მეტაბოლომიკა, რომელიც განასხვავებს კეთილთვისებიანი და ავთვისებიანი ფილტვის კვანძებს მაღალი სპეციფიკით, პაციენტის შრატის მაღალი გარჩევადობის მასის სპექტრომეტრიული ანალიზის გამოყენებით.

კომპიუტერული ტომოგრაფიით (CT) გამოვლენილი ფილტვის კვანძების დიფერენციალური დიაგნოზი კვლავ გამოწვევად რჩება კლინიკურ პრაქტიკაში.აქ ჩვენ ვახასიათებთ 480 შრატის ნიმუშის გლობალურ მეტაბოლიმს, მათ შორის ჯანმრთელი კონტროლის, ფილტვის კეთილთვისებიანი კვანძების და ფილტვის I სტადიის ადენოკარცინომა.ადენოკარცინომა ავლენს უნიკალურ მეტაბოლურ პროფილებს, მაშინ როდესაც კეთილთვისებიანი კვანძები და ჯანსაღი ინდივიდები მაღალი მსგავსება აქვთ მეტაბოლურ პროფილებში.აღმოჩენის ჯგუფში (n = 306), გამოვლინდა 27 მეტაბოლიტის ნაკრები კეთილთვისებიანი და ავთვისებიანი კვანძების დიფერენცირების მიზნით.დისკრიმინაციული მოდელის AUC შიდა ვალიდაციის (n = 104) და გარე ვალიდაციის (n = 111) ჯგუფში იყო 0.915 და 0.945, შესაბამისად.გზის ანალიზმა გამოავლინა ფილტვის ადენოკარცინომის შრატში ტრიპტოფანის შემცირებასთან დაკავშირებული გლიკოლიზური მეტაბოლიტების გაზრდა კეთილთვისებიანი კვანძებისა და ჯანსაღი კონტროლის ჯგუფთან შედარებით და ვარაუდობს, რომ ტრიპტოფანის მიღება ხელს უწყობს გლიკოლიზს ფილტვის კიბოს უჯრედებში.ჩვენი კვლევა ხაზს უსვამს შრატის მეტაბოლიტის ბიომარკერების მნიშვნელობას CT-ით გამოვლენილი ფილტვის კვანძების რისკის შეფასებაში.
ადრეული დიაგნოზი გადამწყვეტია კიბოს პაციენტების გადარჩენის მაჩვენებლების გასაუმჯობესებლად.აშშ-ს ფილტვის კიბოს სკრინინგის ეროვნული კვლევის (NLST) და ევროპული NELSON კვლევის შედეგებმა აჩვენა, რომ დაბალი დოზით კომპიუტერული ტომოგრაფიით (LDCT) სკრინინგს შეუძლია მნიშვნელოვნად შეამციროს ფილტვის კიბოს სიკვდილიანობა მაღალი რისკის ჯგუფებში1,2,3.მას შემდეგ, რაც LDCT ფართოდ გამოიყენებოდა ფილტვის კიბოს სკრინინგისთვის, ფილტვის უსიმპტომო კვანძების შემთხვევითი რენტგენოგრაფიული აღმოჩენების სიხშირე კვლავ იზრდება 4 .ფილტვის კვანძები განისაზღვრება, როგორც კეროვანი გამჭვირვალობა 3 სმ დიამეტრის 5 .ჩვენ სირთულეებს ვაწყდებით ავთვისებიანი სიმსივნეების ალბათობის შეფასებაში და ფილტვის კვანძების დიდი რაოდენობით გამოვლენილ LDCT-ზე.CT-ის შეზღუდვამ შეიძლება გამოიწვიოს ხშირი შემდგომი გამოკვლევები და ცრუ დადებითი შედეგები, რაც გამოიწვევს არასაჭირო ჩარევას და გადაჭარბებულ მკურნალობას6.აქედან გამომდინარე, საჭიროა საიმედო და სასარგებლო ბიომარკერების შემუშავება ფილტვის კიბოს ადრეულ სტადიაზე სწორად იდენტიფიცირებისთვის და კეთილთვისებიანი კვანძების უმეტესობის დიფერენცირებისთვის თავდაპირველი გამოვლენისას 7 .
სისხლის ყოვლისმომცველი მოლეკულური ანალიზი (შრატი, პლაზმა, პერიფერიული სისხლის მონობირთვული უჯრედები), მათ შორის გენომიკა, პროტეომიკა ან დნმ-ის მეთილაცია8,9,10, გამოიწვია მზარდი ინტერესი ფილტვის კიბოს სადიაგნოსტიკო ბიომარკერების აღმოჩენის მიმართ.იმავდროულად, მეტაბოლომიკის მიდგომები ზომავს უჯრედულ საბოლოო პროდუქტებს, რომლებიც გავლენას ახდენენ ენდოგენური და ეგზოგენური მოქმედებებით და, შესაბამისად, გამოიყენება დაავადების დაწყებისა და შედეგების პროგნოზირებისთვის.თხევადი ქრომატოგრაფია-ტანდემური მასის სპექტრომეტრია (LC-MS) არის ფართოდ გამოყენებული მეთოდი მეტაბოლომიკის კვლევებისთვის მისი მაღალი მგრძნობელობისა და დიდი დინამიური დიაპაზონის გამო, რომელსაც შეუძლია დაფაროს სხვადასხვა ფიზიკოქიმიური თვისებების მქონე მეტაბოლიტები11,12,13.მიუხედავად იმისა, რომ პლაზმის/შრატის გლობალური მეტაბოლური ანალიზი გამოიყენებოდა ფილტვის კიბოს დიაგნოზთან14,15,16,17 და მკურნალობის ეფექტურობასთან დაკავშირებული ბიომარკერების იდენტიფიცირებისთვის,18 შრატის მეტაბოლიტების კლასიფიკატორი ფილტვის კეთილთვისებიანი და ავთვისებიანი კვანძების გასარჩევად რჩება შესასწავლად.- მასიური კვლევა.
ადენოკარცინომა და ბრტყელუჯრედოვანი კარცინომა არის ფილტვის არაწვრილუჯრედოვანი კიბოს (NSCLC) ორი ძირითადი ქვეტიპი.CT სკრინინგის სხვადასხვა ტესტები მიუთითებენ, რომ ადენოკარცინომა არის ფილტვის კიბოს ყველაზე გავრცელებული ჰისტოლოგიური ტიპი1,19,20,21.ამ კვლევაში ჩვენ გამოვიყენეთ ულტრაეფექტური თხევადი ქრომატოგრაფია-მაღალი გარჩევადობის მასის სპექტრომეტრია (UPLC-HRMS) მეტაბოლური ანალიზის ჩასატარებლად შრატის სულ 695 ნიმუშზე, მათ შორის ჯანსაღი კონტროლი, კეთილთვისებიანი ფილტვის კვანძები და CT-ით გამოვლენილი ≤3 სმ.ფილტვის ადენოკარცინომის I სტადიის სკრინინგი.ჩვენ გამოვავლინეთ შრატის მეტაბოლიტების პანელი, რომელიც განასხვავებს ფილტვის ადენოკარცინომას კეთილთვისებიანი კვანძებისგან და ჯანსაღი კონტროლისგან.გზის გამდიდრების ანალიზმა აჩვენა, რომ ტრიპტოფანის და გლუკოზის პათოლოგიური მეტაბოლიზმი ხშირი ცვლილებებია ფილტვის ადენოკარცინომაში კეთილთვისებიანი კვანძებისა და ჯანსაღი კონტროლის ჯგუფთან შედარებით.დაბოლოს, ჩვენ დავადგინეთ და დავადასტურეთ შრატის მეტაბოლური კლასიფიკატორი მაღალი სპეციფიურობითა და მგრძნობელობით, რათა განასხვავოთ ავთვისებიანი და კეთილთვისებიანი ფილტვის კვანძები, რომლებიც გამოვლენილია LDCT-ით, რაც შეიძლება დაეხმაროს ადრეულ დიფერენციალურ დიაგნოზს და რისკის შეფასებას.
მიმდინარე კვლევაში, სქესის და ასაკის შესატყვისი შრატის ნიმუშები რეტროსპექტულად იქნა შეგროვებული 174 ჯანმრთელი კონტროლისგან, 292 პაციენტისგან კეთილთვისებიანი ფილტვის კვანძებით და 229 პაციენტისგან I სტადიის ფილტვის ადენოკარცინომათ.695 სუბიექტის დემოგრაფიული მახასიათებლები ნაჩვენებია დამატებით ცხრილში 1.
როგორც ნაჩვენებია სურათზე 1a, სულ 480 შრატის ნიმუში, მათ შორის 174 ჯანმრთელი კონტროლი (HC), 170 კეთილთვისებიანი კვანძი (BN) და 136 ფილტვის ადენოკარცინომის I სტადიის (LA) ნიმუში, შეგროვდა სან იატ-სენის უნივერსიტეტის კიბოს ცენტრში.აღმოჩენის კოჰორტა არამიზნობრივი მეტაბოლური პროფილირებისთვის ულტრაეფექტური თხევადი ქრომატოგრაფიის-მაღალი გარჩევადობის მასის სპექტრომეტრიის (UPLC-HRMS) გამოყენებით.როგორც ნაჩვენებია დამატებით სურათზე 1, დიფერენციალური მეტაბოლიტები LA-სა და HC-ს, LA-სა და BN-ს შორის იდენტიფიცირებული იყო კლასიფიკაციის მოდელის შესაქმნელად და დიფერენციალური გზის ანალიზის შემდგომი შესასწავლად.სუნ იატ-სენის უნივერსიტეტის კიბოს ცენტრის მიერ შეგროვებული 104 ნიმუში და ორი სხვა საავადმყოფოს მიერ შეგროვებული 111 ნიმუში დაექვემდებარა შიდა და გარე ვალიდაციას, შესაბამისად.
