Diese Studie zielt darauf ab, potenzielle Stoffwechselstörungen zu identifizieren und vorläufig potenzielle Urin-Biomarker durch den Aufbau eines longitudinalen und parallelen Kontrollrattenmodells zu screenen. Es wurden zwei experimentelle Designs verwendet: ein endogenes longitudinales und ein gruppenparalleles Design zur metabolomischen Analyse des Urins von männlichen SD-Ratten mittels Ultra-Performance Flüssigkeitschromatographie gekoppelt mit mehrstufiger Massenspektrometrie (UPLC-MSⁿ), kombiniert mit multivariaten statistischen Methoden zur Datenanalyse. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA-X) des longitudinalen Modells extrahierte 18 Hauptkomponenten (R²X (kum) = 0,895, Q² (kum) = 0,603). Die Partial-Least-Squares-Discriminant-Analyse (PLS-DA) zeigte eine vollständige Trennung der Proben vor und nach der Verabreichung ohne Überlappung. Die Streuung der Baseline-Proben war größer als nach der Verabreichung, und das metabolische Profil während des Entzugs zeigte eine progressive Erholungstendenz; im parallelen Modell trennten sich die Verabreichungs- und Kontrollgruppen während der Entzugsphasen zwischen Tag 1 und 7 signifikant, die Grenzbereiche zwischen den Gruppen wurden nach Tag 8 zunehmend undeutlicher, mit einer deutlichen Überlappung am Tag 9, was auf eine zeitabhängige Schwächung der Stoffwechseleigenschaften hinweist. Die Überlappungsrate der durch beide Modelle ausgewählten differenziellen Metaboliten betrug über 70 % (VIP > 1, P < 0,05). Die ausgewählten Kandidat-Biomarker betreffen hauptsächlich Energie-, Aminosäure- und Lipidstoffwechselwege. Die Ergebnisse liefern erste Belege für durch Heroin induzierte Veränderungen im urinen Metabolom und bestätigen die Machbarkeit der dualen Modellstrategie in Verbindung mit multiplen Medikamentenkontrollen zur Entdeckung spezifischer biomolekularer Marker in der forensischen Toxikologie; die Kandidat-Biomarker bedürfen weiterer Validierung.

Heroinmissbrauch;Metabolomik;endogener longitudinaler Kontrollversuch;populationsparalleler Kontrollversuch;Biomarker;UPLC-MSⁿ