原发性高血压由于引起心脏、大脑、肾脏和周围血管等靶器官损害，增加了心血管疾病的危险性，已成为人类疾病的主要病因之一。研究发现，中国成年人高血压患病率约达40%［1］，因此高血压的早发现、早治疗显得尤为重要。高血压前期［收缩压120~139 mmHg（1 mmHg≈0.133 kPa）或舒张压80~89 mmHg］于2003年首次提出［2］，全球患病率达25%~50%［3］，不仅是高血压和心血管疾病的高危因素［3-4］而且还存在动脉亚临床功能障碍［5］，但症状表现不可察觉。大约90%的高血压前期患者有其他心血管危险因素［6］。因此，预防和治疗高血压前期对公众来说是一个迫切的医学和社会问题。高血压病的发生进展与体内的代谢过程密切相关，代谢是机体生命活动的根本，代谢物是机体功能变化的终点反应，内源性代谢物的变化往往能够反应机体功能和疾病的本质变化，而代谢组学可以全面地从生物代谢的角度揭示机体生命活动的本质，关注代谢层面所有的产物变化，并通过分析动态的代谢变化以阐述生物体的系统生化谱及功能调控规律。目前，健康人群和原发性高血压患者之间的差异性血清代谢标志物已通过核磁共振光谱检测，但是高血压前期状态的特异性生物标志物、脂质标志物还未被研究。高血压的潜在生理和代谢驱动因素仍有待充分阐明，但高血压患者所表现出代谢物的变化，可通过代谢组学利用代谢谱来监测这些异常，并发现高血压不同时期的差异。本课题组前期研究中，利用液相色谱-质谱法（LC-MS）代谢组学平台和多元统计分析，在自发性高血压大鼠模型中发现与节律变化相关的生物标志物和途径，结果强调了时间和代谢物之间的联系［7］；发现黄连可以通过逆转10种潜在生物标志物的水平，调节磷脂、脂肪酸、氨基酸和花生四烯酸的代谢来降低高血压［8］；发现组织蛋白酶G，转化生长因子β1，透明质酸酶-1和激肽原-1 4种蛋白质能更好地预测原发性高血压的发生，阐明高血压的病理生理机制［9］。在此基础上，笔者继续进行了高血压前期的代谢机制的研究。1 材料1.1　仪器及试剂Ultimate 3000型超高液相色谱系统-Q-Exactive型质谱联用仪（美国赛默飞世尔科技公司）；Centrifuge 5810R型高速台式离心机（Eppendorf）；PL-203型电子天平［梅特勒-托利多仪器（上海）有限公司］；MX-F型涡旋混合器（Servicebio）；Rt2100c型酶标检测仪（Rayto）；Neofuge 13R型冷冻离心机（Heal Force）；AJC-0501-P型纯水仪（重庆艾科浦）；D1008E型掌上离心机，MX-F型涡旋混合器，MS-PB型磁力搅拌器，TSY-B型脱色摇床（Servicebio）；DYCZ-24DN型双垂直电泳仪，DYCZ-40D型转印电泳仪（北京六一仪器厂）。甲醇（HPLC级，Merck）；乙腈、甲酸（色谱纯，Fisher）；蒸馏水（中国屈臣氏有限公司）；6-羟基多巴胺（6-OHDA）酶联免疫吸附剂测定法（ELISA）试剂盒（伊莱瑞特，批号VJRFRU8H）；人白细胞介素（IL）-6，IL-10 ELISA试剂盒（上海博蕴生物科技有限公司，批号分别为30625H，30150H）；电泳缓冲液，转移缓冲液，TBS缓冲液，5%脱脂乳，ECL溶液，BCA蛋白检测试剂盒，5×蛋白上样缓冲液，β-肌动蛋白（β-actin），RIPA裂解缓冲液，十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳（SDS-PAGE）凝胶制备试剂盒，辣根过氧化物酶（HRP）标记的山羊抗兔免疫球蛋白（Ig）G，HRP标记的驴抗山羊IgG，HRP标记的山羊抗小鼠IgG，HRP标记的山羊抗大鼠IgG（Servicebio，批号分别为G2018，G2017，G0001，G5002，G2014，G2026，G2013，GB12001，G2002，G2003，GB23303，GB23404，GB23301，GB23302）；聚偏氟乙烯（PVDF）膜0.45，0.22 μm（Millipore，批号分别为IPVH00010，ISEQ00010）。