高解像度質量分析に基づいて薬物代謝産物を識別するためのメタボロミクスベースのデータ分析アプローチの開発アプローチ

薬物代謝物を迅速に特定するには、データ分析へのメタボロミクスベースのアプローチが必要です。この研究は、高解像度の質量分析に基づいたこのようなアプローチを開発しました。私たちのアプローチは、タイムコースの実験と安定した同位体トレースを組み合わせた2段階のものです。ピオグリタゾン（PIO）を使用して、2型糖尿病の血糖管理を改善しました。その結果、PIOは代謝物を特定するためのモデル薬として採用されました。データ分析のステージIでは、26626イオンのうち704がイオンの存在量比と時間コース実験でインキュベーション時間との間に正の関係を示しました。ステージIIでは、704イオンの間で25個の同位体ペアが特定されました。これら25のイオンのうち、18が用量反応関係を示しました。最後に、18個のイオンのうち14個がPIO構造関連の代謝物イオンであることが確認されました。それ以外の場合は、直交部分の最小二乗分析（OPLS-DA）がピオ代謝物イオンに採用され、10個のPIO構造関連の代謝物イオンが同定されました。ただし、開発されたアプローチとOPLS-DAの両方によって4つのイオンのみが特定され、データ分析に対するメタボロミクスベースのアプローチの設計の違いが、代謝物が特定される違いをもたらす可能性があることを示しています。私たちの開発されたアプローチとOPLS-DAによって合計20のPIO構造関連の代謝物が特定され、6つの代謝物が新規でした。結果は、開発された2段階のデータ分析アプローチを使用して、比較的複雑なマトリックスからのPIO代謝物イオンに関するデータを効果的に採掘できることを実証しました。

A metabolomics-based approach to data analysis is required for drug metabolites to be identified quickly. This study developed such an approach based on high-resolution mass spectrometry. Our approach is a two-stage one that combines a time-course experiment with stable isotope tracing. Pioglitazone (PIO) was used to improve glycemic management for type 2 diabetes mellitus. Consequently, PIO was taken as a model drug for identifying metabolites. During Stage I of data analysis, 704 out of 26626 ions exhibited a positive relationship between ion abundance ratio and incubation time in a time-course experiment. During Stage II, 25 isotope pairs were identified among the 704 ions. Among these 25 ions, 18 exhibited a dose-response relationship. Finally, 14 of the 18 ions were verified to be PIO structure-related metabolite ions. Otherwise, orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA) was adopted to mine PIO metabolite ions, and 10 PIO structure-related metabolite ions were identified. However, only four ions were identified by both our developed approach and OPLS-DA, indicating that differences in the designs of metabolomics-based approaches to data analysis can result in differences in which metabolites are identified. A total of 20 PIO structure-related metabolites were identified by our developed approach and OPLS-DA, and six metabolites were novel. The results demonstrated that our developed two-stage data analysis approach can be used to effectively mine data on PIO metabolite ions from a relatively complex matrix.