發(fā)現(xiàn)代謝組學在擴展對于三陰性乳腺癌的精準醫(yī)療中的應用

發(fā)現(xiàn)代謝組學擴展了對于三陰性乳腺癌的精準醫(yī)療

文章標題：Comprehensive metabolomics expands precision medicine for triple-negative breast cancer

發(fā)表期刊：Cell Researc

發(fā)表時間：2022年2月

影響因子：25.62

合作客戶：復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院

百趣生物提供服務：發(fā)現(xiàn)代謝組學-親水版、發(fā)現(xiàn)代謝組學-親脂版、靶標驗證以及代謝流

復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院乳腺外科邵志敏教授、江一舟教授領(lǐng)銜團隊成功繪制出當前世界上最大規(guī)模的三陰性乳腺癌代謝物圖譜，優(yōu)化了既往分型標準，為三陰性乳腺癌（TNBC）的精準個體化治療提供新方向。

作為三陰性乳腺癌“復旦分型”研究的延續(xù)，該研究團隊還針對目前療效最差的兩個三陰性乳腺癌亞型，提出對代謝通路中的關(guān)鍵代謝物鞘氨醇-1-磷酸和N-乙酰-天冬-谷氨酸的合成進行抑制，有望成為此類乳腺癌的精準靶向治療的潛在策略。

在此之前，研究團隊于2019年在國際上率先繪制出全球最大三陰性乳腺癌多組學圖譜，并據(jù)此提出三陰性乳腺癌“復旦分型”，將三陰性乳腺癌分為了4個不同的亞型：免疫調(diào)節(jié)型、腔面雄激素受體型、基底樣免疫抑制型、間質(zhì)型。并通過大量數(shù)據(jù)的綜合分析，發(fā)現(xiàn)三陰性乳腺癌的代謝基因特征在不同樣本中存在顯著差異。多種生物信息學算法計算的結(jié)果提示，根據(jù)代謝基因的差異可以將三陰性乳腺癌分成三個代謝亞型，分別為脂質(zhì)合成型、糖酵解型以及混合型。每種代謝亞型可采用不同的治療手段，并可能在未來推向臨床。相應研究成果發(fā)表于國際著名期刊《細胞代謝》（Cell Metabolism）

往期推文可點擊鏈接查看：三陰性乳腺癌“復旦分型”再開新路，治療需要“各行其道”

研究結(jié)果

圖1.TNBC中極性代謝組和脂質(zhì)組檢測流程

研究首先展示了代謝物分析的工作流程和研究隊列的概況。本研究注釋了594種極性代謝物和1944種脂質(zhì)代謝物，與以往研究注釋的代謝物數(shù)量和樣本數(shù)量相比，新開發(fā)的TNBC代謝組學數(shù)據(jù)集樣本量大，注釋到的代謝物多，是研究TNBC代謝重編程的重要資源。
 

圖2.三陰性乳腺癌的代謝組學格局

研究發(fā)現(xiàn)了452種代謝物在腫瘤與正常組織中存在差異（腫瘤中高表達417種，低表達35種）。腫瘤中富集的代謝物主要涉及甘油磷脂代謝、氨基糖和核苷酸糖代謝途徑。應用SNF方法對TNBC進行代謝物分型，探討TNBC在腫瘤間代謝組學上的異質(zhì)性。通過此分析，TNBC可分為三個亞組。代謝組學C1亞型具有鞘脂類和脂肪酸富集的特征，而代謝組學C2亞組具有糖代謝、核苷酸代謝和氧化反應上調(diào)的特征。代謝組學C3亞組與正常組織相比存在相對較低程度的代謝紊亂。
 

圖3.極性代謝組和脂質(zhì)組與基因組特征之間的系統(tǒng)評價

基于Recon3D數(shù)據(jù)庫，分析了極性代謝物豐度與配對代謝基因mRNA表達之間的相關(guān)性。進一步利用TNBC多組學隊列的體細胞突變和拷貝數(shù)數(shù)據(jù)，分析代謝物和腫瘤基因組改變之間的關(guān)系。研究顯示了12p13的拷貝數(shù)擴增與神經(jīng)遞質(zhì)-氨基丁酸(GABA)和N-乙酰-天冬氨酸-谷氨酸(NAAG)的豐度呈正相關(guān)。綜上所述，通過對基因組特征與代謝物之間的關(guān)聯(lián)進行分析，可能為TNBC中代謝重編程的驅(qū)動力的研究提供了線索。
 