1.2　受试者来源本研究方案经山东中医药大学伦理委员会批准［伦理批号（2016）伦审第（033）号-KY］，所有被招募的参与者在采集血清样本前均签署知情同意书。本课题来源于在2017年6月至2017年10月期间于山东中药大学附属医院心病科门诊及病房、莱芜市中医院门诊的病人；健康志愿者均来自于山东中医药大学附属医院的查体中心。从安全性角度出发，按照国家市场监督管理总局规定，本课题的中样本量估算均在保证单侧显著性水平为5%，检验功效为90%的情况下进行，计算公式为N=Z2×（P×（1-P））/E2。本研究中所有患者均按2010年《高血压防治指南》诊断标准，共招募52例高血压前期患者（120 mmHg≤收缩压≤139 mmHg或80 mmHg≤舒张压≤89 mmHg），52名高血压患者（140 mmHg≤收缩压≤179 mmHg或90 mmHg≤舒张压≤109 mmHg），健康志愿者47名。曾经服用药物控制血压的患者必须经过2周的“洗脱期”。排除标准：①高血压前期范围以外者；②孕妇和哺乳期妇女；③继发性高血压患者；④在精神上或法律定义的残疾者；⑤排除心、脑、肾等严重并发症或肿瘤、血液病、中风、艾滋病等急慢性疾病患者。收集了所有入组人员的一般信息，包括性别、年龄、血压、体质指数（BMI）和职业、住址、身份证号码、婚姻状况、联系方式等，其中部分信息，见表1。通过克鲁斯卡尔-沃利斯单因素ANOVA检验将3个组别部分基线数据进行多重比较，经Kruskal-Wallis检验，3个组别年龄、性别和BMI差异均无统计学意义。收缩压、舒张压及平均动脉压差异均有统计学意义（P0.01）。10.13422/j.cnki.syfjx.20220311.T001表1不同组别患者的临床参数Table 1Clinical parameters of recruited participants参数正常高血压前期高血压P年龄/岁49.66±8.6051.52±9.5650.27±10.510.817性别（男/女）27/2030/2228/240.974BMI23.14±2.3323.93±3.2724.24±2.690.986收缩压/mmHg110.47±6.86131.29±5.51154.85±6.970.000舒张压/mmHg68.06±4.6781.31±4.2597.50±4.990.000平均动脉压/mmHg82.20±3.8097.97±3.18116.62±4.500.0002 方法2.1　血清样品的采集和制备样品采集：用一次性采血针抽取患者清晨（7：00—8：00）空腹静脉血6 mL于促凝（含分离胶）采血管中，并轻轻摇匀。将血样静置约0.5 h。样品处理与保存：在4 h内，血清部分可以较好的分层于分离胶上面，取上部透亮血清置于1.5 mL规格的离心管中，再采用1万 r·min-1的高速离心机离心5 min（离心半径16 cm），仍旧吸取上部透亮血清用作血清制品，离心管封口放置于-80 ℃冰箱中冻存备用。样品前处理：将血清样本从置于-80 ℃超低温冰箱中取出，于4 ℃冰箱下解冻，摇匀后用微量移液枪精密吸取血清100 µL，加入内标（0.05% L-2-氯苯丙氨酸乙腈溶液）20 µL，加入乙腈200 µL进行沉淀，涡旋2 min以充分混匀，置于4 ℃冰箱静置6 h。用离心机在12 000 r·min-1速度下高速离心15 min，取上清液用氮吹仪吹干，加入初始流动相（2%的乙腈水溶液）200 µL复溶，充分摇匀后用一次性注射器（1 mL）吸取上清液，过微孔滤膜（0.22 μm）进行过滤，导入液相小瓶中，作为代谢组学样品溶液。放置在-20 ℃冰箱中等待进样。