近日，中國科學院大連化學物理研究所研究員樸海龍等與復旦大學附屬腫瘤醫院上海癌癥中心嵇慶海教授、史榮亮教授團隊合作，整合利用蛋白質基因組學和代謝組學技術，運用生物信息學及機器學習方法，從基因突變、轉錄表達、代謝物水平、蛋白質及磷酸化蛋白質表達情況多個尺度，對具有不同復發風險的甲狀腺乳頭狀癌樣本進行深入研究，并識別了在預后及復發風險具有顯著差異性的全新的甲狀腺乳頭狀癌分子分型，有望為臨床預測甲狀腺乳頭狀癌復發風險提供新方法。相關成果發表在《自然-通訊》。
甲狀腺乳頭狀癌是最常見的甲狀腺癌亞型，其預后良好，但復發率高（約20%）。因此，甲狀腺乳頭狀癌的復發一直是臨床關注的焦點。然而，目前導致不同復發風險的生物學因素仍不明確。
本工作中，合作團隊對102名不同復發風險的中國甲狀腺乳頭狀癌患者進行了蛋白質基因組學和代謝組學的深度研究。基因組分析結果顯示，甲狀腺乳頭狀癌樣本中最為頻繁的突變為BRAF V600E突變，突變頻率為47%，同時MUC16和TERT啟動子的突變，以及NCOA4-RET等多個基因融合，頻繁富集在具有高復發風險的甲狀腺乳頭狀癌樣本中。進一步地，研究揭示了甲狀腺乳頭狀癌的多維分子特征，發現多個組學均表現為代謝途徑的顯著變化，并描繪了不同復發風險甲狀腺乳頭狀癌的主導分子模式。此外，團隊基于轉錄組和代謝組數據，綜合多種聚類分析方法，將甲狀腺乳頭狀癌分為四個分子分型。該四個分子分型在BRAF和TERT啟動子突變、代謝調控、免疫過程、上皮細胞組成、復發風險、預后以及潛在藥物靶點等方面均表現出顯著差異。
本研究將有望促進對甲狀腺乳頭狀癌復發的復雜分子特征的深入了解。
相關論文信息： https://doi.org/10.1038/s41467-024-47581-1
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