临床代谢组学(代谢组学就业)

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在边肖面前，我给大家分享了一篇7点+前沿肿瘤代谢风险预测模型的生信文章。本文还进行了真实队列研究，验证了预测模型的可行性和有效性。那么有些小伙伴不方便做验证实验，想做一篇肿瘤代谢相关的高分生信文章，该怎么办呢？然后要找到创新点，一个是思维创新，一个是技术创新。分析思维创新相对困难，技术创新对于科研伙伴来说更简单。说到技术创新，与肿瘤代谢相关的最新技术一定是“空代谢组学”(PS: 空代谢组学是一门集成了质谱和代谢组学的技术，可以精确测定动植物组织中代谢物的种类、含量和差异空分布，适用于肿瘤研究和生物标志物发现。下面就以这12点+的思路为例，大家一起来学习吧~

想想路，计划一下

这篇文章发表在2022年4月的《临床癌症研究》(if = 12.531)上。它使用空代谢组学来研究肿瘤特异性分型。创新技术+肿瘤异质性分析套路，也能突破圣心的内卷，抢占圣心文章的高地。赶紧学起来，不要错过好机会~

研究背景

胃癌死亡率高，不同亚型胃癌对治疗的反应和疗效差异显著，因此有必要完善临床胃癌分类系统。目前的胃癌分类系统包括基因组、分子和形态学特征，但基于组织代谢组学的胃癌分类仍然缺乏。

样本信息

收集了362名胃癌患者的切除组织样本，这些患者之前没有接受过化疗、曲妥珠单抗或免疫疗法。

研究流程

主要结果

1.基于代谢物分析的胃癌亚型鉴定

采用空代谢组学结合高分辨率成像质谱技术对362例胃癌患者的组织芯片进行研究。共鉴定出347个肿瘤区域和339个基质区域，通过K-means聚类将组织代谢物定义为三个亚型(肿瘤区域T1/2/3亚型和基质区域S1/2/3亚型)。

2.肿瘤和基质特异性亚型与分子特征的相关性

肿瘤特异性亚型根据分子特征的相关性分为T1(HER2+MIB+CD3+)、T2(HER2-MIB -CD3-)和T3(pEGFR+)，基质亚型分为S1(FOXP3-)、S2(HER2-MIB-CD3-)和S3 (HER2+MIB+CD3+FOXP)

3.肿瘤特异性亚型与患者预后的相关性分析。

Kaplan-Meier生存分析显示T1亚型预后优于T2亚型，但多变量Cox分析显示肿瘤特异性亚型不能作为UICC分类系统的独立预后亚型。

4.具有不同代谢物和相关代谢途径的GC亚型

代谢产物的差异性和富集性分析表明，GC亚型富集了多种代谢产物和代谢途径。

5.在独立验证队列中，T1和T2亚型与曲妥珠单抗的治疗效果相关。

前期作者通过空代谢组学和机器学习建立了代谢组学分类器，可以将HER2+GC患者分为曲妥珠单抗敏感和耐药，从而预测患者对曲妥珠单抗的反应。本研究中HER2+GC患者被用作独立验证队列。由于代谢组学分类器和HER2蛋白表达之间的特异性相关性，它被应用于预测T1和T2亚型中的曲妥珠单抗反应。发现代谢组学分类器可以区分发现队列中的T1和T2亚型。最后，验证队列被分为T1和T2亚型。发现T1亚型曲妥珠单抗敏感患者的百分比和预后明显高于T2亚型。

文章摘要

本研究开发了一种新的肿瘤和基质特异性分类模型，通过基于组织的空代谢组学结合K-means聚类分析对大量GC患者进行分类。这是首次基于组织代谢组学对胃癌患者进行分类的研究。患者亚型的代谢差异及其与分子特征的关联可以改善个体化治疗。

利用“空代谢组学”的技术红利，赶上了“肿瘤代谢”和“肿瘤耐药”两个大国的天然热点，即使是简单的分析手段也能适当的拿高分。趁着技术红利期，换个癌种快速重现。