本发明专利技术涉及一种通过消除生物样本中外源性代谢物信号以准确获取其内源性代谢物信号，并基于内源性代谢物信号评价与预测代谢组学药物毒性和药效的方法。一种应用代谢组学技术评价与预测药物特定毒性或非特定毒性的方法，在代谢组学中所设定的空白对照组、模型毒物组和毒性试验组，将获得代谢组学所依赖的生物样本，检测获取样本量测信号矩阵，据此对药物毒性评价与预测。本发明专利技术同时公开了一种应用代谢组学技术药效评价与预测的方法，在代谢组学中所设定的空白对照组、疾病模型组、治疗组和阳性药物对照组，将获得代谢组学所依赖的生物样本，检测获取样本量测信号矩阵，据此样本对药效进行评价与预测。本发明专利技术对药物毒性和药效可全面、准确评价。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种通过消除生物样本中外源性代谢物信号以准确获取其内源性代谢物信号，并基于内源性代谢物信号评价与预测代谢组学药物毒性和药效的方法。
技术介绍
药物毒性和药效评价方法主要是基于实验动物对药物的某些反应，评估药物的毒性和药效。对于这种评估手段，传统的方法只能采用一个或几个指标表征其药效和毒性反应，缺乏整体全面的评价，并且对毒性和药效的反应灵敏度较低。对于低毒性药物、甚至亚毒性药物(特别是对于传统中药)也就不可能评价其毒性，最终导致某些药物进入临床试验或进入临床使用时出现一些预料之外的毒副反应，最为明显的即是中药注射剂在临床使用时频频出现问题。代谢组学(metabonomics)因其能够灵敏而全面地测定不同生理、病理状态下内源性代谢产物的改变，给出生物体对药物毒性和药效的整体信息，从而有利于全面认识和评价药物，现已广泛地应用到了药物研发领域。众所周知，由英国帝国理工学院与Pfizer 等六大国际知名制药公司启动的 COMETl (theConsortium on Metabonomic Toxicology) 计划建立了约150种肝肾毒性模型的专家系统，应用于毒性化合物的发现及高通量筛选。 2006年启动的C0MET2拟在研究标准毒物分子机制的基础上，建立具预测性的构效关系专家系统。核磁共振(NMR)作为COMET计划使用的分析平台具有显著的特点，但因其灵敏度低、检测动态范围窄而导致应用受限，虽已有很多改进技术，但因成本太高，很难得到普遍应用。相对于NMR而言，高效液相色谱-质谱联用(HPLC-MS/MQ技术具有灵敏度高、专属性强、动态范围宽、获得比NMR更多的化合物结构信息、设备购置费用相对较低的特点，因此已越来越多地被应用于代谢组学，特别是药效温和、毒性极低的中药，基于HPLC-MS/MS技术的代谢组学更有显著的优势。以空白对照组与给药组的内源性代谢物的浓度差异为基础的代谢组学中，常常需要对所获得的样本数据中存在的干扰组分信号进行消除，以保证代谢组学模型的稳健性和良好的预测能力。代谢物中的成分可分为两大类，即内源性代谢物和外源性代谢物。内源性代谢物表现的特征为在空白对照组与给药组之间，在药物刺激下其浓度水平发生相应改变(增加或减少)，并在代谢组学模型中能对样本正常、异常的分类产生影响，包括能够反映毒理或病理状态的潜在生物标志物，其浓度改变是药物毒性或药效的直接反映，它是代谢组学模型建立的基础，即是代谢组学对药物毒性和药效评价与预测的信号源。外源性代谢物表现的特征为在代谢组学中它包括两类外源性物质的代谢物，即饲料和药物；对于饲料的代谢物，在空白对照组与给药组之间一般来说它们是基本相同的； 对于药物的代谢物，仅存在于给药组之中，而空白对照组是不存在的。由于代谢组学是基于空白对照组与给药组之间的内源性代谢物的“差异性”信号对药物的毒性和药效进行评价和预测，在空白对照组与给药组之间的“等同的”饲料代谢物信号则对代谢组学不会构成明显的影响，而“差异性”的药物代谢物信号则会对代谢组学构成显著影响，甚至造成药物毒性和药效评价结果的错误，特别是对未知组分众多、药效组分复杂的中药代谢组学的影响更为显著。