色谱  2016, Vol. 34 Issue (6): 550-557   PDF (910 KB)    
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潘洁莉
胡长锋
韦双双
陈娇
周佳
基于鸟枪法脂质组学研究环氧酶-2抑制剂对关节炎模型血清脂代谢的干预作用
潘洁莉1,2, 胡长锋1, 韦双双1, 陈娇1, 周佳1     
1. 浙江中医药大学基础医学院, 浙江 杭州 310053;;
2. 浙江中医药大学分析测试中心, 浙江 杭州 310053
摘要:心血管疾病(CVD)是类风湿关节炎(RA)患者死亡的重要原因之一,脂代谢紊乱与CVD发生有密切关联,因而有必要对RA和药物治疗导致的脂代谢改变进行探讨。该研究采用胶原诱导法(CIA)构建关节炎模型,引入多维质谱鸟枪法开展血清脂质分析,检测了血清中105种脂质分子,发现模型大鼠体内7种磷脂酰肌醇、15种鞘磷脂、5种神经酰胺、10种磷脂酰胆碱和2种溶血磷脂酰胆碱异常上调,环氧酶-2(COX-2)抑制剂可部分修复紊乱的脂代谢,但对5种磷脂酰胆碱和1种溶血磷脂酰胆碱具有异常调控作用。该研究从脂质分子水平探讨了RA及COX-2抑制剂对脂代谢的干预作用,可以为RA的心血管风险研究提供信息。
关键词多维质谱鸟枪法脂质组学技术     环氧酶-2抑制剂     脂质代谢     胶原诱导性关节炎     类风湿关节炎    
Exploring effect of cyclooxygenase-2 inhibitor on serum lipid profiles in collagen-induced arthritis model using shotgun lipidomics
PAN Jieli1,2, HU Changfeng1, WEI Shuangshuang1, CHEN Jiao1, ZHOU Jia1     
1. College of Basic Medical, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou 310053, China; ;
2. Analytical and Testing Center, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou 310053, China
Foundation Item: National Natural Science Foundation of China (No. 81403269);Science and Technology Planning Project of Zhejiang Province (No. 2015C37045);National Basic Research Program of China ("973" Program) (No. 2014CB543001);Scientific and Technological Innovation Team Project of College of Basic Medical, Zhejiang Chinese Medical University (No. JCIT2016-1);Science Foundation of Zhejiang Chinese Medical University (No. 2014ZY32).
* Corresponding author. E-mail:zhoujia_1990@163.com
Abstract: Rheumatoid arthritis (RA) is an inflammatory disease leading to joint swollen, pain and even deformity. Cardiovascular disease (CVD) is regarded as a major cause of morbidity in patients. Chronic systemic inflammation in patients is an independent CVD risk factor. Cyclooxygenase-2 (COX-2) inhibitor, a commonly used drug in the treatment of RA, can increase the risk of CVD. Lipid metabolic disorder is highly correlated with the occurrence of CVD, thus we investigated the serum lipid changes caused by RA and drug treatment to help to elucidate the mechanism of CVD in RA. Collagen-induced arthritis (CIA) is employed as a model of RA. After modeling, COX-2 inhibitor-meloxicam was orally administrated for three weeks, and the serum lipid profiles were analyzed by the multi-dimensional mass spectrometry-based shotgun lipidomics (MDMS-SL). Totally 105 lipids were detected in serum, including 35 phosphatidylcholines (PCs), 18 lysophosphatidylcholines (LysoPCs), 15 phosphatidyl inositols (PIs), 3 phosphatidyl glycerols (PGs), 19 sphingomyelins (SMs) and 15 ceramides (Cers). In the principle component analysis, it was observed that the lipid profiles of CIA model rats were very different from those of the control rats, and the COX-2 inhibitor can improve the lipid metabolism partly. Further, ANOVA analysis revealed that 39 of the 105 identified lipids were up-regulated in CIA rats, including 7 PIs, 15 SMs, 5 Cers, 10 PCs and 2 LysoPCs. Most of these lipids were down-regulated under the treatment of COX-2 inhibitor. In addition, the five PCs and one LysoPC were abnormally regulated by the drug. The MDMS-SL discovered lipid disturbance in CIA model rats that might be related to risk factors of atherosclerosis; the COX-2 inhibitor can greatly repair the lipid disorder caused by modeling, while induce abnormal changes of some PCs and LysoPC which may cause side-effect.
Key words: multi-dimensional mass spectrometry-based shotgun lipidomics (MDMS-SL)     cyclooxygenase-2 (COX-2) inhibitor     lipid metabolism     collagen-induced arthritis     rheumatoid arthritis    

