ヒト卵胞液の代謝サインにより、リゾホスファチジルコリンが卵胞発育の予測因子であることが判明
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ヒト卵胞液の代謝サインにより、リゾホスファチジルコリンが卵胞発育の予測因子であることが判明

Sep 24, 2023

Communications Biology volume 5、記事番号: 763 (2022) この記事を引用

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1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

ヒト卵胞液 (FF) の代謝特性を調査し、臨床的意義を持つ卵胞発育 (FD) の潜在的な代謝予測因子を明らかにするために、我々は 2 段階の研究デザインに基づいて合計 452 のサンプルを分析しました。 第 1 段階では、26 人の参加者の大卵胞 (LF) と適合小卵胞 (SF) の両方からの FF サンプルが、広域ターゲットのメタボロミクスで分析されました。 代謝シグネチャは、メタボローム データとトランスクリプトーム データを含むマルチオミクス統合技術によって記述されました。 第 2 段階では、独立した参加者 200 名からの FF と血清を用いた酵素免疫測定法を使用して、FD の潜在的なバイオマーカーが検証されました。 さまざまな発育段階の卵胞からの FF 代謝サインについて説明します。 リゾホスファチジルコリン (LPC) は、FD および卵巣感受性のバイオマーカーとして使用でき、FD 中の代謝制御に関する知識を進歩させ、ヒトの卵胞および卵母細胞の健康改善の潜在的な検出および治療ターゲットを提供します。

卵胞液(FF)は、卵母細胞の成長、卵胞の成熟、生殖細胞と体細胞のコミュニケーションのための卵母細胞微環境の主要な構成要素です。 卵母細胞の成長中にすべての代謝が蓄積されます1。 卵母細胞と卵胞体細胞は卵巣内で相乗的に働き、炭水化物、アミノ酸、脂質の適切な代謝を確保します2。 したがって、FF 代謝産物分析は卵胞の代謝状態を反映し、卵子の品質を判断するのに役立ちます。 卵胞発育 (FD) 中に、未経産牛と授乳牛の受胎能力の違いに関して、FF 内の代謝産物濃度はある種の劇的な変化を受けます 3。 FD 関連の代謝産物の変化は、ブタなどの他の種でも見られました4。 さらに、グルコース代謝、エネルギー産生、タンパク質生成に関与する経路と基質は、より大きな授乳期の肉牛の卵胞の FF に高レベルで存在していました 5。 アンドロゲンと FF 脂質の蓄積の上昇は酸化ストレス (OS) を増加させることが多く、これが生殖能力の低下に影響を与える主要な要因である可能性があることが以前に発見されました 6。 最近、成熟および未熟卵胞からのヒト FF のトランスクリプトーム情報が提供され、FF7 における FD のオミクス変化の理解が進みました。 しかし、卵胞の発育段階の全体的な代謝サインと FF における FD の重要な予測因子は、ヒトではまだほとんどわかっていません 8。

この研究では、広範囲のターゲットを絞ったメタボロミクスを使用して、さまざまな段階のヒト卵巣卵胞からのFFの代謝変化を分析しました。 ターゲットメタボロミクスは広範囲の代謝産物をカバーしており、それらの同定と定量化に利点があります。 これは、主要な臨床実体に対する新規バイオマーカーを開示するのに役立ちます9、10。 私たちの目的は、メタボローム解析とその後のマルチオミクス統合によって、ヒトの FD に関連する FF の全体的な代謝物サインを解明し、臨床疫学情報とリンクさせることによって FF と血清の両方における FD の主要な予測因子を特定することでした。 これは、FD中の生理学的および病理学的プロセスの根底にあるメカニズムに関するさらなる研究のための重要な代謝サインの選択に役立つため、臨床的に非常に重要です。 FFで見つかるFDに関連する代謝物は、卵母細胞の品質と発育に介入するために培地に使用される可能性があり、臨床におけるARTのレベルを向上させるための重要な情報を提供します。 一方、研究では、FF ビタミン D レベルが血清ビタミン D レベルと一致し、血清ビタミン D レベルが正常な受精率と正の相関があることが示されています 11。 したがって、さらに、FFと血清の間の関連性が見つかり、両方のコンパートメントの一部の代謝産物に強い正の相関関係があれば、侵襲性の低いバイオマーカーとして使用できる可能性があり、診断のための新規バイオマーカー発見の両方に期待が持てる。ヒトの卵胞と卵子の健康を増進するための治療標的の発見。

 1 based on the results of OPLS-DA, and the OPLS-DA S-plot diagram revealed that the closer the metabolites were to the upper right and lower left regions, the difference was enhanced (Fig. 2d). Finally, 116 differential metabolites with fold change ≥2 or ≤0.5, VIP > 1, and p < 0.05 were identified in our study according to previous reports12,13,14,15, and the result is displayed in the volcano plot (Supplementary Fig. 1). Figure 2e showed the 40 metabolites with VIP ≥ 2. Due to the large number of differential metabolites, among the 116 differential metabolites, 37 metabolites with p < 0.03 and VIP ≥ 2 were selected for heatmap display in Fig. 3a and Supplementary Fig. 2, which indicated the most dramatic changes in the metabolome./p>