基于代谢组学的肺鳞癌诊断模型构建：精氨酸、C18:2及PC.ae.C38.0的关键作用

《Scientific Reports》：Metabolic profiles of squamous cell lung carcinoma and diagnostic model construction

本研究针对肺鳞癌（LUSC）诊断手段有限的问题，通过代谢组学分析发现精氨酸（Arg）水平升高、酰基肉碱C18:2和磷脂酰胆碱PC.ae.C38.0降低与LUSC诊断及预后显著相关。研究人员利用机器学习算法筛选关键代谢物，构建诊断模型，并通过网络分析揭示LPC介导的代谢重编程机制。该研究为LUSC提供了潜在的血液生物标志物，对早期诊断和预后评估具有重要意义。

　　

肺癌是全球死亡率最高的恶性肿瘤，其中肺鳞癌（LUSC）占非小细胞肺癌的30%，由于靶向治疗选择有限，患者预后较差。癌细胞通过代谢重编程满足其快速增殖的需求，代谢组学为揭示癌症发生机制提供了新视角。然而，LUSC的特异性代谢特征及其临床价值尚不明确。

本研究采用靶向代谢组学技术，通过液相色谱-质谱联用（LC-MS）分析了98例健康对照和73例LUSC患者血浆样本中的188种代谢物。研究人员使用多种机器学习算法（包括LASSO、随机森林等）进行特征筛选，并通过网络分析探索代谢物间的相互作用关系。此外，结合TCGA公共数据库的RNA-seq数据验证代谢相关基因的预后价值。

代谢物浓度分析

比较LUSC患者与健康对照发现，123种代谢物存在显著差异。LUSC组精氨酸（Arg）和血清素水平升高，而酰基肉碱C18:2、C10:1等显著降低。早期与晚期LUSC对比显示，谷氨酸、苯丙氨酸及部分磷脂酰胆碱（PC）分子（如PC.aa.C34.4、PC.aa.C36.2）浓度随疾病进展发生变化。

特征选择与模型构建

七种算法一致筛选出Arg、C18:2、PC.ae.C38.0等关键代谢物。LASSO回归进一步验证了Arg、C18.2、PC.ae.C38.0、PC.aa.C38.6和血清素的诊断价值。其中，Arg、C18.2和PC.ae.C38.0组成的诊断模型曲线下面积（AUROC）分别达0.911、0.997和0.858。

网络分析

健康对照组代谢网络密度、异质性和平均度均高于LUSC组，而LUSC组模块性更强。LPC在LUSC中介导了氨基酸与PC亚群间的相互作用，晚期患者中氨基酸与LPC形成孤立模块，提示代谢通路协调性破坏。

公共数据验证

TCGA数据分析显示，Arg代谢途径相关基因（ASL、OTC、PYCR2）及PC/LPC代谢基因（CEPT1、LPCAT1、PLA2G16等）表达与患者5年生存率显著相关，多变量分析证实ASL和LPCAT1为独立预后因素。

本研究首次系统揭示了LUSC患者血浆代谢谱特征，提出Arg、C18.2和PC.ae.C38.0作为潜在诊断标志物。网络分析表明LPC在代谢重编程中发挥桥梁作用，为理解LUSC发病机制提供了新视角。尽管样本量存在局限，但结合公共数据库的验证增强了结论的可靠性。该研究成果发表于《Scientific Reports》，为LUSC的早期诊断和代谢靶向治疗奠定了理论基础。