质控（QC）样本的制备：将所有的血清样本精密吸取20 µL，涡旋2 min以充分混合，制备出包含所有血清样本的QC样本。余步骤均同血清样品的前处理。2.2　色谱和质谱条件色谱条件：液相色谱为UltiMate 3000超高效液相色谱仪，选择Hypersil GOLD aQ-C18色谱柱（2.1 mm×100 mm，1.9 μm）；流动相0.05%甲酸水溶液（A）-0.05%甲酸乙腈溶液（B），梯度洗脱（2%B平衡3 min，0~1 min，2%B；1~3 min，2%~40%B；3~5 min，40%~98%B，2%B平衡10 min）。流速0.35 mL·min-1；进样量2 µL。质谱条件：采用正、负离子模式对样品进行检测。鞘气流速45 mL·min-1，辅助气流速10 mL·min-1，离子源温度350 ℃，分辨率7万，S-Lens RF Level为55，负离子裂解电压3 kV，正离子裂解电压3.5 kV。质谱采集范围m/z 80~1 000。2.3　模式识别与数据处理利用ProteoWizard将原始数据转换成“mzXML”格式，然后用R语言软件包进行分析，删除峰强度为0的信息，完成峰识别、峰对齐及保留时间校正，最终获得由质荷比、峰强度和保留时间组成的三维数据矩阵。得到TSV格式的数据。将不同的数据数组设置为正常、高血压前期和高血压，以CSV格式保存为表格文件以供进一步分析。2.4　代谢通路分析及网络构建从软件中预测的化合物被映射到京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析网络中，得到相应通路；同时使用MetaboAnalyst 5.0软件平台的的通路分析（pathway analysis）功能，对mzCloud，ChemSpider和Mass Lists鉴定所得的化合物进行代谢通路分析，通路库选择Homo sapiens（KEGG），通路分析算法选择超几何分布检验，Relative-betweeness Centrality，代谢组学参考选择Use all compounds in the selected pathways。MetaboAnalyst 5.0的通路分析功能以KEGG数据库作为背景知识库，是专用于分析代谢组学的数据分析，可以同时结合通路富集分析与通路拓扑分析的结果，将代谢标志物的HMDB ID导入，可以整合出这些代谢物中联系最密切的代谢途径。运用Cytoscape软件中MetScape挖掘相关基因，将代谢组学所获得的代谢物和相关基因导入MetaboAnalyst 5.0，构建Compound-Reaction-Enzyme-Gene网络（C-R-E-G网络）和Metabolite-Gene-Disease网络（M-G-D网络），得到3组人群间产生变化的总代谢网络及相关基因。对已鉴定的代谢物进行探索，并得到代谢物与代谢物之间的热点节点和交互过程；对所有代谢物之间的生物功能作进一步联系探索，得到具有热点功能的节点代谢物。2.5　验证实验2.5.1　蛋白免疫印迹法（Western blot）检测按4∶1的比例，将蛋白质溶液加入5×蛋白质缓冲液中，在沸水中变性15 min，并在-20 ℃冰箱中保存。采用SDS-PAGE和PVDF膜分离和传递蛋白质样品。室温下，用5%脱脂乳在脱色摇瓶上密封膜1 h。将一级抗体［5%脱脂乳用TBST溶解，5%牛血清白蛋白（BSA）用TBST溶解磷酸化蛋白］稀释后，在4 ℃环境孵育过夜。用TBST在脱色摇瓶上室温洗涤3次，每次5 min，二抗用Tris-HCl缓冲盐溶液稀释3 000倍。室温孵育30 min后，在脱色摇瓶上用TBST在室温下洗涤3次，每次5 min，然后用ECL溶液检测。用Image J 1.8.0软件进行灰度值分析。2.5.2　ELISA检测用ELISA试剂盒检测正常组、高血压前期组和高血压组血清细胞因子（IL-6，IL-10）水平。