外源性氨基酸模拟：基于拉曼光谱与机器学习追踪结肠癌细胞代谢

《Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology》：Mimicking exogenous amino acids: Raman-based and machine learning tracking of Colon cancer cells metabolism

本文创新性地将拉曼光谱（Raman spectroscopy）与化学计量学方法（如PLS-DA）相结合，通过追踪亮氨酸、苏氨酸和精氨酸干预下结肠癌细胞（Caco-2）与正常细胞（CCD-18Co）的代谢重编程，成功鉴定了与核酸、脂质/脂质+酰胺I、蛋白质等相关的特异性拉曼生物标志物（如1088/1262、1444/1660等），为外源性氨基酸在结直肠癌（CRC）进展中的角色提供了新型动态监测方案，同时验证了四磺化铝酞菁（S1-state）在光动力疗法（PDT）中的稳定性。

　　

Highlight

Chemical compounds

L-亮氨酸（L-Leucine，L8000）、L-苏氨酸（L-Threonine，T8625）和L-精氨酸单盐酸盐（L-Arginine monohydrochloride，A5131）均购自MERCK公司。

Cell culturing

CCD-18Co细胞系（ATCC? CRL-1459?）和Caco-2细胞系购自ATCC，并严格按标准流程培养。CCD-18Co细胞使用含10%胎牛血清的Eagle最低必需培养基（含L-谷氨酰胺）培养，而Caco-2细胞则采用MEM培养基（含20%胎牛血清及1%非必需氨基酸）。所有细胞在37°C、5% CO₂条件下孵育，并通过定期传代维持对数生长期。

Results and discussion

本研究旨在揭示外源性氨基酸（AAs）在结肠癌发展中的作用，重点聚焦L-亮氨酸、L-苏氨酸和L-精氨酸单盐酸盐。为精准解析细胞响应，我们首先采集了纯氨基酸的拉曼光谱（图1），发现其特征峰与细胞内代谢产物高度关联。通过聚类分析（Cluster Analysis），我们成功定位了细胞核、线粒体、脂滴、内质网等关键亚细胞结构，并利用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）挖掘出特异性拉曼生物标志物组合——1088/1262（核酸）、1444/1660（脂质/脂质+酰胺I）、1580/1004（蛋白质）及1630/1444（脂质）。这些标志物清晰展现了氨基酸干预下癌细胞代谢网络的动态重塑，尤其在支链氨基酸（BCAAs）转化通路（如BCATs、BCKDH复合物调控）与三羧酸循环（TCA cycle）关联的能量代谢中表现显著。此外，飞秒瞬态吸收光谱证实四磺化铝酞菁的光物理性质（S₁-state寿命）不受氨基酸干扰，为其作为光动力疗法（PDT）光敏剂的稳定性提供了关键依据。

Conclusions

本文证实拉曼光谱与成像技术是解析结肠癌细胞代谢的强大工具。通过对比正常细胞（CCD-18Co）与癌细胞（Caco-2）在氨基酸干预下的生化差异，我们不仅定位了细胞器级别的代谢热点，更精准识别了与核酸、脂质及蛋白质动态相关的拉曼生物标志物。这些发现为外源性氨基酸在结直肠癌（CRC）进展中的角色提供了分子层面的新见解，并凸显了拉曼技术在未来癌症诊疗与药物开发中的潜力。