《Journal of Pharmaceutical Analysis》：Recent advances in metabolomics of mycobacteria and tuberculosis: From species differentiation to pharmacometabolomics and personalized therapy
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鉴于代谢组学在药物化学中的核心作用及其在多组学策略中的频繁应用，它为新型疗法的开发和现有药物方案的优化提供了重要贡献。本综述介绍了与分枝杆菌（Mycobacterium）和结核病（TB）密切相关的多样化且最新的代谢组学应用，总结了基于代谢组学的研究进展，这些研
鉴于代谢组学在药物化学中的核心作用及其在多组学策略中的频繁应用，它为新型疗法的开发和现有药物方案的优化提供了重要贡献。本综述介绍了与分枝杆菌（Mycobacterium）和结核病（TB）密切相关的多样化且最新的代谢组学应用，总结了基于代谢组学的研究进展，这些研究有助于理解致病病原体及感染过程。代谢组学的应用涵盖了对结核分枝杆菌（MtB）毒力的宿主反应理解、分枝杆菌菌株的分化、细胞组分和网络作用的揭示、细菌对应激反应的测定、对早期适应性反应至关重要的代谢物和代谢通路的描述、耐药性（包括耐药结核病的识别）的理解以及作用模式的剖析。此外，药物代谢组学和人工智能（AI）的应用表明，个体化医疗可能是结核病治疗策略的关键。本综述总结了一线和二线抗分枝杆菌药物的药物代谢组学研究，强调了与患者应答性、细菌清除、共病代谢性或炎症性疾病、宿主遗传背景以及不良反应风险相关的脂质、氨基酸和能量代谢的治疗相关变化。该综述还将支持未来探索环境和营养因素对细菌代谢及疾病结局影响的研究，这对于加深对复杂的宿主-微生物相互作用的理解是必要的。
研究背景与研究意义
结核病（Tuberculosis, TB）是由结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis, Mtb）引起的传染性疾病。世界卫生组织报告显示，2023年全球约有820万新确诊结核病患者，使其再次成为传染病致死的主要原因。结核病的有效控制面临严峻挑战，尤其是耐药结核病（Drug-Resistant TB, DR-TB）的蔓延，包括利福平耐药（RR）、耐多药（MDR）、准广泛耐药（pre-XDR）和广泛耐药（XDR）菌株的出现。传统的诊断方法如痰涂片镜检和细菌培养存在耗时长、灵敏度有限等问题，尤其在儿童、HIV合并感染及肺外结核患者中更为突出。因此，亟需开发新的诊断方法和更短疗程的药物方案。在此背景下，代谢组学作为能够全面表征生物样本中小分子代谢物的学科，为深入理解宿主-病原体互作、发现新型生物标志物、阐明耐药机制及推动个体化治疗提供了强大工具。这篇综述发表在《Journal of Pharmaceutical Analysis》，旨在系统总结近年来代谢组学在分枝杆菌和结核病研究中的最新进展，涵盖从菌种鉴别到药物代谢组学的广阔领域。
主要技术方法
研究人员采用的主要关键技术方法包括：1）靶向与非靶向代谢组学分析策略，其中非靶向方法用于探索性发现，靶向方法用于定量验证；2）液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）和核磁共振波谱（NMR）等互补性分析平台；3）多变量统计分析，如主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA），用于数据降维和特征筛选；4）机器学习算法和人工智能（AI）模型，用于整合多组学数据并构建诊断或预测模型；5）多组学整合方法，将代谢组学与基因组学、转录组学、蛋白质组学及临床元数据相结合。文中引用的研究涉及来自不同国家的多个临床队列，例如包含414名家庭接触者的血清样本队列、189名活动性结核患者的尿液样本队列以及83名活动性结核患者的粪便样本队列等。
研究结果
3.1 理解与结核分枝杆菌菌株毒力相关的宿主反应
