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推进生物和药物质谱首届美国华人质谱学会（CASMS）开幕

2021.8.10

　　分析测试百科网讯美国东部时间2021年8月9日，首届美国华人质谱学会（CASMS）学术研讨会暨展览会在Gather.Town隆重举行。本届学术研讨会关注蛋白质组学与生物质谱，代谢脂质组学与药物质谱2大主题，会议吸引近500名全球质谱科技工作者参与。分析测试百科网作为大会支持媒体，为您带来全程跟踪报道。

　　会议伊始，由瑞士苏黎世联邦理工大学Ruedi Aebersold教授带来开幕式大会报告。

瑞士苏黎世联邦理工大学 Ruedi Aebersold教授

报告题目：Extracting New Molecular Biology Knowledge From Proteomic Data

　　Ruedi教授表示，随着人类对生物学和医学的了解逐渐深入，人们发现两者是关于功能和表型的研究。事实证明，基因组是高度可变的，SNP几乎在每1000个核苷酸中出现一次，并且这些变异是独特的。那么人们是如何识别一个特定表现型基因组变异？随着人类蛋白质组蓝图的出现，这一疑问逐渐解开其神秘的面纱。

　　在对蛋白质与基因关系的研究中，团队通过野生果蝇进行翅膀大小、基因组等进行测量、表征，结合蛋白质组学技术，发现了果蝇翅膀大小表型相关模块，并且证明翅膀大小是一种复杂的表型，需要蛋白质组学超越蛋白质序列和丰度才能进行更深层次的研究。

　　然而，分子的复杂性和生物信息的多样性让人们只能有限了解其中的奥秘。如何从复杂的数据矩阵中推测蛋白质复杂成分的变化。团队利用down-up的蛋白质谱分析方法，基于共表达式协方差变化计算蛋白变化，可以推断出复合物中PQR的变化。通过对3800个蛋白质交叉测量，团队获得SWATH/DIA质谱蛋白丰度，发现同一复合物中的蛋白往往具有稳定的定量比。

　　那么，什么是蛋白质存在形式（Proteoforms），他们有什么作用。通过研究，团队发现，蛋白质存在形式多种多样，不仅可以为表型和分子机制分析提供丰富信息，同时自身又包含蛋白质最重要的信息模块，为人们深层次研究蛋白质提供了良好基础。

关于Ruedi Aebersold教授的更多介绍，请见：http://www.casms.org/?action=content&id=39

　　在Enabling Mass Spectrometry for Metabolomics Research分论坛中，来自肯塔基大学Teresa Fan博士、不列颠哥伦比亚大学Tao Huan博士、麦吉尔大学 Jianguo Xia博士、杨森公司 Yanping Lin博士、华大基因Rong Wang博士、阿尔伯塔大学Liang Li博士等人带来精彩学术报告。

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　　肯塔基大学 Teresa Fan博士

　　报告题目：Mapping Human Tumor/Immune Metabolism Using Multiplex Stable Isotope-Resolved Metabolomics (mSIRM)

　　Fan博士表示，稳定同位素技术（SIRM）是代谢组学有力的分析工具。团队利用SIRM技术对非小细胞肺癌患者以及M1/M2巨噬细胞再极化剂β葡萄糖（WGP）体外作用等进行研究，发现化丙酮酸羧化支持了肺癌在体内的生长，同时SIRM图谱揭示了不同患者对免疫调节剂β-葡聚糖有不同反应。最后，团队利用SIRM技术发现β-葡聚糖在人巨噬细胞中引发的促炎和增强抗炎代谢反应。

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　　不列颠哥伦比亚大学 Tao Huan博士

　　报告题目：Improving Accuracy, Precision and Sensitivity in Mass Spectromety-Based Metabolomics

　　Huan博士表示，LC-MS技术常用于代谢组学靶标和非靶标分析。通过提高质谱的检测准确性、检测精度、灵敏度，对构建信息生物学至关重要。团队通过集成代谢产物特征提取、联合神经网络数据处理和标记技术等手段，大幅提高了LC-MS技术在代谢组学分析的准确性、灵敏度、检测精度等参数，提高幅度最高达80%。此外，团队也开发了大型数据库，显著提高了质谱结果分析的准确性，为质谱在代谢组学的应用打下了坚实基础。

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　　麦吉尔大学 Jianguo Xia博士

　　报告题目：Narrowing the Gap Between LC-MS Spectra and Systems Biology

　　Xia博士表示，当前的组学数据分析尝尝包括数据处理、统计分析、数据可视化、功能翻译等。如何将大组学数据应用到系统生物学，通常人们需要将大数据通过提取、提炼后，分别转译到个体分子和系统生物学中。对于质谱代谢组学分析，如果希望将其应用到系统生物学中，同样要经历上述过程。

　　为实现上述目标，团队开发了MetaboAnalystR和OptiLCMS大数据分析工具，并将分析速度提高20~100倍。目前，该套系统已经完成了1200余次系统性分析，累积超过10TB数据，在COVID-19大数据等分析中，发挥了重要作用，成功拉进了组学与系统生物学之间的距离。未来，团队将继续完善该套系统，使其更自动化、智能化，进一步减少两者之间的距离。

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　　杨森公司 Yanping Lin博士

　　报告题目：Inter-laboratory Reproducibility of An Untargeted Metabolomics GC-MS Assay for Analysis of Human Plasma