类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)是一种会累及各对称性小关节、以关节滑膜炎为主要病理特征的全身性自身免疫性疾病。病程长、并发症多,多见于中年女性。研究发现,RA会增加患者发生心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)的几率[1],加拿大的一项Meta分析结果表明RA患者突发致死或非致死性CVD的风险比普通人群高48%[2]。与普通人群相比,RA患者的平均寿命明显缩短,且CVD是造成患者死亡的重要原因之一[1]。有研究人员认为RA引发CVD的机制可能与其诱导的全身免疫反应有关[3]。RA能够引起滑膜和关节周围组织炎症,受累组织释放炎症因子进入全身血液循环,引发脂代谢紊乱[4]、氧化应激损伤、高凝活性、内皮功能紊乱等,这些可能加速患者发生CVD。

非甾体抗炎药(non-steroidal anti-inflammatory drugs,NSAIDs)具有较强的抗炎作用,是目前常用的RA治疗药物,具有快速消炎镇痛的效果。RA发病过程中,前列腺素(prostaglandins,PGs)尤其是前列腺素E2(PGE2)发挥了重要作用[5]。环氧酶(cyclooxygenase,COX)是PGs合成的关键酶,有COX-1和COX-2两种亚型。COX-1存在于正常组织中,参与生理所需PGs的合成,受到抑制时会导致胃肠道不良反应;COX-2为诱导型,病理状态下表达上调,参与多种病理过程,受到抑制时产生镇痛消炎的作用。NSAIDs通常分为非选择性和选择性抑制COX-2两种,后者对COX-2的活性有选择性抑制作用,减少RA患者滑膜和关节周围组织PGE2的产生,从而减轻患者的关节炎损伤。COX-2抑制剂,如美洛昔康、萘丁美酮等,对胃肠道副作用较小,但有诱发CVD的隐患[6]

脂代谢紊乱与CVD发生有密切关联,因而有必要对RA炎症反应和治疗药物导致的脂质代谢的改变进行深入研究。目前临床的血脂分析主要是针对胆固醇酯、甘油三酯等[7],缺乏对其他种类脂质的分析,因此不能充分反映脂质水平的整体变化;并且忽略了单个脂质分子的变化,不利于从分子水平上探讨CVD的发生机理。脂质组学可以发现各种脂质分子的微小改变,质谱、色谱-质谱串联等技术被广泛用于脂质研究,已经发现脂代谢异常与CVD[8, 9]、糖尿病[10, 11]、癌症[12-14]、阿尔兹海默病[15, 16]、自身免疫性疾病[17, 18]等很多疾病密切关联。基于源内分离和串联碎裂的多维质谱鸟枪法脂质组学技术(multi-dimensional mass spectrometry-based shotgun lipidomics,MDMS-SL)不经色谱预分离,直接将脂质提取物由进样系统送入电喷雾离子化质谱(ESI-MS),根据不同种类脂质的结构特点及在不同pH值下带电倾向性差异,调节样品pH值再结合ESI正、负离子模式的切换以及不同的扫描模式(如中性丢失扫描(neutral loss scan,NLS)和母离子扫描(precursor ion scan,PIS))以及一些特殊结构脂质的衍生化,达到离子化过程中分开检测不同类型脂质的目的[19]。针对同一类低含量、峰重叠的脂质,开发了两步法定量算法,即第一步在全扫描模式中,以内标定量高含量的脂质,第二步再以内标和第一步已定量的脂质作为标准,在NLS或PIS模式的谱图中定量同类脂质中含量低和峰重叠的组分。这不仅提高了信噪比,而且大大提高了定量的线性范围和准确度。该方法是目前公认的脂质组学分析脂类最快速有效的方法之一,目前已应用于多种疾病的脂质研究[20-23]

