Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tác động của thời gian trì hoãn đông lạnh trước phân tích lên sự ổn định của các chất chuyển hóa trong mẫu mô ung thư biểu mô tế bào vảy miệng
Tóm tắt
Sự ổn định của các chất chuyển hóa là rất quan trọng cho nghiên cứu chuyển hóa học mô. Tuy nhiên, những thay đổi trong các chất chuyển hóa của mô theo thời gian từ phòng phẫu thuật đến phòng thí nghiệm vẫn chưa được khám phá đầy đủ. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã đánh giá tác động của thời gian trì hoãn đông lạnh sau phẫu thuật lên độ ổn định của các chất chuyển hóa trong mô bình thường và mô ung thư biểu mô tế bào vảy miệng (OSCC). Mô khối u và mô bình thường được lấy từ năm bệnh nhân OSCC sau khi cắt bỏ phẫu thuật, và các mẫu được đông lạnh theo từng giai đoạn trong nitơ lỏng ở 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 và 120 phút (80 mẫu). Phân tích chuyển hóa không nhắm mục tiêu bằng sắc ký lỏng – khối phổ/nghiệm phổ trong chế độ ion dương và âm được sử dụng để xác định các thay đổi chuyển hóa liên quan đến thời gian đông lạnh trì hoãn. Xu hướng thay đổi chất chuyển hóa ở thời gian 30–120 và 30–60 phút của việc đông lạnh trì hoãn đã được phân tích. 190 chất chuyển hóa trong 36 lớp hóa học đã được phát hiện. Sau khi đông lạnh trì hoãn trong 120 phút, khoảng 20% các chất chuyển hóa đã thay đổi đáng kể ở mô bình thường và mô khối u, và sự khác biệt về các chất chuyển hóa được tìm thấy ở mô bình thường và mô khối u. Sau khi trì hoãn 60 phút, 29 chất chuyển hóa đã thay đổi đáng kể ở mô bình thường, và 84 chất chuyển hóa đã thay đổi đáng kể ở mô khối u. Ngoài ra, chúng tôi đã xây dựng ba sơ đồ đông lạnh mô dựa trên xu hướng biến đổi quan sát được của các chất chuyển hóa. Việc trì hoãn đông lạnh các mẫu mô có tác động nhất định đến sự ổn định của các chất chuyển hóa. Đối với các chất chuyển hóa có sự thay đổi đáng kể, chúng tôi đề xuất thời gian đông lạnh của các mô được lựa chọn hợp lý theo các sơ đồ đông lạnh và tình huống lâm sàng thực tế.
Từ khóa
#chất chuyển hóa #ung thư biểu mô tế bào vảy miệng #đông lạnh #thời gian trì hoãn #ổn định chất chuyển hóaTài liệu tham khảo
Brinkman, D., Callanan, D., O’Shea, R., Jawad, H., Feeley, L., & Sheahan, P. (2020). Impact of 3 mm margin on risk of recurrence and survival in oral cancer. Oral Oncology, 110, 104883
Cui, L., Lu, H., & Lee, Y. H. (2018). Challenges and emergent solutions for LC-MS/MS based untargeted metabolomics in diseases. Mass Spectrometry Reviews, 37, 772–792
Dietmair, S., Timmins, N. E., Gray, P. P., Nielsen, L. K., & Krömer, J. O. (2010). Towards quantitative metabolomics of mammalian cells: Development of a metabolite extraction protocol. Analytical Biochemistry, 404, 155–164
Drammeh, B. S., Schleicher, R. L., Pfeiffer, C. M., Jain, R. B., Zhang, M., & Nguyen, P. H. (2008). Effects of delayed sample processing and freezing on serum concentrations of selected nutritional indicators. Clinical Chemistry, 54, 1883–1891
Dunn, W. B., Broadhurst, D., Begley, P., Zelena, E., Francis-McIntyre, S., Anderson, N., Brown, M., Knowles, J. D., Halsall, A., Haselden, J. N., Nicholls, A. W., Wilson, I. D., Kell, D. B., & Goodacre, R. (2011). Procedures for large-scale metabolic profiling of serum and plasma using gas chromatography and liquid chromatography coupled to mass spectrometry. Nature Protocols, 6, 1060–1083
