CN113960312A - 用于肺部良恶性结节诊断的血清代谢标志物及其应用 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种用于诊断肺部良恶性结节的代谢标志物及其应用，该代谢标志物选自4‑羟基‑L‑脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤、2‑羟基‑6‑氨基嘌呤、5,6‑二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸、天冬酰胺、刺芒柄花素、丙氨酸和犬尿酸的一种或多种组合。本发明提供的12种代谢标志物能精确诊断区分肺部良恶性结节，灵敏度高，特异性强，能够很好地替代现有组织活检及影像学诊断模式，减少创伤和辐射风险，具备临床使用推广价值。
Description
技术领域
本发明涉及检测诊断技术领域，具体涉及一种用于肺部良恶性结节诊断的血清代谢标志物及其筛选方法和应用。
背景技术
肺癌是中国发病率和死亡率最高的疾病，近三十年肺癌死亡率增长了大约5倍，其中很大的原因是75％的癌症患者都是在中晚期才确诊。早期肺癌检出率低于25％，但是早期肺癌5年生存率达到90％以上，但因为其早期特征不明显，发现肺癌的最佳方法就是定期进行肺结节的筛查。
肺结节是影像学的术语，当肺部影像上，在不该有的被遮挡的地方出现了圆形或者卵圆形<3cm的灰色或白色的阴影时，我们称为结节。结节可以是肺部受刺激，组织增生形成的肉芽肿或者是渗出物，也可以是增大的淋巴结、血管的畸形等，有许多原因都可以形成结节。
发现结节要区分良性和恶性，恶性主要是肺癌，肺癌初期在影像上为小的结节，随着时间的推移逐渐长大。因此，发现肺部结节，特别是直径>1cm时，需要辨别是良性还是恶性。如果是恶性，尽早手术治疗，达到根治目的。如果是良性结节，也要明确原因，例如球形肺炎、结核灶、真菌或者是肺部的血管瘤、血管畸形等等，根据病因进行治疗。没有症状的且直径<7mm的结节，多数为良性结节，采用定期观察，看看影像上有没有随时间继续增大的趋势。当结节增大到1cm以上，需要通过血化验、气管镜、肺穿等明确诊断，采取相应的治疗。
由于环境的日益变差，大大增加了人们患上肺结节的概率，导致越来越多的人都患上了肺结节，趁早摘除肺结节是有效防止肺结节转换成肺癌的关键。目前，主要是利用超声影像对肺结节进行筛查，但检测结果中通常伴随着大量的假阳性肺结节。大量的假阳性肺结节会给医生的诊断带来严重干扰，从而增加误诊的几率，增加医疗负担。美国国家肺部筛查试验(NLST)的数据表明，利用低剂量计算机断层扫描(LDCT)对高危人群进行早期肺癌筛查，可将肺癌死亡率降低20％，总死亡率降低7％(Bethesda,et al.Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening.N Engl JMed.2011；365:395-409.)。但是，LDCT存在辐射暴露和假阳性率高等问题，影响基于LDCT筛查在全球范围内的实用性。因此，如何有效降低检测结果中肺结节的假阳性是有待解决的问题。
代谢组学是继基因组学和蛋白质组学之后的一门新兴学科，是系统生物学的重要组成部分。代谢组学已经发展并迅速渗透到许多领域，其目的是通过监测生物液或组织中小分子代谢物的水平来研究生物系统中的整体代谢差异，并寻找代谢物与病理生理变化的相对关系。肿瘤的发生必然伴随有代谢的改变，尤其在早期阶段，小分子代谢物的变化非常微弱，不容易被发现(Pei-Hsuan,C.,Ling,C.,Kenneth,H.et al.Metabolic diversity inhuman non-small cell lung cancer cells.Molecular Cell.2019,76,1-14.Brandon,F.,Ashley,S.,Ralph,J.D.Metabolic reprogramming and cancerprogression.Science.2020,April 10；368.)。目前，常用的代谢物组分析方法有核磁共振(NMR)、气相色谱-质谱(GC-MS)和液相色谱-质谱(LC-MS)，这些技术在应用过程中具有无辐射，大通量的特点。NMR检测的灵敏度低，GC-MS检测样本前处理复杂，而LC-MS具有灵敏度高，样本前处理简单的特点，非常适合进行大规模人群筛查和临床诊断，能够发现与肿瘤相关的代谢物变化，对肺部良恶性结节进行有效区分。