本研究中,我们选择了经典的胶原诱导法(CIA)构建RA动物模型,利用基于MDMS-SL技术的血清脂质组学分析平台,快速准确地检测CIA大鼠血清中多种脂质,包括神经酰胺(Cer)、磷脂酰肌醇(PI)、磷脂酰胆碱(PC)、溶血磷脂酰胆碱(LysoPC)、磷脂酰甘油(PG)、鞘磷脂(SM)等,结合单变量和多变量统计分析方法,筛查出与关节炎造模特异相关的脂质变化;在此基础上用COX-2抑制剂进行干预,深入了解药物对脂代谢的影响,从脂质分子水平为RA的心血管风险研究提供信息。

1 实验部分
1.1 仪器、试剂与材料

TSQ Quantiva三重四极杆质谱(美国Thermo Scientific公司)、Nanomate离子源(美国Advion Bioscience Inc公司)、N-EVAP氮吹仪(美国Organomation公司)。

牛Ⅱ型胶原购自美国Chondrex公司,弗氏完全佐剂(Freund’s complete adjuvant,FCA)和弗氏不完全佐剂(Freund’s incomplete adjuvant,FIA)购自美国Sigma公司,脂质标准品购自美国Avanti公司,甲醇和氯仿(色谱纯)购自德国Merck公司。

清洁级Wistar大鼠,7周龄,雌性,体重(160±20) g,由浙江中医药大学实验动物中心提供,许可证号为SYXK(浙)2008-0115。

1.2 动物造模及给药

7周龄雌性Wistar大鼠适应性喂养1周后,参照文献[24]方法构建关节炎模型,简单描述如下:选取5只作为空白对照组,其余均进行初次免疫,分多点于大鼠尾根部皮下注射200 μL牛Ⅱ型胶原乳剂(牛Ⅱ型胶原溶于0.05 mol/L冰醋酸溶液(pH 3.2)中,4 ℃下振荡过夜,与等体积的完全弗氏佐剂混合,以注射器法反复乳化,制成含牛Ⅱ型胶原1.0 g/L的乳剂); 1周后进行加强免疫,再次配制胶原乳剂,将完全弗氏佐剂换成不完全弗氏佐剂,于大鼠尾根部不同点注射150 μL。初次及加强免疫时,对照组大鼠皮下注射等量生理盐水。

初次免疫后,每隔7天观察并记录大鼠四肢关节病变程度,参照5级评分法评价:无关节炎(0分);小趾关节轻度肿胀(1分);小趾关节和足跖肿胀(2分);踝关节以下的足爪肿胀(3分);包括踝关节在内的全部关节肿胀(4分)。初次免疫后3周,根据上述评分法筛选出造模成功的大鼠(大于6分),随机分为模型组、药物干预组,每组各5只。药物干预组给予美洛昔康混悬液灌胃(剂量为0.72 mg/kg),模型组和对照组给予等量蒸馏水灌胃。灌胃3周后,大鼠腹腔注射水合氯醛(100 g/L),麻醉后,腹主动脉采血,3 000 r/min下离心10 min,分离血清,-80 ℃冰箱中保存。

