综述：非小细胞肺癌早期诊断的新兴组学生物标志物研究进展

本综述系统总结了多组学技术（包括转录组学、蛋白质组学和代谢组学）在非小细胞肺癌（NSCLC）早期诊断生物标志物研究中的最新进展，强调了通过整合多维分子数据（如基因、蛋白质、代谢物）以克服传统诊断局限性（如LDCT假阳性率高、血清CEA/CYFRA21-1灵敏度不足）的策略，为个性化治疗提供理论依据。

　　

概述转录组学技术

转录组学技术通过分析肿瘤与良性组织中的RNA动态，推动了非小细胞肺癌（NSCLC）早期检测的关键发现。高通量平台如RNA测序（RNA-seq）和微阵列，结合第三代测序（TGS）等先进技术，揭示了与早期癌变相关的转录特征。TGS技术能够解析复杂异构体和融合转录本（如EML4-ALK），而单细胞RNA测序（scRNA-seq）则在高分辨率下刻画肿瘤异质性和免疫微环境。非编码RNA（包括microRNAs、lncRNAs和circRNAs）因其在生物流体中的稳定性和独特表达模式，成为有前景的非侵入性诊断工具。例如，血液中miR-21和miR-210的过表达与早期NSCLC相关，而circFoxO3则通过调控细胞周期进程参与肿瘤发生。空间转录组学进一步提供了基因表达的空间背景，增强了对肿瘤-基质相互作用的洞察。

蛋白质组学技术优势与平台选择

蛋白质组学直接表征功能执行者——蛋白质，通过定量分析生物样本（如组织、血浆、外泌体）揭示表型-基因型关联。质谱（MS）因其无与伦比的灵敏度（可检测>10,000种蛋白质/样本）成为现代蛋白质组学的核心工具，促进了NSCLC特异性蛋白质网络的发现。技术进展如SWATH-MS和数据非依赖采集（DIA）实现了大规模样本的高重复性定量，而磷酸化蛋白质组学则捕获了信号通路异常（如EGFR/PI3K/AKT）。外泌体蛋白质组分析揭示了肿瘤来源的外泌体 cargo（如PD-L1和MET）作为早期诊断标志物。此外，抗体芯片和邻近延伸 assay（PEA）提供了高吞吐量的验证平台。蛋白质生物标志物如CYFRA21-1和CEA虽常用，但性能不足（灵敏度45%–47%），而新发现的蛋白面板（例如整合ANGPT2和IL6）显著提升了早期诊断准确性。

代谢组学技术平台与临床价值

代谢组学使用质谱（MS）或核磁共振（NMR）系统分析生物系统中的小分子代谢物（<1000 Da），包括碳水化合物、氨基酸、脂质和核苷酸。这些代谢物直接反映酶活性和细胞信号转导状态，对维持人体正常生理功能至关重要。在NSCLC中，代谢重编程是早期事件的标志，例如Warburg效应（有氧糖酵解增强）和谷氨酰胺分解增加。代谢组学通过检测血清或呼出气中的代谢物（如乳酸、酮体和多胺）提供实时病理快照。脂质代谢异常（例如鞘脂类和磷脂酰胆碱水平变化）也与肿瘤进展相关。临床研究中，代谢生物标志物面板（结合乙酰肉碱和琥珀酸）显示出对早期NSCLC的高鉴别能力（AUC >0.9），且其非侵入性样本采集（如尿液或呼出气冷凝物）适合大规模筛查。

多组学技术的比较分析与枢纽生物标志物候选

多组学方法整合基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组和代谢组的多维数据，系统分析肿瘤发生和发展的分子网络。其核心优势在于克服单组学局限（例如转录组无法捕获蛋白质修饰，代谢组不能直接反映基因突变），实现更深入的机制表征和更高特异性/灵敏度的生物标志物识别。转录组-蛋白质组整合揭示了转录后调控（如mRNA-蛋白质相关性失调）在NSCLC中的作用，而代谢-蛋白质组联合则突出了代谢酶（如PKM2）的异常表达。枢纽生物标志物（例如EGFR突变、miR-21、ANGPT2蛋白和乳酸代谢物）通过多组学交叉验证被确认为早期诊断候选。数据整合策略（如机器学习驱动的网络分析）进一步识别出跨组学模块（如免疫-代谢交叉通路），但这些方法面临标准化、样本量和计算复杂性的挑战。临床转化需解决验证一致性、成本效益和监管障碍。

结论

NSCLC早期诊断研究已从单维分析转向系统生物学整合。组学技术的综合应用展现了肿瘤发生分子调控网络的动态复杂性：转录组学通过编码和非编码RNA的时空解析表达谱，建立表观调控与恶性表型的因果关系；蛋白质组学量化功能蛋白和翻译后修饰（PTMs），直接反映疾病表型；代谢组学捕获下游代谢输出，提供实时病理快照。多组学整合识别出高特异性生物标志物面板（如基于RNA-蛋白-代谢物的组合），显著改善早期检测性能（AUC >0.95）。然而，临床转化仍需大规模前瞻性验证、标准化协议和降低成本。未来方向包括利用人工智能解析多组学数据、开发微创液体活检平台（如外泌体或ctDNA分析），以及将生物标志物与靶向治疗联动，最终实现NSCLC的个性化干预。