საკვლევი პოპულაცია აღმოჩენის კოჰორტაში, რომელსაც ჩაუტარდა შრატის გლობალური მეტაბოლური ანალიზი ულტრაეფექტური თხევადი ქრომატოგრაფიის-მაღალი გარჩევადობის მასის სპექტრომეტრიის (UPLC-HRMS) გამოყენებით.ბ 480 შრატის ნიმუშის მთლიანი მეტაბოლომის ნაწილობრივი დისკრიმინაციული ანალიზი (PLS-DA) საკვლევი კოჰორტიდან, მათ შორის ჯანსაღი კონტროლი (HC, n = 174), კეთილთვისებიანი კვანძები (BN, n = 170) და ფილტვის I სტადიის ადენოკარცინომა (ლოს ანჯელესი, n = 136).+ESI, დადებითი ელექტროსპრეის იონიზაციის რეჟიმი, -ESI, უარყოფითი ელექტროსპრეის იონიზაციის რეჟიმი.c–e მეტაბოლიტები მნიშვნელოვნად განსხვავებული სიმრავლით ორ მოცემულ ჯგუფში (ორკუდიანი Wilcoxon-ის ხელმოწერილი რანგის ტესტი, ცრუ აღმოჩენის სიჩქარის კორექტირებული p მნიშვნელობა, FDR <0.05) ნაჩვენებია წითლად (ნაკეცის ცვლილება > 1.2) და ლურჯი (ნაკეც ცვლილება <0.83) .) ნაჩვენებია ვულკანის გრაფიკაზე.f იერარქიული კლასტერული სითბური რუკა, რომელიც აჩვენებს მნიშვნელოვან განსხვავებებს ანოტირებული მეტაბოლიტების რაოდენობაში LA და BN-ს შორის.წყაროს მონაცემები მოწოდებულია წყაროს მონაცემთა ფაილების სახით.
აღმოჩენის ჯგუფში 174 HC, 170 BN და 136 LA შრატის მთლიანი მეტაბოლომი გაანალიზდა UPLC-HRMS ანალიზის გამოყენებით.ჩვენ ჯერ ვაჩვენებთ, რომ ხარისხის კონტროლის (QC) ნიმუშები მჭიდროდ გროვდება უკონტროლო ძირითადი კომპონენტის ანალიზის (PCA) მოდელის ცენტრში, რაც ადასტურებს მიმდინარე კვლევის მუშაობის სტაბილურობას (დამატებითი სურათი 2).
როგორც ნაჩვენებია ნაწილობრივი უმცირესი კვადრატების დისკრიმინაციული ანალიზი (PLS-DA) სურათზე 1b, ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ იყო მკაფიო განსხვავებები LA და BN, LA და HC შორის დადებითი (+ESI) და უარყოფითი (−ESI) ელექტროსპრეის იონიზაციის რეჟიმებში. .იზოლირებული.თუმცა, BN და HC შორის მნიშვნელოვანი განსხვავებები არ იქნა ნაპოვნი +ESI და -ESI პირობებში.
ჩვენ ვიპოვეთ 382 დიფერენციალური მახასიათებელი LA-სა და HC-ს შორის, 231 დიფერენციალური მახასიათებელი LA-სა და BN-ს შორის და 95 დიფერენციალური მახასიათებელი BN-სა და HC-ს შორის (Wilcoxon-ის ხელმოწერილი რანგის ტესტი, FDR <0,05 და მრავალჯერადი ცვლილება >1,2 ან <0,83) (სურათი .1c-e )..მწვერვალების შემდგომი ანოტაცია (დამატებითი მონაცემები 3) მონაცემთა ბაზასთან (mzCloud/HMDB/Chemspider ბიბლიოთეკა) m/z მნიშვნელობით, შეკავების დროისა და მასობრივი სპექტრის ფრაგმენტაციის ძიების მიხედვით (დეტალები აღწერილია მეთოდების სექციაში) 22 .საბოლოოდ, 33 და 38 ანოტირებული მეტაბოლიტი მნიშვნელოვანი განსხვავებებით სიმრავლეში იყო იდენტიფიცირებული LA-ს წინააღმდეგ BN-ისთვის (სურათი 1f და დამატებითი ცხრილი 2) და LA-ს წინააღმდეგ HC (დამატებითი სურათი 3 და დამატებითი ცხრილი 2), შესაბამისად.ამის საპირისპიროდ, მხოლოდ 3 მეტაბოლიტი მნიშვნელოვანი განსხვავებებით სიმრავლეში იყო იდენტიფიცირებული BN-სა და HC-ში (დამატებითი ცხრილი 2), რაც შეესაბამება BN-სა და HC-ს შორის გადაფარვას PLS-DA-ში.ეს დიფერენციალური მეტაბოლიტები მოიცავს ბიოქიმიური ნივთიერებების ფართო სპექტრს (დამატებითი სურათი 4).ერთად აღებული, ეს შედეგები აჩვენებს მნიშვნელოვან ცვლილებებს შრატში მეტაბოლიზმში, რაც ასახავს ადრეული სტადიის ფილტვის კიბოს ავთვისებიან ტრანსფორმაციას ფილტვის კეთილთვისებიან კვანძებთან ან ჯანმრთელ სუბიექტებთან შედარებით.იმავდროულად, BN და HC-ის შრატის მეტაბოლომის მსგავსება ვარაუდობს, რომ კეთილთვისებიანი ფილტვის კვანძები შეიძლება იზიარებდნენ ბევრ ბიოლოგიურ მახასიათებელს ჯანმრთელ ადამიანებთან.იმის გათვალისწინებით, რომ ეპიდერმული ზრდის ფაქტორის რეცეპტორის (EGFR) გენის მუტაციები ხშირია ფილტვის ადენოკარცინომის 23 ქვეტიპში, ჩვენ ვცდილობდით განვსაზღვროთ მამოძრავებელი მუტაციების გავლენა შრატის მეტაბოლიზმზე.შემდეგ ჩვენ გავაანალიზეთ 72 შემთხვევის საერთო მეტაბოლური პროფილი EGFR სტატუსით ფილტვის ადენოკარცინომის ჯგუფში.საინტერესოა, რომ ჩვენ აღმოვაჩინეთ შესადარებელი პროფილები EGFR მუტანტის მქონე პაციენტებს (n = 41) და EGFR ველური ტიპის პაციენტებს (n = 31) შორის PCA ანალიზში (დამატებითი სურათი 5a).თუმცა, ჩვენ გამოვავლინეთ 7 მეტაბოლიტი, რომელთა სიმრავლე მნიშვნელოვნად შეიცვალა EGFR მუტაციის მქონე პაციენტებში ველური ტიპის EGFR-ის მქონე პაციენტებთან შედარებით (t ტესტი, p <0.05 და გამრავლების ცვლილება > 1.2 ან <0.83) (დამატებითი სურათი 5b).ამ მეტაბოლიტების უმრავლესობა (7-დან 5) არის აცილკარნიტინები, რომლებიც მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ ცხიმოვანი მჟავების დაჟანგვის გზებში.
როგორც ილუსტრირებულია ნახაზზე 2 ა ნაჩვენები სამუშაო პროცესზე, კვანძების კლასიფიკაციის ბიომარკერები მიღებულ იქნა ყველაზე ნაკლებად აბსოლუტური შეკუმშვის ოპერატორების გამოყენებით და შერჩევის საფუძველზე LA (n = 136) და BN (n = 170) იდენტიფიცირებული 33 დიფერენციალური მეტაბოლიტის საფუძველზე.ცვლადების საუკეთესო კომბინაცია (LASSO) – ბინარული ლოგისტიკური რეგრესიის მოდელი.მოდელის სანდოობის შესამოწმებლად გამოყენებული იქნა ათჯერადი ჯვარედინი დადასტურება.ცვლადის შერჩევა და პარამეტრის რეგულაცია რეგულირდება ალბათობის მაქსიმიზაციის ჯარიმით λ24 პარამეტრით.გლობალური მეტაბოლომიკის ანალიზი შემდგომში ჩატარდა დამოუკიდებლად შიდა ვალიდაციის (n = 104) და გარე ვალიდაციის (n = 111) ჯგუფებში დისკრიმინაციული მოდელის კლასიფიკაციის შესრულების შესამოწმებლად.შედეგად, აღმოჩენის კომპლექტში 27 მეტაბოლიტი იდენტიფიცირებული იყო, როგორც საუკეთესო დისკრიმინაციული მოდელი ყველაზე დიდი საშუალო AUC მნიშვნელობით (ნახ. 2b), რომელთაგან 9-ს ჰქონდა გაზრდილი აქტივობა და 18 შემცირებული აქტივობა LA-ში BN-თან შედარებით (ნახ. 2c).
სამუშაო პროცესი ფილტვის კვანძების კლასიფიკატორის შესაქმნელად, მათ შორის აღმოჩენის კომპლექტში შრატის მეტაბოლიტების საუკეთესო პანელის არჩევა ბინარული ლოგისტიკური რეგრესიის მოდელის გამოყენებით ათჯერადი ჯვარედინი ვალიდაციისა და შიდა და გარე ვალიდაციის კომპლექტებში პროგნოზირებადი შესრულების შეფასებით.b LASSO რეგრესიის მოდელის ჯვარედინი დადასტურების სტატისტიკა მეტაბოლური ბიომარკერების შერჩევისთვის.ზემოთ მოცემული რიცხვები წარმოადგენს მოცემულ λ-ზე შერჩეული ბიომარკერების საშუალო რაოდენობას.წითელი წერტილოვანი ხაზი წარმოადგენს საშუალო AUC მნიშვნელობას შესაბამის ლამბდაზე.ნაცრისფერი შეცდომის ზოლები წარმოადგენს AUC მინიმალურ და მაქსიმალურ მნიშვნელობებს.წერტილოვანი ხაზი მიუთითებს საუკეთესო მოდელზე 27 შერჩეული ბიომარკერით.AUC, ფართობი მიმღების ოპერაციული მახასიათებლის (ROC) მრუდის ქვეშ.c LA ჯგუფში 27 შერჩეული მეტაბოლიტის განმეორებითი ცვლილებები, აღმოჩენის ჯგუფში BN ჯგუფთან შედარებით.წითელი სვეტი - გააქტიურება.ლურჯი სვეტი კლებაა.d–f მიმღების ოპერაციული მახასიათებლის (ROC) მრუდები, რომლებიც აჩვენებენ დისკრიმინაციული მოდელის ძალას, რომელიც დაფუძნებულია 27 მეტაბოლიტის კომბინაციებზე აღმოჩენის, შიდა და გარე ვალიდაციის კომპლექტებში.წყაროს მონაცემები მოწოდებულია წყაროს მონაცემთა ფაილების სახით.
