Изображение на обложке

Поиск потенциальных маркеров деградации сыворотки крови человека при проведении метаболомного исследования

E. V. Zagladkina, E. D. Kessenik, T. I. Aliushina, M. D. Shachneva, E. I. Savelieva

Аннотация


Процедура отбора, условия хранения и транспортировки биологических образцов, а также порядок обращения с ними формируют преаналитический этап лабораторных исследований, который существенно влияет на качество получаемых данных и достоверность результатов метаболомного анализа. Целью данной работы являлась идентификация потенциальных маркеров преаналитической деградации сыворотки крови человека. Исследовали влияние различных условий преаналитического этапа на метаболические профили образцов цельной крови и сыворотки крови от пяти здоровых доноров. Провели оценку стабильности образцов сыворотки крови в условиях долгосрочного хранения при -20 °С в течение одного месяца, семь циклов замораживания/оттаивания, а также в течение 5 ч после полного оттаивания при комнатной температуре (20 °С). Также исследовали влияние условий хранения цельной крови при 20 °С в течение 4 ч после забора до получения сыворотки. Оценку изменений проводили с использованием целевого и нецелевого хромато-масс-спектрометрического анализа. В рамках целевого подхода определяли содержание в сыворотке крови свободных аминокислот и короткоцепочечных жирных кислот. В качестве модели ускоренной деградации использовали термостатирование образцов сыворотки крови при 40 °С. Выявлены компоненты сыворотки крови, в наибольшей степени подверженные влиянию преаналитических факторов: глутаминовая кислота, глутамин, изомасляная и изовалериановая кислоты, а также ряд кето- и гидроксикислот. Данные соединения можно рассматривать в качестве потенциальных маркеров деградации сыворотки крови. Полученные результаты носят предварительный характер и требуют дальнейшего подтверждения на расширенной выборке

Ключевые слова


сыворотка крови; метаболический профиль; аминокислоты; короткоцепочечные жирные кислоты; условия хранения; газовая хромато-масс-спектрометрия; высокоэффективная жидкостная хроматография; масс-спектрометрия высокого разрешения

Полный текст:

PDF

Литература


REFERENCES

Lehmann R. From bedside to bench—practical considerations to avoid pre-analytical pitfalls and assess sample quality for high-resolution metabolomics and lipidomics analyses of body fluids. Anal. Bioanal. Chem., 2021, vol. 413, no. 22, pp. 5567-5585. doi: 10.1007/s00216-021-03450-0.

Yu Z., Kastenmüller G., He Y., Belcredi P., Möller G., Prehn C., Mendes J., Wahl S., Roemisch-Marg W., Ceglarek U., Polonikov A., Dahmen N., Prokisch H., Xie L., Li Y., Wichmann H.-E., Peters A., Kronenberg F., Suhre K., Adamski J., Illig T., Wang-Sattler R. Differences between human plasma and serum metabolite profiles. PloS one, 2011, vol. 6, no. 7, article e21230. doi: 10.1371/journal.pone.0021230.

Stevens V.L., Hoover E., Wang Y., Zanetti K.A. Pre-analytical factors that affect metabolite stability in human urine, plasma, and serum: a review. Metabolites, 2019, vol. 9, no. 8, article 156. doi: 10.3390/metabo9080156.

Hricko J., Rudl Kulhava L., Paucova M., Novakova M., Kuda O., Fiehn O., Cajka T. Short-term stability of serum and liver extracts for untargeted metabolomics and lipidomics. Antioxidants, 2023. vol. 12, no. 5, article 986. doi:10.3390/antiox12050986.

Breier M., Wahl S., Prehn C., Fugmann M., Ferrari U., Weise M., Banning F., Seissler J., Grallert H., Adamski J., Lechner A. Targeted metabolomics identifies reliable and stable metabolites in human serum and plasma samples. PloS one, 2014, vol. 9, no. 2, article e89728. doi: 10.1371/journal.pone.0089728.

Buchanan J.L., Tormes Vaquerano J., Taylor E.B. Isolated effects of plasma freezing versus thawing on metabolite stability. Metabolites. 2022, vol. 12, no. 11, article 1098. doi: 10.3390/metabo12111098.

Thachil A., Wang L., Mandal R., Wishart D., Blydt-Hansen T. An overview of pre-analytical factors impacting metabolomics analyses of blood samples. Metabolites, 2024, vol. 14, no. 9, article 474. doi: 10.3390/metabo14090474.

