လူနာသွေးရည်ကြည်၏ အရည်အသွေးမြင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက် spectrometric ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ ညင်သာပျော့ပျောင်းသော နှင့် ဆိုးရွားသော အဆုတ်အဖုများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော ဇီဝဖြစ်စဉ်များ။

computed tomography (CT) ဖြင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အဆုတ်အဖုများကို ရောဂါရှာဖွေခြင်းသည် လက်တွေ့အလေ့အကျင့်တွင် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ရှိနေသေးသည်။ဤတွင်၊ ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှုများ၊ ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဆုတ်အဖုများနှင့်အဆင့် I အဆုတ် adenocarcinoma အပါအဝင် သွေးရည်ကြည်နမူနာ 480 ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဇီဝဖြစ်စဉ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ဖော်ပြပါသည်။Adenocarcinomas များသည် ထူးခြားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်ပရိုဖိုင်များကို ပြသထားသော်လည်း ညင်သာပျော့ပျောင်းသော အဖုများနှင့် ကျန်းမာသောလူများသည် ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်များတွင် တူညီမှုမြင့်မားပါသည်။ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအုပ်စု (n = 306) တွင် ညင်သာပျော့ပျောင်းသော နှင့် ကင်ဆာရှိသော အဖုများအကြား ခွဲခြားရန် ဇီဝဖြစ်စဉ် ၂၇ ခုကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။အတွင်းပိုင်းအတည်ပြုချက် (n = 104) နှင့် ပြင်ပအတည်ပြုခြင်း (n = 111) အုပ်စုများတွင် ခွဲခြားထားသောပုံစံ၏ AUC သည် 0.915 နှင့် 0.945 အသီးသီးဖြစ်သည်။လမ်းကြောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အဆုတ် adenocarcinoma သွေးရည်ကြည်ရှိ tryptophan လျော့နည်းသွားခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေသော glycolytic metabolites တိုးပွားလာမှုကို ထင်ရှားစေပြီး၊ tryptophan စားသုံးမှုသည် အဆုတ်ကင်ဆာဆဲလ်များတွင် glycolysis ကို မြှင့်တင်ပေးကြောင်း အကြံပြုခဲ့သည်။ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုသည် CT မှတွေ့ရှိသောအဆုတ်အဖုများ၏အန္တရာယ်ကိုအကဲဖြတ်ရာတွင်သွေးရည်ကြည်ဇီဝဖြစ်စဉ် biomarkers များ၏တန်ဖိုးကိုမီးမောင်းထိုးပြသည်။
ကင်ဆာလူနာများအတွက် စောစီးစွာ ရောဂါရှာဖွေခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။US National Lung Cancer Screening Trial (NLST) နှင့် European NELSON လေ့လာမှုမှ ရလဒ်များသည် low-dose computed tomography (LDCT) ဖြင့် စစ်ဆေးခြင်းသည် အန္တရာယ်များသော အုပ်စုများ 1,2,3 တွင် အဆုတ်ကင်ဆာသေဆုံးမှုကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးနိုင်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။အဆုတ်ကင်ဆာစစ်ဆေးခြင်းအတွက် LDCT ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုလာသောကြောင့်၊ ရောဂါလက္ခဏာမပြနိုင်သော အဆုတ်အဖုများ ဖြစ်ပွားမှုနှုန်းမှာ 4 ဆတိုးလာခဲ့သည်။Pulmonary nodules ကို အချင်း 3 စင်တီမီတာအထိ ဆုံမှတ် အလင်းပိတ်များအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။ကျွန်ုပ်တို့သည် ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် LDCT တွင် မတော်တဆတွေ့ရှိသည့် အဆုတ်အဖုအလုံးအမြောက်အမြားကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် အခက်အခဲများနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်။CT ၏ကန့်သတ်ချက်များသည် မကြာခဏနောက်ဆက်တွဲစစ်ဆေးမှုများနှင့် မှားယွင်းသောရလဒ်များကိုဖြစ်ပေါ်စေပြီး မလိုအပ်သောဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုနှင့် overtreatment6.ထို့ကြောင့်၊ အစောပိုင်းအဆင့်တွင် အဆုတ်ကင်ဆာကို မှန်ကန်စွာသိရှိနိုင်စေရန်နှင့် ကနဦးရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်း 7 တွင် ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဖုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး အသုံးဝင်သော biomarkers များကို တီထွင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
မျိုးရိုးဗီဇ၊ ပရိုတီအိုမစ် (သို့) DNA methylation8,9,10 အပါအဝင် သွေး (သွေးရည်ကြည်၊ ပလာစမာ၊ အရံသွေး mononuclear ဆဲလ်များ) ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အဆုတ်ကင်ဆာအတွက် ရောဂါရှာဖွေရေး biomarkers များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းတွင် စိတ်ဝင်စားမှု တိုးလာစေသည်။တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာချဉ်းကပ်မှုများသည် endogenous နှင့် exogenous လုပ်ဆောင်မှုများကြောင့်လွှမ်းမိုးသည့်ဆဲလ်လူလာအဆုံးထုတ်ကုန်များကိုတိုင်းတာပြီး ထို့ကြောင့်ရောဂါစတင်ခြင်းနှင့်ရလဒ်ကိုခန့်မှန်းရန်အသုံးပြုသည်။Liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS) သည် ၎င်း၏ မြင့်မားသော sensitivity နှင့် ကြီးမားသော dynamic range ကြောင့် metabolites များကို မတူညီသော physicochemical properties များဖြင့် ဖုံးအုပ်ပေးနိုင်သည့် မြင့်မားသော အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် ကြီးမားသော ရွေ့လျားမှုအကွာအဝေးကြောင့် ဇီဝဖြစ်စဉ်လေ့လာမှုများအတွက် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ပလာစမာ/သွေးရည်ကြည်၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဇီဝဖြစ်စဉ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အဆုတ်ကင်ဆာရောဂါရှာဖွေခြင်း14,15,16,17 နှင့် ကုသမှုထိရောက်မှုတို့ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုခဲ့သော်လည်း၊ ပျော့ပျောင်းသောနှင့် ပြင်းထန်သောအဆုတ်အဖုများအကြား ခွဲခြားရန်အတွက် သွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ်အမျိုးအစားခွဲနည်း 18 ခုကို လေ့လာရန်ကျန်ရှိနေသေးသည်။- ကြီးမားသောသုတေသန။
Adenocarcinoma နှင့် squamous cell carcinoma တို့သည် သေးငယ်သောဆဲလ်မဟုတ်သော အဆုတ်ကင်ဆာ (NSCLC) ၏ အဓိက အမျိုးအစားခွဲများဖြစ်သည်။အမျိုးမျိုးသော CT စစ်ဆေးမှုစစ်ဆေးမှုများသည် adenocarcinoma သည် အဖြစ်အများဆုံး အဆုတ်ကင်ဆာအမျိုးအစား 1,19,20,21 ဖြစ်ကြောင်း ဖော်ပြသည်။ဤလေ့လာမှုတွင်၊ ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှုများ၊ ညင်သာပျော့ပျောင်းအဆုတ်အဖုများနှင့် CT-တွေ့ရှိသည့် ≤3 စင်တီမီတာအပါအဝင် စုစုပေါင်းသွေးရည်ကြည်နမူနာပေါင်း 695 ခုတွင် ဇီဝဖြစ်ပျက်မှုဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ဆောင်ရန် လွန်ကဲစွမ်းဆောင်ရည်အရည် chromatography-high-resolution mass spectrometry (UPLC-HRMS) ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။Stage I lung adenocarcinoma ကို စစ်ဆေးခြင်း။အဆုတ် adenocarcinoma ကို ညင်သာပျော့ပျောင်းသော အဖုများနှင့် ကျန်းမာသော ထိန်းချုပ်မှုများကို ခွဲခြားနိုင်သော သွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ် အကန့်တစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။ပုံမှန်မဟုတ်သော tryptophan နှင့် ဂလူးကို့စ် ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုသည် ပျော့ပျောင်းသော nodules များနှင့် ကျန်းမာသော ထိန်းချုပ်မှုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အဆုတ် adenocarcinoma တွင် အဖြစ်များသောပြောင်းလဲမှုများဖြစ်ကြောင်း Pathway enrichment analysis မှဖော်ပြသည်။နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် LDCT မှတွေ့ရှိသော ပြင်းထန်သောနှင့် ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဆုတ်အဖုများကြားတွင် ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန် မြင့်မားသောတိကျမှုနှင့် အာရုံခံနိုင်စွမ်းရှိသော သွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ်အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်မှုကို တည်ထောင်ပြီး အတည်ပြုစစ်ဆေးခဲ့သည်။
လက်ရှိလေ့လာမှုတွင် လိင်နှင့်အသက်အရွယ်အလိုက် သွေးရည်ကြည်နမူနာများကို ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှု 174 ခု၊ ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဆုတ်အဖုရှိလူနာ 292 နှင့် အဆင့် 1 အဆုတ် adenocarcinoma လူနာ 229 ဦးတို့မှ နောက်ကြောင်းပြန်ကောက်ယူခဲ့သည်။ဘာသာရပ် 695 ခု၏ လူဦးရေဆိုင်ရာ လက္ခဏာရပ်များကို နောက်ဆက်တွဲဇယား 1 တွင် ပြသထားသည်။
ပုံ 1a တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှု (HC 174 ခု၊ ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှု (HC) 174 ခု၊ BN) နှင့် 136 အဆင့် I lung adenocarcinoma (LA) နမူနာများအပါအဝင် စုစုပေါင်းသွေးရည်ကြည်နမူနာပေါင်း 480 ကို Sun Yat-sen University Cancer Center တွင်စုဆောင်းခဲ့သည်။လွန်ကဲစွမ်းဆောင်ရည်အရည် chromatography-resolution high-resolution mass spectrometry (UPLC-HRMS) ကို အသုံးပြု၍ ပစ်မှတ်မထားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် Discovery cohortနောက်ဆက်တွဲ ပုံ 1 တွင် ပြထားသည့်အတိုင်း LA နှင့် HC၊ LA နှင့် BN အကြား ကွဲပြားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံကို ထူထောင်ရန်နှင့် ကွဲပြားသောလမ်းကြောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ထပ်မံရှာဖွေရန် ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။Sun Yat-sen University Cancer Center မှ စုဆောင်းထားသော နမူနာ ၁၀၄ ခုနှင့် အခြားဆေးရုံနှစ်ခုမှ စုဆောင်းထားသော နမူနာ ၁၁၁ ခုကို ပြည်တွင်းနှင့် ပြင်ပ တရားဝင် စစ်ဆေးမှုများ အသီးသီး ပြုလုပ်ခဲ့ကြသည်။
