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为探究肝细胞癌（HCC）糖酵解相关预后标志物及免疫异常，新疆医科大学研究人员整合多组学技术开展研究。结果发现 17 个相关标志物，构建出预测模型。这为 HCC 诊断和治疗提供潜在生物标志物与靶点，具有重要意义。
在医学研究的广阔领域中，肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma，HCC）如同一个难以攻克的堡垒，严重威胁着人类健康。它是全球第三大癌症相关死亡原因，近年来发病率和死亡率持续攀升。尽管早期筛查和治疗策略有所进展，但患者预后仍不理想，5 年生存率仅 12%，多数患者确诊时已处于晚期。
癌细胞的代谢方式一直是科学家们关注的焦点。肿瘤细胞常常依赖糖酵解（glycolysis）获取能量，即使在有氧条件下也是如此，这就是著名的 “Warburg 效应”。糖酵解不仅为肿瘤细胞提供快速能量来源，还产生多种代谢中间产物，参与脂质、氨基酸和核苷酸的生物合成，与肿瘤的发生、发展和转移密切相关。然而，在肝癌中，糖酵解相关基因的表达模式和功能机制尚未完全明确。
同时，微生物群落对 HCC 的发展也有着重要影响。传统上，细菌鉴定主要通过肠道微生物组测序进行，直接对组织样本的分析较少。因此，深入探究肝癌代谢重编程与微生物生态之间的相互作用，对于揭示 HCC 的发病机制、寻找新的生物标志物和治疗靶点至关重要。
为了解开这些谜团，新疆医科大学的研究人员开展了一项全面的研究。他们通过整合转录组学、代谢组学、16S rRNA 测序、单细胞 RNA 测序、空间转录组学和质谱流式细胞术（CyTOF）等多组学技术，深入研究 HCC 糖酵解相关基因的表达特征及其与微环境的相互作用。该研究成果发表在《Journal of Translational Medicine》上。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：收集 31 例 HCC 患者的癌组织和癌旁组织样本；对样本进行转录组测序分析基因表达差异，代谢组学分析代谢物变化，16S rRNA 测序研究微生物群落；整合公共数据集构建预测模型；利用单细胞 RNA 测序分析细胞亚群；借助空间转录组学和 CyTOF 技术研究免疫细胞分布；通过逆转录定量聚合酶链反应（RT-qPCR）、蛋白质免疫印迹（Western blotting）和免疫组化（Immunohistochemistry）对关键基因进行验证。
一、差异表达基因和信号通路的鉴定
通过对 HCC 和癌旁组织的转录组测序分析，研究人员共鉴定出 3099 个差异表达基因（DEGs）。富集分析表明，这些基因主要参与细胞周期、细胞分裂等生物学过程，在京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析中，主要富集在细胞周期、代谢和糖酵解相关通路。基因集富集分析（GSEA）进一步证实，HCC 组织中与糖酵解、细胞周期调节和氧化应激相关的基因集显著富集，这表明肿瘤细胞高度依赖糖酵解来满足其增殖和生存需求。
二、代谢组学分析
代谢组学分析显示，HCC 和癌旁组织之间存在 175 种显著差异的代谢物。KEGG 富集分析表明，这些差异代谢物主要富集在消化系统、脂质代谢和氨基酸代谢相关通路。这提示靶向脂质代谢可能是治疗 HCC 的一种潜在策略，同时也表明氨基酸在肿瘤发生和肿瘤免疫中发挥着重要作用。
三、16S rRNA 微生物群落分析
16S rRNA 测序结果显示，HCC 和癌旁组织的微生物群落组成存在显著差异。HCC 组织中微生物丰富度增加，变形菌门（Proteobacteria）的相对丰度显著降低，而奇古菌门（Aenigmarchaeota）的相对丰度显著升高。功能注释表明，差异微生物主要与 L - 异亮氨酸生物合成、氨基酸生物合成和核苷及核苷酸生物合成相关。相关性分析发现，奇古菌门丰度与糖酵解途径呈正相关，而变形菌门丰度与糖酵解呈负相关，这揭示了微生物群落与 HCC 糖酵解代谢之间的密切联系。
四、糖酵解相关预后标志物的筛选
研究人员整合公共数据集，通过机器学习算法构建了 101 个预测模型。其中，StepCox [both] + 随机生存森林（RSF）模型在三个数据集上均表现出良好的诊断和预后性能。该模型纳入了 AGL、G6PD、GOT2 和 KIF20A 基因的表达水平，构建了患者风险评分模型。高风险组患者的总体生存率较低，且 G6PD 和 KIF20A 表达水平较高，AGL 和 GOT2 表达水平较低。
五、单细胞 RNA 测序分析
单细胞 RNA 测序分析鉴定出 28 个不同的细胞亚群，包括 B 细胞、CD4+Tn 细胞、CD4+Trm 细胞、CD8+Tex 细胞、CD8+Tn 细胞、CD8+Trm 细胞等。HCC 组织中上皮细胞、CD8+Tn 细胞及其亚群（CD8+Tex 和 CD8+Trm 细胞）显著浸润。糖酵解相关预后标志物在不同细胞类型中表达差异显著，例如 AGL、G6PD、GOT2 和 KIF20A 分别在 CD8+Tex 细胞、CD8+Trm 细胞、巨噬细胞和单核细胞中高表达。
六、空间转录组和 CyTOF 分析
空间转录组学和 CyTOF 分析进一步验证了不同细胞亚群的浸润特征。结果显示，肿瘤组织中上皮细胞、CD8+Tex 细胞、CD8+Trm 细胞、单核细胞和巨噬细胞的浸润水平显著高于对照组。同时，糖酵解相关预后标志物在肿瘤和对照组织中的分布存在差异，G6PD 和 KIF20A 在肿瘤核心区域表达显著升高，而 AGL 和 GOT2 在癌旁和对照组织中高表达。
七、分子实验验证
通过 RT-qPCR、Western blotting 和免疫组化实验，研究人员验证了糖酵解相关预后标志物的表达。结果表明，HCC 组织中 G6PD 和 KIF20A 的 mRNA 和蛋白质水平显著升高，而 AGL 和 GOT2 的表达水平显著降低，与转录组测序数据一致。
研究结论和讨论部分指出，该研究全面揭示了 HCC 中糖酵解相关基因的表达特征及其与微环境的相互作用。糖酵解在 HCC 的发生、发展中起着关键作用，不仅为肿瘤细胞提供能量和代谢中间产物，还通过调节微环境影响肿瘤的进展。研究鉴定出的 17 个糖酵解相关预后标志物，尤其是 StepCox [both] + RSF 模型纳入的 AGL、G6PD、GOT2 和 KIF20A 基因，为 HCC 的临床预后评估提供了潜在的生物标志物组合，有助于识别高风险患者，支持个性化治疗策略的制定。
然而，该研究也存在一些局限性。不同数据库的数据收集、处理和标准化差异可能影响结果的一致性，样本量相对有限，无法完全代表不同人群和 HCC 亚型的生物学特征。HCC 的异质性限制了研究结果的临床推广，代谢物功能和相互作用的复杂性需要进一步的功能实验来深入探究。机器学习模型虽表现良好，但仍需外部验证。
尽管如此，这项研究为深入理解 HCC 的代谢特征和发病机制提供了重要依据，为开发新的生物标志物和个性化治疗策略奠定了基础。未来的研究需要扩大样本量，开展功能实验和临床验证，进一步探索糖酵解通路及其调控机制，以寻找更多治疗肝癌的新靶点。
