文献解读|Cell Res(46.297): 综合代谢组学拓宽三阴性乳腺癌的精准医疗

作者使用330个TNBC样本和149个配对的正常乳腺组织样本集进行TNBC代谢组学的分析。首先，从整体上，作者分析了肿瘤和正常样品之间代谢物和脂类的表达差异。与正常组织相比，肿瘤中显著富集了与氧化反应和糖基转移相关的代谢产物（如氧化谷胱甘肽和尿苷二磷酸葡萄糖）（图1a）。另外，磷脂酰肌醇、脂肪酸和神经酰胺等脂类也在TNBC肿瘤组织中富集（图1b）。进一步，作者还分析了肿瘤组织中失调的代谢途径（图1c）。随后，作者将TNBC代谢组学数据通过相似网络融合（SNF）方法分为三个亚型（图1d）。其中，代谢组C1亚型特征性富集鞘脂和脂肪酸，而代谢组C2亚型的特征为碳水化合物代谢和氧化反应上调（图1e）。而代谢组C3亚型在正常组织和肿瘤组织中仅表现出轻微的代谢差异（图1f）。总体来说，TNBC的代谢组学聚类分析揭示了代谢异质性，并为进一步的靶点探索提供了见解。

图1 TNBC代谢组学景观

进一步，作者探讨了代谢组分型、转录组分型和基于代谢途径分型（MPS）之间的关联。在转录组亚型方面，LAR亚型几乎与代谢组C1亚型重叠；BLIS、免疫调节（IM）和间充质样（MES）亚型主要分为代谢组C2和C3亚型（图2a）。并且，代谢组亚型可以作为于BLIS患者的独立预后因素（图2b）。接下来，作者通过机器学习方法为BLIS肿瘤建立一个简化的代谢组分型方法，并且该方法在测试队列中都具有良好的预测效果（图2c，d），作者通过受试者体操作特性（ROC）曲线以及所包含的六种代谢产物的贡献进一步证明了LASSO模型的预测效力（图2e，f）。总之，代谢组学分析完善了之前的TNBC转录组分型（图2g）。

图2 代谢组分型细化TNBC转录组分型

转录组LAR亚型与代谢组C1亚型几乎重叠（图2a），其特征是鞘脂相关代谢产物的富集（图1e）。因此，作者分析了鞘脂代谢途径的详细中间体来确定LAR肿瘤的关键代谢产物。与正常组织和非LAR肿瘤相比，LAR肿瘤的特征是神经酰胺的富集（图3a）。对代谢产物的和代谢相关基因的进一步分析表明，神经酰胺途径的从头合成和降解在LAR肿瘤中更为活跃，而糖基和磷酸基的转移在LAR肿瘤和非LAR肿瘤之间没有显著变化（图3b，c）。这些结果表明神经酰胺途径的从头合成和降解在LAR肿瘤中的关键作用。此外，作者还利用稳定同位素示踪实验来进一步说明LAR亚型中活跃的神经酰胺途径（图3d）。为了研究LAR肿瘤的潜在治疗策略，作者系统地阻断了细胞系和患者衍生的类器官（PDO）模型中神经酰胺途径从头合成和降解的每一步。结果表明，PF-543（SPHK1的抑制剂）和FTY-720（S1P拮抗剂）对LAR肿瘤显示出了更有效的抑制效果（图3e，f）。此外，作者使用患者来源异种移植（PDX）模型同样验证了PF-543和FTY-720对LAR肿瘤生长的抑制作用（图3g，h）。总之，结果表明S1P是神经酰胺途径的重要中间体，在LAR肿瘤中起着关键作用。PF-543和FTY-720可能是LAR亚型肿瘤的特异性治疗方法。

图3 神经酰胺代谢分析显示S1P是LAR亚型潜在治疗靶点

作者进一步探究了BLIS肿瘤的重要促肿瘤代谢产物。在分析了BLIS肿瘤中特异性上调和预测不良预后的代谢物后，作者确定N-乙酰天冬氨酰谷氨酸（NAAG）为潜在候选（图4a，b，c）。据报道，RIMKLA和RIMKLB这两种酶负责NAAG的产生（图4d），进一步RIMKLB在转录组水平上显著高于RIMKLA，并且与NAAG的丰度呈正相关，因此，作者推测RIMKLB是决定TNBC中NAAG水平的关键酶（图4e，f）。在HCC1806和LM2-4175细胞系中用shRNA敲除RIMKLB后，NAAG丰度显著降低，并伴随着生长速率、迁移和入侵能力的降低。在培养基中加入NAAG后，RIMKLB敲除导致的肿瘤抑制作用得到部分缓解（图4g，h）。随后，作者通过小鼠荷瘤实验进一步验证了RIMKLB敲除显著抑制了肿瘤生长，并通过补充NAAG部分缓解了抑制肿瘤生长的作用（图4i–k）。这些数据表明，NAAG是BLIS肿瘤中重要的促肿瘤代谢产物，靶向NAAG的生物合成可能是一种可行的治疗策略。

图4 NAAG鉴定为BLIS肿瘤中关键促肿瘤代谢产物