过去十年中，科学家们应用代谢组在肺癌筛查、诊断、预后等领域进行了大量研究，发现了一些在肺癌发生和发展过程中发生改变的代谢物和代谢通路，获得了一些可靠的肺癌诊断生物标志物(Mathe,E.A.,Patterson,A.D.,Haznadar,M.et al.Noninvasive urinary metabolomic profiling identifiesdiagnostic and prognostic markers in lung cancer.Cancer Res.2014,74:3259-3270.William,R.W.,Samir,H.,Brian,D.et al.Diacetylspermine is a novelprediagnostic serum biomarker for non-small-cell lung cancer and has additiveperformance with pro-surfactant protein B.J Clin Oncol.2015,Nov 20；33(33):3880-6.Agnieszka,K.,Szymon,P.,Mariusz,K.et al.Serum lipidome screening inpatients with stage I non-small cell lung cancer.Clin Exp Med.2019；19(4):505-513.)。但这些研究基本上都是利用公共数据库的代谢物信息，筛选得到的代谢物疾病特异性不强，并且大多数研究都是单一样本来源，实际临床意义十分有限。
发明内容
基于此，有必要提供一种用于肺部良恶性结节诊断的代谢标志物及其筛选方法和应用，能够很好地替代现有组织活检及影像学诊断模式，减少创伤和辐射风险，具备临床使用推广价值。
目前，尚未有人使用血清代谢物水平对肺部良恶性结节进行筛查和诊断。本发明应用血清代谢组学寻找代谢标志物以诊断区分肺部良恶性结节对于肺癌临床早期快速确诊具有重要意义。本发明构建肺部良恶性结节血清特异性代谢组数据库进行血清代谢组学研究，获得大量与疾病相关的特异性代谢物，并且通过多个医学中心来源样本对代谢标志物进行验证，寻找灵敏度高、特异性好，稳定可靠的肺部良恶性结节诊断血清代谢标志物。
本发明采用如下技术方案：
本发明提供一种用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物，所述代谢标志物至少选自4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸、天冬酰胺、刺芒柄花素、丙氨酸、犬尿酸中的至少一种。
本发明提供一种用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物，所述代谢标志物至少选自4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤中的至少一种。进一步地，所述代谢标志物还选自2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸中的至少一种。进一步地，所述代谢标志物还选自鸟嘌呤、谷氨酸、天冬酰胺、刺芒柄花素、丙氨酸、犬尿酸中的至少一种。
本发明还提供上述用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物在制备诊断或监测肺部良恶性结节的代谢物数据库、试剂产品或者试剂盒中的应用。
本发明提供一种试剂产品或者检测试剂盒，包括用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物的标准品。所述检测试剂盒还可以包括溶解试剂、提取试剂和内标物。所述内标物为L-苯基丙氨酸。
本发明还提供一种用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物的筛选方法，包括如下步骤：分别采集肺部良性结节组样本和肺部恶性结节组样本；随机挑选肺部良性结节组、肺部恶性结节组各20％的样本，采用增强离子扫描质谱和飞行时间质谱结合多反应监测采集模式的代谢组学方法，以及整合本地标准品数据库进行肺部良恶性结节血清代谢物数据库构建；采用构建肺部良恶性结节血清代谢物数据库和LC-MS检测对采集的血清样本进行分析，得到各血清样本的原始质谱数据；使用MultiQuant软件，根据质荷比、保留时间对原始质谱数据进行预处理和校正；根据质谱峰强度计算峰面积得到代谢物相对含量信息；将代谢物相对含量信息进行多元统计正交-偏最小二乘法判别分析，并根据变量权重值大于1及单变量统计分析的P值小于0.05的筛选标准，得到候选差异代谢物；将候选差异代谢物进行二元逻辑回归建模，筛选优异代谢物及其组合对肺部良恶性结节患者进行诊断，对筛选的优异代谢物及其组合进行受试者工作特征曲线分析，确定用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物。
在其中一些实施例中，LC-MS检测的条件为：
