Hepatology: 胆汁多组学分析助力胆囊癌的早期诊断

2022年3月，新德里肝胆科学研究所的相关研究人员在《Hepatology》（IF: 17.4）上发表了题为“Bile multi-omics analysis classifies lipid species and microbial peptides predictive of Carcinoma of Gall bladder”的研究论文，确定了一组核心的胆汁脂质组和宏蛋白质组特征，可能为胆囊癌的早期诊断提供普遍的实用性。

亮点概述：

胆囊癌（CAGB）患者的脂质组和微生物组相较健康人群发生了显著变化，其脂质种类减少，细菌种类增加。
一个8种脂质的组合在发现/验证队列中都显示出对CAGB优秀的预测能力

研究背景：

胆囊癌（CAGB）涉及正常胆囊上皮向浸润性癌的转化。胆囊结石（GS）的发生往往先于癌的发生。只有15%到20%的CAGB患者在5年内存活，因为CAGB的进展是无症状的，因此在早期发现患者至关重要。

肝脏分泌的胆汁集中在胆囊中。胆汁由水、胆盐（胆固醇衍生物）、脂质和卵磷脂组成。胆汁粘膜中的细菌是胆汁微生物群的主要来源。评估胆汁微生物组和脂质组的变化并确定其与癌症发展的关系至关重要。此外，确定可作为CAGB预测候选的微生物种类或脂质种类也很重要。

胆汁作为检测CAGB的生物流体是首选，但由于侵入性和外科手术的影响，并非所有患者和所有阶段的患者都可以进行此类分析。血浆作为生物流体在采样中的侵入性最小。此外，胆汁成分从肠肝循环溢出到体循环。因此，评估血浆样本作为CAGB检测的替代物也很有意义。

本研究中从CAGB、GS和肝细胞癌（HC）患者的胆汁样本中筛选脂质组和宏蛋白质组，以表征对CAGB检测具有诊断价值的关键脂质和微生物肽。样本分为发现队列（n=87）和验证队列（T1队列：胆汁和T2队列：血浆，n=38）。

脂质组分析（发现队列）表明，与GS相比，CAGB患者与GS患者/健康对照组相比，分别有466种/490种差异表达脂质（DEL）。偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和监督聚类分析明显将CAGB与GS和健康人群分离。CAGB胆汁中的P-胆碱、P-乙醇胺、P-丝氨酸和其他脂质组出现显著下降和直接相关。基于随机森林分类模型，研究人员确定了8种脂质，它们可以将CAGB与GS或健康人群分离。

CAGB、GS和健康人群的胆汁脂质组谱

类似的，研究人员还确定了将有胆结石（CAGB+GS）的CAGB患者与无胆结石（CAGB）的CAGB患者区分开来的脂质特征。与CAGB+GS相比，CAGB共鉴定出24个DEL。PLS-DA和聚类分析将CAGB与CAGB+GS分离。CAGB+GS中PMe、磷脂酰肌醇（PIP）和溶血磷脂酰肌醇（LPI）脂质类显著增加。研究发现，前5种脂质的诊断效力为AUC=0.84（0.59-1），CAGB中胆结石的发生率为90%，p<0.01。

含GS和不含GS的CAGB的脂质组比较

细菌感染会导致持续的炎症和癌变，研究人员用胆汁宏蛋白质组分析鉴定与超过15门相关的细菌肽，发现GS的胆汁中蛋白质细菌、厚壁菌和放线菌显著富集。CAGB和CAGB+GS的多样性（门）相似，但高于GS或健康人。CAGB胆汁的丰富度（α多样性）最高。主坐标分析（PCoA）表明，与其他类型相比，CAGB的胆汁微生物组具有更高的（物种）丰富度。无监督聚类分析将CAGB胆汁微生物组与其他胆汁微生物组分离。有趣的是，CAGB胆汁微生物组在细胞周期和控制、蛋白质周转、能量产生、脂质转运等方面表现出功能性增加。基于随机森林分类模型计算细菌肽对CAGB分离的诊断效力，确定了能够准确分离CAGB的前8个微生物组物种。这些结果表明，CAGB患者的胆汁微生物组具有明显的多样性，并且在功能上与癌症的发展相关。

CAGB、GS和健康人群胆汁宏蛋白质组图谱

胆汁微生物组谱可以在 CAGB 中对患有和不患有胆结石的患者进行分层。宏蛋白质组分析还发现，与CAGB+GS相比，CAGB中有36种差异表达的细菌肽。PLS-DA和聚类分析可分离CAGB与CAGB+GS。CAGB+GS中的宏蛋白质组在功能上与核苷酸转运和代谢、复制重组和修复等增加相关。宏蛋白质组学前5项特征对CAGB与CAGB+GS分离的诊断效力AUC=0.9（0.6-1），CAGB中GS的发生率为75%（p<0.01）。

含GS和不含GS的CAGB的宏蛋白质组比较

随后，研究人员采用加权（脂质组/宏蛋白质组）共表达分析，然后进行相关聚类和生物网络的发展，以整合脂质组和宏蛋白质组数据。加权脂质共表达网络分析 (WLCNA) 或加权宏蛋白质组共表达网络分析 (WMpCNA) 对失调的生物分子进行无监督的层次聚类，并将它们分组为具有恒定表达模式的模块（脂质或宏蛋白簇）。多模式相关网络（MMCN）显示，CAGB 发病机制中宏蛋白功能和脂质种类之间存在显著关联。

加权脂质和MP相关网络分析（W[L/MP]CNA）

接着，研究人员分析了胆汁脂质组和宏蛋白质组与 CAGB 临床参数的相关性。结果发现， CAGB的发展与特定致病性Mp和相关脂质模块（Mp-蓝绿色和L-黑色模块）的增加有关，它们也与CAGB的严重程度直接相关。此外，宏蛋白和脂质种类（用于疾病概率计算（POD））与胆汁酸谱和肝脏严重程度指数也直接相关。