Anton G., Wilson R., Yu Z., Prehn C., Zukunft S., Adamski J., Heier M., Meisinger C., Römisch-Margl W., Wang-Sattler R., Hveem K., Wolfenbuttel B., Peters A., Kastenmüller G., Waldenberger M. Pre-analytical sample quality: metabolite ratios as an intrinsic marker for prolonged room temperature exposure of serum samples. PloS one, 2015, vol. 10, no. 3, article e0121495. doi: 10.1371/journal.pone.0121495.

Valo E., Colombo M., Sandholm N., McGurnaghan S.J., Blackbourn L.A.K., Dunger D.B., McKeigue P.M., Forsblom C., Groop P., Colhoun H.M., Turner C., Dalton R.N. Effect of serum sample storage temperature on metabolomic and proteomic biomarkers. Sci. Rep., 2022, vol. 12, no. 1, article 4571. doi: 10.1038/s41598-022-08429-0.

Heiling S., Knutti N., Scherr F., Geiger J., Weikert J., Rose M., Jahns R., Ceglarek U., Scherag A., Kiehntopf M. Metabolite ratios as quality indicators for pre-analytical variation in serum and EDTA plasma. Metabolites, 2021, vol. 11, no. 9, article 638. doi: 10.3390/metabo11090638.

An Z., Shi C., Li P., Liu L. Stability of amino acids and related amines in human serum under different preprocessing and pre-storage conditions based on iTRAQ®-LC-MS/MS. Biol. Open, 2021, vol. 10, no. 2, article bio055020. doi: 10.1242/bio.055020.

Torell F., Bennett K., Rännar S., Lundstedt-Enkel K., Lundstedt T., Trygg J. The effects of thawing on the plasma metabolome: evaluating differences between thawed plasma and multi-organ samples. Metabolomics, 2017, vol. 13, no. 6, article 6. doi: 10.1007/s11306-017-1196-9.

Shachneva M.D., Savelieva E.I. [Determination of short-chain fatty acids in serum as biomarkers of renal dysfunction]. Zh. Analit. Khimii [J. Anal. Chem.], 2025, vol. 80, no 2, pp. 183-188 (in Russian). doi: 10.31857/S0044450225020073.

Savelieva E.I., Alushina T.I., Shachneva M.D., Dobronravov V.A. [Metabolic profiling of blood serum of patients with immunoglobulin a nephropathy using high performance liquid chromatography – high-resolution tandem mass spectrometry]. Klin. Lab. Dgn. [Rus. j. Klin. Lab. Diagn., 2024, vol. 69, no. 8, pp. 369-376 (in Russian). doi: 10.51620/0869-2084-2024-69-8-369-376.

Fiehn O. Metabolomics by gas chromatography–mass spectrometry: Combined targeted and untargeted profiling. Curr. Protoc. Mol. Biol, 2016, vol. 114, no. 1, pp. 30.4.1-30.4.32. doi: 10.1002/0471142727.mb3004s114.

Boelaert J., t’Kindt R., Schepers E., Jorge L., Glorieux G., Neirynck N., Lynen F., Sandra P., Vanholder R., Sandra K. State-of-the-art non-targeted metabolomics in the study of chronic kidney disease. Metabolomics, 2014, vol. 10, no. 3, pp. 425-442. doi: 10.1007/s11306-013-0592-z.

Pomazanov V.V., Kiseleva V.A., Kuleshova T.A., Movchan E.A., Egorova G.V. [Volatile fatty acids as a factor of the sterility of biological substances] Izvestiia GGTU. Meditsina, farmatsiia [GGTU News. Medicine, Pharmacy], 2020, no. 1, pp. 54-56 (in Russian).

Rios-Covian D., González S., Nogacka A.M., Arboleya S., Salazar N., Gueimonde M., de Los Reyes-Gavilán C.G. An overview on fecal branched short-chain fatty acids along human life and as related with body mass index: associated dietary and anthropometric factors. Front. Microbiol, 2020, vol. 11, article 973. doi: 10.3389/fmicb.2020.00973.

Gravemann U., Handke W., Schulze T.J., Seltsam A. Growth and distribution of bacteria in contaminated whole blood and derived blood components. Transfus. Med. Hemoth, 2024, vol. 51, no. 2, p. 76-83. doi: 10.1159/000536242.

KEGG Pathway Database: “Valine, Leucine and Isoleucine degradation”. Available at: https://www.kegg.jp/pathway/hsa00280 (accessed 11 December 2025).

Nagana Gowda G.A., Gowda Y.N., Raftery D. Massive glutamine cyclization to pyroglutamic acid in human serum discovered using NMR spectroscopy. Anal. Chem., 2015, vol. 87, no. 7, pp. 3800-3805. doi: 10.1021/ac504435b.




DOI: https://doi.org/10.15826/analitika.2026.30.2.006

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.