ultra-performance liquid chromatography-resolution mass spectrometry (UPLC-HRMS) ကို အသုံးပြု၍ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည့် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု အစုအဝေးရှိ လေ့လာမှု လူဦးရေ။b ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှုများ (HC၊ n = 174)၊ ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဖုများ (BN၊ n = 170) နှင့် အဆင့် I အဆုတ် adenocarcinoma အပါအဝင် လေ့လာမှုအုပ်စုမှ စုစုပေါင်း metabolome 480 ၏သွေးရည်ကြည်နမူနာများ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနိမ့်ဆုံးစတုရန်းခွဲခြားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (PLS-DA) ( Los Angeles , n = 136 ) ။+ESI၊ positive electrospray ionization မုဒ်၊ -ESI၊ အနုတ် electrospray ionization မုဒ်။ပေးထားသောအုပ်စုနှစ်ခုတွင် သိသာထင်ရှားစွာကွဲပြားသောကြွယ်ဝသော Metabolite များ (အမြီးနှစ်စင်း Wilcoxon ရေးထိုးထားသော အဆင့်စမ်းသပ်မှု၊ မှားယွင်းသောရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှုန်းကို ချိန်ညှိထားသော p တန်ဖိုး၊ FDR <0.05) ကို အနီရောင် (ခေါက်ပြောင်းလဲမှု > 1.2) နှင့် အပြာရောင် (ခေါက်ပြောင်းလဲမှု < 0.83) .) မီးတောင်ဂရပ်ဖစ်ပေါ်တွင်ပြသထားသည်။f LA နှင့် BN အကြား မှတ်စုပြုထားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်အရေအတွက်တွင် သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်များကို ပြသသော အထက်အောက် အစုလိုက်အပြုံလိုက် အပူမြေပုံ။အရင်းအမြစ်ဒေတာကို အရင်းအမြစ်ဒေတာဖိုင်များပုံစံဖြင့် ပေးဆောင်သည်။
ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအုပ်စုရှိ 174 HC၊ 170 BN နှင့် 136 LA ၏စုစုပေါင်းသွေးရည်ကြည်ဇီဝဖြစ်စဉ်ကို UPLC-HRMS ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်။အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု (QC) နမူနာများကို ကြီးကြပ်ခြင်းမရှိသော အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (PCA) မော်ဒယ်၏ဗဟိုတွင် တင်းတင်းကျပ်ကျပ် အစုလိုက်အပြုံလိုက် အစုလိုက်အပြုံလိုက် လက်ရှိလေ့လာမှု၏ စွမ်းဆောင်ရည် (နောက်ဆက်တွဲ ပုံ 2) ကို အတည်ပြုကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ ဦးစွာပြသပါသည်။
ပုံ 1 b ရှိ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အနည်းဆုံး စတုရန်း-ခွဲခြားမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (PLS-DA) တွင် ပြထားသည့်အတိုင်း၊ LA နှင့် BN၊ LA နှင့် HC အကြား အပြုသဘော (+ESI) နှင့် အနုတ် (−ESI) အီလက်ထရိုစပရေးဖြန်းမှုမုဒ်များတွင် ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ကွာခြားချက်များရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ .အထီးကျန်။သို့သော်၊ +ESI နှင့် -ESI အခြေအနေများတွင် BN နှင့် HC အကြား သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်များကို မတွေ့ရှိရပါ။
LA နှင့် HC အကြား ကွဲပြားသောအင်္ဂါရပ် 382 ခု၊ LA နှင့် BN အကြား ကွဲပြားသော အင်္ဂါရပ် 231 ခုနှင့် BN နှင့် HC အကြား 95 ကွဲပြားသောအင်္ဂါရပ်များ (Wilcoxon မှ ရေးထိုးထားသော အဆင့်စမ်းသပ်မှု၊ FDR <0.05 နှင့် အများအပြားပြောင်းလဲမှု >1.2 သို့မဟုတ် <0.83) (ပုံ .1c-e ).Peak များကို m/z တန်ဖိုး၊ သိမ်းဆည်းချိန်နှင့် အကွဲကွဲအပြားပြား အစုလိုက်အပြုံလိုက် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ရောင်စဉ်ရှာဖွေမှု (နည်းလမ်းများ ကဏ္ဍတွင် ဖော်ပြထားသည့် အသေးစိတ်အချက်များ) 22နောက်ဆုံးတွင်၊ များပြားလှသော ထင်ရှားသောခြားနားချက်များရှိသော 33 နှင့် 38 တို့ကို LA နှင့် BN (ပုံ 1f နှင့် နောက်ဆက်တွဲဇယား 2) နှင့် LA နှင့် HC (နောက်ဆက်တွဲပုံ 3 နှင့် နောက်ဆက်တွဲဇယား 2) အသီးသီးအတွက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခဲ့သည်။ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ ကြွယ်ဝမှုတွင် သိသာထင်ရှားသောခြားနားချက်များရှိသော ဇီဝဖြစ်စဉ် 3 ခုကိုသာ BN နှင့် HC (နောက်ဆက်တွဲဇယား 2) တွင် ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့ပြီး PLS-DA တွင် BN နှင့် HC အကြားထပ်နေပါသည်။ဤကွဲပြားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်များသည် ကျယ်ပြန့်သော ဇီဝဓာတုပစ္စည်းများကို အကျုံးဝင်သည် (နောက်ဆက်တွဲ ပုံ 4)။ပေါင်းစပ်ပြီး၊ ဤရလဒ်များသည် ညင်သာပျော့ပျောင်းသော အဆုတ်အဖုများ သို့မဟုတ် ကျန်းမာသောအကြောင်းအရာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အစောပိုင်းအဆင့် အဆုတ်ကင်ဆာ၏ ဆိုးရွားသောအသွင်ပြောင်းမှုကို ထင်ဟပ်စေသည့် သွေးရည်ကြည်ဇီဝဖြစ်စဉ်တွင် သိသာထင်ရှားသောပြောင်းလဲမှုများကို သရုပ်ပြသည်။တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ BN နှင့် HC ၏သွေးရည်ကြည်ဇီဝဖြစ်စဉ်၏ဆင်တူမှုသည်ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဆုတ်အဖုများသည်ကျန်းမာသောလူတစ်ဦးချင်းစီနှင့်ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာလက္ခဏာများစွာကိုမျှဝေနိုင်သည်ဟုအကြံပြုသည်။အဆုတ် adenocarcinoma အမျိုးအစားခွဲ 23 တွင် epidermal growth factor receptor (EGFR) gene mutations သည် အဖြစ်များသောကြောင့်၊ serum metabolome တွင် driver ဗီဇပြောင်းလဲမှုများ၏ သက်ရောက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေခဲ့သည်။ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဆုတ် adenocarcinoma အုပ်စုရှိ EGFR အခြေအနေဖြင့် ဖြစ်ပွားမှု 72 ခု၏ ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့ပါသည်။စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်မှာ၊ PCA ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် EGFR မျိုးတူလူနာများ (n=41) နှင့် EGFR တောရိုင်းအမျိုးအစားလူနာများ (n=31) တို့အကြား တူညီသောပရိုဖိုင်များကို PCA ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (နောက်ဆက်တွဲပုံ 5a) တွင် တွေ့ရှိခဲ့သည်။သို့သော်၊ EGFR ပြောင်းလဲမှုရှိသောလူနာများတွင် ပြင်းထန်သောအမျိုးအစား EGFR (t test၊ p < 0.05 နှင့် fold change > 1.2 သို့မဟုတ် < 0.83) (နောက်ဆက်တွဲပုံ 5b) နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက များပြားသောပမာဏကို သိသာထင်ရှားစွာပြောင်းလဲသွားသော metabolites 7 ခုကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည်။အဆိုပါ metabolites အများစု (7 တွင် 5) သည် acylcarnitines များဖြစ်ပြီး ဖက်တီးအက်ဆစ်ဓာတ်တိုးလမ်းကြောင်းများတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပါသည်။
ပုံ 2 တွင်ပြသထားသည့်အလုပ်အသွားအလာတွင်သရုပ်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ nodule အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် biomarkers များကို LA (n = 136) နှင့် BN (n = 170) တွင်သတ်မှတ်ထားသော 33 differential metabolites 33 ခုနှင့် BN (n = 170) တို့အပေါ်အခြေခံ၍ အကြွင်းမဲ့ကျုံ့သည့်အော်ပရေတာများနှင့်ရွေးချယ်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ ရရှိခဲ့သည်။အကောင်းဆုံး ကိန်းရှင်များ ပေါင်းစပ်မှု (LASSO) – binary logistic regression model။မော်ဒယ်၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို စမ်းသပ်ရန် ဆယ်ဆ အပြန်အလှန် အတည်ပြုခြင်းကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ပြောင်းလဲနိုင်သောရွေးချယ်မှုနှင့် ကန့်သတ်ဘောင်ကို ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းကို ပါရာမီတာ λ24 ဖြင့် ဖြစ်နိုင်ခြေအများဆုံးအမြင့်ဆုံးပြစ်ဒဏ်ဖြင့် ချိန်ညှိထားသည်။ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဇီဝဖြစ်ပျက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ခွဲခြားမှုပုံစံ၏ အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် အတွင်းပိုင်းအတည်ပြုချက် (n=104) နှင့် ပြင်ပအတည်ပြုခြင်း (n=111) အုပ်စုများတွင် သီးခြားလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ရလဒ်အနေဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအစုရှိ ဇီဝဖြစ်စဉ် 27 ခုသည် BN (ပုံ 2c) နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အကြီးဆုံးပျမ်းမျှ AUC တန်ဖိုး (ပုံ. 2b) နှင့် အကောင်းဆုံး ခွဲခြားထားသော စံနမူနာများအဖြစ် ဖော်ထုတ်တွေ့ရှိခဲ့သည်။