1.3 血清脂质分析

于100 μL血清中加入4 mL氯仿/甲醇(1∶1,v/v)和事先配制的内标混合液30 μL(内标组成见表 1),再加入2 mL 50 mmol/L氯化锂溶液,涡旋30 s,3 000 r/min下离心10 min,用巴斯德管移取下层有机相;剩余相用2 mL氯仿再次萃取,合并两次萃取有机相,氮气吹干;再用氯仿/甲醇重复上次萃取过程,氮气吹干后,脂质提取物重溶于200 μL氯仿/甲醇(1∶1,v/v)中,氮封,置于-20 ℃下冷藏。

表 1 血清脂质分析内标混合液 Table 1 Internal standards for serum lipid analysis

进样前根据被分析的脂质种类,提取物按不同的倍数稀释在氯仿/甲醇/异丙醇(1∶2∶4,v/v)溶液中,使总浓度小于50 μmol/L,保证脂质不聚集。质谱参数:离子传输管温度320 ℃,喷雾电压1.2 kV,碰撞气为高纯氩气,气压为0.133 Pa。除全扫描模式采集外,按照各类脂质特征性裂解规律采用特定MS/MS扫描(具体参数见表 2)。全扫描模式信号采集1~2 min;母离子扫描、中性丢失扫描等串联扫描模式,根据不同的分析对象,信号收集2~5 min。

表 2 不同脂质的质谱扫描参数 Table 2 MS scan parameters for each lipid class
1.4 数据处理和分析

根据脂质的多维质谱信息,结合已经建立的脂质数据库,利用Excel为基础开发的Macro程序,直接提取质谱图数据,自动选峰,完成基线校准和去同位素峰。参考韩贤林教授课题组的方法[25]进行脂质结构鉴定,绝大多数脂质分子主要是由基本骨架、极性基团和脂肪酸链3部分组成,MDMS-SL充分利用这3部分的结构特征采用NLS或者PIS这两种主要的扫描方式对脂质分子进行结构鉴定,过程如下:首先,根据被分析脂质带电的倾向性通过源内分离实现选择性电离;其次,在该种脂质的质量范围内,获得全扫描谱图或通过衍生化的方法对低含量和难电离的脂类增加其离子浓度后,再进行全扫描检测;最后,按照各类脂质特征性裂解规律采用特定(NLS或者PIS)MS/MS扫描。利用所获得的全扫描谱图、多种NLS或者PIS谱图构建多维质谱图,最后通过对多维质谱图的综合分析实现包括脂肪酸链种类、结合位置等单个脂质分子的结构鉴定。

图 1a为负离子模式下在PI可能构成的质量范围内的全扫描谱图,图 1b是能反映PI分子极性基团结构的PIS谱图(PIS 241.2),图 1cd是能反映脂肪酸链种类的PIS扫描谱图,以图中m/z 885.6的分子为例,在PIS 241.2,PIS 283.2和PIS 303.2谱图中均出现,m/z 241.2为PI类磷脂分子的特征离子(脱水磷酸肌醇),m/z 283.2和m/z 303.2分别为C18∶0、C20∶4的脂肪酸阴离子片段。因而可以判断m/z 885.6属于PI分子,且脂肪酸链分别为C18∶0和C20∶4,再根据其峰强度可以确定FA 18∶0位于sn-1位,FA 20∶4位于sn-2位,因此可以确定m/z 885.6为PI 18∶0/20∶4,其余脂质的结构鉴定类同。

图 1 (a)磷脂酰肌醇的全扫描谱图及(b)m/z 241.2、(c)m/z 303.2和(d)m/z 283.2的母离子扫描质谱图 Fig. 1 (a) Full scan negative-ion spectrum of PI in serum and precursor ion scan spectra of (b) m/z 241.2,(c) m/z 303.2 and (d) m/z 283.2

通过两步定量法完成各类脂质分子的定量分析。第一步,在全扫描谱图中,经过基线校准、去同位素峰后,比较内标峰和被定量脂质的离子峰强度,定量该类型脂质中含量高且不存在峰重叠的脂质分子;第二步,在PIS或NLS模式的谱图中,以内标和第一步已定量的脂质作为标准,定量该类脂质中低含量或者与其他脂质存在峰重叠的脂质分子。