用Multiskan GO 1510 ELISA阅读器在450 nm处读取吸光度。2.6　人脐静脉内皮细胞采用人脐静脉内皮细胞（HUVECs，美国ScienCel公司，货号ZQ0446），在含有5%胎牛血清，1%内皮细胞生长补充剂和1%青霉素/链霉素溶液的内皮细胞培养基中培养。细胞培养于5% CO2加湿培养箱中，培养温度37 ℃。每隔1 d更换1次液体，当细胞在显微镜下融合到80%时，进行传代培养。用10 ng·L-1肿瘤坏死因子（TNF）-α刺激人脐静脉内皮细胞，测定IL-6和IL-10共计6 h。非刺激培养上清作为空白。胆酸和脱氧胆酸（6.25 μm，先前确定为最佳浓度［10］）用于干预TNF-α诱导的HUVECs，用ELISA试剂盒检测干预前后的炎症情况。2.7　统计分析采用SPSS 21.0进行统计分析。计数数据取百分数，测量数据取x¯±s平均数标准差。各组间计数数据比较采用卡方检验，P0.05为差异有统计学意义的阈值。测量数据组间比较，按正态分布，采用单因素方差分析对3组进行比较，未进行比较的采用秩和检验。3 结果3.1　血清代谢组学观察潜在生物标志物及代谢途径情况3.1.1　总离子流图的比较在优化的色谱条件下，对血清样品的总离子色谱进行正、负模式分析，见图1。结果表明在正常组、高血压前期组和高血压组中，样品分离良好，部分光谱峰的保留时间不同。10.13422/j.cnki.syfjx.20220311.F001图1不同组别患者血清样品的总离子色谱（TIC）Fig.1Total ion chromatography （TIC） of serum samples in positive and negative modes of different group patientsA.负离子；B.正离子；a.正常组；b.高血压前期组；c.高血压组（图2同）3.1.2　多元数据分析在不同的人群中，通过多元数据分析可以发现复杂MS/MS数据的细微变化。从原始数据中获取CSV格式的数据导入SIMCA-p11.5；然后在主成分分析（PCA）评分图中可以清楚地观察到3组之间的分离，并可以发现明显的分类，进一步降维最小二乘判别分析（PLS-DA），见图2。这表明3组之间的代谢模式存在差异。PLS-DA模型在阳性模式下R2Y和Q2分别为0.894和0.807，在阴性模式下R2Y和Q2分别为0.825，0.739，说明PLS-DA模型对Y矩阵的解释和预测能力。10.13422/j.cnki.syfjx.20220311.F002图2偏最小二乘判别分析（PLS-DA）图显示高血压前期、高血压和健康组的血清数据Fig.2Partial least-squares-discriminant analysis （PLS-DA） plot of serum data from the prehypertension，hypertension and healthy groups3.1.3　代谢物鉴定和途径分析根据MS/MS片段、保留时间和在线数据库确定潜在的生物标志物。用mzCloud质谱库对不同碎片离子的分子式、代谢物的准确相对分子质量，m/z和MS/MS谱进行了匹配。阳性模式下35种代谢物和阴性模式下42种代谢物显示出显著的变化强度，其中13种代谢物同时出现在阳性和阴性模式下。通过MetaboAnalyst 5.0软件的路径富集分析和拓扑分析，导入64种代谢物的HMDBID后，对所选代谢物进行代谢路径分析，绘制代谢路径汇总，见图3。图中的圆形标记表示与导入的代谢物匹配的代谢途径，颜色表示P值，大小表示影响值。筛选出影响值0.01的途径作为重要代谢途径，确定了酪氨酸代谢、初级胆汁酸生物合成、色氨酸代谢、苯丙氨酸代谢和亚油酸代谢等13条代谢途径，见表2。