近日,中山大學教授陳凌武團隊通過整合多組學數(shù)據(jù),為前列腺癌的治療提出了創(chuàng)新思路,即針對唾液酸代謝-免疫檢查點交互通路制定新的治療策略。相關成果發(fā)表于《自然-通訊》(Nature Communications)。
前列腺癌是男性群體中發(fā)病率位居第二的常見惡性腫瘤。在局限性階段,雖然手術治療是一種常用手段,但不同患者的治療效果差異明顯。目前臨床所采用的一些指標以及基因組分型方法,在精準預測高?;颊咝g后生化復發(fā)情況方面存在局限性,難以滿足臨床需求。
研究團隊通過整合多組學數(shù)據(jù),將局限性前列腺癌劃分為三個具有顯著預后差異的蛋白質組亞型:免疫活化型(最佳預后)、花生四烯酸代謝型及唾液酸代謝型(最差預后)。通過AI賦能方式篩選出關鍵蛋白標志物并建立蛋白質組亞型分類模型,精準識別臨床上真正的高?;颊?。
在研究過程中,研究團隊運用人工智能(AI)技術進行賦能,從眾多數(shù)據(jù)中篩選出關鍵蛋白標志物,并以此建立了蛋白質組亞型分類模型。借助這一模型,臨床醫(yī)生能夠更精準地識別出真正具有高風險的患者。
從作用機制來看,抑制NANS能夠有效阻斷唾液酸代謝途徑。這一過程會減少前列腺癌細胞表面的唾液酸化修飾,進而扭轉由M2型巨噬細胞主導的免疫抑制微環(huán)境。當免疫抑制微環(huán)境得到改善后,能夠促進CD8 + T細胞向腫瘤組織浸潤,從而抑制腫瘤的生長。
論文通訊作者陳凌武表示,該研究不僅發(fā)現(xiàn)新型預后標志物,同時提出了針對唾液酸代謝-免疫檢查點交互通路的治療新策略。
相關論文信息:https://doi.org/10.1038/s41467-025-58569-w
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