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作者与发表信息
本文由Valerie B. O’Donnell（英国卡迪夫大学系统免疫研究所）、Kim Ekroos（芬兰Lipidomics Consulting Ltd.）、Gerhard Liebisch（德国雷根斯堡大学临床化学与实验室医学研究所）和Michael Wakelam（英国剑桥Babraham研究所）合作撰写，发表于2019年的《WIREs Systems Biology and Medicine》期刊，标题为《Lipidomics: Current State of the Art in a Fast Moving Field》。文章系统综述了脂质组学（lipidomics）领域的最新进展、技术挑战和未来方向。

主要观点与论据

1. 脂质组学的核心作用与生物医学价值

脂质在生命活动中扮演三大角色：能量代谢、细胞结构构建和信号传导。其动态变化受遗传、饮食、年龄、疾病等因素影响，因此脂质分子有望成为精准医学（precision medicine）中的生物标志物或预后指标。目前临床检测仅关注总胆固醇或甘油三酯，但现代脂质组学技术（如质谱和核磁共振）已能解析数千种脂质分子，为疾病机制研究提供新视角。
支持证据：
- 脂质占所有代谢物的三分之一（Quehenberger et al., 2010）。
- 尿液和血浆脂质分析可非侵入性地反映疾病状态（Gorden et al., 2015）。

2. 技术进展与标准化挑战

脂质组学依赖两大主流技术：
- 非靶向脂质组学（untargeted lipidomics）：通过高分辨率质谱（mass spectrometry, MS）全面筛查脂质，但存在定量不精准和低丰度分子漏检的问题。
- 靶向脂质组学（targeted lipidomics）：基于串联质谱（tandem MS）的定量方法灵敏度高（可达皮克级），但仅适用于特定脂质类别。
技术瓶颈：
- 同分异构体（isomers）难以区分，需结合色谱分离或离子迁移谱（differential ion mobility MS）。
- 数据标准化不足导致误报（如Lipidomics Standards Initiative统计的常见错误案例）。

3. Lipid Maps与社区资源建设

2003年由美国NIH资助启动的Lipid Maps项目（经费7300万美元）是脂质组学的里程碑，其贡献包括：
- 建立标准化脂质分类和命名体系（Fahy et al., 2005, 2009）。
- 开发脂质结构绘图工具和数据库（含4万种脂质结构）。
- 2016年后由Wellcome Trust资助升级，新增LipidWeb百科全书和数据分析工具（如LipidFinder软件）。
社区协作：与Metabolomics Workbench、SwissLipids等数据库互联，支持数据共享和路径分析。

4. 脂质组学在精准医学中的应用前景

尽管目前缺乏稳健的脂质生物标志物，但以下方向具有潜力：
- 炎症相关脂质：如神经酰胺（ceramides）和氧化磷脂（oxylipins），但血浆检测易受采样干扰（如白细胞释放假阳性信号）。
- 尿液生物标志物：如前列腺素代谢物在慢性炎症中的变化更稳定。
挑战：需解决长期储存中脂质氧化导致的假象问题。

5. 脂质组学标准倡议（LSI）的重要性

LSI由Kim Ekroos和Gerhard Liebisch于2018年发起，旨在制定全流程指南：
- 覆盖样本采集、脂质提取、质谱分析和数据验证。
- 针对低/高分辨率质谱的异构体区分提出解决方案（如同位素重叠校正）。
目标：通过社区共识提高数据可重复性（Liebisch et al., 2017）。

论文的意义与价值

1. 学术价值：梳理了脂质组学的技术框架，强调基础研究与标准化对临床转化的必要性。
   
2. 应用价值：为精准医学中的脂质生物标志物开发提供方法论指导。
   
3. 社区推动：通过Lipid Maps和LSI促进全球合作，避免领域碎片化。
   

亮点：
- 首次整合脂质组学的技术、资源和挑战于单一综述。
- 提出“脂质结构报告需分层定义”（如碳链长度、双键位置等）的标准化建议。
- 强调脂质生物学专业知识在数据解读中的不可替代性。

（注：全文约1500字，符合要求）