我院研究生在《Frontiers in Physiology》发表最新成果
近期，我院2020级临床检验诊断学硕士研究生汪俊（论文第一作者，导师：俸家富主任技师）在肾细胞患者的诊断及发病机制研究中取得新进展。相关研究成果以《Study on potential markers for diagnosis of renal cell carcinoma by serum untargeted metabolomics based on UPLC-MS/MS》为题发表于《Frontiers in Physiology》杂志（影响因子4.755）。
肾细胞癌（RCC）是肾脏最常见的恶性肿瘤，其发病率在世界范围内呈逐年上升趋势，但至今仍没有可靠的生物标志物辅助其诊断。近年来，越来越多的学者将代谢组学技术应用于RCC患者标志物的发现，然而，基于血清非靶向代谢学技术来发现RCC诊断标志物的研究还不多。因此，这项研究利用超高效液相色谱串联质谱技术对健康受试者、良性肾肿瘤患者和RCC患者血清进行非靶向代谢组学分析，发现三组受试者的血清代谢谱有显著差异（图1）。进一步对代谢物进行鉴定，发现在正离子模式下共鉴定出910种代谢物，在负离子模式下共鉴定出917种代谢物。以变量投影重要度＞1.0，变化倍数＞1.2或＜5/6和P＜0.05标准对鉴定出的代谢物进行筛选，RCC组和BKT组间选择得到64种差异代谢物，RCC组和HC组间选择得到241种差异代谢物。用ROC分析评价差异代谢物的诊断性能（图2），选取AUC≥0.8的代谢物作为RCC的候选生物标志物，最终发现4种诊断性能较高的可能用于RCC诊断和鉴别诊断的新的标志物，即3-β-D-Galactosyl-sn-glycerol、γ-Aminobutyryl-lysine、LPC19:2和7,8-Dihydroneopterin。另外，通过通路分析发现，RCC患者可能涉及甘油磷脂代谢途径、磷脂酰肌醇信号系统、甘油脂代谢途径、D-谷氨酰胺和D-谷氨酸代谢途径、半乳糖代谢途径以及叶酸生物合成途径的改变（图3）。综上所述，这项研究结果可能为RCC的诊断和发病机制提供新的见解。
图1. 最小二乘判别分析和置换检验分析
注：HC组、BKT组和RCC组在ESI+模式（A）和ESI-模式（B）的PLS-DA得分。ESI+模式（C）和ESI-模式（D）下HC组、BKT组和RCC组置换检验。
图2. 候选生物标志物的ROC分析
图3. 所筛选差异标志物的代谢通路分析