使用SPSS16.0软件中的单因素方差分析评定单个脂质分子在组间的显著性差异;对于组间有显著性差异的脂质,齐方差的用LSD检验比较两组之间的差异,异方差的用Tamhane检验比较两组之间的差异,显著性水平设为p<0.05。脂质数据采用方差归一化法进行标度后导入SIMCA-P 11.0 (瑞典Umetrics AB公司)软件进行主成分分析(principal component analysis,PCA)。

2 结果与讨论
2.1 大鼠血清脂质的方差分析

采用MDMS-SL法从大鼠血清中一共检测到105个脂质分子,包括15个神经酰胺分子、15个磷脂酰肌醇分子、35个磷脂酰胆碱分子、18个溶血磷脂酰胆碱分子、3个磷脂酰甘油分子、19个鞘磷脂分子等,其中含量最丰富的是磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰胆碱。采用方差分析(ANOVA)比较上述脂质在对照组、模型组和药物干预组大鼠血清中的变化,得到每个脂质分子的显著性检验p值。与对照组相比,44种脂质在模型组大鼠中发生了异常调节,而COX-2抑制剂连续用药3周后,异常调节的脂质分子减少了一半多,仅有16个。表明CIA大鼠体内脂质代谢存在广泛而显著的改变,而COX-2抑制剂干预能有效改善造模导致的异常脂代谢(见图 2)。

图 2 血清脂质分子的方差分析 Fig. 2 Univariate analysis of serum lipids a. control group versus model group; b. control group versus drug-treated group.
2.2 大鼠血清脂质的主成分分析

为了可视化地展示对照组、模型组及药物干预组的血清脂质谱的整体变化趋势,将内标校正后的脂质数据进行方差归一化标度化,对数据进行PCA分析。PCA得分图如图 3a所示,主成分1(横坐标)和主成分2(纵坐标)的方差贡献率分别为36.9%和16.8%。从图 3a可以看出模型组与对照组的脂质谱具有明显的差异,反映了造模后大鼠血清脂质代谢发生了显著变化。当COX-2抑制剂干预后,脂质谱出现向对照组大鼠方向回复的趋势,但仍与对照组存在一定差异。

图 3 3组大鼠血清脂质PCA(a)得分图及(b)载荷图 Fig. 3 (a) PCA score plot and (b) loading plot of three groups of rats based on the serum lipid profiles

PCA载荷图(图 3b)显示,大部分脂质在模型组大鼠体内表现出显著上调的趋势,包括多种鞘磷脂、神经酰胺、磷脂酰肌醇、磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰胆碱分子,另有部分磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰胆碱发生下调;COX-2抑制剂干预后,上述脂质大部分发生回调,但是药物对少数磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰胆碱有异常调控作用。

2.3 造模及COX-2抑制剂干预后发生异常调节的脂质

采用方差分析比较单个脂质分子在对照组、模型组和药物干预组大鼠血清中的变化后,对于组间有显著性差异的脂质,进一步用LSD检验或者Tamhane检验进行事后检验,考察该脂质在造模后或者药物干预后是否发生异常调变,显著性水平设为p<0.05。之后我们将对这些发生显著变化的脂质展开具体分析讨论。

2.3.1 神经酰胺和鞘磷脂

比较各组大鼠血清中神经酰胺的水平之后,发现5个神经酰胺分子表现出异常变化。如图 4a所示,Cer(N18∶0)、Cer(N22∶0)、Cer(N23∶0)、Cer(N24∶0)和Cer(N24∶1)在CIA大鼠中显著性上调。药物干预后,上述神经酰胺水平出现下调,其中Cer(N18∶0)和Cer(N22∶0)下调至对照组水平,其他3种神经酰胺分子下调后显著低于对照组。

图 4 原诱导法造模及COX-2抑制剂干预后血清中3种脂质的变化(n=5) Fig. 4 Level changes of three lipid species in serum after modeling and COX-2 inhibitor treatment (n=5) a. ceramide; b. sphingomyelin; c. phosphatidylinositol.

