穿刺活检-乳腺癌代谢亚型

生信干货 captain ·2019年11月24日 22:32

A metabolic profile of routine needle biopsies identified tumor type specific metabolic signatures for breast cancer stratification: a pilot study

常规针穿刺活检的代谢谱确定了乳腺癌分层的肿瘤类型特异性代谢特征:一项初步研究

大家好，今天为各位带来的是今年11月初发表的一篇文章，是一项有关代谢和乳腺癌的研究。乳腺癌是全球女性最常见的癌症，每年的发病率和死亡率居高不下。代谢组学最近成为了解肿瘤相关代谢失调的一种工具，然而该技术在乳腺癌临床应用中应用有限。该研究的目的是确定使用乳腺癌患者常规CNB/VAB(空心针活检/真空辅助活检)样本进行代谢组学分析的可行性，并使用代谢谱来阐明代谢特征。

实验方法

样本信息：该研究共纳入了20名在乳腺癌筛查中表现异常的日本女性患者。所有患者均接受CNB /VAB常规检查，并通过组织病理学方法诊断出5个良性，5个DCIS(乳腺导管原位癌)和10个IDC(浸润性导管癌)样本。

工作流程：如图所示，作者使用CE-MS(毛细管电泳-质谱)分析进行代谢组学测量，这一过程主要是应用C-SCOPE/CARCINOSCOPE软件包通过绝对稀释来定量测量靶向代谢的目标代谢产物。需要注意的是，这里是通过每个样品内部标准的峰面积计算得出的变异系数(CV)来控制质量，一般CV值设置为15%或更低。另外，主成分分析(PCA)、层次聚类分析(HCA)和代谢通路分析均采MetaboAnalyst进行定量代谢组学数据的综合分析，选择“弹性伸缩”对原始浓度数据进行标准化，这是以均值为中心值除以各变量的标准差来计算的。接下来，作者还通过差异表达代谢物的无监督HCA热图挖掘出了两个主要的代谢簇，这两个簇分别代表了“纯”IDC代谢性簇和其余的所有样本，后者包含所有良性，所有DCIS和一小部分IDC，且代谢物浓度较低。最后，使用Cluster-1和Cluster-2数据集进行通路分析，揭示与“纯”IDC代谢最相关的通路，以可视化方式观察整个通路网络中每种化合物的定向。

主要结果

1.样本的初步分析

所有患者使用常规组织病理学方法进行临床诊断，表1总结了患者和单个肿瘤的特征。诊断为DCIS和IDC的样本使用IHC(免疫组织化学)进行ER(雌激素受体)、PgR(孕激素受体)和HER2(人类表皮生长因子受体2)的进一步分子分析，Ki-67被用作为细胞增殖标记。DCIS的平均％Ki-67得分为11.6％，IDC病例为43.3％。

2. IDC肿瘤的能量代谢与其他肿瘤有明显的区别

为了研究乳腺癌细胞代谢重编程基础上的代谢谱，作者进行了CE-MS分析，用绝对定量方法测量了116种靶向代谢物，其中19种代谢物均处于检出限以下，剩下97种代谢物用于进一步分析。接下来，为了确定IDC的代谢特征是否与良性或DCIS肿瘤不同，首先基于R包prcomp执行了无监督的PCA分析(下图a,b)。根据所得的PCA评分图显示，大多数IDC样品沿第一主要成分显示出与其他样品不同的代谢特征，良性样本的代谢特征几乎是同质的，而DCIS样本的代谢特征与良性肿瘤相似。这些发现表明，在20个乳腺肿瘤样品中有两个独特的代谢簇，即IDC特异性簇(Cluster-1)和非特异性簇(Cluster-2)。

进一步地，不同代谢物浓度的无监督PCA分析热图证实了“纯”IDC图谱与其余样品的明显区别(下图)，簇1在热图上与簇2表现出明显的颜色分离，代谢物浓度水平大大提高。同时，与簇2相比，簇1中代谢物数量显着增加，这表明在“纯” IDC病例中有大量的代谢重编程。

3. 嘧啶通路是IDC中变化最大的通路之一

为了从已识别的大量代谢物中获得有意义的功能解释，作者使用簇1和簇2数据集进行通路分析，这项分析能够确定“纯” IDC在代谢中变化最大，可能也是最重要的通路。为了将匹配的代谢物映射到给定的代谢通路中，使用“通路视图”显示代谢通路网络。与簇2相比，随着簇1浓度的增加，被测化合物的颜色从黄色变为红色。由于MetaboAnalyst使用“相对居中性”作为预定义的代谢物重要性指标，嘧啶通路代谢中60种化合物中仅增加6个“Hits”就足以证明是在“纯”IDC代谢中受影响最大的通路。这些嘧啶通路中的“Hits”化合物被映射到KEGG代谢通路上，以更好地理解全局代谢网络中每个化合物的定位和方向。从结果可以看出，嘧啶通路中的6个“Hit”位于通路图的边缘，是连接其他代谢通路的节点。因此，结合各浓度的增加程度，通路分析对6个Hits的测量具有显著的重要意义。

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