პროგნოზირების მოდელი შეიქმნა ამ 27 მეტაბოლიტის შეწონილი რეგრესიის კოეფიციენტების საფუძველზე (დამატებითი ცხრილი 3).ამ 27 მეტაბოლიტზე დაფუძნებული ROC ანალიზმა გამოიღო მრუდის (AUC) მნიშვნელობის ქვეშ არსებული ფართობი 0,933, აღმოჩენის ჯგუფის მგრძნობელობა იყო 0,868 და სპეციფიკა იყო 0,859 (ნახ. 2d).იმავდროულად, 38 ანოტირებულ დიფერენციალურ მეტაბოლიტს შორის LA-სა და HC-ს შორის, 16 მეტაბოლიტის ნაკრები მიაღწია AUC-ს 0,902 მგრძნობელობით 0,801 და სპეციფიკურობით 0,856 LA-ს HC-სგან განსხვავებისას (დამატებითი სურათი 6a-c).ასევე შედარებული იყო AUC მნიშვნელობები დიფერენციალური მეტაბოლიტების სხვადასხვა ნაკეცის ცვლილების ზღურბლზე.ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ კლასიფიკაციის მოდელი საუკეთესოდ მუშაობდა LA და BN (HC) შორის განსხვავებაში, როდესაც ნაკეცის ცვლილების დონე დაყენებული იყო 1.2-ზე 1.5 ან 2.0-ზე (დამატებითი სურათი 7a,b).კლასიფიკაციის მოდელი, რომელიც დაფუძნებულია 27 მეტაბოლიტის ჯგუფზე, შემდგომში დადასტურდა შიდა და გარე კოჰორტებში.AUC იყო 0,915 (მგრძნობელობა 0,867, სპეციფიკა 0,811) შიდა ვალიდაციისთვის და 0,945 (მგრძნობელობა 0,810, სპეციფიკა 0,979) გარე ვალიდაციისთვის (ნახ. 2e, f).ლაბორატორიათაშორისი ეფექტურობის შესაფასებლად, გარე კოჰორტის 40 ნიმუში გაანალიზდა გარე ლაბორატორიაში, როგორც აღწერილია მეთოდების ნაწილში.კლასიფიკაციის სიზუსტემ მიაღწია AUC 0,925-ს (დამატებითი სურათი 8).ვინაიდან ფილტვის ბრტყელუჯრედოვანი კარცინომა (LUSC) არის ფილტვის არაწვრილუჯრედოვანი კიბოს (NSCLC) მეორე ყველაზე გავრცელებული ქვეტიპი ფილტვის ადენოკარცინომის (LUAD) შემდეგ, ჩვენ ასევე გამოვცადეთ მეტაბოლური პროფილების დადასტურებული პოტენციური სარგებლობა.BN და LUSC-ის 16 შემთხვევა.LUSC-სა და BN-ს შორის დისკრიმინაციის AUC იყო 0,776 (დამატებითი სურათი 9), რაც მიუთითებს ცუდ უნარზე LUAD-სა და BN-ს შორის დისკრიმინაციასთან შედარებით.
კვლევებმა აჩვენა, რომ კვანძების ზომა CT სურათებზე დადებითად არის დაკავშირებული ავთვისებიანობის ალბათობასთან და რჩება კვანძების მკურნალობის ძირითად განმსაზღვრელ ფაქტორად25,26,27.NELSON-ის სკრინინგული კვლევის დიდი კოჰორტის მონაცემების ანალიზმა აჩვენა, რომ ავთვისებიანი სიმსივნეების რისკი სუბიექტებში კვანძების <5 მმ-ით მსგავსი იყო სუბიექტებში კვანძების გარეშე 28.აქედან გამომდინარე, მინიმალური ზომა, რომელიც მოითხოვს რეგულარულ CT მონიტორინგს, არის 5 მმ, როგორც რეკომენდებულია ბრიტანეთის გულმკერდის საზოგადოების (BTS) მიერ და 6 მმ, როგორც რეკომენდებულია Fleischner Society-ის მიერ 29 .თუმცა, 6 მმ-ზე მეტი კვანძები და აშკარა კეთილთვისებიანი ნიშნების გარეშე, სახელწოდებით განუსაზღვრელი ფილტვის კვანძები (IPN), რჩება მთავარ გამოწვევად კლინიკურ პრაქტიკაში შეფასებისა და მენეჯმენტისთვის30,31.ჩვენ შემდეგ განვიხილეთ, გავლენას ახდენდა თუ არა კვანძის ზომა მეტაბოლურ ხელმოწერებზე, აღმოჩენისა და შიდა ვალიდაციის კოჰორტების გაერთიანებული ნიმუშების გამოყენებით.27 დადასტურებულ ბიომარკერზე ფოკუსირებით, ჩვენ პირველად შევადარეთ HC და BN ქვე-6 მმ მეტაბოლომების PCA პროფილები.ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ HC და BN მონაცემების უმეტესობა გადახურულია, რაც აჩვენებს, რომ შრატის მეტაბოლიტების დონეები მსგავსი იყო ორივე ჯგუფში (ნახ. 3a).მახასიათებლების რუკები სხვადასხვა ზომის დიაპაზონში დარჩა კონსერვირებული BN-სა და LA-ში (ნახ. 3b, c), მაშინ როდესაც დაფიქსირდა გამოყოფა ავთვისებიან და კეთილთვისებიან კვანძებს შორის 6-20 მმ დიაპაზონში (ნახ. 3d).ამ კოჰორტას ჰქონდა AUC 0,927, სპეციფიკა 0,868 და მგრძნობელობა 0,820 კვანძების ავთვისებიანობის პროგნოზირებისთვის 6-დან 20 მმ-მდე (ნახ. 3e, f).ჩვენი შედეგები აჩვენებს, რომ კლასიფიკატორს შეუძლია ადრეული ავთვისებიანი ტრანსფორმაციით გამოწვეული მეტაბოლური ცვლილებების დაფიქსირება, კვანძის ზომის მიუხედავად.
PCA პროფილების შედარება მითითებულ ჯგუფებს შორის 27 მეტაბოლიტის მეტაბოლური კლასიფიკატორის საფუძველზე.CC და BN < 6 მმ.b BN < 6 მმ vs BN 6–20 მმ.LA-ში 6-20 მმ LA 20-30 მმ-ის წინააღმდეგ.g BN 6–20 მმ და LA 6–20 მმ.GC, n = 174;BN < 6 მმ, n = 153;BN 6–20 მმ, n = 91;LA 6–20 მმ, n = 89;LA 20–30 მმ, n = 77. e მიმღების ოპერაციული მახასიათებლის (ROC) მრუდი, რომელიც აჩვენებს დისკრიმინაციულ მოდელის შესრულებას კვანძებისთვის 6–20 მმ.f ალბათობის მნიშვნელობები გამოითვალა ლოგისტიკური რეგრესიის მოდელის საფუძველზე 6-20 მმ ზომის კვანძებისთვის.ნაცრისფერი წერტილოვანი ხაზი წარმოადგენს ოპტიმალურ ათვლის მნიშვნელობას (0.455).ზემოთ მოცემული რიცხვები წარმოადგენს ლოს ანჯელესში პროგნოზირებული შემთხვევების პროცენტს.გამოიყენეთ ორმხრივი სტუდენტის t ტესტი.PCA, ძირითადი კომპონენტის ანალიზი.AUC ფართობი მრუდის ქვეშ.წყაროს მონაცემები მოწოდებულია წყაროს მონაცემთა ფაილების სახით.
ოთხი ნიმუში (44-61 წლის ასაკის) მსგავსი ფილტვის კვანძის ზომის (7-9 მმ) შემდგომ შეირჩა ავთვისებიანი სიმსივნის პროგნოზირების მოდელის ეფექტურობის საილუსტრაციოდ (ნახ. 4a, b).საწყის სკრინინგზე, შემთხვევა 1 წარმოდგენილი იყო როგორც მყარი კვანძი კალციფიკაციით, მახასიათებელი ასოცირებული კეთილთვისებიანობასთან, ხოლო შემთხვევა 2 წარმოდგენილი იყო როგორც განუსაზღვრელი ნაწილობრივ მყარი კვანძი აშკარა კეთილთვისებიანი ნიშნების გარეშე.შემდგომი CT სკანირების სამმა რაუნდმა აჩვენა, რომ ეს შემთხვევები რჩებოდა სტაბილური 4 წლის განმავლობაში და ამიტომ განიხილებოდა კეთილთვისებიანი კვანძები (ნახ. 4a).სერიული CT სკანირების კლინიკურ შეფასებასთან შედარებით, ერთჯერადი შრატის მეტაბოლიტის ანალიზმა მიმდინარე კლასიფიკატორის მოდელით სწრაფად და სწორად გამოავლინა ეს კეთილთვისებიანი კვანძები ალბათური შეზღუდვების საფუძველზე (ცხრილი 1).სურათი 4b მე-3 შემთხვევაში გვიჩვენებს კვანძს პლევრის რეტრაქციის ნიშნებით, რომელიც ყველაზე ხშირად ასოცირდება ავთვისებიან სიმსივნესთან32.შემთხვევა 4 წარმოდგენილია როგორც განუსაზღვრელი ნაწილობრივ მყარი კვანძი კეთილთვისებიანი მიზეზის გარეშე.ყველა ეს შემთხვევა იყო პროგნოზირებული, როგორც ავთვისებიანი კლასიფიკატორის მოდელის მიხედვით (ცხრილი 1).ფილტვის ადენოკარცინომის შეფასება აჩვენა ჰისტოპათოლოგიური გამოკვლევით ფილტვის რეზექციის ოპერაციის შემდეგ (ნახ. 4ბ).გარე ვალიდაციის ნაკრებისთვის, მეტაბოლურმა კლასიფიკატორმა ზუსტად იწინასწარმეტყველა 6 მმ-ზე მეტი ფილტვის განუსაზღვრელი კვანძების ორი შემთხვევა (დამატებითი სურათი 10).