10.13422/j.cnki.syfjx.20220311.F003图3不同患者血清代谢物MetaboAnalyst 5.0途径分析总结Fig.3Summary of pathway analysis using tpathway analysis module of MetaboAnalyst 5.0 of different group patients10.13422/j.cnki.syfjx.20220311.T002表2不同患者血清代谢物MetaboAnalyst 5.0筛选的代谢途径Table 2Metabolic pathways filtered by MetaboAnalyst 5.0 of different group patients通路期望值路径影响值化合物的总数（匹配的生物标志物）/个泛酸和辅酶A生物合成0.563 870.021 4319（3）谷胱甘肽代谢0.830 970.024 6028（1）初级胆汁酸生物合成1.365 200.025 4046（4）乙醛酸和二羧酸代谢0.949 680.055 5632（2）酪氨酸代谢1.246 500.056 7742（3）色氨酸代谢1.216 800.130 9441（1）柠檬酸循环（TCA循环）0.593 550.140 4120（2）组氨酸代谢0.474 840.221 3116（1）苯丙氨酸代谢0.296 770.357 1410（1）β-丙氨酸代谢0.623 230.399 2521（2）牛磺酸和低牛磺酸代谢0.237 420.428 578（1）苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成0.118 710.500 0027（3）亚油酸0.148 3915（1）3.2　关键标志物及代谢通路为可视化和解释代谢物、相关酶、基因、途径和相关疾病之间的关系和相互作用，构建了复合反应酶-基因网络（C-R-E-G网络），代谢物-基因-疾病相互作用网络（M-G-D网络）。靠近中心的节点反映了整体代谢水平更有效的改变，具有更多连接片段的节点显示出与其他靶点更大的相关性［11］。在C-R-E-G网络中，L-谷氨酸，L-苯丙氨酸，L-酪氨酸，L-异亮氨酸，L-丙氨酸，柠檬酸盐，4-香豆酸盐，甘胆酸盐，3α-7α-12α-三羟基-5β-胆酸盐，顺乌头酸盐和3α-12α-二羟基-5β-胆酸盐位于整体网络的中心，并且与其他节点关联最密切，参与芳香族氨基酸代谢和胆汁分泌，可能在高血压的进展中起重要作用。高亮M-G-D网络中的旁中心节点，通过KEGG数据库探索节点的生物学功能，发挥生物学功能的节点集中于酪氨酸代谢（P=0.000 001 27），苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸生物合成（P=0.004 27），牛磺酸和亚牛磺酸代谢（P=0.007 67），初级胆汁酸生物合成（P=0.014 5），苯丙氨酸代谢（P=0.01 45），丝氨酸和蛋氨酸代谢（P=0.028 8），黑素原生成（P=0.083 6），细胞因子-细胞因子受体相互作用（P=0.199）。髓过氧化物酶（MPO）是牛磺酸和他牛磺酸代谢和初级胆汁酸生物合成通路共有的节点，胆汁酸-辅酶A：氨基酸N-酰基转移酶（BAAT）参与胆汁酸-氨基酸缀合物的形成以及酪氨酸代谢。3.3　体外实验验证相关信息3.3.1　ELISA和Western blot分析验证BAAT，MPO和TGR5表达情况基于代谢组学及网络构建，结合前人已发表的成果和代谢功能探索，挖掘到代谢物本身、网络中热点节点及代谢网络相关酶等多个与胆汁酸代谢、氨基酸代谢相关的重要靶点。代谢组学结果显示，高血压前期患者存在胆汁酸代谢和芳香族氨基酸代谢异常，提示胆汁酸代谢参与了高血压前期的病理过程。高血压前期已出现血管内皮损伤和炎症［12］，胆汁酸及其受体具有抗炎作用［13］。因此，推测胆汁酸参与了高血压前期的血管炎症。