胶原诱导法造模后,鞘磷脂发生非常广泛的变化,15/19鞘磷脂分子在模型鼠中出现上调趋势,包括SM(N15∶0)、SM(N16∶0)、SM(N16∶1)、SM(N17∶0)、SM(N18∶0)、SM(N18∶1)、SM(N20∶0)、SM(N22∶0)、SM(N22∶1)、SM(N23∶0)、SM(N23∶1)、SM(N24∶0)、SM(N24∶1)、SM(N24∶2)和SM(N25∶1)等;采用美洛昔康治疗后都出现回调,除SM(N16∶0)外都恢复到对照组水平(见图 4b)。

鞘磷脂是构成细胞生物膜和血浆脂蛋白的重要组成部分,还是重要的生物活性分子[26]。鞘磷脂可以在鞘磷脂酶的作用下水解生成神经酰胺等,神经酰胺是鞘磷脂信号通路中的重要信号分子,参与调控细胞增殖、分化、衰老、凋亡及应激反应等[27]。Kosinska等[17, 28]研究了RA患者关节滑膜液中的脂质,发现患者的神经酰胺和鞘磷脂的含量较普通人群显著升高,这与本研究的结果具有一致性。血浆鞘磷脂浓度与动脉粥样硬化(arteriosclerosis,AS)的发生发展有关,AS是许多心血管疾病的病理基础。AS患者和动物模型中,鞘磷脂在AS斑块中形成积聚,患者血清低密度脂蛋白中鞘磷脂水平较普通人升高[29]。离体实验表明神经酰胺积聚会抑制胰岛素信号通路的一个或几个环节[30],影响内皮一氧化氮合酶(eNOS)磷酸化,减少NO产生,导致血管内皮功能紊乱,促进AS斑块的形成。本实验中,CIA模型大鼠血清中5种神经酰胺分子和15种鞘磷脂分子发生上调,这可能会增加AS风险,而COX-2抑制剂可以部分修复异常的鞘磷脂和神经酰胺代谢,一方面使鞘磷脂的水平恢复到对照组水平,另一方面减少神经酰胺积聚,抑制AS的发生。

2.3.2 磷脂酰肌醇

大鼠血清中检测到15种磷脂酰肌醇,胶原诱导法建模后,其中7个发生显著上调,包括PI(18∶1-18∶2)、PI(18∶0-18∶2)、PI(18∶0-18∶1)、PI(18∶0-22∶6)、PI(18∶0-22∶5)、PI(16∶0-18∶2)和PI(18∶2-20∶4),而COX-2抑制剂可显著下调前5种磷脂酰肌醇(见图 4c)。

磷脂酰肌醇环上的3位羟基在磷脂酰肌醇-3激酶(phosphatidylinositol 3-kinase,PI3K)催化下发生磷酸化,生成相应的磷酸肌醇脂化合物,后者可作为细胞内第二信使发挥作用,PI3K信号通路在炎症的发生与发展过程中发挥着关键调控作用[31, 32],被视为炎症相关疾病的新的治疗靶点。我们推测模型组体内磷脂酰肌醇的上调可能与关节炎症的发生相关,COX-2抑制剂可调节磷脂酰肌醇的水平,改善磷脂酰肌醇代谢。