圖4.通過機器學習方法實現(xiàn)，代謝組分型細化了BLIS腫瘤的轉(zhuǎn)錄組分型

在轉(zhuǎn)錄組亞型方面，LAR亞型幾乎與代謝組C1亞型相重疊，BLIS、免疫調(diào)節(jié)(IM)和間充質(zhì)樣(MES)亞型主要分為代謝組C2和C3亞型。在代謝基因分型（MPS）方面，MPS1亞型與代謝組C1亞型高度一致，而MPS2和MPS3亞型與代謝組C2和C3亞型交織。作者還探討了代謝組學亞型的預后價值，并證明了BLIS腫瘤包含兩個具有預后差異的代謝組學亞組。在調(diào)整了腫瘤大小、陽性淋巴結(jié)數(shù)量和同源重組缺陷評分后，代謝組學亞型仍是BLIS腫瘤中一個獨立的預后因素。通過機器學習的方法建立一個簡化的BLIS腫瘤代謝組學分型系統(tǒng)，研究發(fā)現(xiàn)Lasso方法和SVM方法在試驗隊列中均具有良好的預測效果。通過受試者工作特征(ROC)曲線以及所納入的6種代謝物的貢獻，進一步證明了Lasso模型的預測效果。轉(zhuǎn)錄組學(LAR)亞型與代謝組學C1亞型重疊，基底樣免疫抑制(BLIS)亞型包含兩個具有預后差異的代謝組學亞型C2和C3亞型。
 

圖5.LAR亞型神經(jīng)酰胺代謝分析顯示S1P是一個潛在的治療靶點

轉(zhuǎn)錄組LAR亞型幾乎與代謝組學C1亞型重疊，并以鞘脂代謝相關(guān)代謝物的富集為特征。因此，作者詳細分析了LAR亞型的鞘脂代謝途徑，以確定LAR腫瘤的關(guān)鍵代謝物。與正常組織和非LAR腫瘤相比，LAR腫瘤的特征是神經(jīng)酰胺的富集。進一步對代謝物和相關(guān)代謝基因mRNA表達的通路分析顯示，在LAR腫瘤中，神經(jīng)酰胺通路的從頭合成和降解更活躍，而與非LAR腫瘤相比，糖基和磷酸基的轉(zhuǎn)移沒有明顯上調(diào)。這些結(jié)果表明，神經(jīng)酰胺途徑的從頭合成和降解在LAR腫瘤中起著關(guān)鍵作用。作者進一步利用穩(wěn)定同位素示蹤實驗來說明LAR亞型中神經(jīng)酰胺途徑的活性從頭合成和降解的活躍。作者進一步系統(tǒng)地阻斷了細胞系和患者來源的類器官(PDO)模型中神經(jīng)酰胺通路的從頭合成和降解的每一步，鑒定出SPHK1和促腫瘤代謝物S1P在LAR腫瘤中的重要性。進一步使用小型患者來源的異種移植瘤(mini-PDX)模型測試了PF543和FTY-720的療效。與PDO模型的結(jié)果一致，LAR亞型的mini-PDX模型對PF-543和FTY-720的處理更為敏感。

綜上所述，研究結(jié)果表明，神經(jīng)酰胺通路的重要中間體S1P在LAR腫瘤中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。PF-543和FTY-720可能是一種亞型特異性的治療方法LAR腫瘤。

圖6.NAAG在BLIS腫瘤中被鑒定為一種重要的促腫瘤代謝物 

作者進一步探索了BLIS腫瘤中重要的促腫瘤代謝物。在分析了高危的BLIS腫瘤中特異性上調(diào)和預測不良預后的代謝物后，確定了NAAG是一個潛在的候選基因，并通過與化學標準品對比進一步驗證了該代謝物的鑒定準確性。據(jù)報道，兩種酶RIMKLA和RIMKLB負責NAAG的產(chǎn)生。由于RIMKLB在轉(zhuǎn)錄組水平上的含量明顯高于RIMKLA，且與NAAG的豐度呈正相關(guān)，作者推測RIMKLB是決定TNBC中NAAG水平的關(guān)鍵酶。當用shRNA敲除HCC1806和LM2-4175細胞系中的rimklb時，我們觀察到NAAG豐度顯著下降，同時生長速率和遷移和侵襲能力下降。加入50µM NAAG后，rimklb敲低對腫瘤的抑制作用得到部分恢復。在體內(nèi)進一步驗證了rimklb和NAAG的作用。通過補充NAAG可以部分挽救rimklb敲低導致的腫瘤生長顯著下降。

研究小結(jié)

本研究利用這個大型TNBC代謝組學數(shù)據(jù)集，描述了TNBC的代謝組學圖譜，揭示了TNBC的代謝異質(zhì)性。此外，通過基因組學、轉(zhuǎn)錄組學和代謝組學數(shù)據(jù)的綜合分析，本研究鑒定了TNBC的亞型特異性代謝組學治療靶點，將進一步推動TNBC的精確治療。

文/阿趣代謝組學