ဆယ်ဆဖြတ်ကျော်အတည်ပြုချက်မှတစ်ဆင့် အတွင်းပိုင်းနှင့် ပြင်ပအတည်ပြုမှုအစုံတွင် မှန်းဆနိုင်သောစွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းအပါအဝင် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအစုံတွင် binary logistic regression model ကိုအသုံးပြု၍ pulmonary nodule classifier တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းအတွက် အလုပ်အသွားအလာ။b ဇီဝဖြစ်စဉ် biomarker ရွေးချယ်မှုအတွက် LASSO ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံ၏ ဖြတ်ကျော်အတည်ပြုချက်စာရင်းဇယား။အထက်ဖော်ပြပါ နံပါတ်များသည် λ တွင် ရွေးချယ်ထားသော ပျမ်းမျှ biomarkers အရေအတွက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။အနီရောင် အစက်ချမျဉ်းသည် သက်ဆိုင်ရာ lambda ရှိ ပျမ်းမျှ AUC တန်ဖိုးကို ကိုယ်စားပြုသည်။မီးခိုးရောင်အမှားဘားများသည် အနိမ့်ဆုံးနှင့် အမြင့်ဆုံး AUC တန်ဖိုးများကို ကိုယ်စားပြုသည်။အစက်ချမျဉ်းသည် ရွေးချယ်ထားသော ဇီဝအမှတ်အသား ၂၇ ခုဖြင့် အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်ကို ညွှန်ပြသည်။AUC၊ လက်ခံသူလည်ပတ်မှုလက္ခဏာ (ROC) မျဉ်းကွေးအောက်တွင် ဧရိယာ။c ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအုပ်စုရှိ BN အုပ်စုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ထားသော LA အုပ်စုရှိ ရွေးချယ်ထားသော ဇီဝဖြစ်စဉ် 27 ခု၏ အပြောင်းအလဲများကို ခေါက်လိုက်ပါ။အနီရောင်ကော်လံ - အသက်သွင်းခြင်း။အပြာရောင်ကော်လံသည် ကျဆင်းသည်။d–f လက်ခံသူသည် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု၊ အတွင်းပိုင်းနှင့် ပြင်ပအတည်ပြုချက်အစုံတွင် 27 metabolite ပေါင်းစပ်မှုများအပေါ်အခြေခံ၍ ခွဲခြားထားသောပုံစံ၏ ပါဝါကိုပြသသည့် မျဉ်းကွေးများ။အရင်းအမြစ်ဒေတာကို အရင်းအမြစ်ဒေတာဖိုင်များပုံစံဖြင့် ပေးဆောင်သည်။
ဤ metabolites 27 ခု (နောက်ဆက်တွဲဇယား 3) ၏ အလေးချိန် ဆုတ်ယုတ်မှုကိန်းများကို အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းမှုပုံစံကို ဖန်တီးထားသည်။ဤ metabolites 27 ခုကို အခြေခံ၍ ROC ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် မျဉ်းကွေး (AUC) တန်ဖိုး 0.933 အောက်တွင် ဧရိယာတစ်ခုကို ထုတ်ပေးသည်၊ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအုပ်စု၏ အာရုံခံနိုင်စွမ်းမှာ 0.868 ဖြစ်ပြီး တိကျမှုမှာ 0.859 (ပုံ 2d) ဖြစ်သည်။တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ LA နှင့် HC အကြားမှတ်စုပြုထားသောကွဲပြားသော metabolites ၃၈ ခုတွင်၊ ဇီဝဖြစ်စဉ် 16 ခုသည် AUC ၏ 0.902 ၏ sensitivity 0.801 နှင့် HC (နောက်ဆက်တွဲပုံ 6a-c) မှ LA ကို ခွဲခြားဆက်ဆံရာတွင် 0.856 ၏တိကျမှုဖြင့် ရရှိခဲ့သည်။differential metabolites များအတွက် မတူညီသော ခေါက်ပြောင်းလဲမှု အတိုင်းအတာများအပေါ် အခြေခံ၍ AUC တန်ဖိုးများကို နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။ခေါက်ပြောင်းလဲမှုအဆင့်ကို 1.2 နှင့် 1.5 သို့မဟုတ် 2.0 (နောက်ဆက်တွဲပုံ 7a၊b) သို့ သတ်မှတ်သောအခါ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံသည် LA နှင့် BN (HC) အကြား ခွဲခြားဆက်ဆံရာတွင် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ခဲ့ကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။ဇီဝဖြစ်စဉ်အုပ်စု ၂၇ ခုအပေါ်အခြေခံ၍ အမျိုးအစားခွဲခြင်းပုံစံကို အတွင်းပိုင်းနှင့် ပြင်ပအုပ်စုများတွင် ထပ်မံအတည်ပြုခဲ့သည်။AUC သည် အတွင်းပိုင်းအတည်ပြုချက်အတွက် 0.915 (sensitivity 0.867၊ အတိအကျ 0.811) နှင့် 0.945 (sensitivity 0.810၊ specificity 0.979) (ပုံ။ 2e၊ f)။ဓာတ်ခွဲခန်းထိရောက်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်၊ နည်းလမ်းများကဏ္ဍတွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ပြင်ပဓာတ်ခွဲခန်းတစ်ခုတွင် နမူနာ ၄၀ ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်။အမျိုးအစားခွဲခြားမှုတိကျမှုသည် AUC ၏ 0.925 (နောက်ဆက်တွဲပုံ 8) ကို ရရှိခဲ့သည်။အဆုတ် adenocarcinoma (LUAD) ပြီးနောက် အဆုတ် squamous cell carcinoma (LUSC) သည် သေးငယ်သောဆဲလ်မဟုတ်သော အဆုတ်ကင်ဆာ (NSCLC) ၏ ဒုတိယမြောက်အဖြစ်အများဆုံး အမျိုးအစားဖြစ်သောကြောင့်)၊ ကျွန်ုပ်တို့သည်လည်း ဇီဝဖြစ်စဉ်ပရိုဖိုင်များ၏ တရားဝင်သော အသုံးဝင်မှုကို စမ်းသပ်ခဲ့သည်။BN နှင့် LUSC အမှုပေါင်း ၁၆ မှု။LUSC နှင့် BN အကြား ခွဲခြားဆက်ဆံမှု၏ AUC သည် 0.776 (နောက်ဆက်တွဲပုံ 9) ဖြစ်သည်၊ LUAD နှင့် BN အကြား ခွဲခြားဆက်ဆံမှုထက် အားနည်းသောစွမ်းရည်ကို ပြသသည်။
လေ့လာမှုများအရ CT ပုံရိပ်များတွင် သေးငယ်သော အရွယ်အစားသည် ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် အပြုသဘော ဆက်စပ်နေပြီး nodule ကုသမှု 25,26,27 ၏ အဓိက အဆုံးအဖြတ်တစ်ခုအဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေကြောင်း လေ့လာမှုများက ဖော်ပြသည်။NELSON စိစစ်လေ့လာမှု၏ ကြီးမားသော အစုအဝေးမှ ဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် nodes <5 mm ရှိသော ဘာသာရပ်များတွင် ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေသည် node 28 မရှိသော ဘာသာရပ်များနှင့်ပင် ဆင်တူကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ထို့ကြောင့်၊ ပုံမှန် CT စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးရန် လိုအပ်သော အနိမ့်ဆုံးအရွယ်အစားမှာ British Thoracic Society (BTS) မှ အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း Fleischner Society 29 မှ အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း 6 မီလီမီတာဖြစ်သည်။သို့ရာတွင်၊ 6 မီလီမီတာထက်ကြီးသော အဖုများ နှင့် indeterminate pulmonary nodules (IPN) ဟုခေါ်သော သိသိသာသာ ညင်သာပျော့ပျောင်းသော အင်္ဂါရပ်များ မပါရှိဘဲ၊ လက်တွေ့အလေ့အကျင့်တွင် အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းတွင် အဓိကစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ကျန်ရှိနေပါသည်။ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် အတွင်းပိုင်းအတည်ပြုချက်အုပ်စုများမှ စုပေါင်းနမူနာများကို အသုံးပြု၍ နိုဒဲလ်အရွယ်အစားသည် ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ လက်မှတ်များကို လွှမ်းမိုးမှုရှိမရှိ ဆက်လက်စစ်ဆေးခဲ့သည်။တရားဝင်သော ဇီဝအမှတ်အသား ၂၇ ခုကို အာရုံစိုက်ကာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် HC နှင့် BN sub-6 mm metabolomes များ၏ PCA ပရိုဖိုင်များကို ဦးစွာနှိုင်းယှဉ်ပါသည်။HC နှင့် BN အတွက် ဒေတာအချက်အများစုမှာ သွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ်အဆင့်သည် အုပ်စုနှစ်ခုစလုံးတွင် ဆင်တူကြောင်း သက်သေပြခြင်းဖြင့် HC နှင့် BN အတွက် ဒေတာအချက်အများစုသည် ထပ်နေပါသည်။ (ပုံ 3a)။6-20 မီလီမီတာ အကွာအဝေးရှိ ပြင်းထန်သော နှင့် ညင်သာပျော့ပျောင်းသော Nodules များကြား ခွဲခြားမှုကို BN နှင့် LA (ပုံ. 3d) တွင် တွေ့ရှိရသော်လည်း မတူညီသောအရွယ်အစားအပိုင်းအခြားများတစ်လျှောက် အင်္ဂါရပ်မြေပုံများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားသည်။ဤအစုအဝေးတွင် AUC သည် 0.927၊ 0.868 နှင့် 6 မှ 20 မီလီမီတာရှိသော အလုံးများ၏ ကင်ဆာဖြစ်နိုင်မှုကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် 0.820 နှင့် အာရုံခံနိုင်စွမ်း 0.820 ရှိသည်။ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် တုံးအရွယ်အစားမခွဲခြားဘဲ အစောပိုင်းကင်ဆာအသွင်ပြောင်းခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ဇီဝဖြစ်စဉ်ပြောင်းလဲမှုများကို ဖမ်းယူနိုင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များက ပြသသည်။
ကြော်ငြာ 27 metabolites ၏ဇီဝဖြစ်စဉ်အမျိုးအစားပေါ်အခြေခံပြီးသတ်မှတ်ထားသောအုပ်စုများအကြား PCA ပရိုဖိုင်များကိုနှိုင်းယှဉ်ခြင်း။CC နှင့် BN < 6 မီလီမီတာ။b BN < 6 မီလီမီတာနှင့် BN 6-20 မီလီမီတာ။LA တွင် 6-20 မီလီမီတာနှင့် LA 20-30 မီလီမီတာ။g BN 6-20 မီလီမီတာနှင့် LA 6-20 မီလီမီတာ။GC, n = 174;BN < 6 မီလီမီတာ၊ n = 153;BN 6–20 မီလီမီတာ, n = 91;LA 6–20 မီလီမီတာ, n = 89;LA 20–30 mm, n = 77. e လက်ခံကိရိယာလည်ပတ်မှုလက္ခဏာ (ROC) မျဉ်းကွေးသည် nodules 6–20 mm အတွက် ခွဲခြားထားသော မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုပြသသည်။f ဖြစ်နိုင်ခြေတန်ဖိုးများကို 6-20 mm တိုင်းတာသော nodules အတွက် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံအပေါ် အခြေခံ၍ တွက်ချက်ခဲ့သည်။မီးခိုးရောင်အစက်ချမျဉ်းသည် အကောင်းဆုံးဖြတ်တောက်မှုတန်ဖိုး (0.455) ကိုကိုယ်စားပြုသည်။အထက်ပါ ကိန်းဂဏာန်းများသည် Los Angeles အတွက် ခန့်မှန်းထားသော ရောဂါဖြစ်ပွားမှု ရာခိုင်နှုန်းကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။အမြီးနှစ်ချောင်းရှိသော ကျောင်းသား၏ t စာမေးပွဲကို အသုံးပြုပါ။PCA၊ အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။မျဉ်းကွေးအောက်တွင် AUC ဧရိယာ။အရင်းအမြစ်ဒေတာကို အရင်းအမြစ်ဒေတာဖိုင်များပုံစံဖြင့် ပေးဆောင်သည်။
အဆိုပြုထားသော ကင်ဆာရောဂါ ခန့်မှန်းမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သရုပ်ပြရန်အတွက် အလားတူ အဆုတ်အကြိတ်အရွယ်အစား (၇-၉ မီလီမီတာ) ရှိသည့် နမူနာလေးခု (အသက် 44-61 နှစ်) ကို ထပ်မံရွေးချယ်ခဲ့သည် (ပုံ 4a၊ b)။ကနဦးစစ်ဆေးမှုတွင် Case 1 သည် ပျော့ပျောင်းသိမ်မွေ့မှုနှင့် ဆက်စပ်သော အင်္ဂါရပ်ဖြစ်သည့် calcification ဖြင့် အစိုင်အခဲအတုံးများအဖြစ် တင်ပြထားသော်လည်း Case 2 သည် သိသာထင်ရှားသော ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအင်္ဂါရပ်များမရှိသော တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအစိုင်အခဲတုံးအဖြစ် ဖော်ပြသည်။နောက်ဆက်တွဲ CT စကင်န်သုံးကြိမ်တွင် အဆိုပါရောဂါများသည် 4 နှစ်တာကာလအတွင်းတည်ငြိမ်နေခဲ့ပြီး ထို့ကြောင့် ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဖုများ (ပုံ 4a) အဖြစ်သတ်မှတ်ကြောင်းပြသခဲ့သည်။serial CT scans များ၏ လက်တွေ့အကဲဖြတ်ချက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဤအမျိုးအစားခွဲထုတ်သည့်ပုံစံဖြင့် တစ်ချက်ချက်ချင်းသွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် လျင်မြန်စွာ မှန်မှန်ကန်ကန် သိရှိနိုင်သည် (ဇယား 1)။ပုံ 4b သည် ကင်ဆာရောဂါ 32 နှင့် အများဆုံးဆက်စပ်နေသည့် pleural retraction လက္ခဏာများပါရှိသော nodule ကိုပြသထားသည်။Case 4 သည် ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအကြောင်းတရား၏ အထောက်အထားမရှိသော အတိအကျမသိနိုင်သော တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအစိုင်အခဲအဖုတစ်ခုအဖြစ် တင်ပြထားသည်။ဤကိစ္စရပ်အားလုံးကို အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံ (ဇယား 1) အရ ဆိုးရွားစွာ ခန့်မှန်းထားသည်။အဆုတ် adenocarcinoma ၏ အကဲဖြတ်မှုကို အဆုတ်ခွဲစိတ်မှု ခွဲစိတ်ပြီးနောက် histopathological စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် သရုပ်ပြခဲ့သည် (ပုံ 4b)။ပြင်ပအတည်ပြုသတ်မှတ်မှုအတွက်၊ ဇီဝဖြစ်စဉ်အမျိုးအစားခွဲခွဲမှူးသည် 6 မီလီမီတာထက်ကြီးသော အဆုတ်အကြိတ်များ (နောက်ဆက်တွဲပုံ 10) ကို တိကျစွာခန့်မှန်းပေးသည်။
