Orphanet Journal of Rare Diseases | 代谢组学在遗传性代谢病筛查与诊断中的应用

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本文系统综述了代谢组学在遗传性代谢病中的临床应用，强调其在早期筛查、精准诊断和个性化治疗中的关键作用，同时探讨了技术挑战与未来发展方向。

 

文献概述

本文《Decoding rare inherited metabolic disorders: advancing precision in screening and diagnosis》，发表于《Orphanet Journal of Rare Diseases》杂志，回顾并总结了代谢组学在遗传性代谢病（IMDs）筛查与诊断中的研究进展。文章系统阐述了IMDs的临床特征与诊断挑战，重点分析了代谢组学技术在提升诊断效率、发现新型生物标志物和实现个性化管理方面的优势。同时，作者也讨论了当前面临的技术标准化、数据解读和多组学整合等瓶颈，并展望了人工智能与多中心协作在未来推动该领域发展的潜力。

背景知识

遗传性代谢病（IMDs）是一类由代谢相关酶或转运蛋白基因突变引起的遗传性疾病，导致碳水化合物、脂质、氨基酸、有机酸和核苷酸等分子的合成、分解或转运异常。这类疾病临床表现高度异质，可累及多个器官系统，常见症状包括发育迟缓、智力障碍、癫痫发作和代谢危象等。若不及时干预，可能导致严重残疾或死亡。目前新生儿筛查主要依赖串联质谱（MS/MS）检测约50–60种代谢物，覆盖有限。然而，大量IMDs仍难以通过传统方法诊断。代谢组学作为研究生物体内全部小分子代谢物的组学技术，通过质谱（MS）或核磁共振（NMR）等手段，可全面捕捉代谢网络的动态变化。靶向与非靶向代谢组学分别适用于已知通路分析和未知代谢物发现。近年来，其在IMDs中的应用显著提升了诊断率，尤其在不明原因神经发育障碍患者中。但技术标准化、数据库建设、数据复杂性及成本等问题仍制约其广泛临床转化。因此，如何优化分析流程、整合多组学数据并推动临床落地，成为当前研究的重要方向。

 

在设计实验前，可以用来初步预测基因敲除可能产生的表型。

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研究方法与实验

本研究采用系统性文献综述方法，检索了2002年1月至2025年6月期间PubMed、Web of Science和Google Scholar数据库中关于“遗传性代谢病”与“代谢组学”相关的同行评审英文研究论文、综述和病例报告。研究筛选基于科学严谨性、清晰度和临床相关性进行质量评估。文献分析涵盖IMDs的临床特征、早期诊断的重要性、代谢组学的技术原理及其在筛查、诊断和监测中的应用，并总结了当前面临的挑战与未来发展方向。

关键结论与观点

• 代谢组学显著提升IMDs的诊断效率，非靶向代谢组学可将诊断率从传统方法的1.3%提高至7.1%，接近六倍增长
• 该技术能实现数百至数千种小分子的同时检测，有助于发现非典型生化特征和新型生物标志物，尤其适用于常规检测无法确诊的病例
• 代谢组学支持非侵入性或微创采样，适用于血液、尿液和脑脊液等多种样本类型，便于在婴幼儿中推广应用
• 结合人工智能与机器学习的多组学整合策略（如代谢组+基因组）可显著提升诊断准确率，减少假阳性，并加速致病变异的优先排序
• 代谢组学在个性化治疗监测中具有重要价值，可实时评估治疗响应、优化饮食干预并预警代谢失代偿
• 尽管前景广阔，代谢组学仍面临方法标准化、数据库缺乏、数据解读复杂、样本异质性和高成本等挑战，需通过多中心协作和流程优化加以解决

研究意义与展望

本研究强调了代谢组学在IMDs管理中的核心地位，不仅为早期诊断提供了强有力的技术支撑，也为理解疾病机制和开发靶向治疗提供了新视角。通过整合AI与多组学数据，未来有望构建更精准的诊断模型，推动从“反应性诊疗”向“预测性与预防性医学”转变。

此外，文章呼吁加强国际协作，建立标准化分析流程和共享数据库，推动代谢组学从研究工具向常规临床检测转化。同时，需开展成本效益分析，促进技术在更多医疗体系中的可及性。随着高分辨质谱、NMR技术和计算方法的持续进步，代谢组学有望成为新生儿筛查和罕见病诊断的基石技术。

 

评估基因变异的致病可能性，为分析变异功能提供一个参考。

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结语

本文全面总结了代谢组学在遗传性代谢病（IMDs）筛查与诊断中的应用价值与挑战。代谢组学凭借其高通量、高灵敏度和非侵入性采样优势，显著提升了IMDs的诊断率，尤其在传统方法无法确诊的复杂病例中展现出强大潜力。通过全面代谢谱分析，该技术不仅实现了早期检测和精准分型，还为理解疾病机制、发现生物标志物和指导个性化治疗提供了关键信息。结合人工智能与多组学整合策略，进一步增强了诊断的准确性与效率。然而，技术标准化、数据解读复杂性和成本问题仍是当前临床转化的主要障碍。未来需通过大型多中心研究、流程优化和数据库建设，推动代谢组学向常规临床实践迈进。总体而言，代谢组学正逐步成为IMDs管理不可或缺的工具，有望显著改善患者预后并减轻医疗负担。

 

Muhammad Wasim, Haq Nawaz Khan, Yajun Wang, and Guoda Ma. Decoding rare inherited metabolic disorders: advancing precision in screening and diagnosis. Orphanet Journal of Rare Diseases.