色谱柱：Waters ACQUITY UPLC HSS T3 C18 1.8μm，2.1mm*100mm；
流动相：A相为含0.1％乙酸水溶液，B相为含0.1％乙酸的乙腈溶液，流速0.4mL/min；
洗脱梯度程序为：
0min，A相与B相的体积比为95:5；
11.0min，A相与B相的体积比为10:90；
12.0min，A相与B相的体积比为10:90；
12.1min，A相与B相的体积比为95:5；
14.0min，A相与B相的体积比为95:5。
与现有技术相比，本发明采用大规模临床样本进行血清代谢组学研究获得针对肺部良恶性结节诊断的12种标志物，单个代谢标志物ROC曲线下的面积AUC值大于0.6，在0.611-0.808之间；多个代谢标志物组合的性能明显优于单个代谢标志物，ROC曲线下的面积AUC值为0.685-0.861。采用本发明的12种血清代谢标志物进行检测诊断时仅通过取血检测就能实现诊断，无需额外采集组织样本，能够很好地替代现有的组织活检及影像学诊断模式，减少创伤和辐射风险，具备临床使用推广价值。
附图说明
图1为本发明实施例1所提供的代谢物OPLS-DA的S-plot图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的详细说明，以使本领域的技术人员更加清楚地理解本发明。
以下各实施例，仅用于说明本发明，但不止用来限制本发明的范围。基于本发明中的具体实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的情况下，所获得的其他所有实施例，都属于本发明的保护范围。
在本发明实施例中，若无特殊说明，所有原料组分均为本领域技术人员熟知的市售产品；在本发明实施例中，若未具体指明，所用的技术手段均为本领域技术人员所熟知的常规手段。关键仪器信息分别见下表1：
表1实验仪器信息
| 名称 | 型号 | 品牌 |
| HPLC-TOF-MS | TripleTOF 6600 | SCIEX |
| LC-MS/MS | QTRAP 6500+ | SCIEX |
| 离心机 | 5424R | Eppendorf |
| 离心浓缩仪 | CentriVap | LABCONCO |
| 涡旋混合器 | VORTEX-5 | Kyllin-Be11 |
术语说明
本发明所述“本地标准品数据库”是指本发明将大量相关代谢物分子标准品进行质谱检测后，收集这些代谢物的质谱信息，由此形成一个本地化的标准品数据库。
实施例1
本实施例提供一种血清代谢标志物的筛选方法，包括如下步骤：
S1，采集样品
本研究在取得患者同意后，收集上海市胸科医院的140例肺部良性结节患者(肺良性结节组)和143例肺部恶性结节患者(肺恶性结节组)的外周静脉血血清样本。所有肺部恶性结节患者均无其它恶性肿瘤病史，无其他全身性重大疾病，无长期用药的慢性病史。采血时间均为清晨空腹状态。所有血清样本离心后置于-80℃冰箱内保存，研究时分别取出血清样品解冻后进行后续分析。
S2，血清广泛靶向代谢组学分析
(1)样品预处理
从-80℃冰箱中取出步骤S1采集的样品，于冰上解冻至样本中没有冰块(后续操作都要求在冰上进行)；样本解冻后，涡旋10s混匀，取样本50μL加入到对应编号的离心管中；加入300μL纯甲醇内标提取液(含100ppm浓度的L-苯基丙氨酸内标)；涡旋5min，静置24h，再于12000r/min、4℃条件下离心10min；吸取上清液270μL浓缩24h；再加入100μL由乙腈和水按照体积比1:1组成的复溶液中，用于LC-MS/MS分析。每个样本各取20μL混合成质控样本(QC)，每间隔15个样本采集一次。
(2)样品代谢物检测
表2实验试剂
| 化合物 | CAS编号 | 品牌 |
| 甲醇 | 67-56-1 | Merck |
| 乙腈 | 75-05-8 | Merck |
| 乙酸 | 64-19-7 | Aladdin |
| L-苯基丙氨酸 | 63-91-2 | isoreag |
确定液相色谱条件如下：色谱柱：Waters ACQUITY UPLC HSS T3 C18 1.8μm，2.1mm*100mm；柱温为40℃；进样量为2μL。
流动相：A相为含0.1％乙酸水溶液，B相为含0.1％乙酸的乙腈溶液。洗脱梯度程序为：0min，A相与B相的体积比为95:5；11.0min，A相与B相的体积比为10:90；12.0min，A相与B相的体积比为10:90；12.1min，A相与B相的体积比为95:5；14.0min，A相与B相的体积比为95:5。流速0.4mL/min。
