大家好，今天跟大家分享2024年8月12日，昆明医科大学第一附属医院孙杨、缪应雷教授团队联合香港中文大学于君教授团队、南京医科大学沈洪兵院士团队等共同在著名学术期刊Cancer cell在线发表了题为“Integrative plasma and fecal metabo lomics identify functional metabolites in adenoma-colorectal cancer progression and as early diagnostic biomarkers”的相关研究。作者通过整合代谢组学研究策略，发现在结直肠癌（CRC）进展过程中血浆和粪便代谢物的变化，揭示了腺瘤-结直肠癌进展中的功能性代谢物，并将其作为结直肠癌的早期诊断生物标志物。
01
研究背景
结直肠癌 （CRC） 进展 （正常腺瘤-CRC） 中血浆和粪便代谢组的变化仍不清楚。在这里，从四个独立的队列中收集血浆和粪便样本，每组 1,251 人 （422 例 CRC、399 例结直肠腺瘤 [CRA] 和 430 例正常对照 [NC]）。通过代谢组学分析，确定了在 NC、CRA 和 CRC 之间具有一致变化的特征血浆和粪便代谢物，包括富含 CRC 的油酸和 CRC 耗尽的 allocholic 酸。
油酸在 CRC 细胞、患者来源的类器官和两种小鼠 CRC 模型中表现出促肿瘤作用，而 allocholic acid 具有相反的作用。通过整合分析，我们发现油酸或 allocholic acid 分别直接与 CRC 细胞中的 α-烯醇化酶或法呢醇 X 受体-1 结合，以调节癌症相关途径。
在临床上，我们建立了一个由 17 种血浆代谢物组成的面板，可在一项发现和三个验证队列中准确诊断 CRC （AUC = 0.848–0.987）。总体而言，我们表征了 CRC 中血浆和粪便代谢组的代谢物特征、机制意义和诊断潜力。
见图一
本研究的工作流程示意图。
图一
收集来自 CRC 、 CRA 和 NC 个体的血浆和粪便样本并进行非靶向代谢组学。随后的分析确定了 CRC 的功能代谢物和诊断生物标志物。
见图二
CRC 进展阶段微生物代谢物的改变。
图二
（A） 血浆代谢物在 CRC （n = 111）、CRA （n = 143） 和 NC （n = 119） 中的分布。
（B） 沿腺瘤-癌序列的差异血浆代谢物的热图 （22 个富集，34 个耗尽）。
（C） 选定差异血浆代谢物的特异性峰。
（D） 粪便代谢物的分布。
（E） 差异粪便代谢物的热图 （4 种富集，28 种耗尽）。
（F） 化疗反应者 （n = 43） 和无反应者 （n = 29） 中血浆代谢物的分布。
（G） 应答者和非应答者之间差异血浆代谢物的热图。
（H） LASSO 选择的 19 种血浆代谢物生物标志物的受试者工作特征 （ROC） 分析，以区分发现队列中的化疗反应者和非反应者。沿腺瘤-癌序列或化疗反应者中富集的代谢物标记为红色，而那些耗尽的代谢物标记为蓝色。NR，无反应者;R，响应者。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本。采用排列多变量方差分析（A、D 和 F）或 Wilcoxon 秩和检验 （C） 检验统计显著性。
见图三
微生物代谢物在 CRC 进展阶段的相关性和功能作用。
图三
（A 和 B）与 NC 相比，CRC 中差异血浆 （A） 或粪便 （B） 代谢物的功能途径，通过代谢物集富集概述分析确定。
（C 和 D）与 NC 相比，CRC 中血浆 （C） 或粪便 （D） 代谢物之间的相关性网络。
（E） CRC 进展阶段差异血浆和粪便代谢物之间的相关性。
（F） 来自 CRC （n = 111）、CRA （n = 143） 和 NC 个体 （n = 119） 的粪便样本中的 Simpson 多样性和 PCoA 分析。
（G） 沿腺瘤-癌序列的差异肠道微生物的热图。
（H） 与 NC 相比，CRC 中差异血浆代谢物和肠道微生物之间的相关性。
（I） 沿腺瘤-癌序列的差异血浆代谢物和细胞因子之间的相关性 （CRC，n = 29;CRA，n = 29;NC，n = 22）。在 CRC 中富集或耗尽的代谢物或微生物分别用红色或蓝色标记。∗P < 0.05，∗∗p < 0.01。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本。Wilcoxon 秩和检验 （A， B， F/左） 、Pearson 相关系数 （E、H 和 I） 或排列多元方差分析 （F/右） 用于检查统计显著性。
见图四