网络构建挖掘到胆汁酸代谢通路及苯丙氨酸代谢通路中的重要酶胆汁酸/BAAT，MPO在代谢网络变化中存在意义，故对上述靶点进行验证，同时，为了进一步探索胆汁酸代谢在高血压病痰瘀互结证进展过程中的变化，还对该代谢通路的重要下游胆汁酸受体TGR5进行了验证。TGR5被认为是胆汁酸膜受体，但其也可以通过下调TNF-α影响胆汁酸的生物合成［14］，有利于改善内皮细胞的炎症状态［15-16］。经验证，高血压前期组TGR5水平表达低于健康组，但高于高血压组，3组间表达趋势与BAAT一致，见图4，表3。高血压前期组MPO表达低于高血压组，高于正常组。正常组、高血压前期组和高血压组血清中胆汁酸相关酶的表达降低，说明在高血压的发展过程中存在胆汁酸代谢和转化的丧失。这种损失可能导致牛磺酸或胆汁酸转化的其他有益血管物质减少，血管炎症不能得到改善，微血管炎症状态下出现血管痉挛和血管壁压力变化，从而导致高血压。10.13422/j.cnki.syfjx.20220311.F004图4TGR5，BAAT和MPO在正常组、高血压前期组和高血压组血清中的蛋白表达电泳Fig.4Electrophoresis of TGR5，BAAT and MPO in normal group，prehypertension group and hypertension group10.13422/j.cnki.syfjx.20220311.T003表3各组患者血清中TGR5，BAAT和MPO的蛋白表达分析 （x¯±s）Table 3Protein expression analysis of TGR5，BAAT and MPO in each group （x¯±s）组别例数TGR5BAATMPO正常471.05±0.171）0.84±0.171）0.09±0.011）高血压前期520.37±0.302）0.60±0.292）0.35±0.172）高血压520.14±0.013）0.18±0.013）0.88±0.023）注：与高血压前期组比较1）P0.01，与高血压组比较2）P0.01，与正常组比较3）P0.01（表4同）。目前，对高血压前期炎症指标的验证主要集中在NF-κB信号通路［17］、内皮素和一氧化氮水平［18］。IL-6和IL-10作为重要的炎症因子，参与细胞的生长、分化、修复和免疫过程。IL-6是一种促炎症因子，参与炎症反应。IL-10可以通过阻断巨噬细胞的代谢来抑制炎症。因此，选择IL-6和IL-10作为高血压进展过程中炎症状态的炎症指标，并应用于ELISA实验。高血压前期和高血压患者血清中IL-6的水平较高，而抗炎因子IL-10在高血压前期和高血压患者血清中的水平较低，见表4。在健康人、高血压前期患者和高血压患者血清中，高血压前期患者炎症反应的中位水平被认为是高血压进展的过渡趋势。10.13422/j.cnki.syfjx.20220311.T004表4ELISA检测培养血清中白细胞介素IL-6和IL-10含量 （x¯±s）Table 4ELISA for detection of interleukin IL-6 and IL-10 in culture supernatant （x¯±s）组别例数IL-6IL-10正常4735.76±5.791）55.56±12.281）高血压前期5290.31± 6.692）45.43±7.162）高血压52125.56±7.553）30.06±15.243）ng·L-13.3.2　体外细胞试验验证HUVECs中IL-6，IL-10的浓度情况胆酸和脱氧胆酸显著降低TNF-α诱导的人脐静脉内皮细胞中IL-6的水平，增加IL-10的水平诱导人脐静脉内皮细胞，见表5。这一结果证明，胆汁酸对HUVECS的炎症有影响，并能减轻内皮细胞的炎症反应。因此，高血压前期胆汁酸相关酶及其生物合成的不足可能参与了高血压血管炎症的发生。