确定质谱条件如下：电喷雾离子源(electrospray ionization，ESI)温度500℃，质谱电压5500V(positive)或者-4500V(negative)，离子源气体I(GS I)55psi，气体II(GSII)60psi，气帘气(curtain gas,CUR)25psi，碰撞诱导电离(collision-activateddissociation，CAD)参数设置为高。
在三重四极杆(Qtrap)中，每个离子对是根据优化的去簇电压(declusteringpotential，DP)和碰撞能(collision energy，CE)进行MRM模式扫描检测。
按照确定的液相色谱条件和质谱条件分别对样本进行分析检测：随机挑选肺良性结节组和肺恶性结节组中各20％的样本，采用增强离子扫描质谱(MIM-EPI)和飞行时间质谱(TOF)结合多反应监测采集模式的代谢组学方法，以及整合本地标准品数据库进行肺部良恶性结节血清代谢物数据库构建。用液相色谱-质谱联用代谢组学方法和构建的肺部良恶性结节血清代谢物数据库对采集的血清样本进行分析，得到各血清样本的原始质谱数据。
(3)图谱峰面积预处理和积分
基于肺部良恶性结节血清代谢物数据库，对样本的代谢物进行质谱定性定量分析。通过液相色谱能够分离不同分子量的代谢物。通过三重四极杆的多反应监测模式(MRM)筛选出每个物质的特征离子，在检测器中获得特征离子的信号强度(CPS)。用MultiQuant软件打开样本下机质谱文件，根据质荷比、保留时间对原始质谱数据进行预处理和校正，进行色谱峰的积分和校正工作，每个色谱峰的峰面积(Area)代表对应物质的相对含量，设置S/N>5，保留时间偏移不超过0.2min的峰保留；根据质谱峰强度计算峰面积得到代谢物相对含量信息，最后导出所有色谱峰面积积分数据保存，用于下一步统计分析。
(4)实验质量控制
通过对不同质控QC样本质谱检测分析的总离子流图(TIC图)进行重叠展示分析，可以判断代谢物提取和检测的重复性，即技术重复。仪器的高稳定性为数据的重复性和可靠性提供了重要的保障。CV值即变异系数(Coefficient of Variation)，是原始数据标准差与原始数据平均数的比，可反映数据离散程度。使用经验累积分布函数(EmpiricalCumulative Distribution Function,ECDF)可以分析小于参考值的物质CV出现的频率，QC样本的CV值较低的物质占比越高，代表实验数据越稳定：QC样本CV值小于0.5的物质占比高于85％，表明实验数据较稳定；QC样本CV值小于0.3的物质占比高于75％，表明实验数据非常稳定。同时监测检测过程中L-苯基丙氨酸内标CV值变化情况，内标CV值的变化小于20％，表明检测过程中仪器稳定性好。
(5)数据处理、分析及标志物筛选
将峰面积积分数据导入SIMCA软件(Version 14.1，Sweden)进行多元统计分析。通过建立正交-偏最小二乘法判别(OPLS-DA)模型，寻找肺部良性结节患者与肺部恶性结节患者之间贡献较大的代谢物(VIP>1.0)。如图1所示，黑色的点为VIP>1.0的代谢物，灰色标记的点为VIP<1.0的代谢物。然后通过T-test检验，设置p<0.05为差异显著性标准。最终筛选出VIP>1.0且p<0.05的差异代谢物，可能是潜在的诊断肺部良恶性结节代谢生物标志物。
上述分析筛选的潜在肺部良恶性结节代谢标志物，根据其保留时间、一级和二级质谱推测标志物的分子质量和分子式，并且与代谢物谱图数据库中的谱图信息进行比对，从而对代谢物进行定性鉴定。最终通过购买标准品，用标准品的分子量、色谱保留时间和相应的多级MS裂解谱比对，验证代谢标志物的结构。
利用二元逻辑回归向前逐步法筛选到12种差异代谢物能够诊断区分肺部良恶性结节：
4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸、天冬酰胺、刺芒柄花素、丙氨酸、犬尿酸。
代谢物具体信息见下表3和表4：
表3 12种血清代谢标志物
表4肺部恶性结节患者VS肺部良性结节患者代谢物
采用受试者工作特征曲线(ROC)分析代谢物对肺部良恶性结节的诊断性能。结果表明，4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸、天冬酰胺、刺芒柄花素、丙氨酸、犬尿酸这12个差异代谢物单个用于诊断区分肺部良恶性结节能力较强，ROC曲线下面积(AUC)均大于0.6，具有临床诊断意义。
这12个差异代谢物联合用于诊断时，AUC进一步提高，12个联合起来诊断肺部良恶性结节的AUC值达到0.855，在最佳cutoff值下，灵敏度和特异性分别为83.3％和82.1％，具体数据统计见下表5和表6：
表5单个代谢物用于肺部良恶性结节诊断的AUC值
| 编号 | 中文名称 | AUC | 灵敏度 | 特异性 |
| 1 | 4-羟基-L-脯氨酸 | 0.785 | 77.1％ | 76.5％ |
