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研究人员针对 REGARDS 队列开展靶向代谢组学研究，分析 2377 例血浆样本，为卒中研究提供重要数据资源。
卒中研究的新突破：探索代谢组学与卒中差异的奥秘
在全球范围内，卒中（stroke）一直是严重威胁人类健康的重大疾病。尤其是在美国东南部的 “卒中带” 地区，黑人人群的卒中风险和死亡率比其他地区高出 2 - 4 倍。这种地理和种族上的差异背后隐藏着怎样的秘密呢？这就如同一个神秘的谜题，吸引着科研人员不断探索。
为了揭开这个谜题，来自美国哈佛医学院、马萨诸塞州总医院等多个机构的研究人员开展了一项具有重要意义的研究。他们以 “REasons for Geographic and Racial Differences in Stroke (REGARDS)” 队列研究为基础，进行了靶向代谢组学（targeted metabolomics）分析。这项研究成果发表在《Scientific Data》上，为我们深入了解卒中的发病机制和防治策略提供了新的视角。
在过去的研究中，虽然已经知道代谢变化与卒中风险之间存在关联，但具体的代谢机制和相关生物标志物仍不明确。例如，饮食模式和营养摄入会引起代谢变化，进而影响卒中风险；代谢综合征（metabolic syndrome），包括高血压、糖尿病、腹部肥胖、高甘油三酯血症和低高密度脂蛋白胆固醇血症等，也与卒中风险增加密切相关。然而，这些关联背后的详细代谢过程，以及是否存在特定的代谢物可以作为预测和防治卒中的靶点，一直是科学界亟待解决的问题。
REGARDS 研究是一项大规模的、涉及黑人和白人的纵向研究，旨在探索美国不同地区和种族人群的健康差异，尤其是卒中方面的差异。研究共招募了 30239 名年龄在 45 岁及以上的参与者。本次研究选取了其中的 2377 例参与者的血浆样本进行靶向代谢组学分析，这些样本包括 1321 例卒中病例和 1056 例随机选取的队列参与者。
研究人员在开展这项研究时，运用了多种关键技术方法。首先是样本采集与处理，在 2003 - 2007 年的基线研究访问时采集血浆样本，参与者需空腹至少 8 小时，采集后的样本经处理后存储在 - 80°C。然后，采用液相色谱 - 串联质谱（LC - MS/MS）技术对血浆样本进行代谢物分析，该技术能够精准地检测和定量多种代谢物。数据处理方面，利用 Agilent MassHunter QQQ Quantitative Analysis 软件处理数据，并通过最近混合血浆归一化方法对峰面积值进行归一化处理，最后使用 Stata 软件进行统计分析。
下面我们来详细看看研究结果：
- 研究设计与参与者特征：REGARDS 研究通过商业列表招募参与者，经过严格的排除和纳入标准筛选，最终确定了研究对象。研究队列设计具有代表性，包括不同性别、种族和地区的参与者，其中女性占 55%，美国黑人占 41%，21% 的参与者来自 “卒中扣带” 地区，35% 来自 “卒中带” 其他地区，44% 来自其他 40 个州。
- 代谢物提取与分析：样本经过蛋白质沉淀法提取代谢物，然后通过 LC - MS/MS 进行分析。在分析过程中，使用了特定的色谱柱和流动相，设定了详细的梯度条件，并采用动态多反应监测（MRM）模式测量代谢物。
- 数据处理与统计分析：在数据处理过程中，全程采用盲法，以确保结果的准确性。处理后的数据通过最近混合血浆归一化方法进行标准化，然后使用 Stata 软件进行统计分析。研究数据存储在 Brain Data Science Platform 平台，可通过特定项目链接访问，且提供了相关的代码用于数据处理和分析。
- 技术验证：研究使用了基质匹配的表型质量控制样本（HPPs）进行质量保证和质量控制。通过在每个分析批次中加入 HPPs 样本，评估提取和仪器的变异性，结果显示批内变异系数（% CV）中位数为 14.60%（IQR：12.67% - 19.53%）。
这项研究的结论具有重要意义。研究提供的代谢组学数据集为进一步研究卒中的代谢基础提供了宝贵资源，有助于制定更有效的健康策略，减少卒中差异，并确定潜在的治疗靶点以降低卒中风险。通过对这些数据的深入分析，科研人员有望发现更多与卒中相关的生物标志物，为卒中的早期诊断和治疗开辟新的途径。同时，该研究也为其他类似的研究提供了方法学参考，推动了代谢组学在卒中研究领域的发展。
总的来说，REGARDS 研究中的靶向代谢组学分析为我们理解卒中的地理和种族差异提供了重要线索。虽然目前的研究取得了一定的成果，但仍有许多问题需要进一步探索。未来，科研人员可以基于这些数据，开展更深入的研究，例如探究不同代谢物之间的相互作用，以及如何通过干预代谢途径来预防和治疗卒中。相信在不断的探索中，我们将逐渐揭开卒中差异的神秘面纱，为全球范围内的卒中防治工作带来新的希望。
