2017 年 1 月 12 日，沃特世科技（上海）有限公司于上海举办「糖尿病早期预警研究——代谢组学技术的应用及进展」媒体圆桌会，揭示了代谢组学、脂质组学和蛋白质组学技术对糖尿病早期预警研究和应用的重大意义。
传统检测方法无法对糖尿病提供预测和预警
我国是糖尿病重灾大国，患者总数达 1.14 亿，并有 1.5 亿人处于糖尿病前期。传统糖尿病检测方法存在许多缺陷 , 尤其对于 2 型糖尿病，比如空腹血糖受时间限制、敏感性低、易漏诊；餐后血糖不稳定，重现性差；OGTT/IGTT 多次抽血，有创，检测耗时，不适合大量人群筛查；糖化血红蛋白只反映一个阶段内血糖控制情况。
糖尿病检测新策略：高通量分析血液的整体代谢状态
沃特世公司健康科学市场开发高级经理谭晓杰博士表示，「目前，我国有 1.5 亿人处于糖尿病前期，若能及早发现并有效干预，60%-80% 糖尿病就可治可防。糖尿病代谢组学解决方案通过高通量分析血液的整体代谢状态，实现糖尿病的精准检测，防患于未然。」糖尿病代谢组学解决方案允许高通量分析血液的整体代谢状态，从中发现异常变化的关键代谢物来预测糖尿病的发展趋势，旨在解决传统血糖检测众多现行难题。
糖尿病代谢组学检测法：蛋白质组学及脂质组学的应用与进展
沃特世拥有代谢组学、脂质组学和蛋白质组学等一系列分析解决方案，由先进的超高效液相色谱仪、质谱仪、采集和分析软件等部分组成。比如，采用 SONAR 模式的 Xevo G2-XS QTof 可以有效提取血浆样品中的脂质和蛋白质。完成分析后，使用 Progenesis 软件处理脂质组学样品组和蛋白质组学样品组的分析结果，从而实现非标记物的定量和定性分析。Progenesis 可自动完成样品组特征数据的峰选择、匹配及归一化，然后提交数据以进行多变量统计学分析，根据样品组确定标志物差异。质谱技术因其极快的分析速度、极高的灵敏度及稳定性，已成为目前代谢组学研究领域里最常用的分析手段。
沃特世还开发了一系列重要的 LC/MS 和 LC/MS-MS 产品，这些产品更侧重于蛋白质、肽类到小分子生物标志物的定量分析，测定肥胖症和糖尿病患者样品中的肠肽。肠肽是糖尿病研究中非常重要的生物标志物之一，利用沃特世 ionKey/TQ-S 技术可通过多重分析法得到比免疫分析法更高的灵敏度、更优的检测限和更高的选择性，相比传统的免疫分析法，得到的数据更可靠，更具生物学合理性。
图 1 沃特世公司健康科学市场开发总监 Jose Castro-Perez 博士
沃特世公司健康科学市场开发总监 Jose Castro-Perez 博士结合实例，重点介绍了运用高分辨率 LC/MS 技术和多元统计学分析方法开展多组学研究，不仅可以进行深入的表型分析、掌握潜在的生物学信息，而且可以通过分析样品掌握关于代谢综合征早期发病和病情发展的信息，构建多组学平台，提出假设和疾病活动的关键机制。
Jose Castro-Perez 博士指出 LC/MS-MS 是一种新型的肽定量工具。传统的免疫分析法不仅存在交叉反应和专属性差的缺陷，而且还可能出现劣质试剂导致结果无法重现的问题。LC/MS-MS 与传统的免疫分析法相比可显著提升选择性和重现性。
采用超高效液相色谱质谱联用仪（UPLC-MS/MS）的分析法同样可以测定 2 型糖尿病受试者体内的支链氨基酸。Jose Castro-Perez 博士指出，支链氨基酸与胰岛素抵抗有着密切关系，但氨基酸的分析难度较大，传统的离子交换色谱技术运行时间长（2 h）、组分分离度差、缓冲液体系复杂等原因，会引发诸多不确定问题。采用 ACQUITY H-Class 与 QDa 质谱检测器联用可显著缩短分析时间至 9 分钟，并且提高分析选择性和专属性，所得结果与已发表的研究报告吻合。总体而言，此方法与离子交换色谱法相比更具经济效益、更干净并且更快。
图 2 北京骐骥生物技术有限公司总经理王文军
随后，北京骐骥生物技术有限公司 (骐骥生物) 总经理王文军分享了题为「糖尿病的脂质组学预测模型和可视化分析」的精彩讲座，深入阐述了先进的高分辨质谱在糖尿病及其并发症研究和发现中的重要价值。骐骥生物通过多年的工作，建立了系统性的脂质组学分析平台，快速地实现了组学数据的可视化分析。
2016 年，美国德克萨斯大学（The University of Texas）的 Manju Mamtani 研究组通过脂质组学的研究发现，神经酰胺、溶血磷脂和三酰甘油这三个脂质在糖尿病发病过程中具有决定因素，通过这三个生物标记物建立的预测模型准确率可达到 76%。
这是美国人群的数据，那么中国人群的结果怎么样呢？ 2013-2016 年，北京骐骥生物技术有限公司经过 3 年多的研发，并结合沃特世公司提供的高分辨质谱仪，使用脂质组学技术，发现了 10 多种与糖尿病及其并发症有关的脂质，其中的 3 种脂质和美国德克萨斯大学 Manju Mamtani 研究组的结果一致。骐骥生物结合多层次的实验数据，使用多种数据分析和生物信息学方法，建立的预测模型无论是特异性、灵敏性还是准确率都超过 90%。
代谢组学作为糖尿病等慢性疾病的检测手段具有广阔的前景
代谢组学是从整体上发现人体中代谢物的变化规律，而代谢物是人体健康信息的直接体现者，在疾病诊断和健康评估中具有重大的应用价值，尤其是通过组学手段进行检测，得到成千上万种代谢物的信息，使用大数据和可视化分析，获取与疾病和健康相关的关键信息，利用多层次的模型分析，最终实现预测的目的。
在接下来的工作中，无论是科学家，还是医生，以及企业，都可以使用 Waters 稳定而先进的组学平台，进行新的发现，结合自身的临床结果，对发现进行验证，从而走向临床，守护健康，造福更多的人类。