因此，从给药组的样本检测信号中消除外源性代谢物(即药物代谢物)(注以下所述“外源性代谢物”即指“药物代谢物”)信号即为代谢组学对药物毒性和药效评价的重要问题，基于此发展的代谢组学药物毒性和药效的评价方法才能全面、准确地对其进行评价。但是现有技术中未见从给药组的样本检测信号中消除外源性代谢物信号以准确获取内源性代谢物信号，并评价代谢组学药物毒性和药效的报道。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的是提供一种，包括一种应用代谢组学技术评价与预测药物特定毒性的方法，一种应用代谢组学技术评价与预测药物非特定毒性的方法，一种应用代谢组学技术评价与预测药效的方法。为达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案是一种应用代谢组学技术评价与预测药物特定毒性的方法，在代谢组学中所设定的空白对照组、模型毒物组和毒性试验组，将获得代谢组学所依赖的生物样本，通过液相色谱-质谱、气相色谱-质谱、毛细管电泳-质谱中的一种方法检测获取样本量测信号矩阵，据此对药物毒性评价与预测，具体包括以下步骤a)当需要评价与预测一待评价药物对某一脏器或细胞的毒性时，采用现有技术中公认的、典型的系列模型致毒药物，向模型毒物组的实验对象分别给药使其产生毒性，同时向空白对照组的实验对象分别给予相应的空白溶剂，收集代谢组学所需要的模型毒物组和空白对照组的生物样本、以及致毒效果评价相应的生化样本和病理组织样本；b)对生物样本检测获得的空白样本量测信号矩阵和模型毒物样本量测信号矩阵进行消除色谱基线处理，得空白样本和模型毒物样本消除色谱基线漂移的量测信号矩阵；c)对模型毒物样本消除色谱基线漂移的量测信号矩阵进行消除外源性代谢物信号处理，得模型毒物样本的内源性代谢物信号矩阵；d)以空白样本消除色谱基线漂移的量测信号矩阵为基础，获取空白样本信号矢量；以模型毒物样本的内源性代谢物信号矩阵为基础，获取模型毒物样本信号矢量；所述信号矢量包括总离子流色谱矢量、碎片离子总色谱矢量、总浓度质谱矢量、色谱组分总质谱矢量；e)针对系列模型致毒药物中的任一种模型致毒药物，以模型毒物样本信号矢量和空白样本信号矢量为化学模式识别变量，建立化学模式识别模型(包括验证集样本对模型的验证)，即得代谢组学毒性模型；同时用步骤a)所述的生化样本和病理组织样本的检测结果验证和说明代谢组学毒性模型；同样方法获取系列模型致毒药物中每一种模型致毒药物的代谢组学毒性模型，所有的单一模型致毒药物的代谢组学毒性模型组合在一起，即得所述脏器或细胞的一系列代谢组学毒性模型；f)将选定的系列模型致毒药物对应的样本信号矢量作为一个整体(即一个模型毒物组)，与空白样本信号矢量建立一个化学模式识别模型(包括模型验证)，该模型即为多种模型致毒药物的代谢组学毒性模型；g)采用步骤e)所获得的系列代谢组学模型，或者采用步骤e)所获得的系列代谢组学模型加上步骤f)所获得的代谢组学毒性模型，构建该脏器或细胞毒性的代谢组学专家系统；h)将待评价药物给予毒性试验组的实验对象，得被评价药物的生物样本，然后进行消除色谱基线处理以及消除外源性代谢物信号处理，获取毒性试验样本的内源性代谢物信号矩阵，据此得毒性试验样本信号矢量，所述信号矢量包括总离子流色谱矢量、碎片离子总色谱矢量、总浓度质谱矢量、色谱组分总质谱矢量；将上述信号矢量作为代谢组学模型的预测变量代入代谢组学专家系统，以类间距为标准评价与预测所述待评价药物对该脏器或细胞的毒性。