关键 CRC 相关代谢物的体外功能验证。
图四
（A） OD 时的细胞活力570用油酸处理的人 CRC 细胞系 （HCT116、HT-29 和 DLD-1）。
（B-D）油酸处理后的细胞凋亡 （B）、细胞周期 （C） 和集落形成 （D） 测定。
（E） 用油酸处理的 CRC PDO 的代表性图像和大小。
（F-I）OD 时的细胞活力570（F）、细胞凋亡 （G）、细胞周期 （H） 和集落形成 （I） 测定。
（J） 用 allocholic acid 处理的 CRC PDO 的代表性图像和大小。比例尺 = 100 μm。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本或仿行。实验一式三份 （B-D， G-I） 或每组 10 个重复 （A 和 F）。重复测量双向方差分析 （A， F） 或 Mann-Whitney U 检验 （B-E， G-J） 用于检查统计显着性。
见图五
CRC 小鼠模型中关键代谢物的功能验证。
图五
a CellChat 分析的酒渣鼻和健康皮肤的总相互作用强度。
（b - d）补充油酸 （油酸，n = 9;对照，n = 9） 的 AOM/DSS 处理小鼠的实验示意图和结肠镜图像 （A） 、结肠形态学和肿瘤参数 （B） 、结肠 H&E 图像 （C） 和结肠 Ki-67 图像和评分 （D）。
（e-h）补充有 allocholic acid （allocholic acid， n = 8;对照，n = 9） 的 AOM/DSS 处理的小鼠的实验示意图和结肠镜图像 （E） 、结肠形态和肿瘤参数 （F） 、结肠 H&E 图像 （G） 和结肠 Ki-67 图像和评分 （H）。
（I-L）实验示意图和结肠镜图像 （I）、结肠形态学和肿瘤参数 （J）、结肠 H&E 图像 （K） 和结肠 Ki-67 图像以及 Apc 评分 （L）最小值/+补充 Allocholic Acid （Allocholic Acid， n = 9;对照， n = 9） 的小鼠。比例尺 = 200 μm。AA， 醇酸;OA，油酸。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本。使用 Mann-Whitney U 检验 （B-D、F-H 和 J-L） 检查统计显著性。
见图六
CRC 中关键代谢物结合受体的鉴定。
图六
（A） LiP-MS 实验示意图和油酸处理后 CRC 细胞中差异肽的火山图。
（B 和 C）油酸与 ENO1 之间结合的分子对接分析 （B） 和 SPR 测定 （C）。
（D 和 E）OD 时的细胞活力570沉默 ENO1 （D） 或使用 ENO1 拮抗剂 AP-III-a4 （E） 后油酸处理的 CRC 细胞。
（F） allocholic acid 处理后 CRC 细胞中差异肽的实验示意图和火山图。
（G 和 H）allocholic acid 与 FXR1 之间结合的分子对接分析 （G） 和 SPR 测定 （H）。
（I 和 J）OD 时的细胞活力570沉默 FXR1 （I） 或使用 FXR1 拮抗剂甘氨酸-β-氨基胆酸 （J） 后，分配酸处理的 CRC 细胞。
（K 和 L）沉默 FXR1 （K） 或使用 FXR1 拮抗剂 （L） 后，allocholic acid 处理的 CRC 细胞的集落形成。
（M） 携带 HCT116 肿瘤的 CRC 异种移植小鼠的肿瘤参数 （每组 n = 6）。AA， 醇酸;CA，胆酸;Gly-β-MCA，甘氨酸-β-muricholic acid;KD，解离常数;Scr，手忙脚乱。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本或仿行。实验一式三份 （A-C、F-H、K 和 L） 或每组 5 次重复 （D、E、I 和 J）。Wilcoxon 秩和检验 （A 和 F）、重复测量双因素方差分析（D、E、I、J 和 M/top）或 Mann-Whitney U 检验（K、L 和 M/bottom）用于检查统计显著性。
02
研究结论
总之，我们全面阐明了大型队列中 CRC 进展的代谢组学分析，并表征了 NC、CRA 和 CRC 中血浆和粪便代谢组中显着改变的代谢物。这些差异代谢物特征包括富含 CRC 的油酸和耗尽 CRC 的 allocholic 酸。随后的体外生物功能测定和体内 CRC 肿瘤发生模型证实了它们在 CRC 进展中的功能意义，而机制研究已经确定了它们在肿瘤细胞和下游信号通路中的相应受体。在临床上，我们建立了血浆代谢物诊断组，能够以高灵敏度和特异性准确区分 CRA 患者和早期 CRC，并通过靶向代谢组学和三个独立验证队列进行确认。综上所述，我们的结果强调了代谢物在 CRC 进展中的关键作用，以及血浆代谢物作为 CRC 患者无创早期诊断生物标志物的前景。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
