A táplálkozási kutatás új korszaka ezt az empirikus tudást bizonyítékokon alapuló molekuláris tudományra fordítja, mivel az élelmiszerben lévő komponensek rendszer-, szerv-, sejt- és molekula szinten kölcsönhatásba lépnek testünkkel. A modern táplálkozási és egészségügyi kutatások az egészség előmozdítására, a betegségek kialakulásának megelőzésére vagy késleltetésére, valamint a teljes élet teljesítményének optimalizálására összpontosítanak. Ezek a célok holisztikus megközelítést igényelnek (a személy egésze), mivel az egészség egyik aspektusának táplálkozásbeli javítását nem veszélyeztetheti egy másik állapot romlása.

nutrigenomikában

Az étrendi összetevők összetett keverékekben jelennek meg, ezért nemcsak az egyes vegyületek koncentrációja, hanem a közöttük lévő kölcsönhatások is befolyásolják a végső összetevő biológiai hozzáférhetőségét és biohatásosságát.

A fehérjék az emberi test gyakorlatilag minden biológiai folyamatának kulcsszereplői. A proteomika a nutrigenomika központi platformja, amelynek célja holisztikusan megérteni, hogyan fejeződik ki genomunk az étrendre adott válaszként.

A nutrigenetika a genetikai hajlamra és az étrendre való hajlamra összpontosít, és felhasználható a táplálkozási intervenciós vizsgálatokba beiratkozott emberek csoportjainak rétegzésére és a válaszadók elkülönítésére a nem válaszadóktól ezen emberek között.

Az epigenetika magában foglalja azoknak a biokémiai változásoknak a vizsgálatát, amelyek nem módosítják a dezoxiribonukleinsav (DNS) szekvenciát mind a DNS-ben, mind a DNS-kötő fehérjékben, és úgy tűnik, hogy olyan formátumot biztosítanak az anyagcsere számára, amely egy életszakaszig tarthat életet, vagy akár öröklődik egyik generációról a másikra. A proteomika itt is szerepet játszik, mivel képes azonosítani a DNS-t pakoló fehérjék transzlációs módosításait (például acetilezését), és ezáltal segíthet az úgynevezett hisztonkód megfejtésében.

A proteomika a táplálkozásban azonosítja és számszerűsíti a bioaktív fehérjéket és peptideket, miközben megválaszolja a táplálkozási biohatékonyság kérdését a fehérje és peptid markerek tisztázásával. A proteomika bioaktív anyagokat és biomarkereket szállít.

A táplálkozási hatékonyság bizonyítására genomi platformokat alkalmazunk, például transzkripptikát, proteomikát és metabolomikát; genetikai technikákat használunk a hajlam és az érzékenység feltárására; és epigenetikát alkalmazunk az anyagcsere programozásának és az imprinting megértéséhez.

A proteomika korlátozó analitikai kihívása nem a tömeg pontossága (jelenleg sub-ppm szintnél), sem a tömegfelbontás (jelenleg százezrek szintjén), sem az abszolút érzékenység (jelenleg az attomoláris tartomány szintjén [aM vagy 10-18 mol)]. spektrométerek, de a fehérjekoncentrációk dinamikus tartományában (például 1012-re becsülve az emberi vérben), ami elégtelen mintavételhez, redundanciához és reprodukálhatatlansághoz vezetett az azonosításban és a fehérje mennyiségi meghatározásában.

A tömegspektrometrián (MS) alapuló jelenlegi proteom platformok képesek 10 4 dinamikus tartományt végrehajtani. Ez azt jelenti, hogy a fennmaradó és elérhetetlen alacsonyabb fehérjetartalmú proteomot a legdúsabb fehérjék kimerítésével (pl. A többszörös affinitás-eltávolító rendszer, amely specifikusan eltávolítja a 7–14 magasabb fehérjét a plazmában), vagy szelektív fehérjegazdagítással kell meghatározni., immobilizált fém affinitáskromatográfiával vagy titán-dioxid technikákkal a foszfoproteinek, lektinek, valamint a sejtfelszíni befogási technika glikoproteinek esetében).