研究表明，Mtb通过分泌ESX（VII型分泌）系统等多种机制阻止吞噬体成熟和酸化，从而逃避宿主免疫。代谢组学与转录组学的整合揭示了Mtb在感染早期如何“劫持”宿主细胞膜脂质作为燃料。通过机器学习方法，研究人员在414名家庭接触者中发现了一个由10种代谢物组成的特征集（TB-HEALTHY模型），能够反映和预测结核病进展，其中包括组氨酸、半胱氨酸、甘露糖、苯丙氨酸、色氨酸、瓜氨酸、柠檬酸和肌酸等。深度生成式AI模型（如变分自编码器VAEs和生成对抗网络GANs）被认为是整合多组学数据、加速靶点验证和个体化治疗的关键工具。
3.2 诊断生物标志物
3.2.1 血液代谢组学生物标志物：非靶向血清代谢组学结合GC-MS和超高效液相色谱-MS（UPLC-MS）分析发现，5-羟基吲哚乙酸和异亮氨酰-异亮氨酸等7种候选代谢物可用于活动性结核诊断，曲线下面积（AUC）高达0.97。另一项研究显示，活动性结核患者血清中谷氨酸、天冬氨酸水平升高，而甲硫氨酸、谷氨酰胺水平降低。然而，这些研究的队列规模较小且缺乏外部验证。
3.2.2 尿液代谢组学：基于NMR的尿液代谢谱分析在189名活动性结核患者中鉴定出8种区分性代谢物。肌酐能最有效地区分活动性结核与肺炎球菌性肺炎，肌酸区分活动性结核与潜伏性结核，氨基己二酸区分活动性结核与未感染者，验证队列中正确分类率为84%。
3.2.3 粪便与微生物组相关代谢特征：GC-MS结合16S rRNA基因测序显示，活动性结核患者肠道微生物多样性降低，短链脂肪酸产量减少。基于1-二十四烷醇、山嵛酸等5种代谢物的随机森林模型对活动性结核的诊断AUC达到0.996。
3.2.4 部位特异性代谢组学：胸水代谢组学分析发现，结核性胸腔积液患者中L-胱氨酸、尿素、甘氨酸等浓度显著低于恶性胸腔积液，而油酰胺和硬脂酸水平则较高。
3.2.5 跨物种保守代谢特征：在人、小鼠和斑马鱼幼体中发现了10种跨物种保守的差异代谢物，包括半胱氨酸、天冬酰胺、苏氨酸、丝氨酸、甲硫氨酸、色氨酸、瓜氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸和乙醇胺，其浓度在感染后均显著降低。
3.2.6 转化挑战与临床准备度：所有报道的生物标志物仍处于发现阶段，面临队列规模小、缺乏标准化、可重复性有限以及对HIV合并感染、糖尿病、营养不良等混杂因素控制不足等挑战。
3.3 分枝杆菌菌株的分化
3.3.1 基于脂质的代谢组学分析：早期研究利用分枝菌酸和脂肪酸甲酯（FAME/MAME）的色谱图谱进行菌种鉴定。GC-MS结合PCA和PLS-DA建立的统计模型，基于12种脂肪酸即可区分Mtb、鸟分枝杆菌（M. avium）、牛分枝杆菌（M. bovis）和堪萨斯分枝杆菌（M. kansasii）。自动化热解吸-甲基化-GC-MS工作流程可直接分析临床痰液样本，基于20种化合物的分类模型区分结核分枝杆菌复合群（MTBC）与非结核分枝杆菌（NTM）的准确率达95%。
3.3.2 挥发性有机化合物（VOCs）：二维气相色谱-飞行时间质谱（GC×GC-TOF-MS）等高分辨率技术实现了对多种分枝杆菌释放的VOCs进行全面分析，发现所有生长中的分枝杆菌都释放一组核心VOCs，同时存在物种特异性的指示化合物。
3.3.3 进展与挑战：机器学习与VOC分析的结合显著提高了菌种鉴别的准确性。然而，代谢表型受培养条件、生长环境等因素影响，需要高分析重现性和稳健的数据处理。
总结与讨论
本综述系统总结了代谢组学在结核病研究中的广泛应用。研究结论指出，代谢组学已成功应用于理解宿主对Mtb毒力的反应、发现诊断和预后生物标志物、区分分枝杆菌菌株、揭示细胞组分和网络的作用、确定细菌对应激的反应、描述早期适应性反应的关键代谢物和通路、理解耐药性以及剖析药物作用模式。特别是药物代谢组学和人工智能的应用表明，个体化医疗可能成为结核病治疗策略的关键。尽管取得了显著进展，但该领域仍面临诸多挑战，包括生物标志物验证的标准化不足、对混杂因素的考虑不充分、以及从实验室发现到临床应用的转化障碍。未来的研究需要重点关注环境与营养因素对细菌代谢和疾病结局的影响，并通过深度生成式AI等先进计算方法整合多组学数据，以加深对复杂宿主-微生物相互作用的全面理解，最终推动结核病精准医学的发展。