ညင်သာပျော့ပျောင်းသော အဖုနှစ်ခု၏ အဆုတ်၏ axial ပြတင်းပေါက်၏ CT ပုံရိပ်များ။case 1 တွင် 4 နှစ်အကြာတွင် CT scan သည် ညာဘက်အောက်အမြှေးတွင် calcification 7 mm ရှိသော တည်ငြိမ်သော အစိုင်အခဲအတုံးတစ်တုံးကို ပြသခဲ့သည်။case 2 တွင်၊ 5 နှစ်အကြာတွင် CT scan သည် ညာဘက်အပေါ်ဘက်တွင် အချင်း 7 မီလီမီတာရှိသော တည်ငြိမ်သော၊ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအစိုင်အခဲတုံးကို ထင်ရှားစေသည်။b အဆုတ်၏ Axial window CT ပုံရိပ်များနှင့် အဆုတ်ခွဲစိတ်မှုမပြုလုပ်မီ အဆင့် I adenocarcinoma ဖြစ်ပွားမှုနှစ်ခု၏ သက်ဆိုင်ရာရောဂါဗေဒလေ့လာမှုများ။Case 3 သည် pleural retraction ဖြင့် ညာဘက်အပေါ်ပိုင်းရှိ အချင်း ၈ မီလီမီတာရှိသော အလုံးတစ်တုံးကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။Case 4 သည် ဘယ်ဘက်အပေါ်ဘက်တွင် 9 mm အတိုင်းအတာရှိသော တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအစိုင်အခဲမြေပြင်-မှန်တုံးကို ဖော်ထုတ်ပြသခဲ့သည်။ပြန်ထုတ်ထားသော အဆုတ်တစ်သျှူး (စကေးဘား = 50 μm) ၏ Hematoxylin နှင့် eosin (H&E) စွန်းထင်းမှုသည် အဆုတ် adenocarcinoma ၏ acinar ကြီးထွားမှုပုံစံကို ပြသသည်။မြှားများသည် CT ပုံများတွင် တွေ့ရှိသော အကွက်များကို ညွှန်ပြသည်။H&E ပုံများသည် ရောဂါဗေဒပညာရှင်မှ စစ်ဆေးသော အဏုကြည့်အကွက်မျိုးစုံ (>3) ၏ ကိုယ်စားပြုပုံများဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များသည် CT စစ်ဆေးမှုကိုအကဲဖြတ်ရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများရှိလာနိုင်သည့် အဆုတ်အဖုများ၏ကွဲပြားသောရောဂါရှာဖွေခြင်းတွင် သွေးရည်ကြည်ဇီဝဖြစ်စဉ် biomarkers များ၏အလားအလာတန်ဖိုးကို သက်သေပြပါသည်။
တရားဝင်သော ကွဲပြားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်အကန့်တစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ အဓိက ဇီဝဖြစ်စဉ်ပြောင်းလဲမှုများ၏ ဇီဝဆိုင်ရာဆက်စပ်ဆက်နွယ်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေခဲ့သည်။MetaboAnalyst မှ KEGG လမ်းကြောင်း ကြွယ်ဝမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ပေးထားသော အုပ်စုနှစ်ခုကြားရှိ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲလာသော လမ်းကြောင်း 6 ခု (LA vs. HC နှင့် LA နှင့် BN၊ ချိန်ညှိထားသော p ≤ 0.001၊ အကျိုးသက်ရောက်မှု > 0.01)။ဤပြောင်းလဲမှုများသည် pyruvate ဇီဝြဖစ်ပျက်မှု၊ tryptophan ဇီဝြဖစ်ပျက်မှု၊ niacin နှင့် nicotinamide ဇီဝြဖစ်ပျက်မှု၊ glycolysis၊ TCA လည်ပတ်မှု၊ နှင့် purine ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုများ (ပုံ။ 5a) ဖြင့် လက္ခဏာရပ်များဖြစ်သည်။ထို့နောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပကတိပမာဏကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုများကို အတည်ပြုရန် ပစ်မှတ်ထားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို ထပ်မံလုပ်ဆောင်ခဲ့ပါသည်။စစ်မှန်သော metabolite စံချိန်စံညွှန်းများကိုသုံး၍ triple quadrupole mass spectrometry (QQQ) ဖြင့် အများအားဖြင့် ပြောင်းလဲထားသော လမ်းကြောင်းများတွင် ဘုံ metabolites များကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း။ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ လေ့လာမှု၏ လူဦးရေဆိုင်ရာ ဝိသေသလက္ခဏာများ လေ့လာမှု ပစ်မှတ်နမူနာကို နောက်ဆက်တွဲ ဇယား 4 တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဇီဝဖြစ်စဉ် ရလဒ်များနှင့် ကိုက်ညီပြီး အရေအတွက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအရ hypoxanthine နှင့် xanthine၊ pyruvate နှင့် lactate တို့သည် LA တွင် BN နှင့် HC တို့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက တိုးလာကြောင်း အတည်ပြုခဲ့သည် (ပုံ 5b၊ c၊ p <0.05)။သို့သော် BN နှင့် HC အကြားတွင် ဤဇီဝဖြစ်စဉ်များတွင် သိသာထင်ရှားသော ခြားနားချက်များကို မတွေ့ရှိရပါ။
BN နှင့် HC အုပ်စုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက LA အုပ်စုရှိ သိသာထင်ရှားသော ကွဲပြားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်များ၏ KEGG လမ်းကြောင်း ကြွယ်ဝမှုကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။အမြီးနှစ်ချောင်းရှိသော Globaltest ကိုအသုံးပြုပြီး p တန်ဖိုးများကို Holm-Bonferroni နည်းလမ်း (ချိန်ညှိထားသော p ≤ 0.001 နှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုအရွယ်အစား > 0.01) ကို အသုံးပြု၍ p တန်ဖိုးများကို ချိန်ညှိထားသည်။b–d LC-MS/MS မှသတ်မှတ်ထားသော သွေးရည်ကြည် HC၊ BN နှင့် LA ရှိ hypoxanthine၊ xanthine၊ lactate၊ pyruvate နှင့် tryptophan အဆင့်များကိုပြသသည့် တယောကွက်များ (အုပ်စုတစ်ခုလျှင် = 70)။အဖြူရောင်နှင့် အနက်ရောင် အစက်ချမျဉ်းများသည် အလယ်အလတ်နှင့် လေးပုံတစ်ပုံကို အသီးသီးဖော်ပြသည်။e LUAD-TCGA ဒေတာအတွဲရှိ ပုံမှန်အဆုတ်တစ်သျှူး (n=59) နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အဆုတ်အတွင်းကင်ဆာရှိ SLC7A5 နှင့် QPRT ၏ SLC7A5 နှင့် QPRT ၏ ပုံမှန်အဆုတ်တစ်သျှူး (n=59) ကိုပြသသည့် တယောဆွဲကွက်။အဖြူကွက်သည် ကွာတားအကွာအဝေးကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ အလယ်ရှိ အလျားလိုက် အနက်ရောင်မျဉ်းသည် မီဒီယံကို ကိုယ်စားပြုပြီး သေတ္တာမှ ဆန့်ထုတ်ထားသော ဒေါင်လိုက်အနက်ရောင်မျဉ်းသည် 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလ (CI) ကို ကိုယ်စားပြုသည်။f Pearson သည် TCGA ဒေတာအတွဲတွင် အဆုတ် adenocarcinoma (n = 513) နှင့် SLC7A5 နှင့် GAPDH ၏ဆက်စပ်ဆက်စပ်မှုဇာတ်ကွက်။မီးခိုးရောင်ဧရိယာသည် 95% CI ကိုကိုယ်စားပြုသည်။r၊ Pearson ဆက်စပ်ကိန်း။g LC-MS/MS မှ ဆုံးဖြတ်ထားသော အတိအကျမဟုတ်သော shRNA ထိန်းချုပ်မှု (NC) နှင့် shSLC7A5 (Sh1, Sh2) ဖြင့် ကူးစက်သော A549 ဆဲလ်များရှိ ပုံမှန်ဆဲလ်လူလာ tryptophan အဆင့်များ။အုပ်စုတစ်ခုစီရှိ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အမှီအခိုကင်းသော နမူနာငါးခု၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို တင်ပြထားသည်။h A549 ဆဲလ်များ (NC) နှင့် SLC7A5 မှ A549 ဆဲလ်များ (Sh1၊ Sh2) ရှိ NADt (စုစုပေါင်း NAD၊ NAD+ နှင့် NADH) ၏ဆယ်လူလာအဆင့်များ။အုပ်စုတစ်ခုစီရှိ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အမှီအခိုကင်းသော နမူနာသုံးမျိုး၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို တင်ပြပါသည်။i SLC7A5 မတိုင်မီနှင့်နောက်တွင် A549 ဆဲလ်များ၏ glycolytic လုပ်ဆောင်ချက်ကို extracellular acidification rate (ECAR) (n = အုပ်စုတစ်ခုလျှင် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ သီးခြားနမူနာ 4 ခု) ဖြင့် တိုင်းတာသည်။2-DG၊2-deoxy-D-ဂလူးကို့စ်။အမြီးနှစ်ချောင်းရှိသော ကျောင်းသား၏ t စာမေးပွဲကို (b–h) တွင် အသုံးပြုခဲ့သည်။(g–i) တွင် အမှားအယွင်းဘားများသည် ပျမ်းမျှ ± SD ကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုစီကို အမှီအခိုကင်းစွာ သုံးကြိမ်ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး ရလဒ်များသည် ဆင်တူသည်။အရင်းအမြစ်ဒေတာကို အရင်းအမြစ်ဒေတာဖိုင်များပုံစံဖြင့် ပေးဆောင်သည်။
LA အဖွဲ့ရှိ ပြောင်းလဲလာသော tryptophan ဇီဝြဖစ်ပျက်မှု၏ သိသာထင်ရှားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ QQQ ကို အသုံးပြု၍ HC၊ BN နှင့် LA အုပ်စုများရှိ သွေးရည်ကြည် tryptophan အဆင့်ကိုလည်း အကဲဖြတ်ခဲ့ပါသည်။သွေးရည်ကြည် tryptophan သည် HC သို့မဟုတ် BN (p < 0.001၊ Figure 5d) နှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် LA တွင် လျော့နည်းသွားသည်ကို တွေ့ရှိခဲ့ရပြီး ၎င်းသည် ယခင်တွေ့ရှိချက်များနှင့် ကိုက်ညီပြီး tryptophan ပျံ့နှံ့နေသော ကင်ဆာရောဂါသည်များတွင် ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုမှ ကျန်းမာသော ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စု 33,34 ထက် လျော့နည်းကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။ ၊၃၅။PET/CT tracer 11C-methyl-L-tryptophan ကိုအသုံးပြုသည့်နောက်ထပ်လေ့လာမှုတစ်ခုအရ အဆုတ်ကင်ဆာတစ်သျှူးရှိ tryptophan အချက်ပြမှုကို ထိန်းထားချိန်သည် ညင်သာသာသာအနာများ သို့မဟုတ် ပုံမှန်တစ်သျှူးများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သိသိသာသာတိုးလာကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။LA သွေးရည်ကြည်တွင် tryptophan လျော့နည်းသွားခြင်းသည် အဆုတ်ကင်ဆာဆဲလ်များမှ တက်ကြွသော tryptophan စုပ်ယူမှုကို ထင်ဟပ်စေနိုင်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ ယူဆပါသည်။
