Metabolic studies of breast cancer (review)

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Metabolomics is a new approach in modern biomedical science, the purpose of which is to study unique chemicals specific to the processes occurring in living cells. Due to the continuous development of advanced analytical methods and bioinformatics, metabolomics is widely used as a new, holistic, diagnostic tool in clinical and biomedical research. Metabolic reprogramming is a hallmark of cancer. Studies have shown that in transformed cells, including the mammary gland, there are profound metabolic changes aimed at survival. The detection of oncometabolites is one of the important problems of modern science today, as it allows understanding the metabolic pathways of the transformed cell, which is important both for diagnosis and the search for new therapeutic targets. In connection with the development of new chemical technologies, it became possible to determine the level of steroids and their metabolites, as well as fatty acids in the tumor. One such method, along with NMR spectrometry and liquid chromatography, in conjunction with mass spectrometry (LC-MS), is gas chromatography with GC-MS mass spectrometry. Enormous progress in the application of these modern analytical methods allows for a deeper and more accurate description of metabolic processes.

This review article discusses some of the current and current hurdles in cancer metabolomics research. In addition, it reviews some of the most recent and exciting developments in metabolomics that may address some of these issues. The purpose of this article is to inform the oncometabolomics research community about the problems and possible solutions to these problems.

About the authors

I. S. Valembakhov

Federal State Budgetary Institution "Federal Research Center for Fundamental and Translational Medicine"

Author for correspondence.
Email: i.valembakhov@g.nsu.ru
ORCID iD: 0009-0001-7727-7847

Junior Research Scientist

Russian Federation, Timakova street, 2, Novosibirsk, 630060

N. M. Slynko

Federal Research Center Institute of Cytology and Genetics, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: nslynko@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-2512-4862

Ph.D. (Chem.), Senior Research Scientist

Russian Federation, pr. ak. Lavrentieva, 10, Novosibirsk, 630090

L. F. Gulyaeva

Federal State Budgetary Institution "Federal Research Center for Fundamental and Translational Medicine"; Novosibirsk State University

Email: lfgulyaeva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5820-0513

Dr.Sc. (Biol.), Professor, Head of Laboratory; Head of Department of Clinical Biochemistry, IMPZ

Russian Federation, Timakova street, 2, Novosibirsk, 630060; Pirogova street, 1, Novosibirsk, 630090

N. E. Kushlinskii

Federal State Budgetary Institution «N.N. Blokhin National Medical Research Center of Oncology» of the Russian Ministry of Health of Russia; Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education Russian University of Medicine

Email: biochimia@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3898-4127

Dr.Sc. (Med.), Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, Scientific Director of the Clinical Diagnostic Laboratory of the Consultative and Diagnostic Center; Head of Department of Clinical Biochemistry and Laboratory Diagnostics

Russian Federation, Kashirskoe highway, 24, Moscow, 115522; Dolgorukovskaya street, 4, Moscow, 127006

