Применение метаболомики при мочекаменной болезни: открытие и применение сукцината

Сигнальная трансдукция и таргетная терапия, том 8, номер статьи: 41 (2023) Цитировать эту статью

1691 Доступов

1 Цитаты

11 Альтметрика

Подробности о метриках

Мочевой камень концептуализируется как хроническое метаболическое расстройство, перемежающееся симптоматическим образованием камней. Показано, что появление моногидрата оксалата кальция (КОМ) при камнеобразовании регулируется модификаторами роста кристаллов. Хотя ингибиторы кристаллизации были признаны в качестве терапевтического метода на протяжении десятилетий, достигнут ограниченный прогресс в открытии эффективных модификаторов для лечения мочекаменной болезни. В этом исследовании мы использовали технологии метаболомики, мощный подход для выявления биомаркеров путем скрининга компонентов мочи в динамическом прогрессировании на модели камней в мочевом пузыре. Путем углубленного изучения и анализа данных метаболомики мы выявили пять дифференциальных метаболитов. С помощью исследований теории функционала плотности и объемной кристаллизации мы обнаружили, что три из них (салицилуровая, гентизиновая кислота и сукцинат) могут эффективно ингибировать нуклеацию in vitro. Таким образом, мы оценили влияние ингибиторов на крысиной модели камней в почках, вызванной ЭГ. Примечательно, что сукцинат, ключевой игрок в цикле трикарбоновых кислот, может уменьшить отложение кальция в почках и уменьшить повреждения в модели. Транскриптомный анализ также показал, что защитный эффект сукцината заключался в основном за счет противовоспалительного действия, ингибирования клеточной адгезии и остеогенной дифференцировки. Эти результаты показали, что сукцинат может стать новым вариантом лечения мочевых камней.

Мочекаменная болезнь является относительно типичным урологическим заболеванием, распространенность которого во всем мире постоянно растет в течение последних нескольких десятилетий.1 Это заболевание также имеет частоту 5-летних рецидивов, достигающую 50%.2 Этиология мочекаменной болезни сложна и может зависеть от ожирение, диабет, гипертония и метаболические синдромы.3 Камни из оксалата кальция (CaOx) составляют более 75% мочевых камней, за ними следуют мочекислые, фосфатные, струвитные и цистиновые камни.4 Мочекаменная болезнь представляет собой многоэтапный процесс. включая зародышеобразование, рост и агрегацию кристаллов, хотя основной механизм еще не до конца понятен.5 Как остановить мочекаменную болезнь и предсказать ее основной риск, оставалось большой проблемой.6

Неоднородность типов камней среди пациентов создает необходимость в индивидуальном подходе к лечению, которое может включать в себя регулирование диеты/употребление воды, назначение нескольких видов одобренных FDA препаратов и хирургическую процедуру по удалению камней.7 В настоящее время проблемы рецидива мочекаменной болезни и распространенность по-прежнему привлекала большое социально-экономическое внимание. Поэтому необходим поиск новых методов лечения.8

Наряду с поиском лекарств для профилактики и лечения камней повышенное внимание привлекают модификаторы, которые могут влиять на кристаллизацию.9 Наиболее эффективные модификаторы кальциевых камней состоят из карбоновой кислоты, сульфатных функциональных групп, которые могут взаимодействовать с поверхностью кристалла и/или комплекс со свободными ионами в моче.10 Многие природные и синтетические виды могут ингибировать его рост. Но сопоставить данные in vitro и in vivo по-прежнему очень сложно. Сочетание экспериментальных исследований, исследований на животных и клинических испытаний может облегчить наши знания о модификации роста кристаллов и ее роли в кристаллизации.5 На сегодняшний день только две молекулы, т.е. полиакриловая кислота и молекула двухвалентного инозитолфосфата,10,11 показали, что ингибируют кристаллизацию CaOx за счет уменьшения отложения CaOx в почках.

