拉曼显微光谱揭示转移性前列腺癌原发肿瘤组织的代谢重塑：新型生物标志物与机制探索

本研究针对前列腺癌(PC)转移预测的临床难题，通过拉曼显微光谱(CRM)结合液相色谱-质谱(LC-MS)技术，首次系统分析了21例局限性PC与21例转移性PC原发肿瘤组织的代谢差异。研究发现转移性PC组织中不饱和脂肪酸(1658 cm-1 )显著升高，而氨基酸(1208 cm-1 )和蛋白质(1160 cm-1 )特征峰降低，基于卷积神经网络(CNN)的预测模型准确率达81.3±3.7%。该研究为前列腺活检组织的早期转移预测提供了新工具，并揭示了脂肪酸代谢与氨基酸代谢通路在PC转移中的关键作用。

　　

前列腺癌是全球男性发病率最高的恶性肿瘤，约18-25%患者在确诊时已发生转移，这是导致患者死亡的主要原因。尽管前列腺特异性膜抗原(PSMA) PET/CT在转移灶检测中表现出色，但其高昂成本、辐射风险及普及度限制使其难以成为常规筛查手段。现有临床参数和组织学特征对转移预测的准确性不足，基因组生物标志物如Decipher的10年转移预测率仅为26.7%，且检测费用昂贵。更关键的是，前列腺癌独特的代谢重编程现象——如柠檬酸盐消耗、锌离子丢失等——虽在疾病发展中早有报道，但原发肿瘤在转移过程中的代谢特征仍属未知。

上海交通大学医学院附属仁济医院的研究团队创新性地将共聚焦拉曼显微光谱(CRM)与LC-MS代谢组学结合，对42例前列腺活检组织进行多维度分析。研究通过空间定位的CRM检测获得547张肿瘤区域拉曼光谱，结合深度学习模型和KEGG通路分析，首次绘制出转移性PC原发肿瘤的代谢图谱。

关键技术包括：(1) 532 nm激光共聚焦拉曼显微光谱(400-1800 cm^-1
)获取组织分子指纹；(2) LC-MS检测66例组织(含24例良性增生对照)的3673种代谢物；(3) 含3个一维卷积层的CNN模型构建；(4) 十折随机子抽样验证策略。

Raman分析前列腺组织
通过匹配H&E染色定位，CRM发现转移性PC在1658 cm^-1
(不饱和脂肪酸C=O键)强度显著升高(P<0.01)，而1160 cm^-1
(蛋白质C-C/C-N伸缩)和1208 cm^-1
(氨基酸NH₃
振动)降低(P<0.05)。空间分布图像显示不饱和脂肪酸在转移组呈弥漫性强信号，这一差异在常规病理切片中不可见。

基于深度学习的转移诊断
采用含3个卷积层的CNN模型，经数据增强生成1094条光谱训练集。十折验证显示模型测试准确率81.3±3.7%，AUC达0.90±0.03，显著优于现有基因组检测方法。

原发前列腺组织的代谢组学分析
LC-MS鉴定出272种差异代谢物，转移组中亚麻酸(linolenic acid)等脂类显著上调，而L-异亮氨酸等氨基酸下调。PLS-DA分析显示两组完全分离(PC1=4.85%，PC2=16.3%)。值得注意的是，与良性增生组织相比，3-乙酰氨基酚在转移组表达最高，提示其可能作为癌症进展的双重标志物。

讨论与结论
该研究首次揭示转移性PC原发肿瘤存在特征性代谢重塑：ACSL4介导的多不饱和脂肪酸(如亚麻酸)生物合成增强，同时伴随氨基酸(尤其是谷氨酰胺)的过度消耗。这种"脂质蓄积-氨基酸耗竭"模式可能通过增加膜流动性和促进上皮-间质转化(EMT)驱动转移。

临床转化方面，CRM技术对活检组织的原位检测成本仅为基因组检测的1/5，且无需复杂样本处理。研究者提出的1658 cm^-1
拉曼峰可作为术中快速判断转移风险的客观指标。更重要的是，该研究为靶向脂肪酸代谢(如ACSL4抑制剂)和氨基酸补充疗法提供了理论依据，为改善晚期前列腺癌预后开辟了新途径。

论文发表于《Journal of Translational Medicine》，其创新性体现在：① 首次建立原发肿瘤代谢特征与转移的关联；② 开发首个基于拉曼光谱的PC转移预测模型；③ 发现3-乙酰氨基酚等具有双重诊断价值的代谢物。尽管样本量(42例)存在局限，但多模态技术交叉验证显著提升了结论可靠性，为后续大队列研究奠定了方法学基础。