tryptophan catabolism ၏ kynurenine လမ်းကြောင်း၏ နောက်ဆုံးထုတ်ကုန်မှာ NAD+37,38 ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် glyceraldehyde-3-phosphate ၏ 1,3-bisphosphoglycerate နှင့် glycolysis39 တွင် glyceraldehyde-3-phosphate ၏ တုံ့ပြန်မှုအတွက် အရေးကြီးသောအလွှာတစ်ခုဖြစ်သည်။ယခင်လေ့လာမှုများသည် ကိုယ်ခံအားထိန်းညှိမှုတွင် tryptophan catabolism ၏အခန်းကဏ္ဍကိုအာရုံစိုက်ထားသော်လည်း၊ လက်ရှိလေ့လာမှုတွင်တွေ့ရှိရသော tryptophan dysregulation နှင့် glycolytic လမ်းကြောင်းများကြား အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှုကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြရန် ကျွန်ုပ်တို့ရှာဖွေခဲ့သည်။Solute transporter family 7 member 5 (SLC7A5) ကို tryptophan transporter43,44,45 ဟုလူသိများသည်။Quinolinic acid phosphoribosyltransferase (QPRT) သည် quinolinic acid ကို NAMN46 အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည့် kynurenine လမ်းကြောင်း၏ အောက်ပိုင်းတွင်ရှိသော အင်ဇိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။LUAD TCGA ဒေတာအတွဲကို စစ်ဆေးခြင်းတွင် SLC7A5 နှင့် QPRT နှစ်ခုစလုံးသည် ပုံမှန်တစ်သျှူးများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အကျိတ်တစ်ရှူးတွင် သိသိသာသာ ထိန်းညှိထားကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။ဤတိုးလာမှုကို အဆင့် I နှင့် II နှင့် အဆုတ် adenocarcinoma ၏အဆင့် III နှင့် IV တို့တွင် တွေ့ရှိခဲ့သည် (နောက်ဆက်တွဲပုံ 11)၊ tumorigenesis နှင့်ဆက်စပ်သော tryptophan ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုများတွင် အစောပိုင်းနှောင့်ယှက်မှုများကို ညွှန်ပြသည်။
ထို့အပြင် LUAD-TCGA ဒေတာအတွဲသည် ကင်ဆာလူနာနမူနာများတွင် SLC7A5 နှင့် GAPDH mRNA ဖော်ပြချက်ကြားတွင် အပြုသဘောဆောင်သောဆက်စပ်မှုကို ပြသခဲ့သည် (r = 0.45၊ p = 1.55E-26၊ ပုံ 5f)။ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ ပုံမှန်အဆုတ်တစ်သျှူးတွင် ထိုမျိုးဗီဇလက်မှတ်များကြားတွင် သိသာထင်ရှားသောဆက်စပ်မှုကို မတွေ့ရှိရပါ။A549 ဆဲလ်များရှိ SLC7A5 (နောက်ဆက်တွဲပုံ 12) ၏ သပိတ်မှောက်မှုသည် ဆဲလ်လူလာ tryptophan နှင့် NAD(H) အဆင့်များ (ပုံ 5g၊ h) ကို သိသိသာသာ လျော့ကျစေပြီး extracellular acidification rate (ECAR) (ပုံ 1) အရ glycolytic လုပ်ဆောင်ချက်ကို လျော့နည်းစေသည်။5i)။ထို့ကြောင့်၊ သွေးရည်ကြည်တွင် ဇီဝဖြစ်စဉ်ပြောင်းလဲမှုများနှင့် vitro detection များအပေါ်အခြေခံ၍ tryptophan ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုသည် kynurenine လမ်းကြောင်းမှတစ်ဆင့် NAD+ ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီး အဆုတ်ကင်ဆာတွင် glycolysis ကိုမြှင့်တင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယူဆပါသည်။
လေ့လာမှုများအရ LDCT မှတွေ့ရှိထားသော မသတ်မှတ်နိုင်သော အဆုတ်အဖုအမြောက်အမြားသည် PET-CT၊ အဆုတ်အသားစဥ်စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ကုသခြင်းကဲ့သို့ မှားယွင်းသောအပြုသဘောဆောင်သောရောဂါလက္ခဏာများကြောင့် ကုသခြင်းကဲ့သို့ ထပ်လောင်းစမ်းသပ်မှုများပြုလုပ်ရန် လိုအပ်လာနိုင်သည်။31 ပုံ 6 တွင်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုသည် CT မှတွေ့ရှိသောအဆုတ်အဖုများ၏နောက်ဆက်တွဲစီမံခန့်ခွဲမှုကိုတိုးတက်ကောင်းမွန်စေမည့်အလားအလာရှိသောရောဂါရှာဖွေမှုတန်ဖိုးပါသောသွေးရည်ကြည်ဇီဝဖြစ်စဉ်အုပ်စုတစ်ခုကိုဖော်ထုတ်တွေ့ရှိခဲ့သည်။
ညင်သာပျော့ပျောင်းသော သို့မဟုတ် ဆိုးဆိုးရွားရွားဖြစ်စေသော ပုံရိပ်ဖော်လက္ခဏာများဖြင့် အဆုတ်အဖုများကို ပမာဏနည်းသော ကွန်ပျူတာဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း (LDCT) ဖြင့် အကဲဖြတ်သည်။Nodules ၏မသေချာသောရလဒ်သည် မကြာခဏနောက်ဆက်တွဲလည်ပတ်မှုများ၊ မလိုအပ်သောဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုများနှင့် လွန်ကဲစွာကုသမှုများဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။ရောဂါရှာဖွေမှုတန်ဖိုးပါသော သွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ် အမျိုးအစားခွဲသည့် ပစ္စည်းများ ပါ၀င်မှုသည် အန္တရာယ် အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် အဆုတ်အဖုများ၏ နောက်ဆက်တွဲ စီမံခန့်ခွဲမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသည်။PET positron ထုတ်လွှတ်မှု ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း။
US NLST လေ့လာမှုနှင့် European NELSON လေ့လာမှုတို့မှ ဒေတာပမာဏနည်းသော ကွန်ပျူတာဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း (LDCT) ဖြင့် အဆုတ်ကင်ဆာသေဆုံးမှုနှုန်း 1,3 ကို လျှော့ချနိုင်သည်ဟု အကြံပြုထားသည်။သို့ရာတွင်၊ LDCT မှတွေ့ရှိသော မတော်တဆ အဆုတ်အဖုအမြောက်အမြား၏ နောက်ဆက်တွဲအန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် နောက်ဆက်တွဲလက်တွေ့စီမံခန့်ခွဲမှုစီမံခန့်ခွဲမှုသည် စိန်ခေါ်မှုအရှိဆုံးဖြစ်သည်။အဓိကပန်းတိုင်မှာ ယုံကြည်စိတ်ချရသော biomarkers များထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် တည်ဆဲ LDCT-based ပရိုတိုကောများ၏ မှန်ကန်သော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။
သွေးတွင်းဇီဝဖြစ်စဉ်များကဲ့သို့ အချို့သော မော်လီကျူး ဇီဝအမှတ်အသားများကို အဆုတ်ကင်ဆာကို ကျန်းမာသော ထိန်းချုပ်မှု 15,17 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။လက်ရှိလေ့လာမှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် LDCT မှမတော်တဆတွေ့ရှိသောညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဆုတ်အတွင်းသားအဖုအကြိတ်များအကြားခွဲခြားရန်အတွက်သွေးရည်ကြည်ဇီဝဖြစ်စဉ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုအသုံးချခြင်းအပေါ်အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။UPLC-HRMS ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှု (HC)၊ ညင်သာပျော့ပျောင်းသော အဆုတ်အဖုများ (BN) နှင့် အဆင့် 1 အဆုတ် adenocarcinoma (LA) နမူနာများကို ကျွန်ုပ်တို့ နှိုင်းယှဉ်ပါသည်။HC နှင့် BN တွင် အလားတူ ဇီဝဖြစ်စဉ် ပရိုဖိုင်များ ပါရှိကြောင်း၊ LA သည် HC နှင့် BN နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သိသာထင်ရှားသော အပြောင်းအလဲများကို ပြသခဲ့သည်။ကျွန်ုပ်တို့သည် LA နှင့် HC နှင့် BN တို့ကို ကွဲပြားစေသည့် သွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ် နှစ်စုံကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။
ညင်သာပျော့ပျောင်း နှင့် ဆိုးရွားသော အဖုများ အတွက် လက်ရှိ LDCT အခြေပြု ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း အစီအစဉ်သည် အဓိကအားဖြင့် အချိန် 30 ကျော်အတွင်း nodules များ၏ အရွယ်အစား၊ သိပ်သည်းဆ၊ ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် ကြီးထွားနှုန်းအပေါ် အခြေခံသည်။ယခင်လေ့လာချက်များအရ nodules အရွယ်အစားသည် အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် နီးကပ်စွာဆက်စပ်နေကြောင်း ပြသခဲ့သည်။အန္တရာယ်များသောလူနာများတွင်ပင်၊ node <6 mm တွင် ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေ <1% ရှိသည်။6 မှ 20 mm ရှိသော nodules များအတွက် ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေသည် 8% မှ 64% 30 အထိရှိသည်။ထို့ကြောင့်၊ Fleischner Society သည် ပုံမှန် CT နောက်ဆက်တွဲအတွက် 6 mm အချင်းဖြတ်ရန် အကြံပြုထားသည်။29 သို့ရာတွင်၊ 6 မီလီမီတာထက်ကြီးသော indeterminate pulmonary nodules (IPN) ကို အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းတို့ကို လုံလောက်စွာ မလုပ်ဆောင်နိုင်ခဲ့ပါ။မွေးရာပါနှလုံးရောဂါ၏ လက်ရှိစီမံခန့်ခွဲမှုကို အများအားဖြင့် မကြာခဏ CT စောင့်ကြည့်မှုဖြင့် စောင့်ကြပ်ကြည့်ရှုခြင်းအပေါ် အခြေခံသည်။
တရားဝင်အတည်ပြုထားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်ကိုအခြေခံ၍ ကျန်းမာသောလူတစ်ဦးချင်းစီနှင့် ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဖု <6 မီလီမီတာကြားရှိ ဇီဝဖြစ်ပျက်မှုဆိုင်ရာ လက္ခဏာများ ထပ်နေမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ ပထမဆုံးအကြိမ် သရုပ်ပြခဲ့သည်။ဇီဝဆိုင်ရာ တူညီမှု သည် ယခင် CT တွေ့ရှိချက်များနှင့် ကိုက်ညီပြီး nodules များ < 6 မီလီမီတာ နှင့် ≥ 6 မီလီမီတာ ရှိသော အရာများအတွက် ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေ နည်းပါးပါသည်။ Nodule အရွယ်အစား မခွဲခြားဘဲ ညင်သာပျော့ပျောင်းသော etiology ၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်သည် တစ်သမတ်တည်းဖြစ်ကြောင်း ဇီဝဖြစ်စဉ်ပရိုဖိုင်များတွင် ဆင်တူသည်။ထို့ကြောင့်၊ ခေတ်မီရောဂါရှာဖွေရေးသွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ်အကန့်များသည် CT တွင် nodules များကို ကနဦးတွေ့ရှိပြီး အမှတ်စဉ်စောင့်ကြည့်ခြင်းကို လျှော့ချနိုင်သောအခါတွင် စည်းကမ်းချက်ထုတ်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအနေဖြင့် တစ်ခုတည်းသောစမ်းသပ်မှုကို ပေးနိုင်ပါသည်။တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ ဇီဝဖြစ်စဉ် biomarkers များ၏ တူညီသောအကန့်သည် ညင်သာပျော့ပျောင်းသော Nodules များမှ အရွယ်အစား ≥6 မီလီမီတာကို ခွဲခြားထားပြီး CT ပုံများတွင် အလားတူအရွယ်အစားနှင့် မရှင်းလင်းသော ပုံသဏ္ဍာန်အင်္ဂါရပ်များအတွက် တိကျသောခန့်မှန်းချက်များကို ပေးဆောင်ထားသည်။ဤသွေးရည်ကြည် ဇီဝြဖစ်ပျက်မှု အမျိုးအစားခွဲစက်သည် AUC ၏ 0.927 နှင့် nodules ≥6 မီလီမီတာ ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ချေကို ခန့်မှန်းရာတွင် ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များက တူညီသောသွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ လက္ခဏာများသည် အစောပိုင်းအကျိတ်ဖြစ်ပေါ်စေသော ဇီဝဖြစ်စဉ်ပြောင်းလဲမှုများကို အတိအကျထင်ဟပ်နိုင်ကာ nodule အရွယ်အစားမရှိဘဲ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ခန့်မှန်းချက်များအဖြစ် တန်ဖိုးရှိသည်ကို ညွှန်ပြပါသည်။
