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2024年2月23日，国家癌症中心胰胃外科田艳涛教授、清华大学药学院胡泽平研究员及哈尔滨医科大学附属肿瘤医院韩鹏主任作为共同通讯作者，在Nature Communications (IF=16.6)发表题为“Metabolomic machine learning predictor for diagnosis and prognosis of gastric cancer”的研究论文。
这是田艳涛教授团队2022年8月与清华大学医学院蓝勋教授团队合作发表“scRNA-seq of gastric tumor shows complex intercellular interaction with an alternative T cell exhaustion trajectory”之后又一篇Nature子刊。该研究揭示了胃癌患者血浆的代谢重编程图谱，证实基于代谢组学构建的机器学习模型能准确诊断胃癌，并预测患者预后风险。
胃癌在全球范围内是常见的恶性肿瘤之一，其发病率排名第五，死亡率排名第四。然而，胃癌的早期诊断和干预对于改善患者的临床预后至关重要。目前，内镜活检病理是胃癌主要的诊断方法，但其侵入性和高昂的费用限制了其在筛查中的广泛应用。因此，迫切需要一种高灵敏度和特异性的非侵入性检测方法。此外，胃癌的临床预后预测主要依赖于医生根据各种临床指标进行的经验判断，如肿瘤位置、TNM分期信息和组织病理学，但其准确性有限。因此，开发更准确的预后预测方法，并根据不同风险水平进行个体化干预，对于改善患者预后至关重要。
胃癌的发生和发展受到遗传和环境因素的影响，进而导致代谢变化。代谢组学提供了代谢状态的全面概述，反映了遗传和环境相互作用的结果。因此，代谢组学已被广泛用于揭示代谢差异、发现生物标志物和确定疾病治疗靶点。然而，当前的胃癌生物标志物研究面临着队列规模小、缺乏验证队列、样本类型和检测方法的差异性等挑战，这限制了结果的再现性和临床应用。因此，使用大规模多中心队列的代谢组学分析，对于发现和验证具有转化潜力的生物标志物，以及开发适用于临床应用的代谢生物标志物非常重要。
在本研究中，研究人员收集了702例胃癌患者和非胃癌对照组的血浆样本，进行了靶向代谢组学数据分析。结果显示，胃癌患者的血浆代谢发生了明显的重编程，尤其是谷胱甘肽代谢通路。此外，胃癌患者的氧化应激水平显著增加，而半胱氨酸和蛋氨酸代谢通路也发生了显著变化。基于这些代谢特征，课题组开发了两个重要的生物标志物模型：10-DM模型和28-PM模型。这些模型利用机器学习算法构建，在诊断和预后预测方面表现出优异性能。
研究包括702名个体，其血浆样本经过靶向代谢组学分析。在队列1（n = 426）中，比较了胃癌（GC）患者和非胃癌对照（NGC）的代谢谱，以描绘GC中的代谢重编程。利用队列1的代谢组学数据和机器学习技术，创建了一个胃癌诊断模型（10-DM模型）并进行了验证。该模型进一步在测试集2（队列2，n = 95）中进行了验证。利用队列3（n = 181）的代谢组学数据和临床特征，采用机器学习算法开发了一个预后模型（28-PM模型）。这两个模型的性能与临床使用的生物标志物/临床特征进行了基准比较。图中不同颜色的三角形代表用于模型构建、验证和比较过程的各种参与者群体。
综上所述，本研究揭示了胃癌患者血浆中的代谢重编程特征，并开发了具有临床应用潜力的生物标志物模型。这一突破性成果为胃癌的早期诊断和精准治疗提供了新的机会和方向。
田艳涛 教授
中国医学科学院肿瘤医院胰胃外科病区主任、主任医师、博士生导师，院学术委员会委员。长期从事胃癌胰腺癌的外科临床及基础研究。主持10余多项国家自然科学基金及省部级课题，发表统计源核心期刊及SCI 论文230余篇，兼任中国抗癌协会肿瘤防治科普专业委员会主任委员、国家肿瘤指控中心胃癌指控专业委员会副主任委员、北京市胃癌质控专家委员会主任委员、中国医师协会医学科学普及分会会长、中国医师协会精准医疗专业委员会肿瘤代谢与治疗学组主任委员、中国医师协会外科医师分会上消化道外科专业委员会副主任委员、中国医师协会微无创专委会副主任委员。担任World Journal of Gastrointestinal surgery、《世界华人消化杂志》和《中国医学前沿杂志》副主编。国家重大出版工程项目、中国常见癌症丛书《胃癌》担任副主编。曾获省部级科技进步奖三等奖两项，主编科普书《漫画胃癌防治》获得中华预防医学会、中华医学会、中国抗癌协会、北京医学会等多项医学科学技术进步科普奖。
田艳涛教授团队马福海博士、邵欣欣博士为文章共同第一作者
原文链接：
http://doi.org/10.1038/S41467-024-46043-Y
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