寻找与确认肺癌诊断及疗效评价生物标志物的代谢组学分析方法研究

代谢组学作为新兴前沿学科在重大疾病的早期诊断、治疗预后等方面表现出了巨大潜力。本项目以正负离子检测模式相结合的RRLC-MS/MS 技术为主要手段，开展肺癌尿液和血浆样本的代谢组学分析方法研究，旨在寻找及确认与肺癌诊断及疗效评价密切相关的生物标志物。通过建立适用于复杂混合物体系中多种类型内源性小分子代谢物的LC-MS分析方法，针对健康者、不同病程及不同治疗阶段肺癌患者的血浆和尿液样本进行系统检测及多变量统计分析研究，寻找差异代谢物，并通过它们的时间变化趋势挖掘其生物学信息，从而建立寻找与确认肺癌诊断及疗效评价生物标志物的代谢组学研究方法。此外，采用LC-MS与NMR的平行动态谱和异相关谱的新型谱学方法，对体液内难以鉴定的未知或微量代谢物进行无需完全分离的同步快速鉴定；同时对确认的生物标志物建立其定量分析方法和定量指标。本研究不仅有望在方法学上取得新突破，还将为临床应用提供重要依据。

代谢组学作为新兴前沿学科在重大疾病的早期诊断、治疗预后等方面表现出了巨大潜力。由于代谢组学的研究对象是组分极其复杂的生物样本，其中代谢物种类之多、含量差异和极性跨度大，且诸多因素如生物样本的均一性、代谢物的稳定性、分析方法的重现性，数据处理方法的可靠性等均会影响代谢组学结果，并将导致与疾病诊断及疗效评价相关的生物标志物的错误发现。因此，本项目针对上述问题，对影响潜在标志物可靠性的LC-MS分析方法和数据处理方法进行了系统分析与考察，包括尿液代谢组学校正方法，内源性代谢物的稳定性，色谱方法的优化以及不同质谱离子化方法等。从而，建立了针对肺癌尿液和血浆样本的整合式、高通量的LC-MS代谢组学分析方法，包括适用于血浆样本的组合式离子化RRLC-MS分析方法和肺癌潜在生物标志物的靶向定量分析方法，并在发现与肺癌诊断及疗效评价相关的可靠生物标志物等方面取得了新成果和研究进展。采用建立的LC-MS分析方法和NMR技术，分别对200多例初诊、40多例不同治疗阶段的肺癌患者血浆和尿液样本进行代谢组学分析，发现了一批与肺癌诊断及疗效评价密切相关的可能生物标志物，并结合代谢相关性分析鉴定其结构。其中在尿液中，发现与肺癌诊断密切相关的氨基酸、有机酸等16个可能生物标志物，与肺癌疗效密切评价相关的芳香族氨基酸、尿酸等6个可能生物标志物；在血浆样本中，发现与肺癌诊断相关的脂酰肉碱、脂肪酸等38个可能生物标志物，与肺癌疗效评价密切相关的磷脂酰胆碱、雄甾酮等10个可能生物标志物。进一步选择已鉴定并有市售标准品的41个与肺癌诊断或治疗相关的潜在生物标志物建立了靶向定量分析方法，并应用于164个肺癌患者和71个健康志愿者的血浆样本分析，经验证与确认发现有24个代谢物的含量发生了显著性差异。其中，代谢物A109的含量变化在3倍以上，在肺癌患者血浆中的平均含量为0.63µg/mL ，而在健康志愿者中的平均含量仅为0.21µg/mL；并将其作为肺癌诊断标志物的ROC曲线下面积达0.74，灵敏度75%，特异性62%。此外，有4个代谢物的ROC曲线下面积在0.7以上，其灵敏度和特异性较高。这些潜在小分子标志物的发现为临床诊断应用获得重要分子基础。