ 1 ] [ 4 ]、おそらく、遺伝子の完全なセット(ゲノム)、タンパク質の完全なセット(プロテオーム)、転写産物の完全なセット(トランスクリプトーム)を指す既存の生物学的用語に合わせるために作られた。メタボロミクスに関する最初の本は2003年に出版された[ 5 ] 。 メタボロミクスに特化した最初のジャーナル(単に「Metabolomics」というタイトル)は2005年に創刊され、現在はロイ・グッドエイカー教授が編集している。メタボローム分析に関する初期の重要な論文のいくつかは、以下の参考文献に記載されている。[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]
メタボロームは、生物のゲノムと環境との相互作用を反映しています。そのため、生物のメタボロームは、その表現型(つまり、遺伝子型と環境の産物)の優れたプローブとして機能します。代謝物は、 NMR分光法や質量分析法など、さまざまな技術を使用して測定(同定、定量、または分類)できます。[ 10 ]ほとんど の質量分析法(MS)は、化合物の分離を容易にするために、さまざまな形態の液体クロマトグラフィー(LC)、ガスクロマトグラフィー(GC)、またはキャピラリー電気泳動(CE)と組み合わせる必要があります。各方法は通常、使用する機器またはプロトコルに応じて、一度に50~5,000種類の異なる代謝物または代謝物の「特徴」を同定または特徴付けることができます。現在、単一の分析方法で全範囲の代謝物を分析することは不可能です。
核磁気共鳴(NMR)分光法は、特定の原子核を含む分子を強い磁場に置いたときに、その原子核が放射する高周波放射線の吸収を測定する分析化学技術です。特定の原子または原子核が吸収する周波数(すなわち化学シフト)は、特定の分子におけるその原子の化学環境(結合、化学構造、近傍原子、溶媒)に大きく依存します。NMR吸収パターンは、異なる周波数または異なる化学シフトに「共鳴」ピークを生じさせます。このピークの集合をNMRスペクトルと呼びます。各化合物は異なる化学構造を持つため、各化合物は固有の(またはほぼ固有の)NMRスペクトルを持ちます。その結果、NMRは代謝物などの小分子の特性評価、同定、定量に特に有用です。NMRが「古典的な」代謝研究に広く用いられていること、そして複雑な代謝物混合物を扱う優れた能力を持つことが、NMRが日常的なメタボローム測定に広く採用された最初の技術の一つとなった理由であると考えられます。分析手法として、NMRは非破壊的、非バイアス、定量が容易で、分離がほとんどまたは全く不要であり、新規化合物の同定が可能で、化学誘導体化も不要です。NMRは、糖類、アミン類、揮発性液体などのLC-MS分析では扱いにくい化合物や、500 Daを超える高分子や比較的反応性の低い化合物などのGC-MS分析では扱いにくい化合物の検出に特に適しています。NMRは感度の高い手法ではなく、検出限界は約5 μMです。通常、NMRを用いたメタボロミクス研究では50~150種類の化合物を同定できます。
質量分析法は、分子の質量電荷比を測定する分析手法です。分子または分子断片は、通常、帯電した電場に噴霧する(エレクトロスプレーイオン化)、高温のフィラメントから電子を照射する(電子イオン化)、または特殊なコーティングを施したプレート上に置いた状態でレーザーを照射する(マトリックス支援レーザー脱離イオン化)ことによって帯電またはイオン化されます。帯電した分子は、電極または磁石を用いて空間内を移動させ、その速度、曲率、またはその他の物理的特性を測定して質量電荷比を決定します。これらのデータから、元の分子の質量を決定できます。ガス分子または電子との制御された衝突による分子のさらなる断片化は、分子の構造を決定するのに役立ちます。非常に正確な質量測定は、化合物の元素式または元素組成を決定するためにも使用できます。ほとんどの質量分析法では、液体クロマトグラフィーまたはガスクロマトグラフィーを用いた何らかの分離が必要です。この分離ステップは、得られる質量スペクトルを単純化し、より正確な化合物の同定を可能にするために必要です。質量分析法の中には、クロマトグラフィー分離に適するように分子を誘導体化または化学的に修飾する必要があるものもあります(これは特にGC-MSに当てはまります)。