J Chromatogr B Analytics Biomed Life Sci. 2017 Mai 1; 1057: 24-31. doi: 10.1016 / j.jchromb.2017.04.046.
Cho YU1, Lee D2, Lee JE1, Kim KH3, Lee DY4, Jung YC5.
Abstrakt
Das Hauptziel der aktuellen Forschung ist die Charakterisierung der molekularen Dynamik im Zusammenhang mit Internet Gaming Disorder (IGD) mit nicht-zielgerichteten Plasma-Metabolit-Profiling auf der Basis von Gaschromatographie Flugzeit-Massenspektrometrie (GC-TOF MS). IGD ist eine psychische Störung, die durch exzessives und lang anhaltendes Internet-Gaming ausgelöst wird und viele pathologische Symptome mit der Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS) teilt. Die Prävalenz der Erkrankung ist insbesondere in ostasiatischen Ländern (5.9% in Südkorea) im Vergleich zu Europa oder Nordamerika (0.3-1.0% in den USA und 1.16% in Deutschland) stark angestiegen. So haben wir vergleichend die Korrelation zwischen Plasmametaboliten und Internet-Sucht-Schweregrad bei IGD-Patienten und potentiellem Biomarker-Komposit in Kombination mit klinischen Parametern untersucht. Das systematische Metaboliten-Profiling von 54-Blutproben (normaler Anwender, N = 28 und IGD, N = 24) identifizierte eine Gesamtheit von 104-Metaboliten aus dem 1212-Stoffwechselmerkmal und zeigte ein einzigartiges Verhältnis von co-linear zurückgebildeten Plasma-Metaboliten (Arabitol, Myo-Inositol, Methionin, Pyrrol-2-Carboxylsäure und Asparaginsäure) mit einer Internet-Schweregrad-Skala (R = 0.795). Darüber hinaus identifizierte die orthogonale partielle Analyse der Fehlerquadratunterschiede (OPLS-DA) und die Analyse der Empfängerbetriebscharakteristik (ROC) den potentiellen Biomarker-Cluster, der gleichzeitig die verschiedenen Arten des psychiatrischen Status diskriminierte. Der potenzielle Biomarker-Re-Composite wurde umfassend durch eine Receiver Operating Characteristic (ROC) -Analyse ausgewertet, wobei die AUCs 0.890, 0.880, 1.000 und 0.935 für die Kontrolle, IGD, AD bzw. IGD + AD waren (N = 18, 19, 5 und 10) gegen die anderen. Dieses explorative Verfahren kann Robustheit der prädiktiven Diagnose beim Populations-Screening von IGD bereitstellen. Die identifizierten metabolischen Merkmale, die Verwandtschaft mit klinischen Parametern und die mutmaßliche biochemische Verknüpfung werden hoffentlich zukünftige pathologische Studien bei IGD unterstützen.
SCHLÜSSELWÖRTER: Biomarker-Cluster; Gaschromatographische Flugzeit-Massenspektrometrie (GC-TOF MS); Schweregrad der Internetabhängigkeit; Internet-Gaming-Störung (IGD); Plasmametabolit
PMID: 28482325
DOI: 10.1016 / j.jchrom.2017.04.046
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