| 2 | 猪去氧胆酸 | 0.768 | 76.1％ | 74.8％ |
| 3 | 黄嘌呤 | 0.745 | 73.8％ | 73.5％ |
| 4 | 2-羟基-6-氨基嘌呤 | 0.722 | 70.6％ | 71.1％ |
| 5 | 5,6-二氢胸腺嘧啶 | 0.711 | 70.1％ | 69.2％ |
| 6 | 异丁酰肉碱 | 0.705 | 69.2％ | 68.5％ |
| 7 | 鸟嘌呤 | 0.699 | 68.8％ | 67.7％ |
| 8 | 谷氨酸 | 0.678 | 66.2％ | 66.4％ |
| 9 | 天冬酰胺 | 0.656 | 64.3％ | 63.2％ |
| 10 | 刺芒柄花素 | 0.637 | 62.1％ | 61.8％ |
| 11 | 丙氨酸 | 0.625 | 61.8％ | 60.9％ |
| 12 | 犬尿酸 | 0.611 | 60.5％ | 60.1％ |
表6任意代谢物联合用于肺部良恶性结节诊断的AUC值
| 联合个数 | AUC | 灵敏度 | 特异性 |
| 任意二个 | ≥0.685 | ≥67.1％ | ≥66.8％ |
| 任意三个 | ≥0.698 | ≥68.8％ | ≥67.2％ |
| 任意四个 | ≥0.712 | ≥69.6％ | ≥68.5％ |
| 任意五个 | ≥0.733 | ≥70.8％ | ≥70.2％ |
| 任意六个 | ≥0.758 | ≥71.5％ | ≥70.6％ |
| 任意七个 | ≥0.768 | ≥72.6％ | ≥71.7％ |
| 任意八个 | ≥0.780 | ≥76.6％ | ≥75.7％ |
| 任意九个 | ≥0.795 | ≥77.6％ | ≥75.2％ |
| 任意十个 | ≥0.823 | ≥80.1％ | ≥78.6％ |
| 任意十一个 | ≥0.842 | ≥81.9％ | ≥80.7％ |
进一步示例部分优选代谢标志物组合的诊断模型数值：
进一步优选代谢标志物组合为：4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤，构建诊断区分肺部良恶性结节模型。这3个代谢物联合起来诊断肺部良恶性结节的AUC值达到0.803，在最佳cutoff值下，灵敏度和特异性分别为79.5％和78.3％。
进一步优选代谢标志物组合为：4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱，构建诊断区分肺部良恶性结节模型。
这6个代谢物联合起来诊断肺部良恶性结节的AUC值达到0.822，在最佳cutoff值下，灵敏度和特异性分别为80.0％和78.8％。
进一步优选代谢标志物组合为：4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸、天冬酰胺，构建诊断区分肺部良恶性结节模型。
这9个代谢物联合起来诊断肺部良恶性结节的AUC值达到0.836，在最佳cutoff值下，灵敏度和特异性分别为81.4％和80.2％。
实施例2
本实施例研究对象共包含来自于2个独立医学中心的70例肺部良性结节患者血清样本和71例肺部恶性结节血清样本。所有肺部良恶性结节患者均无其它任何恶性肿瘤病史，无其他全身性重大疾病，无长期用药的慢性病史。采血时间均为清晨空腹状态。所有血清样本离心后置于-80℃冰箱内保存，研究时取出血清样本解冻后进行后续分析。
本实施例与实施例1的检测条件和数据分析方法相同，检测和分析的差异代谢物为以下12种：4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸、天冬酰胺、刺芒柄花素、丙氨酸、犬尿酸，用于肺部良恶性结节诊断。上述12个代谢标志物在肺部恶性结节患者体内发生显著变化，具体信息见表7：
表7肺部恶性结节患者VS肺部良性结节患者代谢物
| 中文名称 | 差异倍数 | VIP | P value |
| 4-羟基-L-脯氨酸 | 0.78 | 1.67 | 0.019 |
| 黄嘌呤 | 0.85 | 1.82 | 0.026 |
| 猪去氧胆酸 | 0.86 | 1.53 | 0.048 |
| 2-羟基-6-氨基嘌呤 | 0.93 | 1.44 | 0.012 |
| 5,6-二氢胸腺嘧啶 | 0.93 | 1.56 | 0.007 |
| 异丁酰肉碱 | 1.10 | 1.32 | 0.028 |
| 鸟嘌呤 | 0.87 | 1.60 | 0.014 |
| 谷氨酸 | 0.85 | 1.28 | 0.035 |
| 刺芒柄花素 | 1.03 | 1.15 | 0.031 |
| 天冬酰胺 | 1.03 | 1.33 | 0.045 |
| 丙氨酸 | 1.04 | 1.06 | 0.048 |
