基于质谱成像代谢组学的体内微区药物效应分析新方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81773678
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    56.5万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3410.药物分析
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Drug effect and toxicity are closely related to their mechanism of action. Currently, in situ detection of drug effect in the biological tissues, especially characterization of the differences between micro-regions is still challenging. This project aims to develop a method of analyzing in-vivo drug effect on the different micro-regions of the main organs and tumor tissues using an in situ metabolomics based on air flow-assisted ionization mass spectrometry imaging (AFAI-MSI), and the control drug paclitaxel (Taxol-I) and its derivatives (Taxol-R, synthetized by the substituting an tumors related endogenous metabolite) with comparable efficacy and low toxicity used as probes. An algorithm of matching the optical feature maps and ion images will also be constructed to accurately extract massive metabolic characteristics of drug effect in micro-regions. With the combination of multivariate statistical analysis and bioinformatics, our study will gain more insights into the molecular level of the pharmacodynamic differences. Based on the analyzing metabolic pathway of effector molecules, the upstream metabolism related enzymes and mRNA and their distributuion will be further characterized and verified by tranditional molecular biology techniques. Therefore a "bottom-up" stratigy for drug effect analysis can be realized from the metabonomics to the proteomics and transcriptomics, which will offer the basis to the target discovery, efficacy and toxicity prediction of candidate drugs.
药物效应与其作用机制、药效毒性密切相关,生物组织中药物效应分子的原位检测,尤其是对不同微区间的差异性表征存在挑战。本项目采用空气动力辅助离子化质谱成像原位代谢组学分析技术,以对照药紫杉醇及其药效相当但毒性低的衍生物(经与肿瘤密切相关的内源性代谢物取代获得)为探针,旨在建立针对主要脏器及肿瘤组织不同微区中的药物效应分子的原位检测方法;建立光学特征图与质谱成像图匹配算法,进行微区药物效应相关的代谢特征信息精准提取,结合多变量统计分析与生物信息学,发现药物效应特异性小分子及其在组织不同微区间的差异性;进一步对效应分子进行代谢通路分析,采用分子生物学技术,将其上游代谢相关的酶及mRNA进行原位表征,并将各自的分布特征进行匹配关联与相互验证,从代谢组→靶向蛋白质组→靶向转录组层次实现“自下而上”的药物效应分析,为候选新药的靶标发现、药效、毒性早期预测与评价研究提供线索和新思路。

结项摘要

本项目针对组织微区中药物效应的检测难题,采用自主研发的空气动力辅助解吸电喷雾离子化质谱成像(AFADESI-MSI)技术,深入开展肿瘤组织原位的药物分布与空间分辨代谢组学技术及方法研究,从数据高效采集、代谢物分析覆盖深度、药物效应分子信息挖掘及可视化等方面进一步发展和创新,建立有效的组织微区药物效应分析技术与方法;合成多个内源性代谢物修饰取代的紫杉醇衍生物,筛选出一个高效低毒的候选抗肿瘤药物PTX-R;并以其为探针,以紫杉醇为阳性对照,开展基于AFADESI-MSI空间分辨代谢组学技术的组织微区中的药物效应研究;实现了药物、药物代谢产物及药物效应分子在靶器官组织中的检测与成像分析,且能够区分组织中不同微区的药物摄取、释放和作用的差异。本项目建立的方法为创新药物的作用机制研究、靶标发现提供线索、依据和新的研究思路及工具。本研究进一步发现和验证了PTX-R通过羧酸酯酶激活释放活性药物PTX,PTX-R在肝脏、肿瘤以及肿瘤坏死组织中代谢释放PTX的速率为:肿瘤坏死区域 > 肿瘤 > 肝脏。基于体外跨膜机制研究,验证了肿瘤细胞通过肿瘤特异性高表达的胆碱转运体的介导主动摄取PTX-R。因而,该研究通过胆碱偶联引起细胞对化疗药物摄取途径的改变,对提高紫杉醇PTX耐药肿瘤的治疗效果有重要意义。同时,羧酸酯酶和胆碱转运蛋白有望可以作为未来此药物精准治疗的患者分层指标。因此,本项目为精准药物研发和临床精准用药提供了新的研究策略和可行性。本项目发表论文14篇,包括PNAS,Theranostics,Anal.Chem.等;申请专利1项;培养博士研究生1名,硕士研究生3名;项目负责人应邀做大会邀请报告或分组报告15次,组织学术会议2次。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(6)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
MassImager: A software for interactive and in-depth analysis of mass spectrometry imaging data
MassImager:一款用于质谱成像数据交互式深入分析的软件
  • DOI:
    10.1016/j.aca.2018.02.030
  • 发表时间:
    2018-07-26
  • 期刊:
    ANALYTICA CHIMICA ACTA
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    He, Jiuming;Huang, Luojiao;Abliz, Zeper
  • 通讯作者:
    Abliz, Zeper
Innovation in drug toxicology: Application of mass spectrometry imaging technology
药物毒理学创新:质谱成像技术的应用
  • DOI:
    10.1016/j.tox.2021.153000
  • 发表时间:
    2021-10-27
  • 期刊:
    TOXICOLOGY
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Jiang,Haiyan;Gao,Shanshan;Jin,Hongtao
  • 通讯作者:
    Jin,Hongtao
正负离子切换扫描质谱成像分析方法及其整体动物体内代谢应用研究
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1004-4957.2021.02.013
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    分析测试学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄建鹏;张锦;刘丹;高杉杉;张瑞萍;贺玖明
  • 通讯作者:
    贺玖明
Spatially resolved metabolomics to discover tumor-associated metabolic alterations
空间解析代谢组学发现肿瘤相关代谢改变
  • DOI:
    10.1073/pnas.1808950116
  • 发表时间:
    2019-01-02
  • 期刊:
    PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Sun, Chenglong;Li, Tiegang;Abliz, Zeper
  • 通讯作者:
    Abliz, Zeper
肿瘤代谢调控与肿瘤免疫治疗以及代谢分析方法研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    药学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王相宜;张锦;李燕;贺玖明
  • 通讯作者:
    贺玖明

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其他文献

质谱成像分析技术、方法与应用进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国科学:化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗志刚;贺玖明;刘月英;李铁钢;何菁菁;张四纯;张新荣;再帕尔·阿不力孜
  • 通讯作者:
    再帕尔·阿不力孜
5-羟甲基糠醛的药理和毒理研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国药物警戒
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李恩灿;贺玖明;靳洪涛;林铌
  • 通讯作者:
    林铌
5-羟甲基糠醛及其二聚体 OMBF 引发Ⅰ型超敏反应毒性评价与机制初探
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国比较医学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李恩灿;范潇予;林 琳;郝瑞瑞;林 生;贺玖明;靳洪涛
  • 通讯作者:
    靳洪涛
注射剂中致敏成分分析方法研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国药物警戒
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    臧清策;靳洪涛;再帕尔·阿不力孜;贺玖明
  • 通讯作者:
    贺玖明
5-羟甲基糠醛的急性毒性和细胞毒性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国药物警戒
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    林琳;林铌;凌亚豪;李恩灿;范潇予;林生;臧清策;贺玖明;靳洪涛
  • 通讯作者:
    靳洪涛

其他文献

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贺玖明的其他基金

组织微区药物-免疫-肿瘤互作表征的质谱成像代谢组学方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目
整体动物体内药物组织原位分布的质谱成像分析新方法研究
  • 批准号:
    81102413
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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