Eltzschig, H. K., & Eckle, T. (2011). Ischemia and reperfusion–from mechanism to translation. Nature Medicine, 17, 1391–1401
Espina, V., Edmiston, K. H., Heiby, M., Pierobon, M., Sciro, M., Merritt, B., Banks, S., Deng, J., VanMeter, A. J., Geho, D. H., Pastore, L., Sennesh, J., Petricoin, E. F., & Liotta, L. A. (2008). A portrait of tissue phosphoprotein stability in the clinical tissue procurement process. Molecular and Cellular Proteomics, 7, 1998–2018
Fingerhut, R., Ensenauer, R., Röschinger, W., Arnecke, R., Olgemöller, B., & Roscher, A. A. (2009). Stability of acylcarnitines and free carnitine in dried blood samples: Implications for retrospective diagnosis of inborn errors of metabolism and neonatal screening for carnitine transporter deficiency. Analytical Chemistry, 81, 3571–3575
Futschik, M. E., & Carlisle, B. (2005). Noise-robust soft clustering of gene expression time-course data. Journal Of Bioinformatics And Computational Biology, 3, 965–988
Gao, Y., Liu, X., Tang, B., Li, C., Kou, Z., Li, L., Liu, W., Wu, Y., Kou, X., Li, J., Zhao, Y., Yin, J., Wang, H., Chen, S., Liao, L., & Gao, S. (2017). Protein expression landscape of mouse embryos during pre-implantation development. Cell Rep, 21, 3957–3969.
González-Domínguez, R., González-Domínguez, Á., Sayago, A., & Fernández-Recamales, Á. (2020). Recommendations and best practices for standardizing the pre-analytical processing of blood and urine samples in metabolomics. Metabolites, 10(6), 229.
Gonzalez-Riano, C., Garcia, A., & Barbas, C. (2016). Metabolomics studies in brain tissue: A review. Journal Of Pharmaceutical And Biomedical Analysis, 130, 141–168
Gündisch, S., Grundner-Culemann, K., Wolff, C., Schott, C., Reischauer, B., Machatti, M., Groelz, D., Schaab, C., Tebbe, A., & Becker, K. F. (2013). Delayed times to tissue fixation result in unpredictable global phosphoproteome changes. Journal Of Proteome Research, 12, 4424–4434
Haijes, H. A., Willemse, E. A. J., Gerrits, J., van der Flier, W. M., Teunissen, C. E., Verhoeven-Duif, N. M., & Jans, J. J. M. (2019). Assessing the pre-analytical stability of small-molecule metabolites in cerebrospinal fluid using direct-infusion metabolomics. Metabolites, 9(10), 236.
Haukaas, T. H., Moestue, S. A., Vettukattil, R., Sitter, B., Lamichhane, S., Segura, R., Giskeødegård, G. F., & Bathen, T. F. (2016). Impact of freezing delay time on tissue samples for metabolomic studies. Frontiers In Oncology, 6, 17.
Hustad, S., Eussen, S., Midttun, Ø., Ulvik, A., van de Kant, P. M., Mørkrid, L., Gislefoss, R., & Ueland, P. M. (2012). Kinetic modeling of storage effects on biomarkers related to B vitamin status and one-carbon metabolism. Clinical Chemistry, 58, 402–410
Jackson, D., Rowlinson, R. A., Eaton, C. K., Nickson, J. A., Wilson, I. D., Mills, J. D., Wilkinson, R. W., & Tonge, R. P. (2006). Prostatic tissue protein alterations due to delayed time to freezing. Proteomics, 6, 3901–3908
Jang, C., Chen, L., & Rabinowitz, J. D. (2018). Metabolomics and isotope tracing. Cell, 173, 822–837.