| 犬尿酸 | 0.96 | 1.04 | 0.043 |
这12个差异代谢物单个用于诊断区分肺部良恶性结节患者能力较强，ROC曲线下面积(AUC)均大于0.6，具有临床诊断意义。
这12个差异代谢物联合用于诊断时，AUC进一步提高，12个联合起来诊断肺部良恶性结节的AUC值达到0.881，在最佳cutoff值下，灵敏度和特异性分别为86.1％和86.9％。单个及任意2-11个代谢物联合用于诊断时的AUC见表8和表9：
表8单个代谢物用于肺部良恶性结节诊断的AUC值
| 编号 | 中文名称 | AUC | 灵敏度 | 特异性 |
| 1 | 4-羟基-L-脯氨酸 | 0.808 | 79.6％ | 80.2％ |
| 2 | 黄嘌呤 | 0.777 | 76.3％ | 77.0％ |
| 3 | 猪去氧胆酸 | 0.764 | 74.2％ | 75.1％ |
| 4 | 2-羟基-6-氨基嘌呤 | 0.731 | 71.8％ | 72.2％ |
| 5 | 5,6-二氢胸腺嘧啶 | 0.719 | 70.1％ | 70.9％ |
| 6 | 异丁酰肉碱 | 0.710 | 69.5％ | 70.2％ |
| 7 | 鸟嘌呤 | 0.705 | 68.4％ | 69.7％ |
| 8 | 谷氨酸 | 0.688 | 66.3％ | 67.8％ |
| 9 | 刺芒柄花素 | 0.662 | 64.6％ | 65.5％ |
| 10 | 天冬酰胺 | 0.643 | 63.1％ | 63.8％ |
| 11 | 丙氨酸 | 0.628 | 61.7％ | 62.0％ |
| 12 | 犬尿酸 | 0.615 | 60.9％ | 61.4％ |
表9任意差异代谢物联合用于肺部良恶性结节诊断的AUC值
进一步示例部分优选代谢标志物组合的诊断模型数值：
进一步优选代谢标志物组合：4-羟基-L-脯氨酸、黄嘌呤、猪去氧胆酸，构建诊断区分肺部良恶性结节模型。
这3个代谢物联合起来诊断肺部良恶性结节的AUC值达到0.815，在最佳cutoff值下，灵敏度和特异性分别为80.2％和78.8％。
进一步优选代谢标志物组合：4-羟基-L-脯氨酸、黄嘌呤、猪去氧胆酸、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱构建诊断区分肺部良恶性结节模型。
这6个代谢物联合起来诊断肺部良恶性结节的AUC值达到0.833，在最佳cutoff值下，灵敏度和特异性分别为81.5％和80.6％。
进一步优选代谢标志物组合为：4-羟基-L-脯氨酸、黄嘌呤、猪去氧胆酸、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸、刺芒柄花素，构建诊断区分肺部良恶性结节模型。
这9个代谢物联合起来诊断肺部良恶性结节的AUC值达到0.847，在最佳cutoff值下，灵敏度和特异性分别为82.1％和81.8％。
实施例3
本实施例提供一种检测试剂盒，包括：
(1)代谢标志物的标准品：羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸、天冬酰胺、刺芒柄花素、丙氨酸、犬尿酸，单独分装或者混合封装。
(2)溶剂：
纯甲醇和50％乙腈水溶液，用于样品提取。
50％乙腈水溶液可以用作溶解标准品的溶剂。
(3)内标物：L-苯基丙氨酸。
在此有必要指出的是，以上实施例仅限于对本发明的技术方案做进一步的阐述和说明，并不是对本发明的技术方案的进一步的限制，本发明的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物，其特征在于，所述代谢标志物至少选自4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤、2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸、天冬酰胺、刺芒柄花素、丙氨酸、犬尿酸中的至少一种。
2.根据权利要求1所述的用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物，其特征在于，所述代谢标志物至少选自4-羟基-L-脯氨酸、猪去氧胆酸、黄嘌呤中的至少一种。
3.根据权利要求2所述的用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物，其特征在于，所述代谢标志物还选自2-羟基-6-氨基嘌呤、5,6-二氢胸腺嘧啶、异丁酰肉碱、鸟嘌呤、谷氨酸中的至少一种。
4.根据权利要求2或3所述的用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物，其特征在于，所述代谢标志物还选自天冬酰胺、刺芒柄花素、丙氨酸、犬尿酸中的至少一种。
