【原】单细胞转录组联合脂质代谢提供肺癌的早筛新方法

健明 2023-06-08 发布于广东

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前言

题目：Lung cancer scRNA-seq and lipidomics reveal aberrant lipid metabolism for early-stage diagnosis
日期：2022-02-02
期刊：SCIENCE TRANSLATIONAL MEDICINE
链接：https://www./doi/abs/10.1126/scitranslmed.abk2756

摘要

肺癌在全球男女所有肿瘤中死亡率最高，发病率位居第二。I 期肺腺癌 (LUAD) 的 5 年生存率超过 60% ，因此迫切需要早期检测以改善患有这种疾病的患者的预后。尽管已经开发了几种基于血液的测试方法来帮助对肺癌进行筛选，但仍然缺乏用于早期肺癌检测的无创且可靠的方法和生物标志物。因此，建立一种有效的早期肺癌检测方法和筛查高危人群是临床面临的重要挑战。

肿瘤病灶是由恶性细胞、各类免疫细胞和间质细胞组成的复杂生态系统。单细胞转录组可以在单细胞分辨率水平解析肿瘤生态系统。代谢物是存在于有机体内的小分子，是生物代谢的最终产物。代谢物组可能比基因组或转录组更可靠地反映生物系统的状态。

本文对早期非小细胞肺癌（NSCLC）进行单细胞转录组检测，发现了不同细胞类型的脂质代谢存在不同程度的异常。之后使用机器学习和质谱对血浆脂质组学进行分析，建立了脂质靶向多反应监测（MRM）模式，并通过 2000 多名参与者训练和验证了这种方法。

scRNA-seq揭示了早期肺癌的异常脂质代谢

作者对未经治疗的早期肺癌患者的五个原发性肿瘤进行了单细胞转录组分析，然后使用了公共数据库的八个健康肺样本作为对照。质控过滤后得到82,559 个细胞，其中26,699 个细胞 (32.3%) 来自 5 名 NSCLC 患者（8329 个肿瘤细胞和 18,370 个非肿瘤细胞），而 55,860 个细胞 (67.7%) 来自 8 个健康供体的健康肺组织。

细胞类型主要有9种：T细胞、自然杀伤（NK）细胞、髓样细胞、B细胞、浆细胞、肥大细胞、成纤维细胞、EPCAM+上皮细胞。与健康肺组织相比，肺癌组织中T淋巴细胞、B细胞和浆细胞的百分比增加，而单核吞噬细胞和内皮细胞的百分比降低。

肿瘤细胞和正常上皮细胞的差异分析表明，上调的DEG具有典型的肿瘤特征，下调的DEG富集到脂质代谢相关通路，这也说明了异常脂质代谢在肺肿瘤细胞中很常见。另外，13条与磷脂酰胆碱（LPC）、磷脂酰胆碱（PCs）和甘油三酯（TGs）直接相关的代谢途径，包括甘油脂质代谢、甘油磷脂代谢、脂肪酸生物合成和不饱和脂肪酸生物合成，在肺癌细胞中失调。

之后比较了正常肺组织 (图D) 和早期肺癌 (E) 中的代谢途径表达谱，发现了上皮细胞的整体代谢变化，其中甘油磷脂代谢是肺癌细胞脂质代谢相关途径中最显著的改变。于是作者认为早期肺癌患者的脂质代谢可能普遍失调。

早期肺癌的LCAID v1.0模型帮助血浆脂质组学研究

作者使用血浆脂质组学，从171例早期肺癌患者中收集术前血浆，然后拿到140名健康成年人的血浆样本作为健康对照。对于每个样本，在正离子模式下共鉴定出1478种属于14类脂质的代谢物，在负离子模式下发现708种属于13类脂质的代谢物。

在基于ML的特征选择和基于MS的优化之后，作者筛选出9个血浆脂质标志物，并且对九特征模型进行训练和评估。探索性队列测试数据集的分类准确率为98.90%，平均AUC为0.9994。这些结果表明，选定的九个特征包含足够的信息来区分早期肺癌和正常样本。

用于肺癌检测的LCAID v2.0

作者又使用MRM的方法建立了LCAID v2.0，这是一种基于LC-MS 的靶向脂质组学分析。之后拿到四个医疗中心的1003名参与者的血浆进行测试。

训练数据集：分别来自两个医疗中心的311个样本（171名T1期肺癌患者和140名健康参与者）和553个样本（350名肺癌患者和203名健康参与者）
验证数据集：来自两个独立医疗中心的99名肺癌患者和40名非癌症患者

在训练队列中，LCAID v2.0的准确度达到96.98%，特异性为97.08%，敏感性为96.92%；在验证队列中，准确度为94.96%，特异性为100.00%，敏感性为92.93%。验证队列（40/40）中没有非癌症患者被LCAID v2.0误分类。训练队列的AUC达到0.9956，验证队列的AUC达到0.9982，这些结果都说明了LCAID v2.0的稳健性和准确性。