კეთილთვისებიანი კვანძების ორი შემთხვევის ფილტვების ღერძული ფანჯრის CT გამოსახულებები.1 შემთხვევაში, CT სკანირებამ 4 წლის შემდეგ აჩვენა სტაბილური მყარი კვანძი 7 მმ ზომის მარჯვენა ქვედა წილში კალციფიკაციით.მე-2 შემთხვევაში, CT სკანირებამ 5 წლის შემდეგ გამოავლინა სტაბილური, ნაწილობრივ მყარი კვანძი 7 მმ დიამეტრით მარჯვენა ზედა წილში.b ფილტვების ღერძული ფანჯრის CT გამოსახულებები და I სტადიის ადენოკარცინომის ორი შემთხვევის შესაბამისი პათოლოგიური კვლევები ფილტვის რეზექციამდე.მე-3 შემთხვევამ გამოავლინა 8მმ დიამეტრის კვანძი მარჯვენა ზედა წილში პლევრის რეტრაქციით.მე-4 შემთხვევამ გამოავლინა ნაწილობრივ მყარი დაფქული მინის კვანძი, რომლის ზომაა 9 მმ მარცხენა ზედა წილში.ჰემატოქსილინით და ეოზინით (H&E) რეზექციის ფილტვის ქსოვილის შეღებვა (მასშტაბიანი ბარი = 50 მკმ), რომელიც აჩვენებს ფილტვის ადენოკარცინომის აცინარული ზრდის სქემას.ისრები მიუთითებს CT სურათებზე გამოვლენილ კვანძებზე.H&E სურათები არის მრავალი (>3) მიკროსკოპული ველის წარმომადგენლობითი გამოსახულებები, რომლებიც გამოკვლეულია პათოლოგის მიერ.
ერთად აღებული, ჩვენი შედეგები აჩვენებს შრატის მეტაბოლიტის ბიომარკერების პოტენციურ მნიშვნელობას ფილტვის კვანძების დიფერენციალურ დიაგნოზში, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს გამოწვევები CT სკრინინგის შეფასებისას.
დადასტურებული დიფერენციალური მეტაბოლიტების პანელზე დაყრდნობით, ჩვენ ვცდილობდით გამოგვედგინა ძირითადი მეტაბოლური ცვლილებების ბიოლოგიური კორელაციები.MetaboAnalyst-ის მიერ KEGG გზის გამდიდრების ანალიზმა გამოავლინა 6 საერთო მნიშვნელოვნად შეცვლილი გზა ორ მოცემულ ჯგუფს შორის (LA vs. HC და LA vs. BN, მორგებული p ≤ 0.001, ეფექტი > 0.01).ეს ცვლილებები ხასიათდებოდა პირუვატის მეტაბოლიზმის, ტრიპტოფანის მეტაბოლიზმის, ნიაცინისა და ნიკოტინამიდის მეტაბოლიზმის, გლიკოლიზის, TCA ციკლის და პურინის მეტაბოლიზმის დარღვევით (ნახ. 5a).ჩვენ შემდგომ ჩავატარეთ მიზანმიმართული მეტაბოლომიკა ძირითადი ცვლილებების გადასამოწმებლად აბსოლუტური რაოდენობების გამოყენებით.საერთო მეტაბოლიტების განსაზღვრა ჩვეულებრივ შეცვლილ გზებზე სამმაგი ოთხპოლუსიანი მასის სპექტრომეტრიით (QQQ) ავთენტური მეტაბოლიტის სტანდარტების გამოყენებით.მეტაბოლომიკის კვლევის სამიზნე ნიმუშის დემოგრაფიული მახასიათებლები შედის დამატებით ცხრილში 4. ჩვენი გლობალური მეტაბოლომიკის შედეგების შესაბამისად, რაოდენობრივმა ანალიზმა დაადასტურა, რომ ჰიპოქსანტინი და ქსანტინი, პირუვატი და ლაქტატი გაიზარდა LA-ში BN და HC-თან შედარებით (ნახ. 5b, c, p <0.05).თუმცა, ამ მეტაბოლიტებში მნიშვნელოვანი განსხვავებები არ იქნა ნაპოვნი BN-სა და HC-ს შორის.
KEGG გზის გამდიდრების ანალიზი მნიშვნელოვნად განსხვავებული მეტაბოლიტების LA ჯგუფში BN და HC ჯგუფებთან შედარებით.გამოყენებული იქნა ორმხრივი გლობალური ტესტი და p მნიშვნელობები დარეგულირდა ჰოლმ-ბონფერონის მეთოდის გამოყენებით (მორგებული p≤ 0,001 და ეფექტის ზომა > 0,01).b–d ვიოლინო ნახაზები, რომლებიც აჩვენებენ ჰიპოქსანტინის, ქსანტინის, ლაქტატის, პირუვატის და ტრიპტოფანის დონეს შრატში HC, BN და LA, განსაზღვრული LC-MS/MS (n = 70 ჯგუფში).თეთრი და შავი წერტილოვანი ხაზები მიუთითებს მედიანასა და მეოთხედს, შესაბამისად.e ვიოლინო დიაგრამა, რომელიც აჩვენებს ნორმალიზებულ Log2TPM (ტრანსკრიპტები მილიონზე) mRNA გამოხატულებას SLC7A5 და QPRT ფილტვის ადენოკარცინომაში (n = 513) ფილტვის ნორმალურ ქსოვილთან შედარებით (n = 59) LUAD-TCGA მონაცემთა ბაზაში.თეთრი ყუთი წარმოადგენს კვარტლთაშორის დიაპაზონს, ჰორიზონტალური შავი ხაზი ცენტრში წარმოადგენს მედიანას, ხოლო ვერტიკალური შავი ხაზი, რომელიც ვრცელდება ყუთიდან, წარმოადგენს 95% ნდობის ინტერვალს (CI).f SLC7A5-ისა და GAPDH გამოხატვის პირსონის კორელაციური დიაგრამა ფილტვის ადენოკარცინომაში (n = 513) და ფილტვის ნორმალურ ქსოვილში (n = 59) TCGA მონაცემთა ბაზაში.ნაცრისფერი არე წარმოადგენს 95% CI.r, პირსონის კორელაციის კოეფიციენტი.გ ნორმალიზებული ფიჭური ტრიპტოფანის დონეები A549 უჯრედებში, რომლებიც ტრანსფექციულ იქნა არასპეციფიკური shRNA კონტროლით (NC) და shSLC7A5 (Sh1, Sh2) განსაზღვრული LC-MS/MS-ით.წარმოდგენილია თითოეულ ჯგუფში ხუთი ბიოლოგიურად დამოუკიდებელი ნიმუშის სტატისტიკური ანალიზი.h NADt-ის უჯრედული დონეები (სულ NAD, NAD+ და NADH ჩათვლით) A549 უჯრედებში (NC) და SLC7A5 ანადგურებს A549 უჯრედებს (Sh1, Sh2).წარმოდგენილია სამი ბიოლოგიურად დამოუკიდებელი ნიმუშის სტატისტიკური ანალიზი თითოეულ ჯგუფში.i A549 უჯრედების გლიკოლიზური აქტივობა SLC7A5-ის დაცემამდე და შემდეგ გაზომილი იყო უჯრედგარე მჟავიანობის სიჩქარით (ECAR) (n = 4 ბიოლოგიურად დამოუკიდებელი ნიმუში თითო ჯგუფში).2-DG,2-დეოქსი-D-გლუკოზა.ორკუდიანი სტუდენტის t ტესტი გამოყენებული იყო (b–h).(g–i), შეცდომის ზოლები წარმოადგენს საშუალო ± SD-ს, თითოეული ექსპერიმენტი ჩატარდა სამჯერ დამოუკიდებლად და შედეგები მსგავსი იყო.წყაროს მონაცემები მოწოდებულია წყაროს მონაცემთა ფაილების სახით.
LA ჯგუფში შეცვლილი ტრიპტოფანის მეტაბოლიზმის მნიშვნელოვანი გავლენის გათვალისწინებით, ჩვენ ასევე შევაფასეთ შრატში ტრიპტოფანის დონეები HC, BN და LA ჯგუფებში QQQ გამოყენებით.ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ შრატის ტრიპტოფანი შემცირდა LA-ში HC ან BN-თან შედარებით (p <0.001, სურათი 5d), რაც შეესაბამება წინა აღმოჩენებს, რომ მოცირკულირე ტრიპტოფანის დონე უფრო დაბალია ფილტვის კიბოს მქონე პაციენტებში, ვიდრე საკონტროლო ჯგუფის ჯანმრთელ კონტროლში33,34 , 35.სხვა კვლევამ, რომელიც გამოიყენა PET/CT ტრასერი 11C-მეთილ-L-ტრიპტოფანი, დაადგინა, რომ ტრიპტოფანის სიგნალის შეკავების დრო ფილტვის კიბოს ქსოვილში მნიშვნელოვნად გაიზარდა კეთილთვისებიან დაზიანებებთან ან ნორმალურ ქსოვილებთან შედარებით36.ჩვენ ვარაუდობთ, რომ LA შრატში ტრიპტოფანის შემცირება შეიძლება ასახავდეს ტრიპტოფანის აქტიურ ათვისებას ფილტვის კიბოს უჯრედების მიერ.
ასევე ცნობილია, რომ ტრიპტოფანის კატაბოლიზმის კინურენინის გზის საბოლოო პროდუქტია NAD+37,38, რომელიც წარმოადგენს მნიშვნელოვან სუბსტრატს გლიცერალდეჰიდ-3-ფოსფატის რეაქციისთვის გლიკოლიზის დროს 1,3-ბისფოსფოგლიცერატთან39.მიუხედავად იმისა, რომ წინა კვლევები ფოკუსირებული იყო ტრიპტოფანის კატაბოლიზმის როლზე იმუნურ რეგულაციაში, ჩვენ ვცდილობდით გაგვეხსნა ურთიერთქმედება ტრიპტოფანის დისრეგულაციასა და გლიკოლიზურ გზებს შორის მიმდინარე კვლევაში.ხსნარის გადამტანი ოჯახის 7 წევრი 5 (SLC7A5) ცნობილია, რომ არის ტრიპტოფანის გადამტანი43,44,45.ქინოლინის მჟავა ფოსფორიბოზილტრანსფერაზა (QPRT) არის ფერმენტი, რომელიც მდებარეობს კინურენინის გზის ქვემოთ, რომელიც გარდაქმნის ქინოლინის მჟავას NAMN46-ად.LUAD TCGA მონაცემთა ნაკრების ინსპექტირებამ გამოავლინა, რომ ორივე SLC7A5 და QPRT მნიშვნელოვნად რეგულირდება სიმსივნურ ქსოვილში ნორმალურ ქსოვილთან შედარებით (ნახ. 5e).ეს ზრდა დაფიქსირდა ფილტვის ადენოკარცინომის I და II სტადიებზე, ასევე III და IV სტადიებზე (დამატებითი სურათი 11), რაც მიუთითებს ტრიპტოფანის მეტაბოლიზმის ადრეულ დარღვევებზე, რომლებიც დაკავშირებულია სიმსივნის გენეზთან.
