基于GC-MS技术的肝癌代谢组学研究及其生物标志物的筛选

来源 :中国人民解放军军事医学科学院 解放军军事医学科学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:raylet
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肝细胞癌(HCC)是一种常见的转移快、预后较差的恶性肿瘤,一经发现有症状表现多处于晚期,使得潜在的治疗方案变得非常有限。如果患者在能在肝癌早期被确诊,则其预后结果能得到极大地改善。代谢组学主要通过对生物体受到病理生理等刺激后机体内源性小分子代谢物进行定性和定量分析,进而将机体代谢表型与疾病联系起来,近年来被广泛应用于肿瘤生物标志物的发现。本文应用GC-MS技术对肝癌患者的组织、血清和尿液进行代谢组学分析,以期揭示肝癌病程发展的特征代谢表型,探索肝癌的病因以及发病机制,并筛选出潜在的生物标志物,以帮助实现肝癌的早期诊断和高危人群风险预警。  本研究工作主要包括四部分内容:第一部分是肝癌的非靶标组织代谢组学研究,即采用 GC-MS方法检测肝癌患者的肝癌组织(HCT)、癌旁组织(ANT)和远癌旁组织(DNT)三种组织样本的内源性代谢物,通过模式识别分析和统计学方法筛选出与疾病相关的差异代谢物,分析其变化规律及所涉及的代谢通路,结合其他组学研究成果探讨肝癌发生发展的可能分子机制;第二部分是肝癌患者治疗前后血清代谢组学研究,即通过GC-MS研究平台对肝癌患者治疗前后以及健康志愿者的血清进行代谢组学分析,揭示肝癌患者治疗前后的代谢差异,并与正常对照组进行比较,进一步阐明肝癌发生的可能机制,并且寻找潜在的临床治疗靶标;第三、四部分是肝炎进展到肝癌过程中血清和尿液中特异性代谢标志物的发现,通过GC-MS方法检测乙型肝炎患者(HBV)、肝硬化患者(LC)、肝癌患者以及健康人(NC)的血清和尿液内源性代谢物,比较分析肝癌发生发展进程的各个阶段的代谢特征,结合模式识别分析和统计学方法建立各阶段疾病分类模型,筛选出潜在的生物标志物建立最佳诊断模型,并采用受试者工作曲线下面积(ROC-AUC)对其诊断效力进行评价。  第一部分,建立了稳定可靠的肝脏组织 GC-MS代谢组学方法,并对39例肝癌患者的肝癌组织、癌旁组织以及远癌旁组织的代谢组进行配对比较分析,揭示了肝癌细胞为了平衡其快速生长和增殖时对能量的需求以及用于生物大分子合成的物质需求,一方面增强了葡萄糖的摄取并激活了糖酵解途径,同时抑制了三羧酸循环途径,在快速供能的同时提供合成生物大分子的底物;另一方面显著激活了磷酸戊糖途径(PPP),该途径除了提供能量外,主要是为合成代谢提供多种原料,同时产生大量的NADPH作为还原力以供生物合成以及抗氧化应激损伤;再者,增加了谷氨酰胺的代谢,谷氨酰胺是肝癌细胞的另一个非线粒体性ATP能量来源,可以为肿瘤细胞提供生长和增殖所需的能量和生物大分子合成原料,帮助维持肿瘤细胞微环境的稳态;此外,还增强了脂肪酸的氧化利用和氨基酸的代谢,为肝癌细胞生长增值提供足够的能量。基于筛选出的45种组间差异代谢物,进一步建立了肝癌组织和癌旁组织的二分类诊断模型,并筛选出了两种代谢物琥珀酸和黄嘌呤作为诊断标志物,其诊断灵敏度为100%,特异性为94.87%,诊断准确率达97.44%,并且用远癌旁组织进行验证,其诊断灵敏度为100%,特异性为88.46%,诊断准确率达95.38%。  第二部分,采用基于GC-MS的代谢组学方法对比了肝癌患者治疗前后及其与健康人血清中的代谢的差异。研究结果表明肝癌患者血清中糖酵解产物以及TCA循环中间产物显著增加,绝大多数氨基酸(生糖氨基酸、支链氨基酸和芳香族氨基酸)以及饱和脂肪酸的含量显著降低,进一步验证了组织代谢组学的研究结果,帮助阐明肝癌的发病机制。同时我们还发现治疗前后肝癌患者的血清代谢表型差异相对较小,与健康人的差异代谢物绝大多数相同,为肝癌治疗的预后判断以及发现肿瘤治疗的新靶点提供数据支撑。  第三、四部分,结合我国肝癌发生发展进程的特点,考察了从健康到慢性乙肝再进展为肝硬化最终发展为肝癌这整个过程中患者血清和尿液中的代谢变化,发现在肝癌患者的一些代谢改变在肝癌高危人群(HBV和LC)中也存在,并在血清中找到了15种,在尿液中找到了31种与肝癌发生发展密切相关的差异代谢物。尿液代谢组学结果显示,肝脏病变显著影响了患者体内的色氨酸代谢途径,其中色氨酸,犬尿酸,3-羟基-2-氨基苯甲酸和喹啉酸在肝脏疾病组显著增加,而色氨酸的代谢失调与肿瘤免疫反应以及肝损伤的严重程度相关。此外,基于肝病患者和健康人的血清和尿液的代谢组学数据,建立了肝癌发生发展进程中两组间Logistic二分类判别模型,筛选出了各阶段的潜在生物标志物,并且具有良好的灵敏度,特异性和诊断准确率,对肝癌患者的诊断效力显著优于甲胎蛋白。同时,为了满足实际未知样本的诊断需求,本文基于Bayes分类算法建立了三种肝病患者(HBV,LC和HCC)血清以及尿液的多分类模型,结果显示,血清诊断模型的诊断准确率达98%,尿液诊断模型的诊断准确率达90%,模型的诊断效力较高,具有一定的应用潜力。  总之,本研究应用GC-MS技术对肝癌患者的组织、血清和尿液进行了全方位的系统性代谢组学分析,通过考察肝癌病变局部以及全身体循环中的代谢变化,从代谢角度全面反映肝癌的发生发展机制,同时探讨了肝癌,肝硬化和慢性乙肝三种肝脏疾病代谢特征之间的联系,并筛选出了具有高灵敏度、高特异性的潜在生物标志物以帮助实现肝癌的早期诊断和风险预警。
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