2.3.3 磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰胆碱

CIA模型大鼠血清磷脂酰胆碱代谢失调,11个磷脂酰胆碱分子与对照组差异明显,异常上调的磷脂酰胆碱包括PC(D16∶0-16∶0)、PC(D16∶0-18∶1)、PC(D16∶0-18∶2)、PC(D16∶1-16∶0)、PC(D18∶1-18∶2)、PC(P16∶0-16∶0)、PC(P16∶0-18∶0)、PC(P16∶0-18∶1)、PC(P18∶0-20∶4)和PC(A16∶0-16∶0),而PC(D18∶2-22∶6)显著下调,COX-2抑制剂干预后大部分回复到对照组水平,此外PC(D16∶1-18∶2)、PC(D18∶2-18∶3)、PC(D18∶2-20∶2)、PC(D18∶0-22∶6)和PC(P18∶2-20∶1)在药物作用下发生异常下调(见图 5a)。

图 5 胶原诱导法造模及COX-2抑制剂干预后血清中两种脂质的变化(n=5) Fig. 5 Level changes of two lipid species in serum after modeling and COX-2 inhibitor treatment (n=5) a. phosphatidylcholine; b. lysophosphatidylcholine.

图 5b显示了各组大鼠中发生显著变化的溶血磷脂酰胆碱,共有6种溶血磷脂酰胆碱在CIA大鼠中发生异常。显著下调的4种是LysoPC(18∶2)、LysoPC(18∶0)、LysoPC(20∶4)和LysoPC(22∶6),显著上调的2种是LysoPC(20∶1)和LysoPC(A16∶0)。COX-2抑制剂干预后均发生回调;此外,COX-2抑制剂可引起LysoPC(18∶1)上调。

磷脂酰胆碱在磷脂酶A催化下可水解成溶血磷脂酰胆碱,溶血磷脂酰胆碱高浓度存在于氧化型低密度脂蛋白中,可以促进血管平滑肌细胞增殖、改变内皮细胞通透性、扰乱血小板功能、调控胆固醇摄取和外流等,这些都与动脉粥样硬化的发生有关[33]。此外,溶血磷脂酰胆碱在心肌缺血等病理状况下,可在心肌细胞及间隙内快速蓄积,进一步引发心律失常和心肌收缩功能障碍等[34]。CIA大鼠体内上调的10种磷脂酰胆碱和2种溶血磷脂酰胆碱可能与心血管风险有关,COX-2抑制剂可以改善磷脂酰胆碱和溶血磷脂酰胆碱的代谢。

3 结论

本研究采用胶原诱导法构建了关节炎大鼠模型,用COX-2抑制剂美洛昔康进行干预,利用基于MDMS-SL技术的血清脂质组学分析平台,快速准确地检测CIA大鼠血清中多种脂质,包括磷脂酰胆碱、溶血磷脂酰胆碱、磷脂酰肌醇、磷脂酰甘油、鞘磷脂、神经酰胺等105种脂质分子。统计学分析发现,CIA模型大鼠体内存在显著的脂质代谢异常,如7种磷脂酰肌醇、15种鞘磷脂、5种神经酰胺、10种磷脂酰胆碱和2种溶血磷脂酰胆碱发生异常上调等。上述脂质的变化可能与AS的发生有一定关系,而AS是许多心血管疾病的病理基础,COX-2抑制剂干预后可以部分改善上述脂质的异常代谢,但是其对5种磷脂酰胆碱和1种溶血磷脂酰胆碱具有异常调控作用,原因还有待进一步探究。本研究利用脂质组学技术探讨RA及其治疗药物COX-2抑制剂干预引发的异常脂质调变,可以为RA的心血管风险研究提供更多信息。