დამატებით, LUAD-TCGA მონაცემთა ბაზამ აჩვენა დადებითი კორელაცია SLC7A5 და GAPDH mRNA ექსპრესიას შორის კიბოს პაციენტის ნიმუშებში (r = 0.45, p = 1.55E-26, სურათი 5f).ამის საპირისპიროდ, ფილტვის ნორმალურ ქსოვილში ასეთ გენის ხელმოწერებს შორის მნიშვნელოვანი კორელაცია არ იქნა ნაპოვნი (r = 0.25, p = 0.06, სურათი 5f).SLC7A5-ის (დამატებითი სურათი 12) დაცემამ A549 უჯრედებში მნიშვნელოვნად შეამცირა უჯრედული ტრიპტოფანის და NAD(H) დონეები (სურათი 5გ, სთ), რის შედეგადაც მცირდება გლიკოლიზური აქტივობა, როგორც ეს იზომება უჯრედგარე მჟავიანობის სიჩქარით (ECAR) (სურათი 1).5i).ამრიგად, შრატში მეტაბოლური ცვლილებებისა და ინ ვიტრო გამოვლენის საფუძველზე, ჩვენ ვარაუდობთ, რომ ტრიპტოფანის მეტაბოლიზმმა შეიძლება წარმოქმნას NAD+ კინურენინის გზის მეშვეობით და მნიშვნელოვანი როლი ითამაშოს ფილტვის კიბოს დროს გლიკოლიზის ხელშეწყობაში.
კვლევებმა აჩვენა, რომ LDCT-ით გამოვლენილი განუსაზღვრელი ფილტვის კვანძების დიდმა რაოდენობამ შეიძლება გამოიწვიოს დამატებითი ტესტირების საჭიროება, როგორიცაა PET-CT, ფილტვის ბიოფსია და გადაჭარბებული მკურნალობა ავთვისებიანი სიმსივნეების ცრუ დადებითი დიაგნოზის გამო.31 როგორც ნაჩვენებია 6-ში ჩვენმა კვლევამ გამოავლინა შრატის მეტაბოლიტების პანელი პოტენციური დიაგნოსტიკური ღირებულებით, რამაც შეიძლება გააუმჯობესოს რისკის სტრატიფიკაცია და შემდგომი მართვა ფილტვის კვანძების გამოვლენილი CT.
ფილტვის კვანძები შეფასებულია დაბალი დოზით კომპიუტერული ტომოგრაფიის (LDCT) გამოყენებით, გამოსახულების მახასიათებლებით, რომლებიც მიუთითებენ კეთილთვისებიან ან ავთვისებიან მიზეზებზე.კვანძების გაურკვეველმა შედეგმა შეიძლება გამოიწვიოს ხშირი შემდგომი ვიზიტები, არასაჭირო ჩარევები და გადაჭარბებული მკურნალობა.შრატში მეტაბოლური კლასიფიკატორების ჩართვა დიაგნოსტიკური მნიშვნელობით შეიძლება გააუმჯობესოს რისკის შეფასება და ფილტვის კვანძების შემდგომი მართვა.PET პოზიტრონის ემისიური ტომოგრაფია.
აშშ-ს NLST კვლევისა და ევროპული NELSON კვლევის მონაცემები მიუთითებს, რომ მაღალი რისკის ჯგუფების სკრინინგმა დაბალი დოზით კომპიუტერული ტომოგრაფიით (LDCT) შეიძლება შეამციროს ფილტვის კიბოს სიკვდილიანობა1,3.თუმცა, რისკის შეფასება და შემდგომი კლინიკური მართვა LDCT-ით გამოვლენილი შემთხვევითი ფილტვის კვანძების დიდი რაოდენობით რჩება ყველაზე გამოწვევად.მთავარი მიზანია არსებული LDCT-ზე დაფუძნებული პროტოკოლების სწორი კლასიფიკაციის ოპტიმიზაცია სანდო ბიომარკერების ჩართვის გზით.
გარკვეული მოლეკულური ბიომარკერები, როგორიცაა სისხლის მეტაბოლიტები, იდენტიფიცირებულია ფილტვის კიბოს ჯანსაღ კონტროლებთან შედარებით15,17.მიმდინარე კვლევაში ჩვენ ფოკუსირებული ვიყავით შრატის მეტაბოლური ანალიზის გამოყენებაზე, რათა განვასხვავოთ კეთილთვისებიანი და ავთვისებიანი ფილტვის კვანძები, რომლებიც შემთხვევით გამოვლენილია LDCT-ით.ჩვენ შევადარეთ ჯანსაღი კონტროლის (HC), კეთილთვისებიანი ფილტვის კვანძების (BN) და I სტადიის ფილტვის ადენოკარცინომის (LA) ნიმუშების შრატის გლობალური მეტაბოლიმი UPLC-HRMS ანალიზის გამოყენებით.ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ HC და BN ჰქონდათ მსგავსი მეტაბოლური პროფილები, ხოლო LA აჩვენა მნიშვნელოვანი ცვლილებები HC და BN-თან შედარებით.ჩვენ გამოვავლინეთ შრატის მეტაბოლიტების ორი ნაკრები, რომლებიც განასხვავებენ LA-ს HC და BN-სგან.
კეთილთვისებიანი და ავთვისებიანი კვანძების LDCT-ზე დაფუძნებული იდენტიფიკაციის ამჟამინდელი სქემა ძირითადად ეფუძნება კვანძების ზომას, სიმკვრივეს, მორფოლოგიას და დროთა განმავლობაში ზრდის სიჩქარეს30.წინა კვლევებმა აჩვენა, რომ კვანძების ზომა მჭიდრო კავშირშია ფილტვის კიბოს ალბათობასთან.მაღალი რისკის მქონე პაციენტებშიც კი 6 მმ კვანძებში ავთვისებიანი სიმსივნის რისკი <1%-ია.6-დან 20 მმ-მდე ზომის კვანძების ავთვისებიანობის რისკი მერყეობს 8%-დან 64%-მდე30.აქედან გამომდინარე, Fleischner Society რეკომენდაციას უწევს 6 მმ დიამეტრს რუტინული CT შემდგომი გამოკვლევისთვის.29 თუმცა, 6 მმ-ზე დიდი ფილტვის განუსაზღვრელი კვანძების (IPN) რისკის შეფასება და მართვა არ არის ადეკვატურად შესრულებული 31 .გულის თანდაყოლილი დაავადების მიმდინარე მენეჯმენტი, როგორც წესი, ემყარება ფხიზლად მოლოდინს ხშირი CT მონიტორინგით.
დადასტურებული მეტაბოლომის საფუძველზე, ჩვენ პირველად ვაჩვენეთ მეტაბოლური ხელმოწერების გადაფარვა ჯანმრთელ პირებსა და კეთილთვისებიან კვანძებს შორის <6 მმ.ბიოლოგიური მსგავსება შეესაბამება წინა CT დასკვნებს, რომ ავთვისებიანი სიმსივნის რისკი <6 მმ კვანძებისთვის ისეთივე დაბალია, როგორც კვანძების გარეშე სუბიექტებისთვის.30 უნდა აღინიშნოს, რომ ჩვენი შედეგები ასევე აჩვენებს, რომ კეთილთვისებიანი კვანძები <6 მმ და ≥6 მმ მაღალია. მსგავსება მეტაბოლურ პროფილებში, რაც ვარაუდობს, რომ კეთილთვისებიანი ეტიოლოგიის ფუნქციური განსაზღვრება თანმიმდევრულია კვანძის ზომის მიუხედავად.ამრიგად, შრატის მეტაბოლიტის თანამედროვე დიაგნოსტიკური პანელები შეიძლება უზრუნველყონ ერთჯერადი ანალიზი, როგორც გამორიცხული ტესტი, როდესაც კვანძები თავდაპირველად აღმოჩენილია CT-ზე და პოტენციურად შეამცირონ სერიული მონიტორინგი.ამავდროულად, მეტაბოლური ბიომარკერების იგივე პანელმა განასხვავა ავთვისებიანი კვანძები ≥6 მმ ზომის კეთილთვისებიანი კვანძებისგან და უზრუნველყო CT გამოსახულებებზე მსგავსი ზომის IPN-ების ზუსტი პროგნოზები და ორაზროვანი მორფოლოგიური მახასიათებლები.შრატის მეტაბოლიზმის ეს კლასიფიკატორი კარგად ასრულებდა ≥6 მმ კვანძების ავთვისებიანობის პროგნოზირებას AUC 0,927-ით.ერთად აღებული, ჩვენი შედეგები მიუთითებს, რომ შრატის უნიკალური მეტაბოლური ხელმოწერები შეიძლება კონკრეტულად ასახავდეს სიმსივნით გამოწვეულ მეტაბოლურ ცვლილებებს და ჰქონდეს პოტენციური მნიშვნელობა, როგორც რისკის პროგნოზირება, კვანძის ზომისგან დამოუკიდებლად.
აღსანიშნავია, რომ ფილტვის ადენოკარცინომა (LUAD) და ბრტყელუჯრედოვანი კარცინომა (LUSC) არის ფილტვის არაწვრილუჯრედოვანი კიბოს (NSCLC) ძირითადი ტიპები.იმის გათვალისწინებით, რომ LUSC მჭიდროდ არის დაკავშირებული თამბაქოს მოხმარებასთან47 და LUAD არის ფილტვის შემთხვევითი კვანძების ყველაზე გავრცელებული ჰისტოლოგია, რომელიც გამოვლენილია CT სკრინინგზე48, ჩვენი კლასიფიკატორის მოდელი სპეციალურად შეიქმნა I სტადიის ადენოკარცინომის ნიმუშებისთვის.ვანგმა და კოლეგებმა ასევე ყურადღება გაამახვილეს LUAD-ზე და გამოავლინეს ცხრა ლიპიდური ხელმოწერა ლიპიდომიკის გამოყენებით, რათა განასხვავონ ადრეული სტადიის ფილტვის კიბო ჯანმრთელი პირებისგან17.ჩვენ გამოვცადეთ მიმდინარე კლასიფიკატორის მოდელი I სტადიის LUSC-ის 16 შემთხვევაზე და 74 კეთილთვისებიანი კვანძზე და დავაკვირდით LUSC პროგნოზირების დაბალი სიზუსტეს (AUC 0.776), რაც ვარაუდობს, რომ LUAD და LUSC შეიძლება ჰქონდეთ საკუთარი მეტაბოლური ხელმოწერები.მართლაც, ნაჩვენებია, რომ LUAD და LUSC განსხვავდებიან ეტიოლოგიით, ბიოლოგიური წარმოშობით და გენეტიკური აბერაციებით49.აქედან გამომდინარე, სხვა ტიპის ჰისტოლოგია უნდა იყოს შეტანილი სასწავლო მოდელებში ფილტვის კიბოს პოპულაციაზე დაფუძნებული გამოვლენის სკრინინგ პროგრამებში.