分析技術として、MSは非常に感度の高い方法で、非常に少量のサンプル(1 ng未満の物質または10 μL未満の生体液)で済み、1つのサンプルから数千の代謝物のシグナルを生成できます。MS装置は、非常にハイスループットなメタボローム分析(1日に数百から数千のサンプル)用に構成することもできます。代謝物の定量と新規化合物構造の特性評価は、NMRよりもMSの方が困難です。LC-MSは疎水性分子(脂質、脂肪酸)やペプチドの検出に特に適していますが、GC-MSは低分子(<500 Da)や高揮発性化合物(エステル、アミン、ケトン、アルカン、チオール)の検出に最適です。
ゲノムやプロテオームとは異なり、メタボロームは非常に動的な存在であり、わずか数秒から数分という短い時間間隔で劇的に変化する可能性がある。そのため、NMRやMSを用いたメタボロミクスの改良版を用いて、複数の時間間隔、あるいは短い時間間隔で代謝物を測定することへの関心が高まっている。
生物のメタボロームは主にゲノムによって決定されるため、種によってメタボロームは異なります。実際、トマトのメタボロームがリンゴのメタボロームと異なることが、この2つの果物の味が大きく異なる理由です。さらに、組織、臓器、そしてそれらの臓器や組織に関連する体液も、それぞれ大きく異なるメタボロームを持つことがあります。このように、生物種や組織・体液によってメタボロームが異なるという事実から、生物種特異的および体液特異的なメタボロームデータベースが数多く開発されてきました。よく知られているメタボロームデータベースには、ヒトメタボロームデータベース(HMDB)[ 11 ] 、酵母メタボロームデータベース(YMDB)[ 12 ] 、大腸菌メタボロームデータベース(ECMDB)[ 13 ] 、シロイヌナズナメタボロームデータベース(AraCyc)[ 14 ]、尿メタボロームデータベース[15]、脳脊髄液(CSF)メタボロームデータベース[16]、血清メタボロームデータベース[17]などがあります。後者の3つのデータベースは、ヒトの生体液に特化しています。KEGG [ 18 ]、MetaboLights [ 19 ] 、 Golmメタボロームデータベース[ 20 ]、MetaCyc [ 21 ]、LipidMaps [ 22 ] 、 Metlinなど、非常に 人気のある一般的な代謝物データベースも多数存在します。[ 23 ] メタボロームデータベースは、代謝物データベースとは区別される。代謝物データベースには、複数の生物からの軽く注釈が付けられた、または概要的な代謝物データが含まれているのに対し、メタボロームデータベースには、特定の生物の化学、経路、スペクトル、および代謝物濃度に関する詳細かつ参照の多いデータが含まれている。
ヒト代謝物データベース(HMDB)は、ヒトの体内で既に同定されている、または存在する可能性が高い4万種類以上の代謝物に関する詳細なデータを含む、無料で利用できるオープンアクセスデータベースです。HMDBには、次の3種類の情報が含まれています。
化学データには、詳細な説明、広範な化学分類、合成情報、および観測/計算された化学的特性を備えた40,000を超える代謝物構造が含まれています。また、1,100を超える異なる代謝物から得られた、実験的に測定された約10,000のNMR、GC-MS、およびLC/MSスペクトルも含まれています。臨床情報には、10,000を超える代謝物生体液濃度に関するデータ、600を超える異なるヒト疾患における代謝物濃度情報、および200を超える異なる先天性代謝異常の経路データが含まれています。生化学情報には、約6,000のタンパク質(およびDNA)配列と、これらの代謝物エントリにリンクされた5,000を超える生化学反応が含まれています。HMDBは、テキスト検索、化学構造検索、配列類似性検索、スペクトル類似性検索など、幅広いオンラインクエリをサポートしています。このため、臨床メタボロミクス研究において代謝物を同定または理解しようとしているメタボロミクス研究者にとって特に有用です。 HMDBの最初のバージョンは2007年1月1日にリリースされ、アルバータ大学とカルガリー大学の科学者によって編集されました。当時、彼らは2,500の代謝物、1,200の医薬品、3,500の食品成分に関するデータを報告しました。それ以来、これらの科学者はコレクションを大幅に拡張しました。HMDBのバージョン3.5には、16,000を超える内因性代謝物、1,500を超える医薬品、22,000を超える食品成分または食品代謝物が含まれています。[ 24 ]
