代谢和蛋白质特征区分炎症表型和癌症,并预测患者血清中的治疗反应
Gabriel Cutshaw1,2, Elena V Demidova3, Philip Czyzewicz3
1Department of Chemical and Biological Engineering Iowa State University Ames Iowa USA.
Bioengineering & translational medicine
|October 1, 2025
概括
拉曼光谱 (RS) 分析血清代谢物以检测胰腺癌,并预测直肠癌患者的治疗反应. 这种无标签的方法为癌症诊断和监测疾病进展提供了一个有希望的非侵入性工具.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 分析化学 分析化学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 瘤细胞表现出改变了对不受控制的增殖的代谢需求.
- 癌症患者血清的代谢分析提供了一种非侵入性的方法来监测疾病并了解治疗反应途径.
研究的目的:
- 评估拉曼光谱 (RS) 在胰腺管腺癌 (PDAC) 和局部晚期直肠癌 (LARC) 患者血清中的代谢概况.
- 将代谢数据与蛋白质组特征集成,以预测治疗反应.
- 区分PDAC和慢性胰腺炎,并确定与LARC化学辐射治疗反应相关的代谢物.
主要方法:
- 拉曼光谱 (RS) 用于对患者血清进行无标签的代谢分析.
- 蛋白质组分析和基因组丰富分析 (GSEA).
- 接收器运行特征曲线下的面积 (AUC-ROC) 分析,以区分响应者和不响应者.
主要成果:
- RS成功地将PDAC患者与健康对照区分开来,并根据特定代谢物峰值 (糖,氨酸,DNA/RNA) 将其与慢性胰腺炎患者区分开来.
- 在LARC患者中,治疗前血清代谢物 (甘氨酸,胡卜素,糖) 与新辅助性直肠 (NAR) 评分相关,表明预后不佳.
- RS峰值显示出在区分化学辐射疗法完全响应者和不良响应者 (AUC > 0.7) 中的潜力.
- 代谢,免疫和DNA损伤反应 (DDR) 途径与化疗辐射治疗反应相比得到了丰富.
- RS衍生代谢物与免疫信号蛋白和DDR标记物相关联,反映了系统性变化.
- 综合分析显示了治疗前的代谢变化 (银糖,糖脂代谢) 和治疗后的途径参与 (细胞周期,p53信号).
结论:
- 拉曼光谱是各种癌症类型的代谢分析的有效工具,有助于将癌症与炎症状况区分开来.
- 当与蛋白质组数据相结合时,RS衍生的代谢特征可以预测LARC患者的治疗反应.
- 综合RS与补充分析具有非侵入性癌症诊断和响应预测的翻译潜力.