აქ, ჩვენ გამოვყავით ფილტვის ადენოკარცინომის ექვსი ყველაზე ხშირად შეცვლილი გზა ჯანსაღი კონტროლისა და კეთილთვისებიანი კვანძების შედარებით.ქსანთინი და ჰიპოქსანტინი პურინის მეტაბოლური გზის საერთო მეტაბოლიტებია.ჩვენი შედეგების შესაბამისად, პურინის მეტაბოლიზმთან დაკავშირებული შუალედური ნივთიერებები მნიშვნელოვნად გაიზარდა შრატში ან ქსოვილებში ფილტვის ადენოკარცინომის მქონე პაციენტებთან შედარებით ჯანმრთელ კონტროლთან ან პრეინვაზიურ სტადიაზე მყოფ პაციენტებთან შედარებით15,50.შრატში ქსანტინისა და ჰიპოქსანტინის დონის ამაღლებამ შეიძლება აისახოს ანაბოლიზმი, რომელიც საჭიროა სწრაფად მზარდი კიბოს უჯრედებისთვის.გლუკოზის მეტაბოლიზმის დისრეგულაცია კიბოს მეტაბოლიზმის ცნობილი ნიშანია51.აქ ჩვენ შევნიშნეთ პირუვატის და ლაქტატის მნიშვნელოვანი ზრდა LA ჯგუფში HC და BN ჯგუფთან შედარებით, რაც შეესაბამება წინა ანგარიშებს გლიკოლიზური გზის ანომალიების შესახებ შრატის მეტაბოლურ პროფილებში არაწვრილუჯრედოვანი ფილტვის კიბოს (NSCLC) პაციენტებში და ჯანსაღი კონტროლი.შედეგები თანმიმდევრულია52,53.
მნიშვნელოვანია, რომ ჩვენ დავაფიქსირეთ შებრუნებული კორელაცია პირუვატისა და ტრიპტოფანის მეტაბოლიზმს შორის ფილტვის ადენოკარცინომის შრატში.შრატში ტრიპტოფანის დონე შემცირდა LA ჯგუფში HC ან BN ჯგუფთან შედარებით.საინტერესოა, რომ წინა ფართომასშტაბიანმა კვლევამ პერსპექტიული კოჰორტის გამოყენებით დაადგინა, რომ მოცირკულირე ტრიპტოფანის დაბალი დონე ასოცირდება ფილტვის კიბოს გაზრდილ რისკთან 54 .ტრიპტოფანი არის აუცილებელი ამინომჟავა, რომელსაც მთლიანად საკვებიდან ვიღებთ.ჩვენ ვასკვნით, რომ შრატში ტრიპტოფანის დაქვეითება ფილტვის ადენოკარცინომაში შეიძლება ასახავდეს ამ მეტაბოლიტის სწრაფ დაქვეითებას.საყოველთაოდ ცნობილია, რომ ტრიპტოფანის კატაბოლიზმის საბოლოო პროდუქტი კინურენინის გზის მეშვეობით არის de novo NAD+ სინთეზის წყარო.იმის გამო, რომ NAD+ წარმოიქმნება ძირითადად სამაშველო გზის მეშვეობით, NAD+-ის მნიშვნელობა ტრიპტოფანის მეტაბოლიზმში ჯანმრთელობისა და დაავადების დროს ჯერ კიდევ გასარკვევია46.TCGA მონაცემთა ბაზის ჩვენმა ანალიზმა აჩვენა, რომ ტრიპტოფანის გადამტანი ხსნარის გადამტანის 7A5 (SLC7A5) ექსპრესია მნიშვნელოვნად გაიზარდა ფილტვის ადენოკარცინომაში ნორმალურ კონტროლთან შედარებით და დადებითად იყო დაკავშირებული გლიკოლიზური ფერმენტის GAPDH ექსპრესიასთან.წინა კვლევები ძირითადად ფოკუსირებული იყო ტრიპტოფანის კატაბოლიზმის როლზე სიმსივნის საწინააღმდეგო იმუნური პასუხის ჩახშობაში40,41,42.აქ ჩვენ ვაჩვენებთ, რომ ტრიპტოფანის შეწოვის დათრგუნვა SLC7A5-ის დათრგუნვით ფილტვის კიბოს უჯრედებში იწვევს უჯრედული NAD-ის დონის შემდგომ შემცირებას და გლიკოლიზური აქტივობის თანმხლებ შესუსტებას.შეჯამებით, ჩვენი კვლევა იძლევა ბიოლოგიურ საფუძველს შრატში მეტაბოლიზმის ცვლილებებისთვის, რომლებიც დაკავშირებულია ფილტვის ადენოკარცინომის ავთვისებიან ტრანსფორმაციასთან.
EGFR მუტაციები არის ყველაზე გავრცელებული მამოძრავებელი მუტაციები პაციენტებში NSCLC.ჩვენს კვლევაში აღმოვაჩინეთ, რომ პაციენტებს EGFR მუტაციით (n = 41) ჰქონდათ საერთო მეტაბოლური პროფილები ველური ტიპის EGFR-ის მქონე პაციენტების მსგავსი (n = 31), თუმცა აცილკარნიტინის მქონე პაციენტებში აღმოვაჩინეთ EGFR მუტანტის ზოგიერთი პაციენტის შრატის დონის შემცირება.აცილკარნიტინების დადგენილი ფუნქციაა აცილური ჯგუფების ტრანსპორტირება ციტოპლაზმიდან მიტოქონდრიულ მატრიქსში, რაც იწვევს ცხიმოვანი მჟავების დაჟანგვას ენერგიის წარმოქმნით55.ჩვენი დასკვნების შესაბამისად, უახლესმა კვლევამ ასევე გამოავლინა მეტაბოლომის მსგავსი პროფილები EGFR მუტანტსა და EGFR ველური ტიპის სიმსივნეებს შორის ფილტვის ადენოკარცინომის ქსოვილის 102 ნიმუშის გლობალური მეტაბოლომის ანალიზით50.საინტერესოა, რომ აცილკარნიტინის შემცველობა ასევე აღმოჩნდა EGFR მუტანტის ჯგუფში.მაშასადამე, ასახავს თუ არა აცილკარნიტინის დონის ცვლილებები EGFR-ით გამოწვეულ მეტაბოლურ ცვლილებებს და ფუძემდებლურ მოლეკულურ გზებს, შესაძლოა შემდგომი შესწავლა დაიმსახუროს.
დასასრულს, ჩვენი კვლევა ადგენს შრატში მეტაბოლურ კლასიფიკატორს ფილტვის კვანძების დიფერენციალური დიაგნოზისთვის და გვთავაზობს სამუშაო პროცესს, რომელსაც შეუძლია რისკის შეფასების ოპტიმიზაცია და კლინიკური მართვა CT სკანირების საფუძველზე.
ეს კვლევა დაამტკიცა სუნ იატ-სენის საუნივერსიტეტო კიბოს საავადმყოფოს ეთიკის კომიტეტმა, სუნ იატ-სენის უნივერსიტეტის პირველი შვილობილი საავადმყოფო და ჟენჯოუს უნივერსიტეტის კიბოს საავადმყოფოს ეთიკის კომიტეტი.აღმოჩენისა და შიდა ვალიდაციის ჯგუფებში, 174 შრატი ჯანმრთელი პირებისგან და 244 შრატი კეთილთვისებიანი კვანძებიდან შეგროვდა იმ პირებისგან, რომლებიც ყოველწლიურ სამედიცინო გამოკვლევებს გადიოდნენ კიბოს კონტროლისა და პრევენციის დეპარტამენტში, სუნ იატ-სენის უნივერსიტეტის კიბოს ცენტრში და 166 კეთილთვისებიანი კვანძი.შრატი.ფილტვის I სტადიის ადენოკარცინომა შეგროვდა სუნ იატ-სენის უნივერსიტეტის კიბოს ცენტრიდან.გარე ვალიდაციის კოჰორტაში დაფიქსირდა კეთილთვისებიანი კვანძების 48 შემთხვევა, 39 ფილტვის I სტადიის ადენოკარცინომა სუნ იატ-სენის უნივერსიტეტის პირველი შვილობილი საავადმყოფოდან და ფილტვის I სტადიის ადენოკარცინომის 24 შემთხვევა ჟენჯოუს კიბოს საავადმყოფოდან.სუნ იატ-სენის უნივერსიტეტის კიბოს ცენტრმა ასევე შეაგროვა I სტადიის ბრტყელუჯრედოვანი ფილტვის კიბოს 16 შემთხვევა დადგენილი მეტაბოლური კლასიფიკატორის დიაგნოსტიკური უნარის შესამოწმებლად (პაციენტის მახასიათებლები ნაჩვენებია დამატებით ცხრილში 5).ნიმუშები აღმოჩენის კოჰორტიდან და შიდა ვალიდაციის კოჰორტიდან შეგროვდა 2018 წლის იანვრიდან 2020 წლის მაისამდე. ნიმუშები გარე ვალიდაციის კოჰორტისთვის შეგროვდა 2021 წლის აგვისტოდან 2022 წლის ოქტომბრამდე პერიოდში. კონტიგენტი.აღმოჩენის გუნდი და შიდა მიმოხილვის გუნდი.მონაწილის სქესი განისაზღვრა თვითშეხსენების საფუძველზე.ინფორმირებული თანხმობა იქნა მიღებული ყველა მონაწილისგან და არ იყო გათვალისწინებული კომპენსაცია.კეთილთვისებიანი კვანძების მქონე სუბიექტები იყვნენ ისეთები, რომლებსაც სტაბილური CT სკანირების ქულა ჰქონდათ 2-დან 5 წლამდე ანალიზის დროს, გარდა 1 შემთხვევისა გარე ვალიდაციის ნიმუშიდან, რომელიც შეგროვდა პრეოპერაციულად და დიაგნოზი ჰისტოპათოლოგიით.ქრონიკული ბრონქიტის გარდა.ფილტვის ადენოკარცინომის შემთხვევები შეგროვდა ფილტვის რეზექციამდე და დადასტურდა პათოლოგიური დიაგნოზით.უზმოზე სისხლის ნიმუშები შეგროვდა შრატის განცალკევებულ მილაკებში ანტიკოაგულანტების გარეშე.სისხლის ნიმუშები შედედებული იყო 1 საათის განმავლობაში ოთახის ტემპერატურაზე და შემდეგ ცენტრიფუგა 2851 × გ-ზე 10 წუთის განმავლობაში 4°C-ზე შრატის ზენატანის შესაგროვებლად.შრატის ალიქვოტები გაყინული იყო -80°C-ზე მეტაბოლიტის ექსტრაქციამდე.სუნ იატ-სენის უნივერსიტეტის კიბოს ცენტრის კიბოს პრევენციისა და სამედიცინო გამოკვლევის დეპარტამენტმა შეაგროვა შრატის აუზი 100 ჯანმრთელი დონორისგან, მათ შორის თანაბარი რაოდენობის მამაკაცები და ქალები 40-დან 55 წლამდე.თითოეული დონორის ნიმუშის თანაბარი მოცულობები იყო შერეული, შედეგად მიღებული აუზი განაწილდა და ინახებოდა -80°C-ზე.შრატის ნარევი გამოიყენებოდა როგორც საცნობარო მასალა ხარისხის კონტროლისა და მონაცემთა სტანდარტიზაციისთვის.