5.权利要求1至4任一项所述的用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物在制备诊断或监测肺部良恶性结节的代谢物数据库、试剂产品或者试剂盒中的应用。
6.一种试剂产品或者检测试剂盒，其特征在于，包括权利要求1至4任一项所述的用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物的标准品。
7.根据权利要求6所述的试剂产品或者检测试剂盒，其特征在于，还包括提取试剂和内标物。
8.根据权利要求7所述的试剂产品或者检测试剂盒，其特征在于，所述内标物为L-苯基丙氨酸。
9.一种根据权利要求1至4任一项所述的用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物的筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：
分别采集肺部良性结节组样本和肺部恶性结节组样本；
随机挑选肺部良性结节组、肺部恶性结节组各20％的样本，采用增强离子扫描质谱和飞行时间质谱结合多反应监测采集模式的代谢组学方法，以及整合本地标准品数据库进行肺部良恶性结节血清代谢物数据库构建；
采用构建肺部良恶性结节血清代谢物数据库和LC-MS检测对采集的血清样本进行分析，得到各血清样本的原始质谱数据；
使用MultiQuant软件，根据质荷比、保留时间对原始质谱数据进行预处理和校正；根据质谱峰强度计算峰面积得到代谢物相对含量信息；
将代谢物相对含量信息进行多元统计正交-偏最小二乘法判别分析，并根据变量权重值大于1及单变量统计分析的P值小于0.05的筛选标准，得到候选差异代谢物；
将候选差异代谢物进行二元逻辑回归建模，筛选优异代谢物及其组合对肺部良恶性结节患者进行诊断，对筛选的优异代谢物及其组合进行受试者工作特征曲线分析，确定用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物。
10.权利要求9所述的用于诊断或监测肺部良恶性结节的代谢标志物的筛选方法，其特征在于，LC-MS检测的条件为：
色谱柱：Waters ACQUITY UPLC HSS T3 C18 1.8μm，2.1mm*100mm；
流动相：A相为含0.1％乙酸水溶液，B相为含0.1％乙酸的乙腈溶液，流速0.4mL/min；
洗脱梯度程序为：
0min，A相与B相的体积比为95:5；
11.0min，A相与B相的体积比为10:90；
12.0min，A相与B相的体积比为10:90；
12.1min，A相与B相的体积比为95:5；
14.0min，A相与B相的体积比为95:5。
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Cited By (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN114689754A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-01 | 广东省结核病控制中心 | 一种与肺结核相关的血清代谢标志物及其应用 |
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| CN115201375A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-10-18 | 佛山市南海区第四人民医院(佛山市南海区西樵人民医院) | 一种用于鉴别、诊断和/或筛查潜伏感染肺结核的血清代谢标志物及其应用 |
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Families Citing this family (1)
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| CN116338210B (zh) * | 2023-05-22 | 2023-08-11 | 天津云检医学检验所有限公司 | 用于诊断原发性中枢神经系统淋巴瘤的生物标志物及检测试剂盒 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105021804A (zh) * | 2014-04-30 | 2015-11-04 | 湖州市中心医院 | 肺癌代谢标志物在肺癌诊断和治疗中的用途 |