Kain, J. J., Birkeland, A. C., Udayakumar, N., Morlandt, A. B., Stevens, T. M., Carroll, W. R., Rosenthal, E. L., & Warram, J. M. (2020). Surgical margins in oral cavity squamous cell carcinoma: Current practices and future directions. The Laryngoscope, 130, 128–138
Kinross, J. M., Holmes, E., Darzi, A. W., & Nicholson, J. K. (2011). Metabolic phenotyping for monitoring surgical patients. Lancet, 377, 1817–1819
Kumar, L. and M, E.F (2007). Mfuzz: a software package for soft clustering of microarray data. Bioinformation, 2, 5–7
Langfelder, P., & Horvath, S. (2008). WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis. Bmc Bioinformatics, 9, 559
Lehmann, R. (2015). Preanalytics: what can metabolomics learn from clinical chemistry? Bioanalysis, 7, 927–930
Lu, W., Wang, L., Chen, L., Hui, S., & Rabinowitz, J. D. (2018). Extraction and quantitation of nicotinamide adenine dinucleotide redox cofactors. Antioxidants & Redox Signaling, 28, 167–179.
Maślanka, K., Smoleńska-Sym, G., Michur, H., Wróbel, A., Lachert, E., & Brojer, E. (2012). Lysophosphatidylcholines: Bioactive lipids generated during storage of blood components. Archivum Immunolgiae Et Therapiae Experimentalis, 60, 55–60.
Minami, Y., Kasukawa, T., Kakazu, Y., Iigo, M., Sugimoto, M., Ikeda, S., Yasui, A., van der Horst, G. T., Soga, T., & Ueda, H. R. (2009). Measurement of internal body time by blood metabolomics. Proc Natl Acad Sci U S A, 106, 9890–9895
Mock, A., Rapp, C., Warta, R., Abdollahi, A., Jäger, D., Sakowitz, O., Brors, B., von Deimling, A., Jungk, C., Unterberg, A., & Herold-Mende, C. (2019). Impact of post-surgical freezing delay on brain tumor metabolomics. Metabolomics, 15, 78
Opstad, K. S., Bell, B. A., Griffiths, J. R., & Howe, F. A. (2008). An assessment of the effects of sample ischaemia and spinning time on the metabolic profile of brain tumour biopsy specimens as determined by high-resolution magic angle spinning (1)H NMR. Nmr In Biomedicine, 21, 1138–1147
Rinschen, M. M., Ivanisevic, J., Giera, M., & Siuzdak, G. (2019). Identification of bioactive metabolites using activity metabolomics. Nature Reviews Molecular Cell Biology, 20, 353–367
Ritchie, M. E., Phipson, B., Wu, D., Hu, Y., Law, C. W., Shi, W., & Smyth, G. K. (2015). limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies. Nucleic Acids Research, 43, e47
Rosenling, T., Slim, C. L., Christin, C., Coulier, L., Shi, S., Stoop, M. P., Bosman, J., Suits, F., Horvatovich, P. L., Stockhofe-Zurwieden, N., Vreeken, R., Hankemeier, T., van Gool, A. J., Luider, T. M., & Bischoff, R. (2009). The effect of preanalytical factors on stability of the proteome and selected metabolites in cerebrospinal fluid (CSF). Journal Of Proteome Research, 8, 5511–5522
Salek, R. M., Neumann, S., Schober, D., Hummel, J., Billiau, K., Kopka, J., Correa, E., Reijmers, T., Rosato, A., Tenori, L., Turano, P., Marin, S., Deborde, C., Jacob, D., Rolin, D., Dartigues, B., Conesa, P., Haug, K., Rocca-Serra, P., … Steinbeck, C. (2015). COordination of Standards in MetabOlomicS (COSMOS): Facilitating integrated metabolomics data access. Metabolomics, 11, 1587–1597.
Saoi, M., & Britz-McKibbin, P. (2021). New advances in tissue metabolomics: A review. Metabolites 11(10), 672.
Sarto, C., Valsecchi, C., & Mocarelli, P. (2002). Renal cell carcinoma: Handling and treatment. Proteomics, 2, 1627–1629.
Schneeberger, S. (2018). Life of a liver awaiting transplantation. Nature, 557, 40–41
Shen, B., Yi, X., Sun, Y., Bi, X., Du, J., Zhang, C., Quan, S., Zhang, F., Sun, R., Qian, L., Ge, W., Liu, W., Liang, S., Chen, H., Zhang, Y., Li, J., Xu, J., He, Z., Chen, B., … Chen, H. (2020). Proteomic and metabolomic characterization of COVID-19 patient Sera. Cell, 182, 59-72e15.