10.13422/j.cnki.syfjx.20220311.T005表5各组HUVECs中IL-6，IL-10的浓度 （x¯±s）Table 5Concentration of IL-6，IL-10 in HUVECs in various groups （x¯±s）组别IL-6IL-10空白39.17±7.4346.82±7.90TNF-α处理271.17±8.831）23.36±4.761）胆酸处理176.91±9.042）37.40±3.242）脱氧胆酸处理191.96±5.763）34.09±4.753）注：与空白组比较1）P0.001；与TNF-α处理组比较2）P0.001；与TNF-α处理组比较3）P0.05。ng·L-14 讨论高血压的发生和发展受多种因素的影响，引起血管收缩、损伤、重构和血压持续升高。与高血压相比，高血压前期的异常血压状态是早期的、可逆的，因此预防和控制高血压前期具有重要意义。在上述研究中，笔者采用非靶向代谢组学方法，发现在正常组、高血压前期组和高血压组中有64个潜在的生物标志物。网络分析和生物学验证结果表明，高血压前期的发生与胆汁酸和芳香族氨基酸代谢异常引起的血管炎症有关。胆汁酸及其合成衍生物参与血管炎症反应、血管活性物质的调节和能量代谢，与高血压的发病机制密切相关［19-20］。本研究首次在高血压前期患者血清中检测到胆汁分泌紊乱，高血压前期患者胆汁酸代谢的改变可能与早期血管损伤有关，血管炎症和内皮损伤是高血压的重要病理机制，可加重高血压等并发症的进展。代谢组学与网络分析相结合的方法通常应用于中药和网络药理学领域，但很少用于疾病的鉴别和诊断。在这项研究中，代谢组学和网络分析的结合有助于我们深入了解大量内源性靶点之间的功能和相互作用。在这些代谢变化中，MPO和芳香族氨基酸代谢的许多靶点被认为是有意义的。MPO是炎症反应过程中被激活的中性粒细胞和单核细胞释放到细胞外液中的一种酶，参与牛磺酸/亚牛磺酸代谢和初级胆汁酸生物合成［21］。作为全身炎症的产物，MPO衍生的氧化剂在心血管疾病的炎症条件下成为组织损伤的关键因素［22］。MPO在炎症部位的氧化应激和体内脂质过氧化的启动中起主要作用［23］。Western blot结果显示，3组MPO的表达均依次增加，提示高血压前期患者存在MPO介导的氧化损伤，且随着病情的进展，MPO的表达逐渐增加。BAAT是胆汁酸代谢和苯丙氨酸代谢途径中的一种重要酶，介导胆汁酸的酰胺化［24］。其缺乏可导致胆汁酸代谢和转化的丧失以及TGR5的降低，导致内皮细胞功能障碍和血管损伤［25］。BAAT和TGR5的Western blot结果显示，正常组、高血压前期组和高血压组的表达依次下降，与3组IL-6水平相反，说明高血压前期组胆汁酸代谢不足导致炎症损伤后修复不足。TGR5在肝窦内皮细胞中高表达，激活TGR5也能刺激内皮细胞NO合酶mRNA的表达，提高NO水平，从而抑制黏附分子的产生。TGR5的激活可以抑制促炎细胞因子的产生，减轻血管损伤的进一步发展［26］。此外，TGR5介导的胆汁酸信号通路可以调节能量稳态，TGR5被认为是增加能量消耗和减肥的重要靶点［27-28］。本研究表明，正常组、高血压前期组和高血压组之间胆酸、脱氧胆酸、甘胆酸等胆汁酸代谢指标存在显著性差异。Western blot结果显示，高血压前期组和高血压组TGR5的表达均低于正常组，提示血压异常者可能存在胆汁酸代谢异常，缺乏修复炎症损伤的能力。因此推测胆汁酸代谢可能通过调节血管炎症反应在高血压前期和高血压的发生发展中起重要作用。胆汁酸代谢在高血压前期到高血压的过程中起着重要作用，而代谢组学的研究和网络分析展示了复杂生物信息中关键的节点。通过以上节点的网络分析和验证，进一步探讨高血压前期与胆汁酸相关代谢物的关系，结合胆汁酸、肠道菌群、高血压前期代谢等方面的研究，为进一步防治高血压提供科学的理论依据。