本专利技术同时提供了一种应用代谢组学技术评价与预测药物非特定毒性的方法，在代谢组学中所设定的空白对照组和毒性试验组，将获得代谢组学所依赖的生物样本，通过液相色谱-质谱、气相色谱-质谱、毛细管电泳-质谱中的一种方法检测获取样本量测信号矩阵，据此样本对药物毒性评价与预测，具体包括以下步骤1)向毒性试验组的实验对象分别给予被评价药物使其产生毒性，同时向空白对照组的实验对象分别给予相应的空白溶剂，收集代谢组学所需要的毒性试验组和空白对照组的生物样本、以及致毒效果评价相应的生化样本和病理组织样本；2)对生物样本检测获得的空白样本量测信号矩阵本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种应用代谢组学技术评价与预测药物特定毒性的方法，在代谢组学中所设定的空白对照组、模型毒物组和毒性试验组，将获得代谢组学所依赖的生物样本，通过液相色谱－质谱、气相色谱－质谱、毛细管电泳－质谱中的一种方法检测获取样本量测信号矩阵，据此对药物毒性评价与预测，其特征在于，具体包括以下步骤：ａ）当需要评价与预测一待评价药物对某一脏器或细胞的毒性时，采用现有技术中公认的、典型的系列模型致毒药物，向模型毒物组的实验对象分别给药使其产生毒性，同时向空白对照组的实验对象分别给予相应的空白溶剂，收集代谢组学所需要的模型毒物组和空白对照组的生物样本、以及致毒效果评价相应的生化样本和病理组织样本；ｂ）对生物样本检测获得的空白样本量测信号矩阵和模型毒物样本量测信号矩阵进行消除色谱基线处理，得空白样本和模型毒物样本消除色谱基线漂移的量测信号矩阵；ｃ）对模型毒物样本消除色谱基线漂移的量测信号矩阵进行消除外源性代谢物信号处理，得模型毒物样本的内源性代谢物信号矩阵；ｄ）以空白样本消除色谱基线漂移的量测信号矩阵为基础，获取空白样本信号矢量；以模型毒物样本的内源性代谢物信号矩阵为基础，获取模型毒物样本信号矢量；所述信号矢量包括：总离子流色谱矢量、碎片离子总色谱矢量、总浓度质谱矢量、色谱组分总质谱矢量；ｅ）针对系列模型致毒药物中的任一种模型致毒药物，以模型毒物样本信号矢量和空白样本信号矢量为化学模式识别变量，建立化学模式识别模型，包括验证集样本对模型的验证，即得代谢组学毒性模型；同时用步骤ａ）所述的生化样本和病理组织样本的检测结果验证和说明代谢组学毒性模型；同样方法获取系列模型致毒药物中每一种模型致毒药物的代谢组学毒性模型，所有的单一模型致毒药物的代谢组学毒性模型组合在一起，即得所述脏器或细胞的一系列代谢组学毒性模型；ｆ）将选定的系列模型致毒药物对应的样本信号矢量作为一个整体，即一个模型毒物组，与空白样本信号矢量建立一个化学模式识别模型，包括模型验证，该模型即为多种模型致毒药物的代谢组学毒性模型；ｇ）采用步骤ｅ）所获得的系列代谢组学模型，或者采用步骤ｅ）所获得的系列代谢组学模型加上步骤ｆ）所获得的代谢组学毒性模型，构建该脏器或细胞毒性的代谢组学专家系统；ｈ）将待评价药物给予毒性试验组的实验对象，得被评价药物的生物样本，然后进行消除色谱基线处理以及消除外源性代谢物信号处理，获取毒性试验样本的内源性代谢物信号矩阵，据此得毒性试验样本信号矢量，所述信号矢量包括：总离子流色谱矢量、碎片离子总色谱矢量、总浓度质谱矢量、色谱组分总质谱矢量；将上述信号矢量作为代谢组学模型的预测变量代入代谢组学专家系统，以类间距为标准评价与预测所述待评价药物对该脏器或细胞的毒性。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：谢洪平，牟红元，吕天，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：32
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