A fehérje mennyiségi meghatározásának jelenlegi eszközei gél vagy MS alapúak. A 2DE-proteomika előnyben részesített standardja a differenciál gélelektroforézis (DIGE) kvantálás, az elválasztott fehérjék differenciálfestésével és képelemzéssel. A DIGE alternatívájaként, és kompatibilis az online folyadékkromatográfiával (LC) -MS/MS, stabil izotópokat lehet bevinni a kérdéses körülmények között.

Ezek a jelölési technikák végrehajthatók a fehérjén (pl. AniBAL (anilinnel és benzoesavval jelölve)) vagy peptiden (pl. ICAT [izotóppal kódolt affinitásjelző], iTRAQ [izobárikus címkék a relatív és abszolút mennyiségi meghatározáshoz] vagy TMT [tandem tömegjelzőn]. ]) és kémiailag bevihető mintába (ICAT, iTRAQ, TMT vagy AniBAL), vagy metabolikusan tápláló sejteket vagy akár kis állatokat (pl. egerek és patkányok) sejttenyészetben stabil izotóppal jelzett aminosavakkal (SILAC). A kvantifikációs leolvasás elérhető az MS-ICAT, a SILAC és az AniBAL alkalmazásoknál vagy az MS/MS (iTRAQ és TMT).

Míg egyrészt előnyös a lehető legkorábban bevezetni a címkét a munkafolyamatban az esetek és a kontrollok együttes feldolgozásának maximalizálása és az elfogultság minimalizálása érdekében (a SILAC metabolikus módszerek és az AniBAL kémiai anyagok esetében érhető el), másrészt Előnyös lehet, ha nem jelöljük meg, ha a mintákat közvetlenül változtatások nélkül összehasonlíthatjuk. Ezért úgynevezett „tag-mentes” megközelítéseket dolgoztak ki, amelyek félkvantitatív elemzés céljából elvégzik a peptid-hozzárendelések spektrumszámát, vagy összehasonlítják a peptid csúcsintenzitásait a kontroll és az esetminták LC-MS-futtatásainak átfedésével.

Különösen a táplálkozás terén kívánatos információt generálni az adott mintában jelen lévő fehérjék abszolút mennyiségéről is: az összetevő biológiai hozzáférhetőségének és biológiai hatásfokának bizonyított alapja az abszolút mennyiség az eredeti élelmiszer-mátrixban, valamint az érintett testben folyadékok és szövetek.

A peptid szinten megcélzott és multiplexált változatot abszolút kvantifikációs megközelítésnek (AQUA) nevezzük, a fehérjeszintű változatot QConCat-nak (mesterségesen expresszált fehérjék, amelyek a kvantifikálandó fehérjéket képviselő stabil izotóp kóddal rendelkező peptidekből állnak) vagy standardnak nevezzük. abszolút fehérje mennyiségi meghatározás (PSAQ, a jelölt fehérje csúcsai).

Az analóg proteom-léptékű stratégia, az összes fehérje jelölt egyedi azonosító peptidjeinek meghatározásával és szintézisével, a "proteotipikus" peptidek fogalma alatt ismert. Mind a jelölt proteotipikus peptid standardot, mind annak jelöletlen vad típusú megfelelőjét tipikusan az MS/MS orientált megszerzési móddal azonosítják és számszerűsítik, amelyet "szelektált" vagy "többszörös reakció" monitorozásnak neveznek. Ezeket a módszereket ELISA-ként (enzimhez kapcsolt immunszorbens teszt) lehet felfogni, amely magas érzékenységen és multiplex MS-en alapul, ami nem függ a fehérjeepitópok háromdimenziós struktúrán alapuló felismerésétől.

A proteomika alkalmazása a táplálkozás területén magában foglalja a táplálkozási beavatkozásokat, az immunrendszerrel összefüggő bélrendellenességek tisztázását, a funkcionális összetevők (például a tejben vagy a szójafehérjékben található probiotikumok jellemzését), vagy az energia-anyagcsere zavarainak (például a cukorbetegség és a elhízottság).

