人发代谢组与脂质组全长图谱：揭示分子纵向变异与暴露组特征

《Communications Biology》：Metabolomic and lipidomic atlas of human hair across its length

　　本刊推荐：为解析人发全长分子组成及其纵向变异，研究人员开展了人发代谢组与脂质组图谱研究。通过多平台LC-HRMS技术，绘制了1200余种分子物种，发现代谢物与脂质水平沿发干可变异达50%，并鉴定122种暴露组相关化合物。该图谱（https://metabolomics.cloud/hair/）为头发作为慢性疾病生物标志物探索和暴露组研究提供了关键资源。

　　

头发，这个我们每天打理却鲜少深究的人体组织，实则是记录生命活动的“黑匣子”。其稳定的结构和持续数月的生长周期，使得内源性代谢物和外源性化学物质得以累积，成为追溯长期生理变化和慢性暴露的理想载体。尽管早期研究曾探索头发在乳腺癌诊断中的潜力，但技术局限性和分子组成的复杂性始终阻碍其临床应用。更为关键的是，头发从发根到发梢的分子分布并非均质——日常清洗、紫外线照射、造型处理等外部因素，以及皮肤分泌物沉积等内部过程，共同塑造了其纵向变异特征。若忽视这种变异，极易将环境干扰误读为疾病相关的代谢波动。

为此，由Maria van de Lavoir领衔的研究团队在《Communications Biology》上发表了题为“Metabolomic and lipidomic atlas of human hair across its length”的研究，首次构建了健康人群头发全长的代谢组与脂质组图谱。该研究通过高分辨率质谱技术，系统揭示了1200余种分子的空间分布规律，并强调了区分内源性代谢与外部暴露对精准解读头发分子信号的重要性。

研究团队采用多平台液相色谱-高分辨率质谱（LC-HRMS）技术，结合离子淌度（DTIM）分离，对32名健康高加索人的头发样本进行分段分析（0-1 cm、1-2 cm、2-3 cm及0-3 cm混合段）。样本经严格去污后，通过亲水相互作用色谱（HILIC）分析极性代谢物，反相色谱（RPLC）分析脂质，并利用MS-DIAL、LipidMatch等软件进行化合物注释，最终通过手动验证保留时间、碰撞截面积（CCS）等参数确保注释可靠性。

数据质量与图谱覆盖范围

质控样本中代谢物与脂质强度的相对标准偏差（RSD）中位数仅为6%，82%的分子RSD<10%，证实数据高度可重复。主成分分析显示技术误差极小，质控样本紧密聚集于原点。

图谱共注释1265种化合物，包括99种代谢物和1180种脂质。代谢物以有机酸（27%）和肉碱（16%）为主；脂质中甘油酯（48%）和鞘脂（42%）占比最高。与HMDB、血清DB等数据库对比显示，头发代谢组与血液/尿液重叠度较低（代谢物55%，脂质31%），凸显其独特组成。

分子纵向变异规律

沿发干方向，代谢物与脂质呈现显著梯度变化。近端段（S1）富含氨基酸、嘌呤等极性代谢物，而远端段（S3）中甲硫氨酸亚砜（紫外线降解产物）及皮脂源性脂质（如甘油三酯TG、胆固醇硫酸盐）显著升高。鞘脂分布尤为复杂：神经酰胺（Cer）在近端段富集，而鞘磷脂（SM）在远端积累。

神经酰胺分类系统革新

研究建立了新的神经酰胺分类体系，整合鞘氨醇骨架（如鞘氨醇S、二氢鞘氨醇DS）和脂肪酸基（如非羟基N、α-羟基A）特征，将350余种Cer物种系统归类。发现61%的Cer含非羟基脂肪酸，53%含长链脂肪酸，且奇数链鞘氨醇骨架为头发特有特征。

暴露组关联分析

通过比对化妆品成分数据库（CosIng）和毒物数据库（T3DB），鉴定122种暴露组相关化合物，其中88种与个人护理产品（PCP）相关（53%为护发成分）。这些化合物沿发干的累积趋势各异，如皮肤相关化合物肌酐在近端段高，而腺苷在远端段上升。

本研究通过构建头发分子图谱，揭示了发干全长存在的系统性纵向变异，为头发作为生物标志物矩阵的标准化分析提供了关键基线。提出的神经酰胺分类体系解决了脂质注释混乱问题，而暴露组关联分析则凸显头发在追溯慢性环境暴露中的潜力。研究者开发的在线图谱工具（https://metabolomics.cloud/hair/）整合了保留时间、CCS值等参数，将助力阿尔茨海默病、妊娠疾病等慢性疾病的生物标志物探索。未来纳入更多人群变量（如种族、发质）及结合洗涤残留分析，有望进一步推动头发在个性化医疗与暴露组学中的应用。