Метаболомный анализ слюны методом капиллярного электрофореза с масс-спектрометрией выявил профили, специфичные для рака полости рта, молочной железы и поджелудочной железы

Слюна — доступная для получения биологическая жидкость, содержащая важную диагностическую информацию. Это делает её подходящим материалом для раннего выявления многих заболеваний, в том числе сердечно-сосудистых, почечных и аутоиммунных заболеваний, вирусных и бактериальных инфекций и, что особенно важно, рака. Диагностика на основе анализа слюны, в частности с применением метаболомных технологий, развивается как перспективный клинический подход, позволяющий выявлять связь между компонентами слюны и конкретными заболеваниями. Мы провели всесторонний анализ метаболитов в образцах слюны 215 человек: 69 пациентов с раком полости рта, 18 — с раком поджелудочной железы, 30 — с раком молочной железы, 11 — с заболеваниями пародонта и 87 здоровых участников. Для анализа использовали капиллярный электрофорез с времяпролётной масс-спектрометрией (CE-TOF-MS). Были выявлены 57 основных метаболитов, позволяющих с высокой точностью прогнозировать вероятность наличия каждого из изученных заболеваний. Хотя между известными характеристиками пациентов и количественными показателями метаболитов обнаружены слабые, но статистически значимые корреляции, при всех трёх видах рака концентрации большинства выявленных метаболитов были относительно выше, чем у пациентов с заболеваниями пародонта и здоровых участников. Это указывает на наличие в метаболомных профилях слюны признаков, специфичных для рака. Модели множественной логистической регрессии показали высокие значения площади под ROC-кривой (AUC) при различении здоровых участников и пациентов с каждым из заболеваний: 0,865 для рака полости рта, 0,973 для рака молочной железы, 0,993 для рака поджелудочной железы и 0,969 для заболеваний пародонта. Точность моделей также была высокой: значения AUC при перекрёстной проверке составили соответственно 0,810, 0,881, 0,994 и 0,954. Количественные показатели этих 57 метаболитов и их сочетаний позволяют прогнозировать предрасположенность к заболеваниям. Эти метаболиты могут стать перспективными биомаркерами для скрининга. ЭЛЕКТРОННЫЙ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ МАТЕРИАЛ: онлайн-версия этой статьи (doi:10.1007/s11306-009-0178-y) содержит дополнительный материал, доступный зарегистрированным пользователям.