Számos cikk jelent meg a táplálkozási beavatkozásokról és a tápanyagok hatásának mechanisztikus tisztázásáról. A táplálkozás azonban a proteomika szempontjából viszonylag fiatal terület a klinikai és orvosi alkalmazásokhoz képest.

A proteomika fejlődése és jövőbeli sikere a táplálkozásban és az egészségben több tényezőtől függ:

♦ A proteomikai technológiai platformok, alkalmazásától függetlenül, profitálni fognak a fehérje/peptid szétválasztási technikák folyamatos fejlesztéséből, a jobb csökkentési és dúsítási módszerekből, valamint a specifikusabb és érzékenyebb szekvenálási és tömegmeghatározási technikákból.

♦ Az analitikai stratégiának nagy lehetőségei vannak az eredmények javítására: az intelligens fókuszálás a proteom alcsoportokra, a sejt organelle szintjén, a fehérje alosztályban vagy a tömegspektrumban (proteotípusos peptidek és kiválasztott reakciómonitorozás) kevésbé komplex proteomokat eredményeznek, ugyanakkor több in mélységi információk a molekuláris hálózatokról.

♦ A platformhoz kapcsolódó fejlesztések kiterjednek a bioinformatikára is (eszközök az adatok minőségének felmérésére és értelmezhető információkká alakítására). Az omikus adatkészletek jelenlegi "hiányosságai" a szabályozási útvonalak és hálózatok rekonstrukciójával érthetők meg, még széttöredezett adatok jelenlétében is. Ha ezek a hálózat-rekonstrukciós és motívum-felderítő eszközök sikeresek, rávilágíthatnak az omikai vizsgálatok "reprodukálhatósága" és "összehasonlíthatósága" kifejezésére is; Ahelyett, hogy ugyanazokat a szabályozott transzkriptumokat/fehérjéket/metabolitokat keresnék a kapcsolódó vizsgálatok között, az ezen adatsorok mögött meghúzódó közös motívumokra lehet összpontosítani.

♦ A proteomikának nagy haszna lesz a génexpresszió-elemzéssel és a metabolitprofilozással való keresztkorrelációból. A gének és a fehérjék expressziójának, valamint a metabolit-generációnak egymással összefüggő időzítését azonban még nem kell megérteni. Az egyik lehetséges megoldás a fehérje felhalmozódásának (a szintézis és a lebomlás egyensúlyának) azonosítása proteom skálán; A proteomikus "pillanatfelvételek" helyett a fehérjeszint változásait a fehérjeszintézis és a fehérjebontás együttes eredményeként lehet értelmezni. A stabil izotóppal jelölt aminosavakkal, peptidekkel és fehérjékkel végrehajtott fehérje-akkumulációs kísérletek eltérő minőségű táplálkozási biomarkereket nyújthatnak.

♦ A genetikai érzékenység hajlamosíthatja az embert az étrend által kiváltott betegségre, és/vagy többé-kevésbé fogékonnyá teheti ezt a személyt az étrendi beavatkozásokra. A metabolikusan releváns nukleotid polimorfizmusok (SNP) azonosítása és jellemzése elengedhetetlen a nagyobb kockázatnak kitett emberek és populációk azonosításához, ahogyan ezt már megtették többek között a magas vérnyomás, az érelmeszesedés, a metabolikus szindróma vagy a funkcionális dyspepsia kialakulásában.

♦ Az epigenetikus változásokat, például a DNS-metilezést (géncsendesítés) és a hiszton-acetilezést (kromatinszerkezet) figyelembe kell venni a hosszú távú táplálkozási beavatkozás során, mivel ezek a mechanizmusok erősen befolyásolják a génátírást és az expressziót.

♦ Az embereknél az étrendi változások meglehetősen finom beavatkozásokat jelentenek, gyakran sok kisebbnél nagyobb molekuláris változással. Az étrendi beavatkozásoknak kitett emberi csoportok jobb meghatározása a genotípus és a fenotípus révén egyértelműbb eredményeket nyújt az omikus alkalmazások számára.