《Food Chemistry》：Exploring biomarkers of orange consumption in human urine through untargeted metabolomics using dual-column UHPLC-MS
编辑推荐：
现有橙子摄入生物标志物因代谢组平台覆盖不足和单标志物特异性差而未被充分验证。本研究采用双柱（Amide和T3）UHPLC-MS技术，分析19名健康志愿者食用橙子后的尿液样本，结合体内消化模型和尿液动力学曲线（T0h、T2h、T4h、T6h、T24h），确认3种已知标志物（achillein、hesperetin、ferulic acid），并发现9种新型24小时仍保持升高的标志物。XGBoost多标志物模型在1-2天无饮食干预背景下，分类准确率单标志物为0.72，多标志物达0.85-0.90，显著提升检测效能。
李佩宇|冯成武|尚婉宁|肖梓琳|李桐桐|盛爱丽|王颖|吴银帆|马浩|王轩|宗庚
中国科学院上海营养与健康研究所，中国科学院，上海200031，中国
摘要
现有的水果摄入生物标志物由于代谢组学平台的覆盖范围有限，且单独使用时缺乏特异性，因此尚未得到充分验证。在一项针对19名健康志愿者的严格控制的交叉干预研究中，使用双柱（酰胺和T3）超高效液相色谱-质谱（UHPLC-MS）技术对橙子本身、其体外消化样本以及餐后尿液进行了代谢组学分析。基于包含超过30,000个特征的尿液动力学曲线（T0 h、T2 h、T4 h、T6 h、T24 h）的密集统计策略，我们确认了三种先前报道的生物标志物（阿基莱因、橙皮苷、阿魏酸），并发现了九种在摄入24小时后仍保持升高的新候选标志物。利用XGBoost的多生物标志物组合在1-2天无饮食背景的情况下对橙子消费者进行了高预测性能的分类（单标志物：0.72 vs. 多标志物组合：0.85–0.90）。双柱UHPLC-MS和多生物标志物的进一步应用可能加速食品生物标志物的发现和应用。
引言
在大规模人群中准确测量饮食情况仍然是一个巨大的挑战。随着代谢组学技术的快速发展以及物质鉴定数据库的扩展，现在可以使用客观的食品摄入生物标志物（BFIs）来反映食物暴露情况，并改进基于问卷的饮食评估方法（Cuparencu等人，2024年）。研究表明，血浆和尿液中的代谢物对饮食暴露反应敏感，尤其是尿液中的代谢物对近期饮食变化非常敏感（Bouatra等人，2013年）。
橙子（Citrus sinensis）的全球消费非常普遍，其与心血管疾病风险的潜在关联引起了广泛关注（Aune等人，2017年）。迄今为止，多项研究已经确定了血浆和尿液中的橙子摄入生物标志物，如薯蓣糖、橙皮苷、柚皮苷及其衍生物（Heinzmann等人，2010年；Llorach等人，2014年；Lloyd等人，2011年；Pujos-Guillot等人，2013年）。这些发现主要依赖于基于液相色谱-质谱（LC-MS）的代谢组学方法，该方法具有出色的分离能力、高灵敏度和重复性（Lv等人，2019年）。然而，当前的方法在代谢组覆盖范围、代谢物鉴定能力和跨平台可比性方面存在局限性。大多数研究仅使用反相色谱，只有10%的研究采用了双柱策略（Landberg等人，2024年）。使用亲水性固定相和高有机流动相来保留极性/离子代谢物可以补充反相色谱，显著扩大代谢物覆盖范围并提高跨平台一致性（Tang等人，2016年）。此外，这些研究大多依赖单一生物标志物来评估特定食物的摄入情况。然而，单一特定生物标志物的鉴定面临可行性低、与摄入水平相关性弱以及特异性不足的挑战，这主要是由于大多数食物中缺乏独特成分以及营养成分/生物活性化合物谱的重叠（Garcia-Perez等人，2017年；Hu等人，2024年；Playdon等人，2024年）。此外，单一代谢物容易受到个体差异和环境因素的干扰，进一步影响其准确性（Cuparencu等人，2024年）。
本研究旨在通过基于UHPLC-MS的橙子及其体外消化样本的代谢组学分析，识别具有高度区分性的橙子摄入生物标志物。进一步探索了多生物标志物组合策略，以提高暴露评估的灵敏度和特异性（Garcia-Aloy等人，2017年）。
研究设计、招募和伦理批准
本研究是一项空白对照的交叉研究，旨在发现和/或验证中国东部人群中九种常见或本地种植水果的生物标志物（补充图1）。随机顺序包括一个对照轮次，随后是2-7个干预轮次。当该序列中的初始参与者在过程中退出时，替代参与者首先完成对照轮次，然后再参与后续的干预轮次。
参与者和代谢物分析
共有20名志愿者参与了橙子摄入研究并完成了对照轮次，另有19名志愿者（9名女性和10名男性）完成了橙子测试，所有尿液样本均被收集用于分析。志愿者的平均年龄为26岁，平均体重指数为22.7 kg/m2（补充表3）。
在尿液样本中检测到总共29,951个质谱特征，其中酰胺柱10,670个特征，T3柱19,281个特征。
讨论
通过采用双柱UHPLC-MS方法，我们确认了三种先前报道的橙子摄入生物标志物，并发现了九种新的候选标志物。基于这些代谢物的多生物标志物组合在1-2天无饮食背景的情况下对橙子消费者进行了高预测准确性的分类。
通过解决单模式方法的极性相关局限性，当前分析涵盖了大多数先前报道的
作者贡献声明
李佩宇：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，方法学，正式分析，数据管理，概念化。冯成武：撰写 – 审稿与编辑。尚婉宁：方法学，调查，正式分析，数据管理。肖梓琳：方法学，正式分析，数据管理。李桐桐：调查。盛爱丽：调查。王颖：调查。吴银帆：调查。马浩：撰写 – 审稿与编辑。王轩：撰写 – 审稿与编辑。宗庚：
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究得到了国家重点研发计划（2023YFF1104301）、非传染性疾病-国家重点科技项目（编号2023ZD0508300）、国家自然科学基金（82373576）、上海市公共卫生系统三年计划重点项目（2023–2025）（GWVI-4）以及国家优秀青年科学基金（81922060）的支持。