アルバータ大学の科学者たちは、血清メタボローム[ 17 ] 、尿メタボローム[ 15 ] 、脳脊髄液(CSF)メタボローム[ 16 ]、唾液メタボロームなど、特定の生体液メタボロームを体系的に特徴付けてきました。これらの取り組みには、実験的なメタボロミクス分析(NMR、GC-MS、ICP-MS、LC-MS、HPLCアッセイを含む)と広範な文献調査の両方が含まれています。彼らのデータによると、ヒト血清メタボロームには少なくとも4,200種類の化合物(多くの脂質を含む)が含まれ、ヒト尿メタボロームには少なくとも3,000種類の化合物(数百種類の揮発性物質と腸内微生物代謝物を含む)が含まれ、ヒトCSFメタボロームには約500種類の化合物が含まれ、ヒト唾液メタボロームには多くの細菌産物を含む約400種類の代謝物が含まれています。
酵母メタボロームデータベースは、サッカロミセス・セレビシエ(パン酵母)に含まれる、またはサッカロミセス・セレビシエによって生成される2,000種類以上の低分子代謝物を収録した、無料でアクセスできるオンラインデータベースです。YMDBには、以下の2種類の情報が含まれています。
YMDBの化学情報には、詳細な代謝物の説明、広範な化学分類、合成情報、および観測/計算された化学的性質を含む2,027の代謝物構造が含まれています。また、500種類以上の代謝物から得られた約4,000のNMR、GC-MS、およびLC/MSスペクトルも含まれています。YMDBの生化学情報には、1,100を超えるタンパク質(およびDNA)配列と900を超える生化学反応が含まれています。YMDBは、テキスト検索、化学構造検索、配列類似性検索、スペクトル類似性検索など、幅広いクエリをサポートしています。そのため、モデル生物として酵母を研究しているメタボロミクス研究者や、発酵飲料(ワイン、ビール)の生産最適化に取り組んでいる研究者にとって特に有用です。
二次エレクトロスプレーイオン化高分解能質量分析法(SESI-HRMS)は、酵母の代謝活動をモニタリングできる非侵襲的な分析技術です。SESI-HRMSは酵母発酵プロセスで約300種類の代謝物を発見しており、これは文献に報告されていない多数のグルコース代謝物があることを示唆しています。[ 25 ]
大腸菌メタボロームデータベースは、大腸菌(大腸菌株K12、MG1655)に見られる、または大腸菌によって産生される2,700種類以上の低分子代謝物を収録した、無料でアクセスできるオンラインデータベースです。ECMDBには、以下の2種類の情報が含まれています。
化学情報には、詳細な代謝物の説明、広範な化学分類、合成情報、および観測/計算された化学的性質を含む、2,700を超える代謝物構造が含まれています。また、600を超える異なる代謝物からの約5,000のNMR、GC-MS、およびLC-MSスペクトルも含まれています。生化学情報には、これらの代謝物エントリにリンクされた1,600を超えるタンパク質(およびDNA)配列と3,100を超える生化学反応が含まれています。ECMDBは、テキスト検索、化学構造検索、配列類似性検索、スペクトル類似性検索など、さまざまな種類のオンラインクエリをサポートしています。このため、モデル生物として大腸菌を研究しているメタボロミクス研究者にとって特に有用です。
二次エレクトロスプレーイオン化(SESI-MS)は、揮発性有機化合物のプロファイリングにより、11種類のE. Coli株を識別することができる。[ 26 ]
2021年に、マウスの脳、そして動物(哺乳類)のさまざまなライフステージにおける最初の脳代謝アトラスがオンラインで公開されました。データは脳領域ごとに区別され、代謝の変化は「既存の遺伝子およびタンパク質脳アトラスにマッピングできる」可能性があります。[ 27 ] [ 28 ]
ヒトの腸内細菌叢は、その代謝産物を介して大腸がんの病因に寄与している。[ 29 ] 特に、大腸における細菌代謝の結果として一次胆汁酸が二次胆汁酸に変換されることが発がんを促進する。[ 29 ]