References

  1. Yu X.H., Ren X.H., Liang X.H., Tang Y.L. Roles of fatty acid metabolism in tumourigenesis: Beyond providing nutrition (Review). Mol Med Rep. 2018; 6: 53075316. doi: 10.3390/ijms20030644.
  2. Zhenning J., Yang D. C., Shen H. Fatty acid metabolism and cancer. Adv. Exp. Med. Biol. 2021; 1280: 231241; https://doi.org/10.1007/978-3-030-51652-9_16.
  3. Lindon J.C., Nicholson J.K. Analytical technologies for me-tabonomics and metabolomics, and multi-omic information recovery. Trend Anal. Chem. 2008; 27: 194–204; https://doi.org/10.1016/j.trac.2007.08.009.
  4. Nagana Gowda G.A., Raftery D. NMR-Based Metabolomics. Adv. Exp. Med. Biol. 2021; 1280: 1937. doi: 10.1007/978-3-030-51652-9_2.
  5. Psychogios N., et al. The Human Serum Metabolome. PLoS ONE. 2011; 6: 123; https://doi.org/10.1371/journal.po-ne.0016957.
  6. Gika H.G., Theodoridis G.A., Plumb R.S., Wilson I.D. Current practice of liquid chromatography–mass spectrometry in metabolomics and metabonomics. J. Pharm. Biomed. Anal. 2014; 87: 1225; https://doi.org/10.1016/j.jpba.2013.06.032.
  7. Kind T., Wohlgemuth G., Lee D.Y., Lu Y., Palazoglu M., Shahbaz S., Fiehn O. FiehnLib: mass spectral and retention index libraries for metabolomics based on quadrupole and time-of-flight gas chromatography/mass spectrometry. Anal. Chem. 2009; 81(24): 1003810048; https://doi.org/10.1021/ac9019522.
  8. Lenz E.M., Wilson I.D. Analytical strategies in metabonomics. J/ Proteome Res. 2007; 6(2): 443458; https://doi.org/10.1021/pr0605217.
  9. Naz S., Garcia A., Rusak M., Barbas C. Method development and validation for rat serum fingerprinting with CE–MS: application to ventilator-induced-lung-injury study. Anal Bioanal/ Chem. 2013; 405(14): 48494858; https://doi.org/10.1007/s00216-013-6882-5.
  10. Moraes E.P., Ruperez F.J., Plaza M., Herrero M., Barbas C. Metabolomic assessment with CE–MS of the nutraceutical effect of Cystoseira spp. extracts in an animal model. Electrophoresis. 2011; 32(15): 20552062; https://doi.org/10.1002/elps.201000546.
  11. Jobard E., Pontoizeau C., Blaise B.J., Bachelot T., Herr-mann B.E., Tre-dan O. A serum nuclear magnetic resonance-based metabolomic signature ofadvanced metastatic human breast cancer. Cancer Lett. 2014; 343(1): 3341; https://doi.org/10.1016/j.canlet.2013.09.011.
  12. Yoon H., Yoon D., Yun M., Choi J.S., Park V.Y., Kim E.K. et al. Metabolomics of breast cancer using high-resolution magic angle spinning magnetic resonance spectroscopy: correlations with 18F-FDG positron emission tomography-computed tomography, dynamic contrast-enhanced and diffusion-weighted imaging MRI. PLoS ONE. 2016; 11(7): 117; 10.1371/journal.pone.0159949' target='_blank'>https://doi: 10.1371/journal.pone.0159949.
  13. Vignoli A., Risi E., McCartney A., Migliaccio I., Moretti E., Malorni L., Luchinat C., Biganzoli L., Tenori L. Precision Oncology via NMR-Based Metabolomics: A Review on Breast Cancer. Int. J. Mol. Sci. 2021; 22(9): 126; https://doi: 10.3390/ijms22094687.
  14. Goto R., Nakamura Y., Takami T., Sanke T., Tozuka Z. Quantitative LC-MS/MS analysis of proteins involved in metastasis of breast cancer. PLoS One. 2015; 10(7): 1–14; https://doi.org/10.1371/journal.pone.0130760.
  15. Jasbi P., Wang D., Cheng S.L., Fei Q., Cui J.Y., Liu L., Wei Y., Raftery D., Gu H. Breast cancer detection using targeted plasma metabolomics. J Chromatogr. 2019; 1105: 2637; https://doi.org/10.1016/j.jchromb.2018.11.029.
  16. Jiao Z., Lu Z., Peng Y., Xu C., Lou Y., Wang G., Aa J., Zhang Y.J. A quantitative metabolomics assay targeting 14 intracellular metabolites associated with the methionine transsulfuration pathway using LC-MS/MS in breast cancer cells. Chromatogr. B Analyt. Technol. Biomed Life Sci. 2022; 1205: 12141233; https://doi: 10.1016/j.jchromb.2022.123314.
  17. Fiehn O. Metabolomics by gas chromatography-mass spectrometry: combined targeted and untargeted profiling. Curr Protoc Mol Biol. 2016; 114: 132; https://doi: 10.1002/0471142727.mb3004s114.
  18. Tan B., Zhang Y., Zhang T., He J., Luo X., Bian X., Wu J., Zou C., Wang Y., Fu L. Identifying potential serum biomarkers of breast cancer through targeted free fatty acid profiles screening based on a GC–MS platform. Biomed. Chromatography. 2020; 34: 110; https://doi.org/10.1002/bmc.4922.
  19. Beksac K., Reçber T., Çetin B., Alp O., Kaynaroğlu V., Kır S., Nemutlu E. GC-MS Based Metabolomics Analysis to Evaluate Short-Term Effect of Tumor Removal on Patients with Early-Stage Breast Cancer.J. Chromatogr Sci. 2022; https://bmac035. doi: 10.1093/chromsci/bmac035.
  20. Cao Y., Wang Q., Gao P., Dong J., Zhu Z., Fang Y., Fang Z., Sun X., Sun T. A dried blood spot mass spectrometry metabolomic approach for rapid breast cancer detection. Onco. Targets. Ther. 2016; 9: 13891398; https://doi.org/10.2147/OT-T.S95862.
  21. Jove M., Collado R., Quiles J.L., Ramírez-Tortosa M.-C., Sol J., Ruiz-Sanjuan M., Fernandez M., de la Torre Cabrera C., Ramírez-Tortosa C., Granados-Principal S., et al. A plasma metabolomic signature discloses human breast cancer. Oncotarget. 2017; 8: 19522–19533; https:// 10.18632/oncotar-get.14521.
  22. Cala M., Aldana J., Sánchez J., Guio J., Meesters R.J.W. Urinary metabolite and lipid alterations in Colombian Hispanic women with breast cancer: A pilot study. J. Pharm. Biomed. Anal. 2018; 152: 234–241; https://doi.org/10.1016/j.jp-ba.2018.02.009.
  23. Cavaco C., Pereira J.A.M., Taunk K., Taware R., Rapole S., Nagarajaram H., Câmara J.S. Screening of salivary volatiles for putative breast cancer discrimination: An exploratory study involving geographically distant populations. Anal. Bioanal. Chem. 2018; 410: 1–10; https://doi.org/10.1007/s00216-018-1103-x.
  24. Budczies J., Pfitzner B.M., Gyory B., Winzer K.-J., Radke C., Dietel M., Fiehn O., Denkert C. Glutamate enrichment as new diagnostic opportunity in breast cancer. Int. J. Cancer 2015; 136: 1619–1628. https://doi.org/ 10.1002/ijc.29152.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».