ထင်ရှားသည်မှာ၊ အဆုတ် adenocarcinoma (LUAD) နှင့် squamous cell carcinoma (LUSC) တို့သည် သေးငယ်သောဆဲလ်မဟုတ်သော အဆုတ်ကင်ဆာ (NSCLC) ၏ အဓိကအမျိုးအစားများဖြစ်သည်။LUSC သည် ဆေးရွက်ကြီးသုံးစွဲမှု 47 နှင့် အခိုင်အမာဆက်စပ်နေပြီး LUAD သည် CT စစ်ဆေးမှု 48 တွင်တွေ့ရှိသောအဆုတ်အဖုများ၏အသုံးအများဆုံး histology ဖြစ်သောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံသည် အဆင့် I adenocarcinoma နမူနာများအတွက် အထူးတည်ဆောက်ထားသည်။Wang နှင့် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် LUAD ကို အာရုံစိုက်ပြီး အစောပိုင်းအဆင့် အဆုတ်ကင်ဆာကို ကျန်းမာသောလူများနှင့် အစောပိုင်းအဆင့် အဆုတ်ကင်ဆာကို ခွဲခြားနိုင်စေရန် lipid လက္ခဏာကိုးခုကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။အဆင့် I LUSC နှင့် 74 ညင်သာပျော့ပျောင်းသော nodules 16 ခုတွင် လက်ရှိအမျိုးအစားခွဲထုတ်ပုံစံကို ကျွန်ုပ်တို့စမ်းသပ်ခဲ့ပြီး LUSC ခန့်မှန်းတိကျမှု (AUC 0.776) နည်းပါးသည်ကို လေ့လာတွေ့ရှိရပြီး LUAD နှင့် LUSC တို့သည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ လက္ခဏာများရှိကြောင်း အကြံပြုထားသည်။အမှန်မှာ၊ LUAD နှင့် LUSC တို့သည် etiology၊ ဇီဝဇစ်မြစ်နှင့် မျိုးရိုးဗီဇကွဲလွဲမှုများတွင် ကွဲပြားကြောင်းပြသထားသည်။ထို့ကြောင့်၊ စိစစ်ရေးအစီအစဉ်များတွင် အဆုတ်ကင်ဆာကို လူထုအခြေပြုသိရှိနိုင်စေရန် လေ့ကျင့်မှုပုံစံများတွင် အခြားသော histology အမျိုးအစားများကို ထည့်သွင်းသင့်သည်။
ဤတွင်၊ ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှုများနှင့် ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဖုများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အဆုတ် adenocarcinoma တွင် မကြာခဏပြောင်းလဲနေသောလမ်းကြောင်းခြောက်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည်။Xanthine နှင့် hypoxanthine တို့သည် purine ဇီဝဖြစ်စဉ်လမ်းကြောင်း၏ ဘုံဇီဝဖြစ်စဉ်များဖြစ်သည်။ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များနှင့်အညီ၊ purine ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုနှင့်ဆက်စပ်သောအလယ်အလတ်များသည် အဆုတ် adenocarcinoma ရှိသောလူနာများ၏သွေးရည်ကြည် သို့မဟုတ် တစ်ရှူးများတွင် သိသိသာသာတိုးလာပါသည်။မြင့်မားသောသွေးရည်ကြည် xanthine နှင့် hypoxanthine ပမာဏများသည် ကင်ဆာဆဲလ်များ လျင်မြန်စွာကြီးထွားလာခြင်းကြောင့် လိုအပ်သော anabolism ကို ထင်ဟပ်စေနိုင်သည်။ဂလူးကို့စ် ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုကို ထိန်းညှိခြင်းသည် ကင်ဆာ ဇီဝြဖစ်ပျက်ခြင်း၏ လူသိများသော အမှတ်အသားတစ်ခုဖြစ်သည်။ဤတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် LA အုပ်စုတွင် pyruvate နှင့် lactate သိသိသာသာတိုးလာသည်ကို HC နှင့် BN အုပ်စုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ရာ၊ ၎င်းသည် ယခင်ထုတ်ပြန်ချက်များအရ သွေးတွင်းရှိ ဆဲလ်မဟုတ်သော အဆုတ်ကင်ဆာ (NSCLC) လူနာများ၏ သွေးတွင်းရှိ glycolytic လမ်းကြောင်း မူမမှန်မှုများနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှုများ။ရလဒ်များသည် ၅၂၊၅၃ နှင့် ကိုက်ညီသည်။
အရေးကြီးသည်မှာ၊ အဆုတ် adenocarcinomas ၏သွေးရည်ကြည်တွင် pyruvate နှင့် tryptophan ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုကြား အပြန်အလှန်ဆက်နွယ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရှိခဲ့သည်။သွေးရည်ကြည်တွင် tryptophan ပမာဏသည် HC သို့မဟုတ် BN အုပ်စုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက LA အုပ်စုတွင် လျော့ကျသွားသည်။စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်မှာ၊ အလားအလာရှိသောအုပ်စုကိုအသုံးပြုထားသောယခင်အကြီးစားလေ့လာမှုတစ်ခုတွင်လည်ပတ်နေသော tryptophan နည်းပါးမှုသည်အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေ 54 နှင့်ဆက်စပ်နေကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့သည်။Tryptophan သည် ကျွန်ုပ်တို့ အစားအစာမှ လုံးဝရရှိသော မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အမိုင်နိုအက်ဆစ်ဖြစ်သည်။အဆုတ် adenocarcinoma တွင် သွေးရည်ကြည် tryptophan လျော့နည်းခြင်းသည် ဤ metabolite ၏ လျင်မြန်စွာ လျော့နည်းလာခြင်းကို ထင်ဟပ်စေနိုင်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ ကောက်ချက်ချပါသည်။kynurenine လမ်းကြောင်းမှတစ်ဆင့် tryptophan catabolism ၏အဆုံးထုတ်ကုန်သည် de novo NAD+ ပေါင်းစပ်မှု၏ရင်းမြစ်ဖြစ်သည်ကို ကောင်းစွာသိရှိထားသည်။NAD+ ကို ကယ်တင်ရေးလမ်းကြောင်းမှတဆင့် အဓိကထုတ်လုပ်ထားသောကြောင့် ကျန်းမာရေးနှင့်ရောဂါများတွင် tryptophan ဇီဝြဖစ်ပျက်မှုတွင် NAD+ ၏အရေးပါမှုကို ဆုံးဖြတ်ရန်ကျန်နေသေးသည်။TCGA ဒေတာဘေ့စ်၏ကျွန်ုပ်တို့၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် tryptophan transporter solute transporter 7A5 (SLC7A5) ၏ဖော်ပြချက်သည်ပုံမှန်ထိန်းချုပ်မှုများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကအဆုတ် adenocarcinoma တွင်သိသိသာသာတိုးလာပြီး glycolytic အင်ဇိုင်း GAPDH ၏ဖော်ပြမှုနှင့်အပြုသဘောဆက်စပ်နေကြောင်းပြသခဲ့သည်။ယခင်လေ့လာမှုများက 40,41,42 antitumor ခုခံအားတုံ့ပြန်မှုကိုနှိမ်နှင်းရာတွင် tryptophan catabolism ၏အခန်းကဏ္ဍကိုအဓိကအာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ဤတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဆုတ်ကင်ဆာဆဲလ်များတွင် SLC7A5 ၏ tryptophan စုပ်ယူမှုကို ဟန့်တားခြင်းဖြင့် ဆဲလ်လူလာ NAD အဆင့်ကို နောက်ဆက်တွဲကျဆင်းစေပြီး glycolytic လုပ်ဆောင်ချက်ကို တစ်ပြိုင်နက် လျော့ချခြင်းကို သက်သေပြပါသည်။အနှစ်ချုပ်အားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုသည် အဆုတ် adenocarcinoma ၏ကင်ဆာအသွင်ပြောင်းခြင်းနှင့်ဆက်စပ်သော သွေးရည်ကြည်ဇီဝြဖစ်ပြောင်းလဲမှုများအတွက် ဇီဝဗေဒအခြေခံကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
EGFR ဗီဇပြောင်းလဲမှုများသည် NSCLC လူနာများတွင် အဖြစ်များဆုံးသော ယာဉ်မောင်းဗီဇပြောင်းလဲမှုများဖြစ်သည်။ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုတွင်၊ EGFR ဗီဇပြောင်းလဲမှု (n = 41) ရှိသောလူနာများတွင် EGFR (n = 31) ရှိသောရိုင်းအမျိုးအစား EGFR (n = 31) လူနာများနှင့် ဆင်တူသော ဇီဝဖြစ်ပျက်မှုဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်များကို acylcarnitine လူနာများတွင် EGFR မျိုးပြောင်းလူနာအချို့၏ သွေးရည်ကြည်ပမာဏ လျော့နည်းသွားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့ရှိခဲ့သည်။acylcarnitines ၏ လုပ်ဆောင်မှုမှာ cytoplasm မှ acyl အုပ်စုများကို mitochondrial matrix သို့ ပို့ဆောင်ပေးကာ စွမ်းအင်ထုတ်လုပ်ရန် ဖက်တီးအက်ဆစ်များ ဓာတ်တိုးမှုကို ဖြစ်စေသည်။ကျွန်ုပ်တို့၏တွေ့ရှိချက်နှင့်အညီ၊ မကြာသေးမီကလေ့လာမှုတစ်ခုက EGFR mutant နှင့် EGFR တောရိုင်းအမျိုးအစားအကျိတ်များကြားတွင် အလားတူ ဇီဝဖြစ်စဉ်ပရိုဖိုင်များကို 102 အဆုတ် adenocarcinoma တစ်ရှူးနမူနာ 50 ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဇီဝဖြစ်စဉ်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။စိတ်ဝင်စားစရာမှာ EGFR မျိုးပြောင်းအုပ်စုတွင် acylcarnitine ပါဝင်မှုကိုလည်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ထို့ကြောင့်၊ acylcarnitine ပမာဏပြောင်းလဲမှုများသည် EGFR ဖြစ်ပေါ်စေသော ဇီဝဖြစ်စဉ်ပြောင်းလဲမှုများကို ထင်ဟပ်စေခြင်း ရှိ၊ မရှိနှင့် နောက်ခံမော်လီကျူးလမ်းကြောင်းများသည် နောက်ထပ်လေ့လာမှုအတွက် အကျိုးရှိပေမည်။
နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုသည် အဆုတ်အဖုအကြိတ်များ၏ ကွဲပြားသောရောဂါရှာဖွေခြင်းအတွက် သွေးရည်ကြည်ဇီဝဖြစ်စဉ်အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးထားပြီး အန္တရာယ်အကဲဖြတ်ခြင်းကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး CT စကင်န်စစ်ဆေးခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ ဆေးခန်းစီမံခန့်ခွဲမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် အလုပ်အသွားအလာကို အဆိုပြုပါသည်။
