胃癌是全球第五大常见恶性肿瘤，也是导致癌症相关死亡的第四大原因。对于接受根治性手术的早期胃癌患者，5年生存率可以超过90%，而接受化疗和免疫疗法的晚期胃癌患者的中位生存期不到15个月。因此，早期发现和诊断胃癌对于改善患者的预后至关重要。然而，目前报道的生物标志物敏感性和特异性较低，并且显微病变常常在影像结果中被遗漏。
本工作中，研究人员首先对来自266个胃癌病人和266个健康人的血清脂质组学进行了高通量测量和深入挖掘，发现了胃癌病人和健康人血清脂质表达谱具有显著差异性，并基于启发式特征选择算法和线性判别分型模型，建立了一种基于19种血清脂质的胃癌预测模型。该模型在交叉验证和三个独立样本集中均显示出优良的预测性能，优于目前临床上常用的肿瘤血清标志物癌胚抗原（CEA）、糖类抗原19-9（CA19-9）和糖类抗原72-4（CA72-4）。同时，研究人员利用无监督聚类算法，根据胃癌病人的血清脂质组学建立了胃癌病人的预后分型模型。该模型在三个独立样本集中均能够识别出预后具有显著差异性的病人分型。进一步，研究人员利用通过空间代谢组学等多组学分析证实了胃癌组织中的脂质代谢紊乱。本研究为胃癌的诊断和预后判别提供了一种基于血清脂质代谢组学的液体活检新策略。
相关成果以“Diagnosis and prognosis prediction of gastric cancer by high-performance serum lipidome fingerprints”为题，发表在《欧洲分子生物学-分子医学》（EMBO Molecular Medicine）上。该工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、辽宁省兴辽英才计划等项目的资助。（文/陈迪 图/蔡荣泽）
文章链接：
https://www.embopress.org/doi/full/10.1038/s44321-024-00169-0