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研究背景
结直肠癌 （CRC） 进展 （正常腺瘤-CRC） 中血浆和粪便代谢组的变化仍不清楚。在这里，从四个独立的队列中收集血浆和粪便样本，每组 1,251 人 （422 例 CRC、399 例结直肠腺瘤 [CRA] 和 430 例正常对照 [NC]）。通过代谢组学分析，确定了在 NC、CRA 和 CRC 之间具有一致变化的特征血浆和粪便代谢物，包括富含 CRC 的油酸和 CRC 耗尽的 allocholic 酸。
油酸在 CRC 细胞、患者来源的类器官和两种小鼠 CRC 模型中表现出促肿瘤作用，而 allocholic acid 具有相反的作用。通过整合分析，我们发现油酸或 allocholic acid 分别直接与 CRC 细胞中的 α-烯醇化酶或法呢醇 X 受体-1 结合，以调节癌症相关途径。
在临床上，我们建立了一个由 17 种血浆代谢物组成的面板，可在一项发现和三个验证队列中准确诊断 CRC （AUC = 0.848–0.987）。总体而言，我们表征了 CRC 中血浆和粪便代谢组的代谢物特征、机制意义和诊断潜力。
见图一
本研究的工作流程示意图。
图一
收集来自 CRC 、 CRA 和 NC 个体的血浆和粪便样本并进行非靶向代谢组学。随后的分析确定了 CRC 的功能代谢物和诊断生物标志物。
见图二
CRC 进展阶段微生物代谢物的改变。
图二
（A） 血浆代谢物在 CRC （n = 111）、CRA （n = 143） 和 NC （n = 119） 中的分布。
（B） 沿腺瘤-癌序列的差异血浆代谢物的热图 （22 个富集，34 个耗尽）。
（C） 选定差异血浆代谢物的特异性峰。
（D） 粪便代谢物的分布。
（E） 差异粪便代谢物的热图 （4 种富集，28 种耗尽）。
（F） 化疗反应者 （n = 43） 和无反应者 （n = 29） 中血浆代谢物的分布。
（G） 应答者和非应答者之间差异血浆代谢物的热图。
（H） LASSO 选择的 19 种血浆代谢物生物标志物的受试者工作特征 （ROC） 分析，以区分发现队列中的化疗反应者和非反应者。沿腺瘤-癌序列或化疗反应者中富集的代谢物标记为红色，而那些耗尽的代谢物标记为蓝色。NR，无反应者;R，响应者。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本。采用排列多变量方差分析（A、D 和 F）或 Wilcoxon 秩和检验 （C） 检验统计显著性。
见图三
微生物代谢物在 CRC 进展阶段的相关性和功能作用。
图三
（A 和 B）与 NC 相比，CRC 中差异血浆 （A） 或粪便 （B） 代谢物的功能途径，通过代谢物集富集概述分析确定。
（C 和 D）与 NC 相比，CRC 中血浆 （C） 或粪便 （D） 代谢物之间的相关性网络。
（E） CRC 进展阶段差异血浆和粪便代谢物之间的相关性。
（F） 来自 CRC （n = 111）、CRA （n = 143） 和 NC 个体 （n = 119） 的粪便样本中的 Simpson 多样性和 PCoA 分析。
（G） 沿腺瘤-癌序列的差异肠道微生物的热图。
（H） 与 NC 相比，CRC 中差异血浆代谢物和肠道微生物之间的相关性。
（I） 沿腺瘤-癌序列的差异血浆代谢物和细胞因子之间的相关性 （CRC，n = 29;CRA，n = 29;NC，n = 22）。在 CRC 中富集或耗尽的代谢物或微生物分别用红色或蓝色标记。∗P < 0.05，∗∗p < 0.01。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本。Wilcoxon 秩和检验 （A， B， F/左） 、Pearson 相关系数 （E、H 和 I） 或排列多元方差分析 （F/右） 用于检查统计显著性。
见图四
关键 CRC 相关代谢物的体外功能验证。
图四
（A） OD 时的细胞活力570用油酸处理的人 CRC 细胞系 （HCT116、HT-29 和 DLD-1）。
（B-D）油酸处理后的细胞凋亡 （B）、细胞周期 （C） 和集落形成 （D） 测定。
（E） 用油酸处理的 CRC PDO 的代表性图像和大小。
