Предлагаемый обзор должен дать представление об общем рабочем процессе липидомики и его применении в исследованиях метаболических биомаркеров.
Биологические системы состоят из тысяч химически различных липидов. Структурное разнообразие липидов дает широкий спектр функциональных возможностей. Для большинства липидов их функции зависят от их молекулярной структуры и могут быть очень разными для разных классов липидов, а также для разных видов липидов в пределах одного класса липидов (Stahlman et al. 2012). Липиды содержатся во всех живых организмах. Они участвуют во многих критических клеточных функциях, таких как хранение энергии, целостность структурной плазматической мембраны и передача сигналов клеткам. Дисбалансы липидного обмена связаны с патологией различных заболеваний, таких как диабет, болезнь Альцгеймера, ожирение, рак и атеросклероз (Cavojsky et al. 2016; Юнг и Чхве 2014; Штайнберг 2006; Tan et al. 2017; Уотсон 2006; Венк 2005). В то время как рутинный анализ липидов плазмы предшествует назначению гиполипидемических препаратов (Quehenberger et al. 2010), обилие конкретных видов липидов может указывать на конкретное заболевание (Quehenberger and Dennis 2011). Аномальные концентрации липидов наблюдаются при различных нарушениях обмена веществ.
Кроме того, многие врожденные ошибки метаболизма связаны с изменениями в метаболизме липидов, и особенно сфинголипидов. Сфинголипидозы являются моногенными наследственными заболеваниями, вызванными дефектами путей деградации сфинголипидов (Kolter and Sandhoff 2006; Sandhoff and Harzer 2013), что приводит к массовому хранению неразложенных видов сфинголипидов в лизосомах, вызывая нейровоспаление и нейродегенерацию. Сфинголипиды также появились в последние годы как значимые факторы патогенеза кардиометаболических заболеваний (Cowart 2009; Лето 2006; Деевская и Николова-Каракашян 2011).
Липиды показывают большое структурное разнообразие, которое содержится в термине «липидом». Согласно комплексной системе классификации, предложенной консорциумом LIPID MAPS (http://www.lipidmaps.org), липиды можно классифицировать на восемь различных классов (рис. 1):
- глицерофосфолипиды (GP),
- сфинголипиды (SL), глицеролипиды,
- липиды стеринов,
- свободные жирные кислоты,
- липиды пренола,
- сахаролипиды
- поликетиды (Fahy et al. 2005; Fahy et al. 2009).
Рис.1 Структуры наиболее распространенных семейств липидов
GP представляют собой самый большой класс липидов и получены из sn-глицеро-3-фосфорной кислоты. В плазме человека было идентифицировано около 200 видов ГП (рис. 2). Среди них наиболее распространены глицерофосфохолины и глицерофосфоэтаноламины, а глицерофосфосерины наименее распространены (Quehenberger et al. 2010; Квенбергер и Деннис 2011). Лизо-GP несут только одну жирную кислоту, которая этерифицирована до гидроксильной группы либо в положении sn-1, либо в положении sn-2.
Плазма человека содержит более 200 различных видов SL. Самой большой фракцией SL в плазме человека является сфингомиелин, в то время как керамиды наименее распространены.
Среди стеринов холестерин наиболее распространен в плазме, за которым следуют латостерол и десмостерин. Наибольшая часть холестерина в плазме этерифицирована (рис. 2). Среди холестериновых эфиров (CE) плазмы человека CE(18:2) и CE(20:4) вносят основную долю (Quehenberger et al. 2010).
Липиды Пренола построены из пяти единиц изопрена углерода. Двумя основными липидами пренола в плазме являются долихол и убихинон (Shiota et al. 2008).
Рис.2 Распределение отдельных классов липидов в плазме человека (воспроизведено из Quehenberger et al. (2010)))
Липидомика является относительно молодой областью науки, целью которой является идентификация и количественная оценка всех отдельных видов липидов и их функций в рамках биологической системы (Han and Gross 2003). Технологии липидомики все чаще применяются для обнаружения биомаркеров. Они предлагают большие перспективы для биомаркеров нового поколения в общих и сложных фенотипах, таких как дислипидемия и сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ).
Lipidomics in Biomarker Research | SpringerLink
Hornemann T. Lipidomics in Biomarker Research. Handb Exp Pharmacol. 2022;270:493-510. doi: 10.1007/164_2021_517. PMID: 34409495.
Комментарии (0)
Зарегистрируйтесь, чтобы добавить комментарий