重庆大学李咏生团队识别肝细胞癌分子亚型和潜在靶点
5月28日，重庆大学李咏生团队在期刊《CLINICAL AND TRANSLATIONAL MEDICINE》上在线发表题为“Integrative multiomics analysis identifies molecular subtypes and potential targets of hepatocellular carcinoma”的研究论文，通过整合蛋白质组、代谢组和脂质组数据，研究人员成功建立了HCC亚型的参考谱。这种新颖的方法有可能为患者提供更准确和个性化的治疗选择。研究结果可能有助于未来多组学驱动的精准医疗的发展。
研究背景
肝细胞癌（HCC）是常见的肝癌类型，其特点是进展迅速，导致5年生存率低，仅为18%。尽管肝细胞癌治疗取得了重大进展，例如抗血管生成靶向治疗和免疫治疗，但这些有前景的治疗的反应率仍低于30%。肝脏在解剖学上分为八个功能段，以Glisson系统为中心。这些节段由门静脉、肝动脉和胆汁引流决定。肝段虽然在组织学上相同，但由于源自消化道的Glisson系统的不同分支，其微环境可能存在差异。肝脏由左叶（第2-4节，S2-S4）和右叶（第5-8节，S5-S8）组成。此外，还有一个称为尾状叶（S1）的独特节段，它位于静脉韧带和下腔静脉附近。因此，对多组学进行全面分析对于揭示每个肝段或肝叶的独特特征具有临床意义。这种理解将有助于更好地理解源自不同肝段的HCC的异质性。
由于肝细胞癌具有高度异质性，涉及蛋白质组学和基因组学特征的初步研究对于了解不同的分子亚型和提供个性化的治疗方案很有价值。转录组学和蛋白质组学提供了对基因和蛋白质表达的见解，而代谢组学提供了代谢过程的功能读数，可以直接评估分子表型和病理生理状况。代谢失调是癌症的标志，包括HCC。已知脂质改变的降解受损有助于肝癌发生。然而，缺乏高通量代谢组学数据阻碍了从多组学数据（包括代谢组或脂质组）整合和分析HCC。
研究发现
在研究中，研究人员旨在创建早期HCC患者肿瘤组织（TT）和正常邻近组织（NAT）中蛋白质组、代谢组和脂质组的综合片段分辨图谱。此外，研究人员旨在将这些数据与先前的转录组学数据相结合，以确定HCC的潜在亚型并研究潜在的治疗策略。研究人员对8536种高置信度蛋白、1029种极性代谢物和3381种非冗余脂质进行多组学分析，以分析HCC的分割图谱。数据分析表明，在正常的邻近组织中，左叶主要参与能量代谢，而右叶与小分子代谢有关。根据正常参考图谱，将HCC患者分为3种亚型。C1亚型在核糖体生物发生中富集，C2亚型表现出中间表型，而C3亚型与中性粒细胞脱颗粒密切相关。此外，使用PDO测定，XPO1和ALOX5分别被鉴定为C1和C3亚型的潜在靶标。
早期HCC样本的多组学特征
研究结论
综上所述，通过整合蛋白质组、代谢组和脂质组数据，研究人员成功建立了HCC亚型的参考谱。这种新颖的方法有可能为患者提供更准确和个性化的治疗选择。研究结果可能有助于未来多组学驱动的精准医疗的发展。
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