研究背景
肺癌的早期诊断和早期筛查对提高总体生存率具有重要意义。唾液作为一种可无创获取的生物样本，含有氨基酸、有机酸、脂质、激素等多种代谢分子，可作为疾病无创诊断标志物的潜在来源。
研究方法
1. 样本来源：正常人群（n=50），早期肺癌（n=89）和晚期肺癌（n=11）的唾液样本；
2. 质谱分析：MALDI-TOF/TOF MS/MS（Bruker Daltonics Co.）；
3. 数据分析：PCA分析，OPLS-DA分析，聚类分析，KEGG通路富集分析，人工神经网络（ANN）建模。
研究结果
1. 早期肺癌差异代谢分子的筛选和鉴定
基于MALDI-TOF MS非靶向代谢组学分析，从唾液样本中检测出264个特征峰，经多变量分析，共筛选出23种差异代谢分子。图1展示了这23种差异代谢分子与早期肺癌差异代谢通路的关联。
2. 肺癌代谢机制的跨组学分析
采用MetaboAnalyst对差异代谢分子进行pathway分析，结果显示早期肺癌组中氨基酸代谢和核苷酸代谢显著紊乱（图2A）。根据从ATCG数据库中下载的肺癌转录组学数据筛选差异表达基因，并通过KEGG富集分析研究其功能。结果显示了差异表达基因对氨基酸的生物合成和代谢的影响，这与唾液代谢组学的分析结果互相印证（图2B）。此外，差异表达基因也被发现富集在唾液分泌上，这显示了唾液诊断在肺癌预测上的应用潜能。基于唾液代谢组学所映射的差异表达基因的聚类热图可良好区分肺癌组和对照组（图2C）。
3. 基于唾液代谢组学的早期肺癌判别
基于23种差异代谢分子的PCA分析（图3A, B）、OPLS-DA分析（图3C, D）和聚类分析（图3E, F）均可良好区分早期肺癌和正常人群。
4. 基于唾液代谢组的早期肺癌诊断模型的建立
基于23种差异代谢分子，通过人工神经网络构建早期肺癌诊断模型。在验证队列中，模型的敏感性和特异性分别为97.2%和92%（图4A），ROC曲线下面积（AUC）为0.986（图4B）。
参考文献：
Jiang XR, Chen XM, Chen Z, Yu JK, Lou HZ, Wu JM. High-Throughput Salivary Metabolite Profiling on an Ultralow Noise Tip-Enhanced Laser Desorption Ionization Mass Spectrometry Platform for Noninvasive Diagnosis of Early Lung Cancer. J. Proteome. Res. 2021, 20, 4346-4356.
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