基于ROIAL-NMR程序的非靶向代谢组学潜在代谢物自动识别技术及其在肺癌-阿尔茨海默病共病研究中的应用

研究人员开发了一款名为ROIAL-NMR的Python程序，通过核磁共振(NMR)技术非侵入性分析复杂生物样本（如血清、脑脊液等），利用人类代谢组数据库(HMDB)自动识别与疾病相关的代谢物特征区域(ROIs)。该工具在肺癌(LC)与阿尔茨海默病及相关痴呆(ADRD)共病研究中成功鉴定出88种代谢物，为病理机制研究提供了高效解决方案。

　　

生物体的代谢图谱如同隐藏的生理密码，核磁共振波谱(NMR)技术就像一台精密的分子显微镜，能够在不破坏样本的情况下捕捉这些密码的波动。然而，当面对血清、脑脊液这类充满氨基酸、碳水化合物和脂质的"分子鸡尾酒"时，质子NMR狭窄的频谱窗口常导致信号重叠，使得代谢物鉴定变成一场艰难的"分子解谜游戏"。

来自科研团队的ROIAL-NMR程序如同一位训练有素的代谢物侦探，它以人类代谢组数据库(HMDB)为线索库，通过智能分析特定的频谱兴趣区域(ROIs)，在肺癌(LC)与阿尔茨海默病(ADRD)的复杂共病研究中大显身手。这项数字侦探工作成功锁定了88个关键代谢物目标，其中66个能准确区分肺癌患者与健康人群，80个可辨识ADRD共病患者，为理解这两种疾病的分子对话提供了全新视角。

程序的工作机制充满智慧：它综合考虑疾病类型、样本特征和统计学趋势，将枯燥的频谱数据转化为直观的分类表格。就像为研究人员配备了一台"代谢物翻译机"，把重叠的NMR信号转化为清晰的病理生理学信息，让科学家能更高效地破解疾病背后的分子密码。这项技术不仅适用于常规生物样本分析，在汗液、唾液等特殊样本检测中同样展现出巨大潜力，为精准医疗时代的代谢组学研究提供了强有力的新工具。