参考文献
[1] Avina-Zubieta J A, Choi H K, Sadatsafavi M, et al, Arthritis Rheum,2008, 59 (12):1690.
[2] Avina-Zubieta J A, Thomas J, Sadatsafavi M, et al, Ann Rheum Dis,2012, 71 (9):1524.
[3] Santos M J, Fonseca J E, Acta Reumatol Port,2009, 34 (4):590.
[4] Dessein P H, Joffe B I, Stanwix A E, J Rheumatol,2003, 30 (7):1403.
[5] McCoy J M, Wicks J R, Audoly L P, J Clin Invest,2002, 110 (5):651.
[6] Kearney P M, Baigent C, Godwin J, et al, BMJ,2006, 332 (7553):1302.
[7] García-Gómez C, Nolla J M, Valverde J, et al, J Rheumatol,2009, 36 (7):1365.
[8] Hinterwirth H, Stegemann C, Mayr M, Circ Cardiovasc Genet,2014, 7 (6):941.
[9] Stegemann C, Pechlaner R, Willeit P, et al, Circulation,2014, 129 (18):1821.
[10] Deedwania P, J Clin Hypertens (Greenwich),2011, 13 (1):52.
[11] Liu L, Wang M, Yang X, et al, Clin Chem,2013, 59 (9):1338.
[12] Yu X W, Wu Q, Lü W, et al, Chinese Journal of Chromatography,2013, 31 (7):691. 余欣尉, 吴谦, 吕望, 等, 色谱,2013, 31 (7):691.
[13] He H B, Shi X Z, Chen J, et al, Chinese Journal of Chromatography,2012, 30 (3):245. 和红兵, 石先哲, 陈静, 等, 色谱,2012, 30 (3):245.
[14] Yang T Z, Luo P, Li Y L, et al, Chinese Journal of Chromatography,2014, 32 (2):126. 杨太忠, 罗萍, 李艳丽, 等, 色谱,2014, 32 (2):126.
[15] Wang D, Sun C, Liu L, et al, Neurobiol Aging,2012, 33 (6):1057.
[16] Proitsi P, Kim M, Whiley L, et al. Transl Psychiatry, 2015, 5(1):e494
[17] Kosinska M K, Liebisch G, Lochnit G, et al, Arthritis Rheum,2013, 65 (9):2323.
[18] Giera M, Ioan-Facsinay A, Toes R, et al, Biochim Biophys Acta,2012, 1821 (11):1415.
[19] Han X, Yang K, Gross R W, Mass Spectrom Rev,2012, 31 (1):134.
[20] Hu C, Wang Y, Fan Y, et al, AAPS J,2015, 17 (3):711.
[21] Kiebish M A, Yang K, Liu X, et al, J Lipid Res,2013, 54 (5):1312.
[22] Adamovich Y, Rousso-Noori L, Zwighaft Z, et al, Cell Metab,2014, 19 (2):319.
[23] Sewell G W, Hannun Y A, Han X, et al, Int J Biochem Cell B,2012, 44 (11):1839.
[24] Rosloniec E F, Cremer M, Kang A H, et al, Curr Protoc Immunol,2010, 15 :15.
[25] Yang K, Cheng H, Gross R W, et al, Anal Chem,2009, 81 (11):323.
[26] Hannun Y A, Obeid L M, Nat Rev Mol Cell Bio,2008, 9 :139.
[27] Sawai H, Domae N, Okazaki T, Curr Pharm Des,2005, 11 (19):2479.
[28] Kosinska M K, Liebisch G, Lochnit G, et al. PLoS ONE, 2014, 9(3):e91769
[29] Kummerow F A, Cook L S, Wasowicz E, et al, J Nutr Biochem,2001, 12 (10):602.
[30] Haus J M, Kashyap S R, Kasumov T, et al, Diabetes,2009, 58 (2):337.
[31] Ghigo A, Damilano F, Braccini L, et al, Bioessays,2010, 32 (3):185.
[32] Rommel C, Camps M, Ji H, Nat Rev Immunol,2007, 7 (3):191.
[33] Kang A C, Huo Y, Qi L T, Chinese Journal of Arteriosclerosis,2006, 14 (12):1083. 亢爱春, 霍勇, 齐丽彤, 中国动脉粥样硬化杂志,2006, 14 (12):1083.
[34] Liu G, Zheng M Q, Wang W, et al, Journal of Peking University:Health Sciences,2011, 43 (6):804. 刘刚, 郑明奇, 王玮, 等, 北京大学学报:医学版,2011, 43 (6):804.