Патогенез мочекаменной болезни связан со многими метаболическими и внешними факторами. Хотя механизм еще не до конца понятен, несомненно, что на него влияет состав мочи.4 Моча представляет собой своего рода сложную смесь многочисленных молекулярных частиц, включающую как ингибиторы, так и промоторы развития камней в почках.12 Нефролитиаз имеет высокую распространенность. Встречается у пациентов с расщелиной позвоночника, которые страдали от камней в мочевом пузыре после аугментации.13 Метаболические нарушения тесно связаны с неинфекционными камнями.14 Оценить уникальные эффекты ингибиторов очень сложно для сложности мочи, которая включает ~3100 низкомолекулярных метаболитов и половина из которых неидентифицирована. Моча содержит около 1823 белков, среди которых недавно выявлен 671 компонент.15

salicyluric > succinic acid > suberic acid > taurine. The binding energies of the modifiers on the COM (021) surface were in keeping with those of the COM (100) surface except for salicyluric and suberic acid (Supplementary Table 2). Compared with other modifiers, the strength of binding between gentisic acid with the COM (100) and (021) surface (Fig. 3b, c) was greater. To quantify the strength of modifiers bound to COM (100) and (021) surfaces, we have calculated the mean displacement δ of atoms (Supplementary Table 3). The result revealed that all modifiers adsorption on the (100) surface has resulted in a higher strain compared with the (021) surface. The binding of gentisic acid with the COM surface has led to the highest strain (100 δ = 0.418 Å; 021 δ = 0.206 Å). By contrast, taurine has the lowest strain (100 δ = 0.211 Å; 021 δ = 0.099 Å). It has been previously demonstrated that under constant tensile stress, the strain of the crystal could reduce its growth rate. This also suggested that the effect of gentisic acid on preventing crystal growth is better than that of taurine.22,33/p> salicyluric > succinate > suberic acid > taurine with the same trend as DFT calculations. Considering the diversity of inhibitory effects of the modifiers, we need further demonstrated the inhibitory effect of the modifiers through in vitro and in vivo experiments./p>37% of COD nucleation compared with the normal control (13% ± 2%), which confirmed their inhibitory effect on COM nucleation. FTIR experiments (Fig. 4f) also revealed a shift from mostly-COM to mostly-COD crystallization with succinate, salicyric and gentisic acid in the bulk crystallization system. The absorption peak at 660 cm−1 in fingerprint region indicated that the bulk of crystal phase was COM. In addition, 914 and 780 cm−1 were absorption peaks of COD. The FTIR spectra of the taurine groups were similar, with the characteristic absorption peaks at 660 cm−1 indicating that the bulk of crystal phase of the CaOx crystal was COM. After adding salicyluric, suberic acid, gentisic acid and succinate, the absorption peaks of the crystal solution have shifted from 1617 and 1322 cm−1 to 1643 and 1330 cm−1, which indicated that the addition of modifiers has led to increased COD, which was consistent with characterization of the crystal morphology.36 CaOx crystals have two common forms: COM and COD. COD is less bound with instability, and whilst COM is more easily attached to renal epithelial cells and can aggregate to form stones.37 Thus, a method to suppress stone formation may be to screen modifiers which can target the CaOx crystallization as well as induce the formation of COD. Compared with the control, the increased instability of the COD crystals with the addition of succinate, salicyluric acid and gentisic acid has suggested a potential role for the treatment of kidney stones./p>50%. In pattern recognition, SIMCA-P 14.1 software is applied, and Pareto scaling method is used to preprocess the data, and then statistical analysis is carried out, mainly including PCA and PLS-DA analysis. The PLS-DA method is mainly used to determine R2 and Q2 quality, as well as variable importance (VIP). VIP mainly describes the changes of pathological stimulus reactions explained by specific metabolites. When judging the metabolite with significant difference, the set judgment criteria were set as VIP > 1 and P < 0.05. Differentially expressed metabolites were normalized to obtain clusters with similar expression patterns. Heat map was derived by clustering differentially expressed metabolites based on R software. The KEGG analysis was carried out on hypergeometric test, the pathways with P < 0.05 were considered as significant./p>