血清代谢图谱诊断脑干胶质瘤：实现精准诊疗与动态监测的新突破

脑干胶质瘤(BSG)是儿童高致死率肿瘤，现有诊断和预后监测手段存在局限性。上海交通大学医学院附属新华医院团队通过纳米颗粒增强激光解吸电离质谱(NPELDI-MS)技术，构建了基于血清代谢静态与动态图谱的BSG诊断和预后模型，诊断准确率达88.2%(AUC=0.933)，并发现8种与放疗反应相关的代谢调控模式。该研究为脑肿瘤无创监测提供了新范式，发表于《Nature Communications》。

　　

脑干胶质瘤(BSG)是儿童中枢神经系统最致命的肿瘤之一，5年生存率不足10%。这类肿瘤位于脑干这一"手术禁区"，传统活检风险极高，而影像学诊断准确率仅65-73%。更棘手的是，血脑屏障(BBB)的存在使得常规血液标志物检测几乎失效。面对这些临床困境，上海交通大学医学院附属新华医院联合多家机构的研究团队独辟蹊径，将目光投向肿瘤代谢的"分子指纹"——通过捕捉血液中微小的代谢物变化，为BSG诊疗开辟无创新途径。

研究团队采用了三项关键技术：首先，开发了纳米颗粒增强激光解吸电离质谱(NPELDI-MS)平台，仅需100纳升血清即可实现高通量检测；其次，建立了包含299名参与者(174例BSG患者)的多中心队列，其中62例完成放疗全程动态采样；最后，运用机器学习算法分析402个代谢特征，构建诊断和预后模型。

诊断价值：代谢指纹锁定BSG

通过分析静态代谢图谱，团队发现BSG患者血清中乳酸(LA)、缬氨酸(Val)、亮氨酸(Leu)等6种代谢物显著异常。机器学习模型仅用7个特征即可区分BSG与健康人群，在独立验证集中AUC达0.933。

预后预测：代谢信号预见生存

基于乳酸、草酰乙酸等7种代谢物构建的预后模型，成功将患者分为高低风险组(p<0.05)。高风险组中位生存期显著缩短，且风险评分与H3K27M突变等分子特征具有协同预测价值。

动态监测：代谢轨迹解码放疗响应

通过分析放疗前(BRT)、中(DRT)、后(ART)的代谢动态，团队发现8种特征性调控模式。例如乳酸在放疗初期激增，其变化趋势与肿瘤体积缩小显著相关(AUC=0.818)。

这项研究首次系统描绘了BSG的血清代谢全景图谱，其创新性体现在三方面：技术上，NPELDI-MS突破传统质谱样本需求大的限制；临床上，为BSG提供了首个经大样本验证的液体活检方案；科学上，揭示了放疗过程中代谢重编程的时空规律。研究者特别指出，这种"静态诊断+动态监测"的双轨模式可推广至其他难以活检的肿瘤，如弥漫性中线胶质瘤。

值得关注的是，研究中发现的代谢异常与RNA测序结果相互印证：如精氨酸代谢通路中ARG1/2基因表达失调，与血清鸟氨酸水平变化吻合。这种多组学交叉验证增强了发现的可靠性。团队正在开发简化版检测试剂盒，未来有望通过常规血液检查实现BSG的早期筛查和疗效评估。

正如论文通讯作者Kun Qian和Jingjing Wan强调的，这项工作的真正价值在于将基础研究发现转化为临床可及的解决方案。在精准医疗时代，这种基于代谢组学的"数字活检"策略，或将成为突破血脑屏障监测脑肿瘤的通用范式。