　　Lin博士表示，代谢组学分析对时间极为敏感，更容易受饮食和环境影响，对结果的重复性有明显的影响。确保检测结果的准确性和可重复性，对实验室来说极为重要。Lin博士采用非靶标GC-MS技术对人血浆进行分析，在样品收集、样品制备、仪器工作状态、样品检测方式、数据结果分析、QC控制等方面进行改进和提高，确保实验室内和实验室间检测结果的准确性和可重复性。同时也要注意需要严格的实验设计和质量控制，做好QC和内部标准有助于减小差异化，提高检测重复性。

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　　华大基因 Rong Wang博士

　　报告题目：Blood Metabolite Levels and Gut Microbiome in Human Health

　　Wang博士介绍到，人体中超过10000种微生物及其群群落对人体健康起到重要的作用，尤其对人体消化、身体免疫系统发育等有重要作用。通过团队研究发现，肠道微生物与大脑中枢神经通讯对是影响人体健康的中药因素之一，同时与动脉粥样硬化、心血管疾病发病有密切关系。此外，团队研究发现，低维生素D与COVID-19重症和死亡率有密切关系。

　　针对上述疑问，团队采用双向孟德尔随机化方法，对血液代谢物水平变化和肠道微生物群相关变化进行分析，发现了58个肠道微生物组和代谢特征相关的基因位点。通过对上述58因果关系详细研究，确定了另外14个因果关系，再次证明了肠道微生物在干预心脏活动、肾脏和肺部疾病质检的关系。

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　　阿尔伯塔大学 Liang Li博士

　　报告题目：Recent Advances in Deep Metabolome Analysis Using Chemical Isotope Labeling （CIL）LC-MS

　　Li博士在报告中表示，代谢组学分析侧重于整套代谢物分析，代谢组分析通常知代谢产物分析和脂质分析。当前代谢组学分析在定量和覆盖率方面存在一定挑战。使用化学同位素标记分析技术可以对一个代谢物或一组代谢产物进行标记，可大幅增加定量分析的准确性和检测覆盖率。团队利用胺和酚羟基标记物等，配合12C、13C同位素标记技术，实现对代谢产物进行高精度、高通量（4通道）分析。目前，团队利用这项技术已经发现了人血清中3438种代谢产物，10642个峰对。在哺乳动物中，发现了8562对代谢产物峰，17280个老鼠粪便产物峰对等。

　　对于脂质分析方面，团队在哺乳动物体内发现了10595种特征代谢产物以及7919种已识别产物。Li博士通过将代谢组学和脂质组学相结合，围棋创造出更广泛的用途。

关于Enabling Mass Spectrometry for Metabolomics Research分论坛演讲人的介绍，请见：http://www.casms.org/?action=content&id=45

　　在9日晚上的Systems Biology and Cell Signaling平行研讨会上，北卡罗来纳大学教堂山分校Xian Chen博士、大连化物所Mingliang Ye研究员、斯坦福大学Paul Khavari博士、耶鲁大学医学院Yansheng Liu博士、犹他州西南医学中心Yonghao Yu博士、加州大学河滨分校Yinsheng Wang博士带来精彩的学术报告。

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　　北卡罗来纳大学教堂山分校Xian Chen博士

　　报告题目：Novel Gene-Specific Translational Mechanism of COVID-19 Immunopathogenesis

　　新冠病毒感染者会使已有慢性炎症性疾病的患者（糖尿病、心血管或肝脏疾病、癌症）易出现多种症状。新冠病毒-19的主要临床特征表现为过度炎症：巨噬细胞激活综合征-细胞因子风暴和T细胞功能受损或淋巴细胞减少。

　　报告介绍了新冠病毒免疫发病机制的研究进展、多方面治疗作用的机制（细胞因子风暴的抑制、T细胞功能的恢复、抑制SARS-COV2在宿主体内的复制）。

　　报告指出使用临床试验抑制剂进行COVID-19治疗的新适应症受bS临时ZL申请#63/113、211保护，但是Il和lll阶段临床试验的医疗方案有待FDA IND批准。

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　　大连化物所Mingliang Ye研究员

　　报告题目：Probe-Free Methods to Identify Drug Targets at Proteome Level

　　进行药物的靶向空间研究时要尽可能全面地揭示药物靶向谱，以充分发挥治疗潜力并将毒性降至最低。

　　报告指出基于亲和富集的靶蛋白筛选方法，药物必须经过化学修饰才能影响靶向结合，但是会导致高假阳性识别，仅适用于高亲和力药物，并且有些药物是不能改性的。

　　报告介绍了基于能量状态差异的方法筛选靶蛋白如有机溶剂诱导蛋白沉淀法筛选药物靶点：甲氨蝶呤( Methotrexate,MIX),一种叶酸类似物是二氢叶酸还原酶( dihydrofolate reductase,DHFR)的抑制剂,与DHFR、 NADPH形成无活性的三元复合物。SNS-032为选择性周期蛋白依赖性激酶9(CDK9)的抑制剂,其它靶点为CDK1、CDK2、CDK4、CDK7以及GSK-3α,用于治疗慢性淋巴细胞性白血病。

　　报告还介绍了高通量亲和反应变性试验（HARDA），只要定量准确度足够高，甚至可以识别具有非常高显著性水平的微小差异，就可以在单个变性点检测热稳定性的变化。结果显示筛选吞吐量显著提高、样品处理时间减少到1/4、不需要昂贵的TMT试剂、不需要离线分馏、样本数量减少到1/8、毫秒时间减少到1/8（<2天）。

　　非靶向介导的毒性是导致高磨损率的一个重要原因，定量蛋白质组学揭示格尔德霉素的作用靶点，NDUFV1作为格尔德霉素非靶点的验证，确定的靶点揭示了格达霉素诱导肝毒性的机制。

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