血浆脂质组学揭示醚磷脂酰胆碱可精准 “揪出” 乙肝相关肝癌

为解决 HBV 感染高危人群中 HCC 早期检测难题，北京佑安医院的研究人员开展血浆脂质组学研究。结果发现 ether PC 与肝癌发生相关，可用于早期检测。该研究为 HCC 早期干预和检测提供新方向，推荐科研读者阅读。

　　

肝癌（Hepatocellular Carcinoma，HCC）是全球范围内极其致命的恶性肿瘤，在 2022 年，它成为全球癌症相关死亡的第三大主因 。在中国，肝癌同样是个 “狠角色”，同年有超 31 万人因它失去生命，是排名第二的 “癌症杀手”。而乙肝病毒（Hepatitis B Virus，HBV）感染，更是肝癌的 “头号帮凶”，全球一半以上的肝癌病例都和它脱不了干系，在中国，肝癌患者中的 HBV 感染率更是高达 92.05% 。

面对肝癌这个强大的敌人，现有的治疗和检测手段却有些 “力不从心”。大部分肝癌患者初次确诊时就已经是晚期，错过了手术根治的最佳时机。目前常用的临床筛查方法，像肝脏超声成像和血清甲胎蛋白（alpha-fetoprotein，AFP）检测，都存在明显的不足。超声对小的或早期肝癌病灶不太 “敏感”，容易漏诊；AFP 检测也不靠谱，很多早期肝癌患者的 AFP 水平是正常的，而且其他肝脏疾病也可能导致 AFP 升高，难以区分。更先进的 CT 和 MRI 虽然更灵敏，但价格昂贵，不适合大规模的常规筛查。一些预测评分系统和多组学方法虽然有一定作用，但还是不能满足早期检测的高要求。

为了找到更好的办法，首都医科大学附属北京佑安医院的研究人员在《Lipids in Health and Disease》期刊上发表了一篇名为 “Plasma lipidomics identifies ether phosphatidylcholines as novel biomarkers for early detection of hepatitis B virus-related hepatocellular carcinoma” 的论文。他们通过研究发现，醚磷脂酰胆碱（ether phosphatidylcholines，ether PCs）在肝癌发生过程中扮演着重要角色，血浆中的 ether PCs 可以作为早期检测乙肝相关肝癌的新型有效标志物，这为肝癌的早期干预和检测带来了新的希望。

在这项研究中，研究人员使用了多种技术方法。他们先从北京佑安医院招募了慢性乙肝（Chronic Hepatitis B，CHB）、乙肝相关肝硬化（HBV-related liver cirrhosis，LC）和乙肝相关肝癌（HBV-related HCC）患者作为研究对象，采集了他们的血浆样本。然后，通过液 - 液萃取的方式提取血浆中的代谢物，利用液相色谱 - 质谱联用技术（Liquid Chromatography-Mass Spectrometry，LC-MS）进行非靶向脂质组学分析，鉴定出各种脂质特征。接着，运用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行特征选择和建模，通过多次交叉验证找到最佳特征组合。还借助多组学分析，从 RNA 和蛋白质水平探究相关酶的表达变化。最后，使用多种统计分析方法，像 ANOVA、PCA、PLSDA 等，对数据进行深入分析。

研究人员首先对研究对象的基本特征进行了分析，发现 CHB、LC 和 HCC 三组患者在年龄、性别和 HBV 感染情况等方面没有统计学差异。通过脂质组学分析，他们在正离子模式（ESI?）下鉴定出 1728 个特征，在负离子模式（ESI?）下鉴定出 939 个特征 。

随后的 PLSDA 分析和 t-SNE 分析发现，CHB 组与其他两组有明显区别，而 LC 组和 HCC 组之间差异较小。ANOVA 分析进一步筛选出了差异脂质特征，在 ESI?模式下有 508 个，ESI?模式下有 359 个 。

通过 mfuzz 聚类分析，研究人员发现随着疾病从 CHB 发展到 LC 再到 HCC，血浆中的 PC 水平逐渐下降，而 ether PCs 水平逐渐上升。这表明，ether PCs 和 PC 水平的变化可能与乙肝相关肝脏疾病的恶性转化有关。

研究人员利用多组学数据，对参与 ether PC 生物合成的关键酶进行了分析。结果发现，在肝癌组织样本中，催化 ether PC 生物合成关键步骤的 GNPAT 和 AGPS 在 RNA 和蛋白质水平上均明显上调；负责将醚磷脂酰乙醇胺（ether PE）转化为 ether PC 的 PEMT 显著下降；将醚二酰甘油（ether DG）转化为 ether PC 的 CHPT1 则显著增加。这些结果表明，在肝癌发生过程中，ether PC 的生物合成确实增强了。

基于前面的发现，研究人员使用所有鉴定出的 ether PCs 丰度，构建了基于 SVM 的机器学习模型，用来区分 HCC 患者与 CHB 或 LC 患者。经过特征选择，他们确定了最佳的 ether PC 脂质特征组合。结果显示，该模型在区分 HCC 和 CHB 时，曲线下面积（Area Under Curve，AUC）达到了 0.849；区分 HCC 和 LC 时，AUC 为 0.829 。相比之下，传统的肝癌标志物 AFP 在检测肝癌方面的价值就比较有限。这说明，使用选定的 ether PCs 进行 SVM 建模，在检测乙肝相关肝癌方面比 AFP 表现更好。

研究人员还分析了血浆 ether PCs 水平与肝功能指标之间的相关性。他们发现，像 PC O-33:1、PC O-32:2 等多种 ether PCs 与反映肝细胞损伤、肝脏排泄功能、肝脏储备功能和肝间质变化的指标有显著相关性。这表明，血浆 ether PCs 在评估肝功能方面有重要价值，有助于早期发现乙肝感染人群的肝癌发生风险。

总的来说，这项研究通过脂质组学分析，揭示了 ether PC 在乙肝相关肝癌发生过程中的重要作用，并且证明血浆 ether PCs 可以作为早期检测乙肝相关肝癌的新型标志物。这一发现为肝癌的早期干预提供了新的靶点，也为乙肝感染高危人群的肝癌早期检测提供了新方法。不过，研究也存在一些局限性，比如样本量有限，脂质鉴定的准确性可能受软件和标准的影响等。未来还需要更大规模的多中心研究，采用更精确的技术，对这些发现进行进一步验证和完善。但无论如何，这项研究都为攻克肝癌这个难题迈出了重要的一步，让我们在对抗肝癌的道路上看到了新的曙光。