癌癥由于其侵襲性和轉移性，對全球健康構成了重大威脅，導致嚴重的發病率和死亡率[1]、[2]。了解癌癥的發病機制并開發有效的治療方法對于對抗這種疾病至關重要[3]、[4]。研究藥物對癌癥代謝的影響對于揭示癌癥發展和進展背后的復雜生物學機制至關重要[5]。這項研究深入探討了代謝物的復雜變化，包括活性氧（ROS）和活性氮（RNS）等壽命較短的無機小分子，以及氨基酸和脂肪酸等生物分子。這些代謝變化往往很微妙，需要高靈敏度和高通量的檢測方法來準確監測其動態[6]、[7]、[8]、[9]。能夠檢測和量化這些微小變化對于理解癌細胞如何適應治療干預至關重要，從而為開發更精準和有效的癌癥治療方法提供依據。

在代謝組學分析中使用了多種分析技術，包括氣相色譜-質譜（GC-MS）[10]、[11]、液相色譜-質譜（LC-MS）[12]、[13]、毛細管電泳-質譜（CE-MS）[14]、[15]和核磁共振（NMR）光譜[16]、[17]。其中，LC-MS因其出色的靈敏度、準確性、高通量以及無需標記即可檢測化合物的能力而廣泛應用于代謝組學研究[18]、[19]。然而，使用LC-MS結合超高性能液相色譜和高分辨率質譜直接檢測快速擴散的RNS（如一氧化氮NO）存在挑戰。Griess反應常與質譜聯合使用來檢測NO代謝物，但在活細胞中缺乏實時檢測能力，并且可能因副反應干擾代謝物分析[20]。電化學提供了一種成本效益高、操作簡單的方法，具有高時間和空間分辨率及靈敏度，可用于檢測活細胞和組織中NO、多巴胺和活性氧等生物分子的瞬時釋放[21]。然而，其有限的處理能力和無法檢測非電活性物質的特點限制了其在代謝研究中的應用。因此，開發一種同時具備高靈敏度和廣泛代謝物覆蓋范圍的方法至關重要。

本文建立了一種電化學質譜與轉錄組學相結合的方法，用于分析柴胡皂苷D（SsD）對乳腺癌細胞中NO代謝的調節作用（圖1a）。電化學用于在SsD處理過程中實時監測乳腺癌細胞釋放的NO，采用了一種簡單、成本效益高且可再生的電化學傳感器（圖1b和c）。代謝組學利用高分辨率質譜研究SsD處理后細胞和培養基中NO相關代謝物的變化，而轉錄組學用于分析SsD處理后基因表達的變化，進一步驗證了所研究的代謝途徑的正確性。結果的綜合表明精氨酸水平下降，從而獲得了SsD調節乳腺癌細胞中NO代謝的機制（圖1d）。與以往主要關注NO氣體單一表型并基于其濃度變化評估藥物效果的研究不同，所提出的方法捕捉到了復雜的代謝過程和藥物作用的更廣泛機制。通過多維數據分析，從多個角度驗證了基于NO代謝的藥物效果評估，加強了藥物作用的理論基礎并提高了實驗結果的可靠性。