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神经酰胺（Cers）在鞘脂代谢中作用关键，但因其结构复杂，传统代谢组学方法难以对其精准定性定量。研究人员开发基于 HPLC-MS/MS 平台的伪靶向脂质分析方法，在阿尔茨海默病（AD）患者血清中鉴定出 62 种差异 Cers，为 AD 诊断提供潜在生物标志物。
在生命的微观世界里，细胞的各种活动有条不紊地进行着，而鞘脂代谢就如同细胞活动的幕后指挥之一，对细胞膜结构、信号传导以及细胞凋亡调控起着至关重要的作用。神经酰胺（Cers）作为鞘脂代谢的关键成员，更是身兼数职。它不仅参与构建细胞膜，维持细胞的正常形态和功能，还在信号传导过程中扮演着信使的角色，传递各种重要的生物信息。同时，它在细胞凋亡调控方面也有着举足轻重的作用，影响着细胞的生死抉择。
然而，Cers 的结构就像一座神秘的迷宫，充满了复杂性。它由一分子鞘氨醇（Sph）和一分子脂肪酸（FA）组成，由于参与催化反应生成 Cers 的神经酰胺合酶（CerS）1 - 6 存在多种催化方式，理论上 Cers 存在数千种结构变异。这种结构的多样性虽然赋予了 Cers 丰富的生物功能，但也给科研人员带来了巨大的挑战。目前，对于 Cers 的定性和定量分析困难重重，缺乏深入的表征方法，导致只有一小部分 Cers 被研究报道，这严重阻碍了人们对其生物功能和活性的探索。比如在研究与神经相关的疾病时，由于无法准确识别和量化特定的 Cers 分子，难以确定它们在疾病发生发展过程中的具体作用。
为了解开 Cers 的神秘面纱，推动相关研究的进展，研究人员开展了一项极具意义的研究。研究人员建立了一种基于液相色谱 - 质谱联用（HPLC-MS/MS）平台的脂质分析方法，并借助数学模型的力量，成功实现了同时对 337 种 Cers 的准确量化。他们构建了 Cers 理论数据库，通过实验获取特征性的二级质谱（MS/MS）碎片和数学保留时间（RT）预测模式，为 Cers 的定性分析提供了有力支持。在此基础上，研究人员将该方法应用于阿尔茨海默病（AD）患者血清样本中 Cers 的大规模定量检测，成功鉴定并表征出 62 种差异 Cers，这些差异 Cers 有可能成为 AD 诊断的血清生物标志物。该研究成果发表在《Analytica Chimica Acta》上，为探索和开发内源性生物活性分子的功能提供了全新的分析方法和参考依据，在生命科学和医学领域具有重要的意义。
在这项研究中，研究人员用到的主要关键技术方法有：首先，利用 HPLC-Q-Orbitrap MS 系统进行数据采集，获取 Cers 的相关信息；其次，构建基于 Cers 结构特征的理论数据库，包括计算前体离子 m/z 质量、结构式和 CAS 编号等，为后续分析提供基础；最后，通过建立和验证定量方法，实现对血清中 Cers 的准确定量。
结果与讨论
- Cers 各亚类的碎裂模式和保留时间分析：基于 31 种商业化 Cers 标准品和 2 种实验室合成的 Cers，研究人员对 Cers 各亚类的碎裂模式和保留时间（RT）进行剖析。这一步骤为后续准确识别和量化 Cers 奠定了基础，就像是为复杂的 Cers 分子世界绘制了一张初步的导航图，让研究人员能够更清晰地认识不同 Cers 亚类的特征。
- 血清样本中 Cers 的筛选：通过 LC-MS/MS 进行数据采集，从血清样本中筛选出 Cers。这一过程就像是在海量的数据海洋中精准捕捞目标 “鱼类”，借助先进的仪器设备和数据分析方法，研究人员成功找到并确定了血清样本中存在的 Cers，为进一步研究它们的特性和功能提供了样本基础。
- 定量方法的建立与验证：建立并验证定量方法，完成伪靶向分析。研究人员通过一系列严谨的实验和数据分析，确保了定量方法的准确性和可靠性，使得对血清中 Cers 的定量检测更加科学、可信，为后续研究提供了有力的技术支撑。
结论
研究人员成功建立了一种全新的基于 HPLC-MS/MS 系统的 Cers 全局分析和伪靶向分析方法。该方法整合了数学模型、多种参考源和 HPLC-MS/MS 分析，与非靶向脂质分析方法相比，具有更宽的线性范围和更高的置信度；与靶向脂质分析技术相比，扩大了 Cers 的数据库。在对阿尔茨海默病患者血清样本的研究中，鉴定出 62 种差异 Cers，这些差异 Cers 为 AD 的诊断提供了潜在的生物标志物。这一研究成果不仅为深入了解 Cers 在阿尔茨海默病中的作用机制提供了重要线索，还为其他相关疾病的研究和生物标志物的开发提供了新的思路和方法，在生命科学和健康医学领域具有广阔的应用前景。