| WO2018002897A1 (en) * | 2016-07-01 | 2018-01-04 | Bar Pharmaceuticals Societa' A Responsabilita' Limitata | Hyodeoxycholic acid derivatives and use thereof |
| CN109725072A (zh) * | 2017-10-27 | 2019-05-07 | 中国医学科学院药物研究所 | 一种基于lc-ms/ms技术的筛查癌症生物标志物的靶向定性定量代谢组学分析方法 |
| CN110542726A (zh) * | 2018-05-29 | 2019-12-06 | 沈阳药科大学 | 区分小细胞肺癌细胞与正常肺部细胞的生物标志物 |
| US20210025893A1 (en) * | 2018-04-05 | 2021-01-28 | Dana-Farber Cancer Institute, Inc. | Sting levels as a biomarker for cancer immunotherapy |
Family Cites Families (5)
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|---|---|---|---|---|
| CN101806805A (zh) * | 2010-03-16 | 2010-08-18 | 华中师范大学 | 一组用于肺癌患者的血清代谢生物标志物 |
| CN108414660B (zh) * | 2018-03-08 | 2020-03-20 | 中国药科大学 | 一组与肺癌早期诊断相关的血浆代谢小分子标志物的应用 |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105021804A (zh) * | 2014-04-30 | 2015-11-04 | 湖州市中心医院 | 肺癌代谢标志物在肺癌诊断和治疗中的用途 |
| WO2018002897A1 (en) * | 2016-07-01 | 2018-01-04 | Bar Pharmaceuticals Societa' A Responsabilita' Limitata | Hyodeoxycholic acid derivatives and use thereof |
| CN109725072A (zh) * | 2017-10-27 | 2019-05-07 | 中国医学科学院药物研究所 | 一种基于lc-ms/ms技术的筛查癌症生物标志物的靶向定性定量代谢组学分析方法 |
| US20210025893A1 (en) * | 2018-04-05 | 2021-01-28 | Dana-Farber Cancer Institute, Inc. | Sting levels as a biomarker for cancer immunotherapy |
| CN110542726A (zh) * | 2018-05-29 | 2019-12-06 | 沈阳药科大学 | 区分小细胞肺癌细胞与正常肺部细胞的生物标志物 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023082821A1 (zh) * | 2021-11-09 | 2023-05-19 | 上海市第一人民医院 | 用于肺部良恶性结节诊断的血清代谢标志物及其应用 |
| CN114778656A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-07-22 | 浙江苏可安药业有限公司 | 用于检测耐药性肺结核的血清代谢标志物及其试剂盒 |
| CN114778656B (zh) * | 2022-03-29 | 2023-02-14 | 浙江苏可安药业有限公司 | 用于检测耐药性肺结核的血清代谢标志物及其试剂盒 |
| CN114689754A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-01 | 广东省结核病控制中心 | 一种与肺结核相关的血清代谢标志物及其应用 |
| CN114689754B (zh) * | 2022-03-31 | 2023-09-12 | 广东省结核病控制中心 | 一种与肺结核相关的血清代谢标志物及其应用 |
| CN115201375A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-10-18 | 佛山市南海区第四人民医院(佛山市南海区西樵人民医院) | 一种用于鉴别、诊断和/或筛查潜伏感染肺结核的血清代谢标志物及其应用 |
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