Smyth, G. K. (2013). Limma: Linear models for microarray data. In Bioinformatics and computational biology solutions using R and Bioconductor
Song, J. W., Lam, S. M., Fan, X., Cao, W. J., Wang, S. Y., Tian, H., Chua, G. H., Zhang, C., Meng, F. P., Xu, Z., Fu, J. L., Huang, L., Xia, P., Yang, T., Zhang, S., Li, B., Jiang, T. J., Wang, R., Wang, Z., … Shui, G. (2020). Omics-driven systems interrogation of metabolic dysregulation in COVID-19 pathogenesis. Cell Metab, 32, 188-202e5.
Timms, J. F., Arslan-Low, E., Gentry-Maharaj, A., Luo, Z., T’Jampens, D., Podust, V. N., Ford, J., Fung, E. T., Gammerman, A., Jacobs, I., & Menon, U. (2007). Preanalytic influence of sample handling on SELDI-TOF serum protein profiles. Clinical Chemistry, 53, 645–656
van Keulen, S., Nishio, N., Birkeland, A., Fakurnejad, S., Martin, B., Forouzanfar, T., Cunanan, K., Colevas, A. D., & Rosenthal, E. (2019). The sentinel margin: Intraoperative ex vivo specimen mapping using relative fluorescence intensity. Clinical Cancer Research, 25, 4656–4662.
Wang, X., Gu, H., Palma-Duran, S. A., Fierro, A., Jasbi, P., Shi, X., Bresette, W., & Tasevska, N. (2019). Influence of storage conditions and preservatives on metabolite fingerprints in urine. Metabolites, 9(10), 203.
Want, E. J., Masson, P., Michopoulos, F., Wilson, I. D., Theodoridis, G., Plumb, R. S., Shockcor, J., Loftus, N., Holmes, E., & Nicholson, J. K. (2013). Global metabolic profiling of animal and human tissues via UPLC-MS. Nature Protocols, 8, 17–32
Want, E. J., Wilson, I. D., Gika, H., Theodoridis, G., Plumb, R. S., Shockcor, J., Holmes, E., & Nicholson, J. K. (2010). Global metabolic profiling procedures for urine using UPLC-MS. Nature Protocols, 5, 1005–1018
Williams, M. D. (2016). Determining adequate margins in head and neck cancers: Practice and continued challenges. Current Oncology Reports, 18, 54.
Winder, C. L., Dunn, W. B., Schuler, S., Broadhurst, D., Jarvis, R., Stephens, G. M., & Goodacre, R. (2008). Global metabolic profiling of Escherichia coli cultures: an evaluation of methods for quenching and extraction of intracellular metabolites. Analytical Chemistry, 80, 2939–2948
Wollenberger, A., Ristau, O., & Schoffa, G. (1960). Eine einfache Technik der extrem schnellen Abkühlung größerer Gewebestücke. Pflüger’s Archiv für die gesamte Physiologie des Menschen und der Tiere, 270, 399–412
Yang, B., Li, M., Tang, W., Liu, W., Zhang, S., Chen, L., & Xia, J. (2018). Dynamic network biomarker indicates pulmonary metastasis at the tipping point of hepatocellular carcinoma. Nature Communications, 9, 678
Yang, W., Chen, Y., Xi, C., Zhang, R., Song, Y., Zhan, Q., Bi, X., & Abliz, Z. (2013). Liquid chromatography-tandem mass spectrometry-based plasma metabonomics delineate the effect of metabolites’ stability on reliability of potential biomarkers. Analytical Chemistry, 85, 2606–2610
Yang, X. H., Ding, L., Fu, Y., Chen, S., Zhang, L., Zhang, X. X., Huang, X. F., Lu, Z. Y., Ni, Y. H., & Hu, Q. G. (2019). p53-positive expression in dysplastic surgical margins is a predictor of tumor recurrence in patients with early oral squamous cell carcinoma. Cancer Manag Res, 11, 1465–1472
Yang, X. H., Jing, Y., Wang, S., Ding, F., Zhang, X. X., Chen, S., Zhang, L., Hu, Q. G., & Ni, Y. H. (2020). Integrated non-targeted and targeted metabolomics uncovers amino acid markers of oral squamous cell carcinoma. Frontiers In Oncology, 10, 426.