PNAS│王红霞团队揭示乳腺癌代谢血清指纹图谱

王红霞团队通过高通量NPELDI-MS技术揭示了乳腺癌的血清代谢指纹图谱（SMFs），构建了基于4种代谢物的预后评分系统（MP-score），为乳腺癌的早期诊断和预后预测提供了高效工具。一、研究背景与意义乳腺癌现状：乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，传统诊断依赖组织病理学和影像学检查，存在滞后性，难以实现早期诊断和复发转移的及时发现。代谢特征分析：乳腺癌发生和复发转移伴随癌细胞代谢供能方式改变，代谢特征分析可实时反映疾病进展状态，为诊断和预后提供新思路。二、研究方法与技术技术替代：采用高通量NPELDI-MS技术替代传统质谱检测，具有再现性好、分析速度快（每个样本仅需30秒）、样本消耗量小（仅需100 nL血清）等优势。临床队列研究：通过大样本临床队列，解析乳腺癌患者、良性乳腺疾病患者和健康人群的血清代谢指纹图谱（SMFs）。图：高通量NPELDI-MS技术解析血清代谢指纹图谱三、核心研究成果1. 血清代谢指纹图谱（SMFs）的诊断价值代谢组学差异：乳腺癌患者的SMFs与非乳腺癌个体显著不同，基于SMFs的代谢组学信息可有效区分两者。诊断性能：AUC为0.948（95% CI：0.922-0.973），准确率为88.8%，敏感性为88.9%，特异性为88.8%。性能优良，具有临床应用前景。2. 代谢预后评分系统（MP-score）的构建模型构建：采用Cox回归模型，基于4种代谢物建立MP-score系统。预后预测能力：在测试队列和验证队列中均显示高灵敏性和特异性，显著优于传统TNM分期系统。可有效预测患者预后和生存率（p 0.005）。图：基于4种代谢物的MP-score系统构建与验证3. 关键代谢生物标志物的鉴定差异代谢物筛选：从SMFs数据矩阵中确定7种显著差异代谢分子：上调代谢物：L-甘油酸（GA）、烟酰胺（NAM）。下调代谢物：组胺（His）、尿嘧啶（Ura）、胸腺嘧啶（Thy）、3,4-二羟基苄胺（DB）、脱氢苯丙氨酸（DP）。通路富集分析：嘧啶代谢：反映癌细胞增殖导致的适应性代谢重编程上调转录活性。烟酸和烟酰胺代谢：代表癌细胞中NAD+的高转换率，响应高增殖率和DNA合成需求。组氨酸代谢：与炎症和免疫反应调节密切相关。四、研究优势与临床应用前景技术优势：快速分析：每个样本仅需30秒，适合大规模临床筛查。微量样本：仅需100 nL血清，减少患者负担。高再现性：结果稳定可靠，便于推广应用。临床应用：早期诊断：通过SMFs实现乳腺癌的早期发现，提高诊断效率。预后预测：MP-score系统可有效预测患者复发转移风险和生存率，指导个体化治疗。跨肿瘤应用：代谢特征是疾病的潜在诊断和预后因素，可拓展至其他肿瘤研究。五、研究团队与合作研究团队：由上海市第一人民医院王红霞主任与上海交通大学生物医学工程学院钱坤研究员共同合作开展。共同第一作者：黄议达硕士研究生、杜少倩硕士研究生、刘俊副主任医生。六、研究意义与展望机制研究：为乳腺癌代谢相关机制研究提供新靶点，推动代谢组学在肿瘤领域的应用。临床工具：血清代谢指纹图谱和MP-score系统为临床血液学检测提供高效工具，助力精准医疗。未来方向：可进一步拓展至其他肿瘤类型，探索代谢特征在肿瘤诊断和预后中的普适性。原文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2122245119