肿瘤中的癌细胞亚型识别对于揭示肿瘤异质性和为临床癌症患者提供精准医疗解决方案至关重要。脂质是细胞膜的结构成分,对脂质组学的研究有助于特定癌症中新的生物标志物的发现。
图1A显示了5种细胞系的代表性脂质谱图,每种细胞的脂质谱包含超过200个质量峰(信噪比>5),涵盖磷脂、鞘脂、脂肪酸等脂质类型。从谱图中选定22个特征峰,如图1B所示,22个特征峰在每个细胞系中的相对丰度均不相同。
图1 5种肝癌细胞系的脂质谱(A)及选定特征分子的相对强度分布(B)
2.肝癌细胞亚型鉴别
基于22个特征峰的PCA分析(图2A)和聚类分析(图2B)均可以准确区分5种细胞系。
图2 基于22个特征峰对5种肝癌细胞系的多变量分析
3.肿瘤组织中优势细胞亚型的鉴别
将LM3细胞和Huh7细胞按照不同比例混合(LM3:Huh7=1:0、3:1、1:3、0:1)后注射入小鼠皮下,待肿瘤长至直径7-8 mm时取出,研磨并检测脂质谱。图3A显示了不同比例混合的肿瘤组织分别与LM3细胞及Huh7细胞的特征峰相对强度比较,LM3组织及Huh7组织显示出与其细胞脂质谱的高度相似性,混合组织的脂质谱形状接近优势细胞亚型。分析细胞样本与组织样本脂质谱的Pearson系数,结果显示了高度的相关性(图3B)。
图3 肿瘤组织与其相对应细胞系的脂质谱相关性
参考文献:
Wang T, Chen XM, Luan CY, Wu JM. High throughput lipid profiling for subtype classification of hepatocellular carcinoma cell lines and tumor tissues. Anal. Chim. Acta. 2020, 1107, 92-100.