（F-I）OD 时的细胞活力570（F）、细胞凋亡 （G）、细胞周期 （H） 和集落形成 （I） 测定。
（J） 用 allocholic acid 处理的 CRC PDO 的代表性图像和大小。比例尺 = 100 μm。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本或仿行。实验一式三份 （B-D， G-I） 或每组 10 个重复 （A 和 F）。重复测量双向方差分析 （A， F） 或 Mann-Whitney U 检验 （B-E， G-J） 用于检查统计显着性。
见图五
CRC 小鼠模型中关键代谢物的功能验证。
图五
a CellChat 分析的酒渣鼻和健康皮肤的总相互作用强度。
（b - d）补充油酸 （油酸，n = 9;对照，n = 9） 的 AOM/DSS 处理小鼠的实验示意图和结肠镜图像 （A） 、结肠形态学和肿瘤参数 （B） 、结肠 H&E 图像 （C） 和结肠 Ki-67 图像和评分 （D）。
（e-h）补充有 allocholic acid （allocholic acid， n = 8;对照，n = 9） 的 AOM/DSS 处理的小鼠的实验示意图和结肠镜图像 （E） 、结肠形态和肿瘤参数 （F） 、结肠 H&E 图像 （G） 和结肠 Ki-67 图像和评分 （H）。
（I-L）实验示意图和结肠镜图像 （I）、结肠形态学和肿瘤参数 （J）、结肠 H&E 图像 （K） 和结肠 Ki-67 图像以及 Apc 评分 （L）最小值/+补充 Allocholic Acid （Allocholic Acid， n = 9;对照， n = 9） 的小鼠。比例尺 = 200 μm。AA， 醇酸;OA，油酸。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本。使用 Mann-Whitney U 检验 （B-D、F-H 和 J-L） 检查统计显著性。
见图六
CRC 中关键代谢物结合受体的鉴定。
图六
（A） LiP-MS 实验示意图和油酸处理后 CRC 细胞中差异肽的火山图。
（B 和 C）油酸与 ENO1 之间结合的分子对接分析 （B） 和 SPR 测定 （C）。
（D 和 E）OD 时的细胞活力570沉默 ENO1 （D） 或使用 ENO1 拮抗剂 AP-III-a4 （E） 后油酸处理的 CRC 细胞。
（F） allocholic acid 处理后 CRC 细胞中差异肽的实验示意图和火山图。
（G 和 H）allocholic acid 与 FXR1 之间结合的分子对接分析 （G） 和 SPR 测定 （H）。
（I 和 J）OD 时的细胞活力570沉默 FXR1 （I） 或使用 FXR1 拮抗剂甘氨酸-β-氨基胆酸 （J） 后，分配酸处理的 CRC 细胞。
（K 和 L）沉默 FXR1 （K） 或使用 FXR1 拮抗剂 （L） 后，allocholic acid 处理的 CRC 细胞的集落形成。
（M） 携带 HCT116 肿瘤的 CRC 异种移植小鼠的肿瘤参数 （每组 n = 6）。AA， 醇酸;CA，胆酸;Gly-β-MCA，甘氨酸-β-muricholic acid;KD，解离常数;Scr，手忙脚乱。结果显示为 SD ±平均值。每个点代表一个样本或仿行。实验一式三份 （A-C、F-H、K 和 L） 或每组 5 次重复 （D、E、I 和 J）。Wilcoxon 秩和检验 （A 和 F）、重复测量双因素方差分析（D、E、I、J 和 M/top）或 Mann-Whitney U 检验（K、L 和 M/bottom）用于检查统计显著性。
02
研究结论
总之，我们全面阐明了大型队列中 CRC 进展的代谢组学分析，并表征了 NC、CRA 和 CRC 中血浆和粪便代谢组中显着改变的代谢物。这些差异代谢物特征包括富含 CRC 的油酸和耗尽 CRC 的 allocholic 酸。随后的体外生物功能测定和体内 CRC 肿瘤发生模型证实了它们在 CRC 进展中的功能意义，而机制研究已经确定了它们在肿瘤细胞和下游信号通路中的相应受体。在临床上，我们建立了血浆代谢物诊断组，能够以高灵敏度和特异性准确区分 CRA 患者和早期 CRC，并通过靶向代谢组学和三个独立验证队列进行确认。综上所述，我们的结果强调了代谢物在 CRC 进展中的关键作用，以及血浆代谢物作为 CRC 患者无创早期诊断生物标志物的前景。
好了，今天的文献解读就到这儿来，我们下期再见！如果你正在开展临床研究.需要方案设计.数据管理. 数据分析等支持.也随时可以联系我们。
