인간 난포액의 대사 신호는 리소포스파티딜콜린을 난포 발달의 예측 인자로 식별합니다
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인간 난포액의 대사 신호는 리소포스파티딜콜린을 난포 발달의 예측 인자로 식별합니다

Sep 24, 2023

커뮤니케이션 생물학 5권, 기사 번호: 763(2022) 이 기사 인용

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인간 난포액(FF)의 대사 특성을 조사하고 임상적 의미가 있는 난포 발달(FD)의 잠재적 대사 예측인자를 밝히기 위해 우리는 2단계 연구 설계를 기반으로 총 452개의 샘플을 분석했습니다. 첫 번째 단계에서는 26명의 참가자의 큰 난포(LF)와 일치하는 작은 난포(SF)의 FF 샘플을 광범위한 표적 대사체학으로 분석했습니다. 대사 신호는 대사체 데이터와 전사체 데이터를 포함한 다중 오믹스 통합 기술로 설명되었습니다. 두 번째 단계에서는 독립적인 200명의 참가자로부터 FF와 혈청을 이용한 효소 결합 면역분석법을 사용하여 FD의 잠재적인 바이오마커를 검증했습니다. 우리는 다양한 발달 단계의 난소 난포의 FF 대사 특징을 설명합니다. 리소포스파티딜콜린(LPC)은 FD 및 난소 민감성의 바이오마커로 사용될 수 있으며, FD 동안 대사 조절에 대한 지식을 발전시키고 인간의 난포 및 난모세포 건강 개선을 위한 잠재적인 검출 및 치료 목표를 제공합니다.

난포액(FF)은 난모세포 성장, 난포 성숙 및 생식세포-체세포 소통을 위한 난모세포 미세환경의 주요 구성 요소입니다. 이는 난모세포가 성장하는 동안 모든 신진대사를 축적합니다1. 난모세포와 난포 체세포는 난소에서 시너지 효과를 발휘하여 탄수화물, 아미노산 및 지질의 적절한 대사를 보장합니다2. 따라서 FF 대사산물 분석은 난포의 대사 상태를 반영하고 난모세포의 품질을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 난포 발달(FD) 동안, FF의 대사물질 농도는 암소와 수유소 사이의 출산율 차이와 관련하여 급격한 변화를 겪습니다3. FD 관련 대사산물 변형은 돼지와 같은 다른 종에서도 발견되었습니다4. 또한, 포도당 대사, 에너지 생산 및 단백질 생성과 관련된 경로와 기질은 더 큰 수유 소 모낭의 FF에서 더 높은 수준으로 존재했습니다5. 안드로겐과 FF 지질 축적의 증가는 흔히 산화 스트레스(OS)를 증가시키며, 이는 출산 능력 저하에 영향을 미치는 주요 요인일 수 있다는 것이 이전에 발견되었습니다6. 최근 성숙 및 미성숙 난포에서 인간 FF의 전사체 정보가 제공되어 FF7에서 FD에 대한 오믹스 변화에 대한 이해가 향상되었습니다. 그러나 난포 발달 단계의 전반적인 대사 특징과 FF의 FD 주요 예측 인자는 아직 인간에게는 거의 알려져 있지 않습니다8.

이 연구에서 우리는 다양한 단계의 인간 난포에서 FF의 대사 변화를 분석하기 위해 광범위한 표적 대사체학을 사용했습니다. 표적대사체학은 광범위한 대사산물을 다루며, 이를 식별하고 정량화하는 데 장점이 있습니다. 이는 주요 임상 실체에 대한 새로운 바이오마커를 공개하는 데 도움이 됩니다9,10. 우리의 목표는 대사체 분석 및 다중 오믹스 통합을 통해 인간의 FD와 관련된 FF의 전체 대사 산물 특징을 밝히고 임상 역학 정보에 연결하여 FF와 혈청 모두에서 FD의 주요 예측 인자를 식별하는 것이었습니다. 이는 FD 동안 생리학적 및 병리학적 과정의 기초가 되는 메커니즘에 대한 추가 연구를 위한 중요한 대사 특징을 선택하는 데 도움이 되기 때문에 임상적으로 매우 중요합니다. FF에서 발견되는 FD 관련 대사산물은 배양 배지에서 난모세포의 품질과 발달에 개입할 수 있으며, 이는 임상에서 ART 수준을 향상시키는 데 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 한편, 연구에 따르면 FF 비타민 D 수치는 혈청 비타민 D 수치와 일치하며, 혈청 비타민 D 수치는 정상 수정율과 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다11. 따라서 추가로, FF와 혈청 사이의 연관성이 발견되고 두 구획 모두에서 일부 대사산물의 강한 양의 상관관계가 발견되면 이를 덜 침습적인 바이오마커로 잠재적으로 사용할 수 있으며 이는 진단을 위한 새로운 바이오마커 발견에 대한 가능성을 유지합니다. 인간의 난포 및 난모세포 건강 증진을 위한 치료 표적 발굴.

 1 based on the results of OPLS-DA, and the OPLS-DA S-plot diagram revealed that the closer the metabolites were to the upper right and lower left regions, the difference was enhanced (Fig. 2d). Finally, 116 differential metabolites with fold change ≥2 or ≤0.5, VIP > 1, and p < 0.05 were identified in our study according to previous reports12,13,14,15, and the result is displayed in the volcano plot (Supplementary Fig. 1). Figure 2e showed the 40 metabolites with VIP ≥ 2. Due to the large number of differential metabolites, among the 116 differential metabolites, 37 metabolites with p < 0.03 and VIP ≥ 2 were selected for heatmap display in Fig. 3a and Supplementary Fig. 2, which indicated the most dramatic changes in the metabolome./p>