საცნობარო შრატი და სატესტო ნიმუშები გალღვა და მეტაბოლიტები ამოიღეს კომბინირებული ექსტრაქციის მეთოდით (MTBE/მეთანოლი/წყალი) 56.მოკლედ, 50 μl შრატი შერეული იყო 225 μl ყინულით ცივი მეთანოლთან და 750 μl ყინულით ცივი მეთილის ტერტ-ბუტილ ეთერთან (MTBE).აურიეთ ნარევი და გააჩერეთ ყინულზე 1 საათის განმავლობაში.ნიმუშები შემდეგ შერეული იყო და მორევით შეურიეს 188 μl MS-ხარისხის წყალს, რომელიც შეიცავს შიდა სტანდარტებს (13C-ლაქტატი, 13C3-პირუვატი, 13C-მეთიონინი და 13C6-იზოლეიცინი, შეძენილი კემბრიჯის იზოტოპის ლაბორატორიებიდან).ნარევი შემდეგ ცენტრიფუგირებულ იქნა 15000 × გ-ზე 10 წუთის განმავლობაში 4 °C-ზე და ქვედა ფაზა გადაიტანეს ორ მილში (თითოეული 125 μL) LC-MS ანალიზისთვის დადებით და უარყოფით რეჟიმში.საბოლოოდ, ნიმუში აორთქლდა სიმშრალემდე მაღალსიჩქარიან ვაკუუმ კონცენტრატორში.
გამხმარი მეტაბოლიტები აღდგენილი იქნა 120 მკლ 80% აცეტონიტრილში, მორევა 5 წუთის განმავლობაში და ცენტრიფუგირებული 15000 × გ 10 წუთის განმავლობაში 4°C-ზე.სუპერნატანტები გადაიტანეს ქარვისფერ შუშის ფლაკონებში მიკროჩანართებით მეტაბოლური კვლევებისთვის.არამიზნობრივი მეტაბოლომიკის ანალიზი ულტრაეფექტური თხევადი ქრომატოგრაფია-მაღალი გარჩევადობის მასის სპექტრომეტრიის (UPLC-HRMS) პლატფორმაზე.მეტაბოლიტები გამოეყო Dionex Ultimate 3000 UPLC სისტემის და ACQUITY BEH Amide სვეტის (2.1 × 100 მმ, 1.7 μm, Waters) გამოყენებით.დადებითი იონის რეჟიმში, მობილური ფაზები იყო 95% (A) და 50% აცეტონიტრილი (B), თითოეული შეიცავს 10 მმოლ/ლ ამონიუმის აცეტატს და 0.1% ჭიანჭველას.ნეგატიურ რეჟიმში, მობილური ფაზა A და B შეიცავდა 95% და 50% აცეტონიტრილს, შესაბამისად, ორივე ფაზა შეიცავდა 10 მმოლ/ლ ამონიუმის აცეტატს, pH = 9. გრადიენტური პროგრამა იყო შემდეგი: 0–0.5 წთ, 2% B;0.5-12 წთ, 2-50% B;12–14 წთ, 50–98% B;14–16 წთ, 98% B;16–16.1.წთ, 98 –2% B;16.1-20 წთ, 2% B. სვეტი შენარჩუნებული იყო 40°C-ზე და ნიმუში 10°C-ზე ავტოსამპლერში.ნაკადის სიჩქარე იყო 0,3 მლ/წთ, ინექციის მოცულობა იყო 3 მკლ.Q-Exactive Orbitrap მასობრივი სპექტრომეტრი (Thermo Fisher Scientific) ელექტროსპრეის იონიზაციის (ESI) წყაროთ მუშაობდა სრული სკანირების რეჟიმში და შეერთებული იყო ddMS2 მონიტორინგის რეჟიმში მონაცემთა დიდი მოცულობის შესაგროვებლად.MS პარამეტრები დაყენებული იყო შემდეგნაირად: შესხურების ძაბვა +3,8 კვ/- 3,2 კვ, კაპილარული ტემპერატურა 320°C, დამცავი გაზი 40 აბოტი, დამხმარე გაზი 10 არბ, ზონდის გამაცხელებელი ტემპერატურა 350°C, სკანირების დიაპაზონი 70-1050 მ/სთ, რეზოლუცია.70 000. მონაცემები შეძენილია Xcalibur 4.1 (Thermo Fisher Scientific) გამოყენებით.
მონაცემთა ხარისხის შესაფასებლად, გაერთიანებული ხარისხის კონტროლის (QC) ნიმუშები გენერირებული იყო თითოეული ნიმუშიდან ზენატანის 10 μL ალიკვოტის ამოღებით.ექვსი ხარისხის კონტროლის ნიმუშის ინექცია გაანალიზდა ანალიტიკური თანმიმდევრობის დასაწყისში UPLC-MS სისტემის სტაბილურობის შესაფასებლად.ხარისხის კონტროლის ნიმუშები შემდეგ პერიოდულად შედის პარტიაში.ამ კვლევაში შრატის ნიმუშების 11 პარტია გაანალიზდა LC-MS-ით.100 ჯანსაღი დონორისგან შრატის აუზის ნარევის ნაწილაკები გამოიყენებოდა, როგორც საცნობარო მასალა შესაბამის პარტიებში, მოპოვების პროცესის მონიტორინგისა და სერიიდან სერიული ეფექტების კორექტირებისთვის.აღმოჩენის კოჰორტის, შიდა ვალიდაციის კოჰორტის და გარე ვალიდაციის კოჰორტის არამიზნობრივი მეტაბოლომიური ანალიზი ჩატარდა სუნ იატ-სენის უნივერსიტეტის მეტაბოლომიკის ცენტრში.გუანდონგის ტექნოლოგიური უნივერსიტეტის ტექნოლოგიური ანალიზისა და ტესტირების ცენტრის გარე ლაბორატორიამ ასევე გააანალიზა 40 ნიმუში გარე კოჰორტიდან კლასიფიკატორის მოდელის მუშაობის შესამოწმებლად.
ექსტრაქციისა და რეკონსტიტუციის შემდეგ, შრატის მეტაბოლიტების აბსოლუტური რაოდენობრივი გაზომვა მოხდა ულტრა მაღალი ხარისხის თხევადი ქრომატოგრაფია-ტანდემური მასის სპექტრომეტრიის გამოყენებით (Agilent 6495 სამმაგი ოთხპოლუსი) ელექტროსპრეის იონიზაციის (ESI) წყაროთ მრავალჯერადი რეაქციის მონიტორინგის (MRM) რეჟიმში.ACQUITY BEH ამიდის სვეტი (2.1 × 100 მმ, 1.7 მკმ, წყლები) გამოყენებული იყო მეტაბოლიტების გამოსაყოფად.მობილური ფაზა შედგებოდა 90% (A) და 5% აცეტონიტრილისაგან (B) 10 მმოლ/ლ ამონიუმის აცეტატით და 0.1% ამიაკის ხსნარით.გრადიენტური პროგრამა იყო შემდეგი: 0–1,5 წთ, 0% B;1,5–6,5 წთ, 0–15% B;6,5–8 წთ, 15% B;8–8,5 წთ, 15%–0% B;8.5–11.5 წთ, 0%B.სვეტი შენარჩუნებული იყო 40 °C-ზე და ნიმუში 10 °C-ზე ავტოსამპლერში.ნაკადის სიჩქარე იყო 0.3 მლ/წთ და ინექციის მოცულობა იყო 1 μL.MS პარამეტრები დაყენებული იყო შემდეგნაირად: კაპილარული ძაბვა ±3,5 კვ, ნებულაიზერის წნევა 35 psi, გარსის გაზის ნაკადი 12 ლ/წთ, გარსის გაზის ტემპერატურა 350°C, საშრობი აირის ტემპერატურა 250°C და საშრობი აირის ნაკადი 14 ლ/წთ.ტრიპტოფანის, პირუვატის, ლაქტატის, ჰიპოქსანტინის და ქსანტინის MRM კონვერტაციები იყო 205.0-187.9, 87.0-43.4, 89.0-43.3, 135.0-92.3 და 151.0-107.9 შესაბამისად.მონაცემები შეგროვდა Mass Hunter B.07.00 (Agilent Technologies) გამოყენებით.შრატის ნიმუშებისთვის ტრიპტოფანი, პირუვატი, ლაქტატი, ჰიპოქსანტინი და ქსანტინი რაოდენობრივად იყო განსაზღვრული სტანდარტული ნარევის ხსნარების კალიბრაციის მრუდების გამოყენებით.უჯრედის ნიმუშებისთვის ტრიპტოფანის შემცველობა ნორმალიზებული იყო შიდა სტანდარტამდე და უჯრედის ცილის მასაზე.
