蕭明熙 台灣代謝體學學會
- 代謝體學（metabolomics）探索生命體系中所有小分子代謝物的變異，藉以呈現生命體因應生理病理上的變化，或是基因變異所造成的影響。代謝體學是後基因體世代最新也是最後的一門體學，可提供由上而下、全面性、無偏差的整體小分子代謝物概況。氣相層析和液相層析-質譜(GC-MS和LC-MS)法與核磁共振光譜(NMR)法是代謝體學從事小分子代謝物的主要分析工具。
不預預設立場的非標地式代謝體學(untargeted metabolomics)研究可以用來建立假說。基於假說的標地式代謝體學(targeted metabolomics)可以產生有用的生物標記(biomarkers)。換言之，代謝體學可以前所未見地提供有關生化事件、代謝途徑、代謝網絡、生理/病理作用之資訊。代謝體學追求將生命體中所有的小分子代謝物能以全面性、動態化且比無偏頗的方式呈現。
推卸體學研究大致上依循三階段進行，首先是小分子代謝物的分析，第二階段是統計，第三階段則是資料判讀與運用。氣相層析和液相層析-質譜法與核磁共振光譜法分析所獲致的譜型、種類與濃度的數據中，必須藉由多變量（multivariates）統計分析，並比對一些大資料庫。例如，京都基因與基因體百科全書（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG）或人類代謝體數據庫（Human Metabolome Database , HMDB）等。借助多重代謝途徑的升降與相互關聯性，才足以反應生理病理上的變化，並且提供合理的解釋。
- 代謝體學於精準醫療之角色
精準醫療(precision medicine)強調每一個患者都要被個別關注，據以推出適合個人的最佳治療策略，個別患者可在最早期、最能發揮療效的階段，即獲得最快而且最佳的治療成效。以癌症為例，過去對於同一類型的癌症患者，大致上都採用相同的第一線和第二線藥物，直到後來腫瘤仍不斷長大或轉移，宣告治療失敗為終點。精準醫療則以下列四項目標來提供病患更精準的醫療服務:
a. 精準的診斷，並依據診斷結果更精準地對同一種疾病的患者分群。
b. 針對特定分群的個別患者，提供最佳的治療策略。
c. 患者因而能獲得最佳的治療成效，且在早期即一階段式地達成。
d. 診斷、最佳化治療、預後評估一貫作業，患者因而遠離疾病，且回歸健康。
依照近年來精準醫療大環境的進展觀之，結合體學(omics)與大數據的精準醫療領域已漸有成效。有一些癌症的防治可在不久的將來即達到精準醫療的目標。 值得一問的是，繼癌症之後，哪類人類重大疾病將會成為精準醫療的下一個目標呢? 答案可能是糖尿病。高齡人口常常有多種疾病，而且交互作用，必須經常使用多種診斷方法(如影像醫學)、服用多種藥物，而且持續多年。高齡醫學精準化很有必要，能有效照顧更多高齡族群。
代謝體學研究進展顯然依賴三方面的資料產出相配合，第一是依賴精準的分析化學技術平臺，產出高品質的分析數據，第二是採用多變數的統計分析，第三階段是將呈現的資訊，用大數據作為參考比對的基準，提出生理和病理上的關聯性，並提供出合理的解釋作為歸納。
相較於其他體學而言，代謝體學作為精準醫療的關鍵技術，很顯然有以下數種特質與優勢。
- 很多人體生理與病理方面的變化，並不能夠完全藉著基因的層面來解釋。例如，第二型糖尿病是一種人類社會重大的文明病，其進展與肥胖、血壓、血脂異常、生活型態(飲食、活動量)都很有關係。肥胖與腸胃道微生物(gut microbiota)的關係密切，腸胃道微生物的基因體並不同於人類的基因體。腸胃道微生物的代謝體卻可能在血液、尿液或糞便中被代謝體學技術平台檢測出來。
- 就精準醫療產出有用的人類疾病大資料的訊息密度看來，代謝體學是訊息密度較高的一門體學。人類約有22,000個基因，100,000種相關的蛋白質，12,000種小分子代謝物。藉由各別體學分析，能夠獲致每一個標地的機率大概分別為基因體1/22000、蛋白體 1/100,000、代謝體1/12,000。顯然，代謝體是其成果最能找到相關生理或病理標地物的途徑。而且，將基因體與代謝體學結合，最能達到豐富的加成效果。
- 代謝體學的研究若循非標地式代謝體學開始，據以建立假說，並進而找出重大關鍵性代謝物，再進一步發展成為有潛力的生物指標(biomarkers)，並藉由標地式代謝體學臨床研究確認，建立其實用性。重大指標成分常能夠跨過相關性(association)階段，而達到因果 (causal) 關係的層次。藉代謝體學平臺所獲致的指標成分常常成串式(cluster)出現，在解釋上比較合理而且可信。依據代謝體學的化現，進而從細胞生物學的層次獲取分子機轉層次的解釋，更為有利。
- 人類退化性疾病的危險因素很多，隨著疾病進展有許多的病變。代謝體學探索人類退化性疾病，所提出來的標地式代謝物常常不只一種或兩種，而是多種成串且有關聯的代謝物組成的生物指標組(portfolio of biomarkers)。組合式的代謝物當做標地物，更適合用來描述人類退化性疾病的進展與嚴重度。
- 代謝體學最初階段需高度仰賴分析化學，技術平臺提供的資訊精密度而言，層析-質譜法或是核磁共振光譜法所獲得的數據都可以概稱為數據組合，而不是單純的一組數字(如年齡67 yr.; 血中葡萄糖值125 mg/d等)。層析-質譜法表示的方式是滯留時間(retention time)、質量/電荷(m/z)比值、訊號強度(intensity)三者的組合，氫-核磁共振(1H-NMR)光譜法表示的是化學位移(chemical shifts)、偶合常數、訊號強度(intensities)三者的組合，而且化學位移這一項變數在同一個代謝物結構組成之間還有(stoichiometry)的關係(例如，乳酸分子CH3-CHOH-COOH的末端C-3 甲基上面3個H的訊號強度是C-2上面一個H訊號強度的3倍)。質譜分析的資料呈現上，電灑游離法(electrospray ionization)配合飛行時間(Time Of Flight, TOF)質譜法對質量的高解析度，可以呈現很多小分子代謝物化學結構方面的資料，這種數據呈現方式也隱藏著結構鑑定以確認代謝物的意義，這是其他體學的分析方法上很難呈現的優勢。
生命是一首優雅而且非常複雜的交響曲，每位參加演出者都有他的角色。例如，少了指揮家一人，可能演奏就亂不成章無以為繼。但是，多了一個小提琴家或是少了一個小提琴家，可能大部份的聽眾都不一定能夠判定出來。生命的過程優雅而且有效率，但並不採行牽一髮而動全身的策略，生命運作上有許多緩衝、調適、取捨、互動、整合的空間。代謝體學學的研究最能傳達出生命的優雅，這就是生命的大樂章。