ဤလေ့လာမှုအား Sun Yat-sen University Cancer ဆေးရုံ၊ Sun Yat-sen University ၏ ပထမဆုံး တွဲဖက်ဆေးရုံနှင့် Zhengzhou University Cancer Hospital တို့၏ ကျင့်ဝတ်ကော်မတီတို့မှ အတည်ပြုခဲ့ပါသည်။ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် ဌာနတွင်းတရားဝင်အဖွဲ့များတွင် ကျန်းမာသောလူတစ်ဦးချင်းစီထံမှ sera 174 sera နှင့် 244 sera တို့မှ ကင်ဆာထိန်းချုပ်ရေးနှင့်ကာကွယ်တားဆီးရေးဌာန၊ Sun Yat-sen University Cancer Center နှင့် 166 ညင်သာပျော့ပျောင်းသော nodules 166 ခုတို့ကို စုဆောင်းခဲ့သည်။သွေးရည်ကြည်။Stage I အဆုတ် adenocarcinomas ကို Sun Yat-sen University Cancer Center မှ ကောက်ယူခဲ့သည်။ပြင်ပအတည်ပြုမှုအုပ်စုတွင်၊ ညင်သာပျော့ပျောင်းသောအဖုများဖြစ်ပွားမှု ၄၈ မှု၊ Sun Yat-sen University ၏ပထမတွဲဖက်ဆေးရုံမှအဆင့် I အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်ပွားမှု ၃၉ မှုနှင့် Zhengzhou ကင်ဆာဆေးရုံမှအဆင့် I အဆုတ်ကင်ဆာဖြစ်ပွားမှု ၂၄ မှုရှိသည်။Sun Yat-sen University Cancer Center သည် တည်ထောင်ထားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်အမျိုးအစား၏ ရောဂါရှာဖွေနိုင်စွမ်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် အဆင့် I squamous ဆဲလ်အဆုတ်ကင်ဆာ ဖြစ်ပွားမှု ၁၆ မှုကို စုဆောင်းခဲ့သည် (လူနာလက္ခဏာများကို နောက်ဆက်တွဲဇယား ၅ တွင် ပြထားသည်)။ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအုပ်စုနှင့် ပြည်တွင်းစစ်ဆေးခြင်းအဖွဲ့မှ နမူနာများကို 2018 ခုနှစ် ဇန်နဝါရီမှ 2020 ခုနှစ်အတွင်း စုဆောင်းခဲ့သည်။ ပြင်ပစစ်ဆေးခြင်းအဖွဲ့အတွက် နမူနာများကို 2021 ခုနှစ် ဩဂုတ်လနှင့် 2022 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလကြားတွင် စုဆောင်းခဲ့သည်။ ကျားမရေးရာဘက်လိုက်မှု နည်းပါးစေရန်အတွက် အမျိုးသားနှင့် အမျိုးသမီး အမှုတွဲများ၏ ခန့်မှန်းခြေ တူညီသောအရေအတွက်ကို တစ်ခုစီတွင် သတ်မှတ်ထားသည် အမျိုးအစားDiscovery Team နှင့် Internal Review Teamပါဝင်သူ ကျား၊မ၊ပါဝင်သူအားလုံးထံမှ အကြောင်းကြားထားသော သဘောတူညီချက်ကို ရယူခဲ့ပြီး လျော်ကြေးပေးခြင်းမရှိပါ။ညင်သာပျော့ပျောင်းသော အဖုများပါသည့် ဘာသာရပ်များသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချိန်တွင် 2 နှစ်မှ 5 နှစ်အထိ တည်ငြိမ်သော CT စကင်န်ရမှတ်ရှိသူများဖြစ်ပြီး၊ ခွဲစိတ်မှုကြိုတင်လုပ်ဆောင်ပြီး histopathology မှ စုဆောင်းထားသော ပြင်ပအတည်ပြုခြင်းနမူနာမှ ဖြစ်ရပ် 1 ခုမှလွဲ၍ ကျန်များဖြစ်သည်။နာတာရှည်လည်ချောင်းနာခြင်းမှလွဲ၍အဆုတ် adenocarcinoma ဖြစ်ပွားမှုများကို အဆုတ်ခွဲစိတ်မှုမပြုလုပ်မီ စုဆောင်းပြီး ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေမှုဖြင့် အတည်ပြုခဲ့သည်။အစာရှောင်ခြင်း သွေးနမူနာများကို သွေးရည်ကြည် ခွဲထုတ်သည့် ပြွန်များတွင် ပိုးသတ်ဆေးများ မပါဘဲ စုဆောင်းခဲ့သည်။သွေးနမူနာများကို အခန်းအပူချိန်တွင် ၁ နာရီကြာ ခဲပြီး 2851 × g တွင် 10 မိနစ်ကြာ အာရုံစူးစိုက်ပြီး သွေးရည်ကြည် လွန်ကဲစွာ စုဆောင်းရန်။Serum aliquot များကို ဇီဝဖြစ်စဉ်ထုတ်ယူသည့်အချိန်အထိ -80°C တွင် အေးခဲထားသည်။Sun Yat-sen University Cancer Center ၏ ကင်ဆာရောဂါ ကာကွယ်ရေးနှင့် ဆေးစစ်ဌာနသည် အသက် ၄၀ မှ ၅၅ နှစ်ကြား အမျိုးသားနှင့် အမျိုးသမီး အရေအတွက် တူညီသည့် ကျန်းမာရေး အလှူရှင် ၁၀၀ ထံမှ သွေးရည်ကြည်ပေါင်းကို စုဆောင်းခဲ့သည်။အလှူရှင်နမူနာတစ်ခုစီ၏ တူညီသောပမာဏကို ရောစပ်ပြီး ရရှိလာသော ရေကန်ကို ဖယ်ထုတ်ပြီး -80°C တွင် သိမ်းဆည်းထားသည်။သွေးရည်ကြည်အရောအနှောကို အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုနှင့် ဒေတာစံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ရည်ညွှန်းပစ္စည်းအဖြစ် အသုံးပြုခဲ့သည်။
ရည်ညွှန်းသွေးရည်ကြည်နှင့် စမ်းသပ်မှုနမူနာများကို ဖျော်ပြီး ပေါင်းစပ်ထုတ်ယူသည့်နည်းလမ်း (MTBE/မီသနော/ရေ) 56 ဖြင့် ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို ထုတ်ယူခဲ့သည်။အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ သွေးရည်ကြည် 50 μlကို ရေခဲအေးမီသနော 225 μl နှင့် 750 μl ice- cold methyl tert-butyl ether (MTBE) နှင့် ရောစပ်ထားသည်။အရောအနှောကို ရောမွှေပြီး ရေခဲပေါ်တွင် ၁ နာရီခန့် မွှေပေးပါ။ထို့နောက် နမူနာများကို ရောစပ်ပြီး Cambridge Isotope ဓာတ်ခွဲခန်းများမှ ဝယ်ယူသော အတွင်းပိုင်းစံနှုန်းများ (13C-lactate၊ 13C3-pyruvate၊ 13C-methionine၊ နှင့် 13C6-isoleucine) ပါဝင်သော MS-grade ရေ 188 μl နှင့် ရောနှောပြီး ရေဝဲကို ရောစပ်ခဲ့သည်။ထို့နောက်အရောအနှောကို 15,000 × g တွင် 4°C တွင် 10 မိနစ်ကြာ အာရုံစူးစိုက်ထားပြီး အောက်ပိုင်းအဆင့်ကို LC-MS ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အပြုသဘောနှင့်အနုတ်လက္ခဏာပုံစံများအတွက် ပြွန်နှစ်ခု (125 μL တစ်ခုစီ) သို့ လွှဲပြောင်းခဲ့သည်။နောက်ဆုံးတွင်၊ နမူနာအား မြန်နှုန်းမြင့် လေဟာနယ် အာရုံခံကိရိယာဖြင့် ခြောက်သွေ့သွားအောင် အငွေ့ပြန်သွားခဲ့သည်။
အခြောက်လှန်းသော metabolites များကို 80% acetonitrile ၏ 120 μl တွင် ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခဲ့ပြီး 5 မိနစ်ကြာ vortexed နှင့် 15,000 × g တွင် 4°C တွင် 10 မိနစ်ကြာ centrifugedဇီဝကမ္မဗေဒဆိုင်ရာလေ့လာမှုများအတွက် သေးငယ်သောထည့်သွင်းမှုများပါရှိသော ပယင်းဖန်ပုလင်းများထဲသို့ Supernatant များကို လွှဲပြောင်းပေးခဲ့သည်။အလွန်စွမ်းဆောင်နိုင်သော အရည် ခရိုမာတိုဂရမ်- ရုပ်ထွက်မြင့်မားသော အစုလိုက်အပြုံလိုက် (UPLC-HRMS) ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် ပစ်မှတ်မထားဘဲ ဇီဝဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို Dionex Ultimate 3000 UPLC စနစ်နှင့် ACQUITY BEH Amide ကော်လံ (2.1 × 100 မီလီမီတာ၊ 1.7 μm၊ Waters) ဖြင့် ခွဲခြားထားသည်။အပြုသဘောဆောင်သောအိုင်းယွန်းမုဒ်တွင်၊ မိုဘိုင်းအဆင့်များသည် 95% (A) နှင့် 50% acetonitrile (B) တို့သည် တစ်ခုစီတွင် 10 mmol/L ammonium acetate နှင့် 0.1% formic acid ပါရှိသည်။အနုတ်လက္ခဏာမုဒ်တွင်၊ မိုဘိုင်းအဆင့် A နှင့် B တွင် 95% နှင့် 50% acetonitrile အသီးသီးပါရှိသည်၊ အဆင့်နှစ်ခုစလုံးတွင် 10 mmol/L ammonium acetate, pH = 9 ပါရှိသည်။ အဆင့်လိုက်အစီအစဉ်မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်- 0–0.5 မိနစ်၊ 2% B;0.5-12 မိနစ်၊ 2-50% B;12–14 မိနစ်၊ 50–98% B;14–16 မိနစ်၊ 98% B;၁၆–၁၆.၁။အနည်းဆုံး၊ 98 –2% B;16.1–20 မိနစ်၊ 2% B။ ကော်လံကို 40°C နှင့် autosampler တွင် နမူနာ 10°C တွင် ထိန်းသိမ်းထားသည်။စီးဆင်းမှုနှုန်းမှာ 0.3 မီလီလီတာ/မိနစ်ဖြစ်ပြီး ဆေးထိုးပမာဏမှာ 3 μl ဖြစ်သည်။အီလက်ထရောနစ်မှုတ်ထုတ်ခြင်း (ESI) အရင်းအမြစ်ပါရှိသော Q-Exactive Orbitrap အစုလိုက်အပြုံလိုက် spectrometer (Thermo Fisher Scientific) ကို အပြည့်အဝစကင်န်မုဒ်တွင် လုပ်ဆောင်ထားပြီး ဒေတာအများအပြားစုဆောင်းရန်အတွက် ddMS2 စောင့်ကြည့်ရေးမုဒ်နှင့် တွဲထားသည်။MS ဘောင်များကို အောက်ပါအတိုင်း သတ်မှတ်ထားသည်- လေဖြန်းဗို့အား +3.8 kV/- 3.2 kV၊ သွေးကြောမျှင်အပူချိန် 320°C၊ အကာအရံဓာတ်ငွေ့ 40 arb၊ အရန်ဓာတ်ငွေ့ 10 arb၊ စုံစမ်းစစ်ဆေးမှုအပူပေးစက်အပူချိန် 350°C၊ စကင်န်ဖတ်ချိန် 70–1050 m/h၊ ပြတ်သားမှု။70 000. Xcalibur 4.1 (Thermo Fisher Scientific) ကို အသုံးပြု၍ ဒေတာကို ရယူခဲ့သည်။
ဒေတာအရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် နမူနာတစ်ခုစီမှ supernatant ၏ 10 μL aliquots များကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် စုပေါင်းအရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု (QC) နမူနာများကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။UPLC-MS စနစ်၏တည်ငြိမ်မှုကိုအကဲဖြတ်ရန် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအစီအစဥ်အစတွင် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုနမူနာထိုးဆေးခြောက်ချက်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်။ထို့နောက် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုနမူနာများကို အသုတ်တွင် အခါအားလျော်စွာ မိတ်ဆက်သည်။ဤလေ့လာမှုရှိ သွေးရည်ကြည်နမူနာ ၁၁ ခုလုံးကို LC-MS မှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားသည်။ကျန်းမာသောအလှူရှင် 100 ထံမှ သွေးရည်ကြည်အရောအနှောများကို ထုတ်ယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးရန်နှင့် အစုလိုက်-အသုတ်အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ချိန်ညှိရန်အတွက် သက်ဆိုင်ရာအသုတ်များတွင် ရည်ညွှန်းပစ္စည်းအဖြစ် အသုံးပြုခဲ့သည်။ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအုပ်စု၊ အတွင်းပိုင်းစစ်ဆေးချက်အုပ်စုနှင့် ပြင်ပတရားဝင်စစ်ဆေးခြင်းအဖွဲ့ကို Sun Yat-sen တက္ကသိုလ်၏ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာဗဟိုဌာနတွင် ရည်မှန်းမထားဘဲ ဇီဝဖြစ်စဉ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။Guangdong University of Technology Analysis and Testing Center ၏ ပြင်ပဓာတ်ခွဲခန်းသည် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် ပြင်ပအဖွဲ့မှ နမူနာ ၄၀ ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်။
