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作者与期刊信息
该研究由Jun Wang、Chen-Zheng Gu、Peng-Xiang Wang等作者共同完成，主要研究机构包括复旦大学附属中山医院肝外科与移植科、复旦大学化学系等。研究发表于Cell Reports Medicine期刊，发表日期为2025年5月20日。
学术背景
结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）是全球发病率第三高的癌症，也是癌症相关死亡的第三大原因。早期诊断对提高患者生存率至关重要，但目前缺乏可靠的非侵入性生物标志物用于CRC的早期诊断。近年来，细胞外囊泡（Extracellular Vesicles, EVs）作为一种液体活检工具，因其携带疾病特异性信号而受到广泛关注。EVs是细胞分泌的纳米级囊泡，内含蛋白质、核酸、脂质和代谢物等多种生物分子，能够反映疾病的分子特征。然而，EVs中的蛋白质在CRC诊断中的潜力尚未被充分挖掘。因此，本研究旨在通过整合肿瘤组织和血浆EVs的蛋白质组学分析，开发一种基于EV蛋白的非侵入性CRC诊断生物标志物面板。
研究流程
本研究采用多阶段的工作流程，包括发现、验证和验证三个阶段，具体步骤如下：
发现阶段：
- 研究对象：包括40名CRC患者和20名健康个体，共计60名参与者。
- EVs分离与表征：从肿瘤组织和血浆中分离EVs，使用密度梯度离心和尺寸排阻色谱（SEC）柱进行纯化。通过透射电子显微镜（TEM）、纳米颗粒跟踪分析（NTA）和免疫印迹法对EVs进行表征，确认其形态、大小（<200 nm）和EV标志物（如TSG101、CD81、CD9）的富集。
- 蛋白质组学分析：使用基于质谱（MS）的蛋白质组学技术对EVs进行深度蛋白质组分析，生成了包含6,949个蛋白质的组织EV谱库和3,265个蛋白质的血浆EV谱库。通过数据独立采集（DIA）策略进行定量分析，共鉴定了5,603个蛋白质。
- 候选生物标志物筛选：通过比较CRC患者和健康个体的EV蛋白质组，筛选出21个候选生物标志物。
验证阶段：
- 平行反应监测（PRM）-MS验证：使用PRM-MS技术对21个候选生物标志物进行验证，分析了40个血浆EV样本（20名CRC患者和20名健康个体）。通过机器学习模型（随机森林算法）筛选出6个最具诊断潜力的蛋白质（MYH9、HNRNPK、CTTN、PSMC6、NAP1L1、EIF3B）。
- ELISA验证：在更大的队列（1,272名参与者）中使用酶联免疫吸附试验（ELISA）对6个蛋白质进行验证，最终确定了3个关键蛋白质（CTTN、HNRNPK、PSMC6）作为CRC诊断的生物标志物。
模型构建与验证：
- Colontrack模型构建：基于CTTN、HNRNPK和PSMC6构建了Colontrack模型，用于区分CRC和非CRC病例。
- 内部与外部验证：在内部验证集（n=146）和外部验证集（n=274）中对Colontrack模型进行验证，结果显示该模型在区分CRC和非CRC病例时具有高灵敏度（≥0.94）和特异性（≥0.93），AUC值>0.97。
主要结果
发现阶段结果：
- 通过蛋白质组学分析，鉴定了5,603个蛋白质，筛选出21个候选生物标志物。
- 组织EVs和血浆EVs的蛋白质组分析显示，CRC患者的EVs中蛋白质表达谱与健康个体存在显著差异。
验证阶段结果：
- PRM-MS验证显示，21个候选生物标志物中有19个在CRC患者中表达趋势一致。
- ELISA验证进一步缩小了生物标志物面板，最终确定了CTTN、HNRNPK和PSMC6作为CRC诊断的关键蛋白质。
模型验证结果：
- Colontrack模型在内部和外部验证集中表现出色，AUC值>0.97，灵敏度和特异性均高于传统生物标志物（如CEA和CA19-9）。
- 该模型在早期CRC诊断中表现出高灵敏度，特别是在区分早期CRC和良性病变（如结直肠腺瘤）时表现优异。
结论与意义
本研究通过整合肿瘤组织和血浆EVs的蛋白质组学分析，开发了一种基于EV蛋白的非侵入性CRC诊断生物标志物面板（Colontrack模型）。该模型在区分CRC和非CRC病例时表现出高灵敏度和特异性，特别是在早期CRC诊断中具有重要应用价值。Colontrack模型的成功开发为CRC的早期诊断提供了新的工具，有望在临床实践中得到广泛应用。
研究亮点
- 创新性方法：本研究首次将肿瘤组织和血浆EVs的蛋白质组学分析相结合，开发了一种基于EV蛋白的CRC诊断模型。
- 高灵敏度与特异性：Colontrack模型在早期CRC诊断中表现出高灵敏度和特异性，优于传统生物标志物。
- 大规模验证：研究在1,272名参与者中进行了多阶段验证，确保了模型的可靠性和临床适用性。
其他有价值的内容
研究还探讨了Colontrack模型在术后监测中的应用，发现手术后患者血浆中CTTN、HNRNPK和PSMC6的水平显著下降，表明该模型不仅可用于早期诊断，还可用于术后监测。此外，研究还对比了Colontrack模型与甲基化SEPTIN9（mSEPTIN9）的诊断性能，发现Colontrack在早期CRC诊断中表现更优。
本研究为CRC的早期诊断提供了新的非侵入性生物标志物面板，具有重要的科学和临床应用价值。