პიკის ექსტრაქცია (მ/ზ და შეკავების დრო (RT)) განხორციელდა Compound Discovery 3.1 და TraceFinder 4.0 (Thermo Fisher Scientific) გამოყენებით.პარტიებს შორის პოტენციური განსხვავებების აღმოსაფხვრელად, ტესტის ნიმუშის თითოეული დამახასიათებელი პიკი იყოფა იმავე ჯგუფიდან საცნობარო მასალის დამახასიათებელ პიკზე, რათა მიიღოთ შედარებითი სიმრავლე.შიდა სტანდარტების შედარებითი სტანდარტული გადახრები სტანდარტიზაციამდე და მის შემდეგ ნაჩვენებია დამატებით ცხრილში 6. განსხვავებები ორ ჯგუფს შორის ხასიათდება ცრუ აღმოჩენის სიჩქარით (FDR<0.05, Wilcoxon-ის ხელმოწერილი რანგის ტესტი) და ნაკეცის ცვლილებით (>1.2 ან <0.83).ამოღებული მახასიათებლების ნედლეული MS მონაცემები და საცნობარო შრატში შესწორებული MS მონაცემები ნაჩვენებია დამატებით მონაცემებში 1 და დამატებით მონაცემებში 2, შესაბამისად.პიკის ანოტაცია შესრულდა იდენტიფიკაციის ოთხი განსაზღვრული დონის საფუძველზე, მათ შორის იდენტიფიცირებული მეტაბოლიტები, სავარაუდო ანოტირებული ნაერთები, სავარაუდო ნაერთების კლასები და უცნობი ნაერთები 22 .Compound Discovery 3.1-ში (mzCloud, HMDB, Chemspider) მონაცემთა ბაზაში ძიების საფუძველზე, საბოლოოდ შეირჩა ბიოლოგიური ნაერთები MS/MS შესაბამისი დადასტურებული სტანდარტების ან ზუსტი შესატყვისი ანოტაციებით mzCloud-ში (ქულა > 85) ან Chemspider-ში, როგორც შუამავლები დიფერენციალურ მეტაბოლომს შორის.პიკური ანოტაციები თითოეული მახასიათებლისთვის შედის დამატებით მონაცემებში 3. MetaboAnalyst 5.0 გამოყენებული იყო ჯამით ნორმალიზებული მეტაბოლიტების სიმრავლის ცალმხრივი ანალიზისთვის.MetaboAnalyst 5.0-მა ასევე შეაფასა KEGG გზის გამდიდრების ანალიზი მნიშვნელოვნად განსხვავებულ მეტაბოლიტებზე დაყრდნობით.ძირითადი კომპონენტის ანალიზი (PCA) და ნაწილობრივი უმცირესი კვადრატების დისკრიმინაციული ანალიზი (PLS-DA) გაანალიზებული იყო ropls პროგრამული პაკეტის (v.1.26.4) გამოყენებით სტეკის ნორმალიზებით და ავტოსკალირებით.ოპტიმალური მეტაბოლიტის ბიომარკერის მოდელი კვანძების ავთვისებიანობის პროგნოზირებისთვის შეიქმნა ბინარული ლოგისტიკური რეგრესიის გამოყენებით ყველაზე ნაკლებად აბსოლუტური შეკუმშვით და შერჩევის ოპერატორით (LASSO, R პაკეტი v.4.1-3).დისკრიმინაციული მოდელის შესრულება გამოვლენისა და ვალიდაციის კომპლექტებში ხასიათდებოდა AUC-ის შეფასებით ROC ანალიზზე დაფუძნებული pROC პაკეტის მიხედვით (v.1.18.0.).ოპტიმალური ალბათობის წყვეტა მიღებული იქნა მოდელის მაქსიმალური Youden ინდექსის საფუძველზე (მგრძნობელობა + სპეციფიკა – 1).ნიმუშები ზღურბლზე ნაკლები ან მეტი მნიშვნელობებით იქნება პროგნოზირებული, როგორც კეთილთვისებიანი კვანძები და ფილტვის ადენოკარცინომა, შესაბამისად.
A549 უჯრედები (#CCL-185, ამერიკული ტიპის კულტურის კოლექცია) გაიზარდა F-12K გარემოში, რომელიც შეიცავს 10% FBS-ს.თმის სამაგრის მოკლე რნმ (shRNA) თანმიმდევრობები, რომლებიც მიზნად ისახავს SLC7A5 და არასამიზნე კონტროლის (NC) ჩასმული იყო ლენტივირუსულ ვექტორში pLKO.1-puro.shSLC7A5-ის ანტისენსიური თანმიმდევრობები შემდეგია: Sh1 (5'-GGAGAAACCTGATGAACAGTT-3'), Sh2 (5'-GCCGTGGACTTCGGGAACTAT-3').ანტისხეულები SLC7A5-ის (#5347) და ტუბულინის (#2148) მიმართ შეძენილი იქნა Cell Signaling Technology-დან.ანტისხეულები SLC7A5-ისა და ტუბულინის მიმართ გამოიყენებოდა 1:1000 განზავებით Western blot ანალიზისთვის.
Seahorse XF გლიკოლიზური სტრესის ტესტი ზომავს უჯრედგარე მჟავიანობის (ECAR) დონეს.ანალიზში, გლუკოზა, ოლიგომიცინი A და 2-DG მიიღეს თანმიმდევრულად, რათა გამოსცადონ უჯრედული გლიკოლიზური ტევადობა, რომელიც გაზომილია ECAR-ით.
არასამიზნე კონტროლით (NC) და shSLC7A5 (Sh1, Sh2) გადაცემული A549 უჯრედები ღამით დაფარეს 10 სმ დიამეტრის ჭურჭელში.უჯრედის მეტაბოლიტები ამოღებულ იქნა 1 მლ ყინულით ცივი 80% წყლის მეთანოლით.მეთანოლის ხსნარში მყოფი უჯრედები გახეხილი იქნა, შეგროვდა ახალ მილში და ცენტრიფუგირებულ იქნა 15000 × გ-ზე 15 წუთის განმავლობაში 4°C-ზე.შეაგროვეთ 800 μl სუპერნატანი და გააშრეთ მაღალსიჩქარიანი ვაკუუმ კონცენტრატორის გამოყენებით.შემდეგ გამხმარი მეტაბოლიტის მარცვლები გაანალიზდა ტრიპტოფანის დონეებზე LC-MS/MS-ის გამოყენებით, როგორც ზემოთ აღწერილი.უჯრედული NAD(H) დონე A549 უჯრედებში (NC და shSLC7A5) გაზომილი იყო რაოდენობრივი NAD+/NADH კოლორიმეტრული ნაკრების გამოყენებით (#K337, BioVision) მწარმოებლის ინსტრუქციის მიხედვით.ცილის დონე გაზომილი იყო თითოეული ნიმუშისთვის მეტაბოლიტების რაოდენობის ნორმალიზებისთვის.
არ იყო გამოყენებული სტატისტიკური მეთოდები შერჩევის ზომის წინასწარ განსაზღვრისათვის.წინა მეტაბოლომიკის კვლევები, რომლებიც მიზნად ისახავდა ბიომარკერების აღმოჩენას15,18, განიხილებოდა, როგორც ეტალონები ზომის განსაზღვრისთვის და ამ ანგარიშებთან შედარებით, ჩვენი ნიმუში იყო ადეკვატური.არცერთი ნიმუში არ იყო გამორიცხული საკვლევი კოჰორტიდან.შრატის ნიმუშები შემთხვევით მინიჭებული იყო აღმოჩენის ჯგუფში (306 შემთხვევა, 74.6%) და შიდა ვალიდაციის ჯგუფს (104 შემთხვევა, 25.4%) არამიზნობრივი მეტაბოლომიკის კვლევებისთვის.ჩვენ ასევე შემთხვევით შევარჩიეთ 70 შემთხვევა თითოეული ჯგუფიდან მიზნობრივი მეტაბოლური კვლევებისთვის.მკვლევარები დაბრმავდნენ ჯგუფური დავალებისთვის LC-MS მონაცემთა შეგროვებისა და ანალიზის დროს.მეტაბოლური მონაცემების სტატისტიკური ანალიზები და უჯრედული ექსპერიმენტები აღწერილია შედეგების, ნახატების ლეგენდების და მეთოდების შესაბამის განყოფილებებში.ფიჭური ტრიპტოფანის, NADT და გლიკოლიზური აქტივობის რაოდენობრივი განსაზღვრა სამჯერ დამოუკიდებლად განხორციელდა იდენტური შედეგებით.
კვლევის დიზაინის შესახებ დამატებითი ინფორმაციისთვის იხილეთ ამ სტატიასთან დაკავშირებული ბუნებრივი პორტფოლიოს მოხსენების რეზიუმე.
ამოღებული მახასიათებლების ნედლეული MS მონაცემები და საცნობარო შრატის ნორმალიზებული MS მონაცემები ნაჩვენებია დამატებით მონაცემებში 1 და დამატებით მონაცემებში 2, შესაბამისად.დიფერენციალური მახასიათებლების პიკური ანოტაციები წარმოდგენილია დამატებით მონაცემებში 3. LUAD TCGA მონაცემთა ნაკრების ჩამოტვირთვა შესაძლებელია https://portal.gdc.cancer.gov/-დან.დიაგრამის შედგენის შეყვანის მონაცემები მოცემულია წყაროს მონაცემებში.წყაროს მონაცემები მოცემულია ამ სტატიისთვის.
ფილტვის სკრინინგის ეროვნული სასწავლო ჯგუფი და ა.შ. ფილტვის კიბოს სიკვდილიანობის შემცირება დაბალი დოზით კომპიუტერული ტომოგრაფიით.ჩრდილოეთ ინგლისი.ჯ.მედ.365, 395–409 (2011).
Kramer, BS, Berg, KD, Aberle, DR and Prophet, PC ფილტვის კიბოს სკრინინგი დაბალი დოზით ხვეული CT: შედეგები ფილტვის ეროვნული სკრინინგის კვლევისგან (NLST).ჯ.მედ.ეკრანი 18, 109–111 (2011).
დე კონინგი, HJ და სხვ.ფილტვის კიბოს სიკვდილიანობის შემცირება მოცულობითი CT სკრინინგით რანდომიზებულ კვლევაში.ჩრდილოეთ ინგლისი.ჯ.მედ.382, 503–513 (2020).