ထုတ်ယူပြီး ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းပြီးနောက်၊ သွေးရည်ကြည် ဇီဝဖြစ်စဉ်များ၏ ပကတိပမာဏကို တုံ့ပြန်မှုစောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်း (MRM) မုဒ်တွင် အလွန်မြင့်မားသောစွမ်းဆောင်ရည်အရည် chromatography-tandem mass spectrometry (Agilent 6495 triple quadrupole) ကို အသုံးပြု၍ တိုင်းတာခဲ့သည်။ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို ခွဲခြားရန် ACQUITY BEH Amide ကော်လံ (2.1 × 100 မီလီမီတာ၊ 1.7 μm၊ Waters) ကို အသုံးပြုခဲ့သည်။မိုဘိုင်းအဆင့်တွင် 90% (A) နှင့် 5% acetonitrile (B) တွင် 10 mmol/L ammonium acetate နှင့် 0.1% ammonia solution တို့ ပါဝင်ပါသည်။gradient ပရိုဂရမ်သည် အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်- 0–1.5 မိနစ်၊ 0% B;1.5–6.5 မိနစ်၊ 0–15% B;6.5–8 မိနစ်၊ 15% B;8–8.5 မိနစ်၊ 15%–0% B;8.5–11.5 မိနစ်၊ 0%B။ကော်လံကို 40°C နှင့် autosampler တွင် 10°C တွင် ထိန်းသိမ်းထားသည်။စီးဆင်းမှုနှုန်းမှာ 0.3 mL/min ဖြစ်ပြီး ထိုးဆေးပမာဏမှာ 1 μL ဖြစ်သည်။MS ဘောင်များကို အောက်ပါအတိုင်းသတ်မှတ်ထားပါသည်- သွေးကြောမျှင်ဗို့အား ±3.5 kV၊ nebulizer ဖိအား 35 psi၊ sheath gas flow 12 L/min၊ sheath gas temperature 350°C၊ dry gas temperature 250°C နှင့် dry gas flow 14 l/min ။tryptophan၊ pyruvate၊ lactate၊ hypoxanthine နှင့် xanthine ၏ MRM ပြောင်းလဲမှုများသည် 205.0–187.9၊ 87.0–43.4၊ 89.0–43.3၊ 135.0–92.3 နှင့် 151.0–107 ဖြစ်သည်။9 အသီးသီး။Mass Hunter B.07.00 (Agilent Technologies) ကို အသုံးပြု၍ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခဲ့သည်။သွေးရည်ကြည်နမူနာများအတွက်၊ tryptophan၊ pyruvate၊ lactate၊ hypoxanthine နှင့် xanthine တို့ကို စံအရောအနှောဖြေရှင်းချက်များ၏ ချိန်ညှိမျဉ်းကွေးများကို အသုံးပြု၍ တိုင်းတာခဲ့သည်။ဆဲလ်နမူနာများအတွက်၊ tryptophan ပါဝင်မှုကို အတွင်းပိုင်းစံနှုန်းနှင့် ဆဲလ်ပရိုတင်းထုထည်အဖြစ် ပုံမှန်ဖြစ်စေခဲ့သည်။
အထွတ်အထိပ်ထုတ်ယူခြင်း (m/z နှင့် retention time (RT)) ကို Compound Discovery 3.1 နှင့် TraceFinder 4.0 (Thermo Fisher Scientific) ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။အစုလိုက်များကြား အလားအလာရှိသော ကွဲပြားမှုများကို ဖယ်ရှားရန်၊ စမ်းသပ်မှုနမူနာ၏ လက္ခဏာရပ်တစ်ခုစီသည် ဆွေမျိုးပေါကြွယ်ဝမှုကို ရရှိရန်အတွက် တူညီသောအသုတ်မှ ရည်ညွှန်းပစ္စည်း၏ ဝိသေသအထွတ်အထိပ်ဖြင့် ပိုင်းခြားထားသည်။စံချိန်စံညွှန်းသတ်မှတ်ခြင်းမပြုမီနှင့် ပြီးနောက် စံသတ်မှတ်ချက်များ၏ နှိုင်းရနှိုင်းရသွေဖည်မှုများကို နောက်ဆက်တွဲဇယား 6 တွင် ပြသထားသည်။ အုပ်စုနှစ်ခုကြားရှိ ကွဲပြားမှုများကို မှားယွင်းသောရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှုန်း (FDR<0.05၊ Wilcoxon လက်မှတ်ထိုးအဆင့်စမ်းသပ်မှု) နှင့် ခေါက်ပြောင်းလဲမှု (>1.2 သို့မဟုတ် <0.83) တို့ဖြင့် လက္ခဏာရပ်များဖြစ်သည်။ထုတ်ယူထားသော အင်္ဂါရပ်များနှင့် ရည်ညွှန်းထားသော သွေးရည်ကြည်ဖြင့် ပြုပြင်ထားသော MS ဒေတာ၏ MS ဒေတာကို နောက်ဆက်တွဲဒေတာ 1 နှင့် နောက်ဆက်တွဲဒေတာ 2 တွင် အသီးသီးပြသထားသည်။အထွတ်အထိပ်မှတ်စာသည် သတ်မှတ်ထားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်များ၊ ထည့်သွင်းမှတ်သားထားသော ဒြပ်ပေါင်းများ၊ putatively characterized compound classes နှင့် အမည်မသိဒြပ်ပေါင်းများ အပါအဝင် သတ်မှတ်ထားသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အဆင့်လေးဆင့်အပေါ် အခြေခံ၍ လုပ်ဆောင်ခဲ့ပါသည်။Compound Discovery 3.1 (mzCloud၊ HMDB၊ Chempider) ရှိ ဒေတာဘေ့စ်ရှာဖွေမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ MS/MS ကိုက်ညီသည့် တရားဝင်သော စံချိန်စံညွှန်းများ သို့မဟုတ် mzCloud (ရမှတ် > 85) သို့မဟုတ် Chemspider အတွင်းရှိ ဇီဝဒြပ်ပေါင်းများကို နောက်ဆုံးတွင် ကွဲပြားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်ကြားရှိ ကြားခံများအဖြစ် ရွေးချယ်ခဲ့သည်။အင်္ဂါရပ်တစ်ခုစီအတွက် အထွတ်အထိပ်မှတ်စာများကို နောက်ဆက်တွဲဒေတာ 3 တွင် ပါ၀င်ပါသည်။ MetaboAnalyst 5.0 ကို ပေါင်းလဒ်ပုံမှန်ပြုလုပ်ထားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်ပမာဏကို တစ်ပုံစံတည်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည်။MetaboAnalyst 5.0 သည် သိသိသာသာကွဲပြားခြားနားသော metabolites များအပေါ်အခြေခံ၍ KEGG လမ်းကြောင်း ကြွယ်ဝမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုလည်း အကဲဖြတ်ခဲ့သည်။အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (PCA) နှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနည်းဆုံးစတုရန်းခွဲခြားပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု (PLS-DA) ကို ropls ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပက်ကေ့ဂျ် (v.1.26.4) ဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အလိုအလျောက်စကေးချဲ့ခြင်းတို့ကို အသုံးပြုထားသည်။nodule malignancy ကို ခန့်မှန်းရန်အတွက် အကောင်းဆုံးသော ဇီဝဖြစ်စဉ် biomarker မော်ဒယ်ကို အကြွင်းမဲ့ ကျုံ့ခြင်းနှင့် ရွေးချယ်မှု အော်ပရေတာ (LASSO၊ R ပက်ကေ့ခ်ျ v.4.1-3) ဖြင့် binary logistic regression ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်လုပ်ခဲ့ပါသည်။ထောက်လှမ်းမှုနှင့် တရားဝင်မှုအစုများတွင် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို pPROC ပက်ကေ့ဂျ် (v.1.18.0.) အရ ROC ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အခြေခံ၍ AUC ကို ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့် လက္ခဏာရပ်ဖြစ်သည်။မော်ဒယ်၏ အမြင့်ဆုံး Youden အညွှန်းကိန်း (sensitivity + Specification - 1) အပေါ် အခြေခံ၍ အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေဖြတ်တောက်မှုကို ရရှိခဲ့သည်။အတိုင်းအတာထက် တန်ဖိုးနည်းသော သို့မဟုတ် ကြီးသောနမူနာများကို ညင်သာပျော့ပျောင်းသော အဖုများနှင့် အဆုတ် adenocarcinoma အသီးသီးအဖြစ် ခန့်မှန်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
A549 ဆဲလ်များ (#CCL-185၊ American Type Culture Collection) ကို F-12K အလတ်စားတွင် 10% FBS ပါ၀င်သည်။SLC7A5 ကို ပစ်မှတ်ထားသော ဆံညှပ်အတို RNA (shRNA) စီးရီးများနှင့် ပစ်မှတ်မဲ့ ထိန်းချုပ်မှု (NC) ကို lentiviral vector pLKO.1-puro ထဲသို့ ထည့်သွင်းခဲ့သည်။shSLC7A5 ၏ antisense sequences များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်- Sh1 (5′-GGAGAAACCTGATGAACAGTT-3′), Sh2 (5′-GCCGTGGACTTCGGAACTAT-3′)။SLC7A5 (#5347) နှင့် tubulin (#2148) တို့အား ဆဲလ်အချက်ပြနည်းပညာမှ ဝယ်ယူခဲ့သည်။SLC7A5 နှင့် tubulin တို့အား ပဋိပစ္စည်းများကို အနောက်တိုင်းမှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် 1:1000 တွင် အရောအနှောကို အသုံးပြုခဲ့သည်။
Seahorse XF Glycolytic Stress Test သည် extracellular acidification (ECAR) အဆင့်ကို တိုင်းတာသည်။စစ်ဆေးမှုတွင် ECAR မှတိုင်းတာသည့်ဆဲလ်လူလာ glycolytic စွမ်းရည်ကိုစမ်းသပ်ရန်အတွက် ဂလူးကို့စ်၊ oligomycin A နှင့် 2-DG တို့ကို စဉ်ဆက်မပြတ် စီမံဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။
ပစ်မှတ်မရှိသော ထိန်းချုပ်မှု (NC) နှင့် shSLC7A5 (Sh1, Sh2) ဖြင့် ကူးစက်သော A549 ဆဲလ်များကို အချင်း 10 စင်တီမီတာရှိသော ပန်းကန်ပြားများတွင် ညတွင်းချင်း ချထားသည်။ဆဲလ်ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို 80% aqueous methanol 1 ml ဖြင့် ထုတ်ယူခဲ့သည်။မီသနောရည်ရှိ ဆဲလ်များကို ဖယ်ထုတ်ပြီး ပြွန်အသစ်တစ်ခုထဲသို့ စုဆောင်းကာ 15,000 × g တွင် 15 မိနစ်ကြာ 4°C ဖြင့် ဗဟိုပြုထားသည်။မြန်နှုန်းမြင့် ဖုန်စုပ်စက်ကို အသုံးပြု၍ supernatant 800 µl ကို စုဆောင်းပြီး အခြောက်ခံပါ။ထို့နောက် အထက်ဖော်ပြပါအတိုင်း LC-MS/MS ကို အသုံးပြု၍ အခြောက်လှန်းသော ဇီဝဖြစ်စဉ်အမှုန့်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်။ထုတ်လုပ်သူ၏ညွှန်ကြားချက်အရ A549 ဆဲလ်များ (NC နှင့် shSLC7A5) ရှိ ဆဲလ်လူလာ NAD(H) အဆင့်များကို NAD+/NADH ရောင်စုံမက်ထရစ်ကိရိယာအစုံ (#K337၊ BioVision) ဖြင့် တိုင်းတာခဲ့သည်။ဇီဝဖြစ်စဉ်ပမာဏကို ပုံမှန်ဖြစ်စေရန်အတွက် နမူနာတစ်ခုစီအတွက် ပရိုတင်းပမာဏကို တိုင်းတာခဲ့သည်။
နမူနာအရွယ်အစားကို ပဏာမဆုံးဖြတ်ရန် ကိန်းဂဏန်းနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုထားခြင်းမရှိပါ။biomarker ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု15,18 ကို ရည်ရွယ်သည့် ယခင်ဇီဝဖြစ်စဉ်လေ့လာမှုများကို အရွယ်အစားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် စံသတ်မှတ်ချက်များအဖြစ် သတ်မှတ်ခဲ့ပြီး ဤအစီရင်ခံစာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ကျွန်ုပ်တို့၏နမူနာသည် လုံလောက်ပါသည်။လေ့လာမှုအစုအဝေးမှ နမူနာများကို ဖယ်ထုတ်ထားခြင်းမရှိပါ။သွေးရည်ကြည်နမူနာများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအုပ်စု (306 ဖြစ်ရပ်၊ 74.6%) နှင့် အတွင်းပိုင်းအတည်ပြုချက်အုပ်စု (104 ဖြစ်ရပ်၊ 25.4%) ကို ရည်မှန်းမထားဘဲ ဇီဝဖြစ်စဉ်လေ့လာမှုများအတွက် ကျပန်းသတ်မှတ်ထားသည်။ပစ်မှတ်ထားသော ဇီဝဖြစ်စဉ်လေ့လာမှုများအတွက် သတ်မှတ်ထားသော ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုမှ အဖွဲ့တစ်ခုစီမှ 70 ကို ကျပန်းရွေးချယ်ထားပါသည်။စုံစမ်းစစ်ဆေးသူများသည် LC-MS ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွင်း အုပ်စုတာဝန်ပေးခြင်းအတွက် မျက်စိကွယ်သွားခဲ့သည်။ဇီဝဖြစ်စဉ်ဒေတာနှင့် ဆဲလ်စမ်းသပ်မှုများ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို သက်ဆိုင်ရာ ရလဒ်များ၊ Figure Legends နှင့် Methods ကဏ္ဍများတွင် ဖော်ပြထားပါသည်။ဆယ်လူလာ tryptophan၊ NADT နှင့် glycolytic လုပ်ဆောင်ချက်ကို တူညီသောရလဒ်များဖြင့် သီးခြားခွဲ၍ သုံးကြိမ်ပြုလုပ်ခဲ့သည်။
လေ့လာမှုဒီဇိုင်းအကြောင်း နောက်ထပ်အချက်အလက်များအတွက်၊ ဤဆောင်းပါးနှင့်ဆက်စပ်နေသည့် Natural Portfolio Report Abstract ကို ကြည့်ပါ။
ထုတ်ယူထားသော အင်္ဂါရပ်များ၏ အကြမ်းထည် MS ဒေတာနှင့် ရည်ညွှန်းသွေးရည်ကြည်၏ ပုံမှန်ပြုလုပ်ထားသော MS ဒေတာကို နောက်ဆက်တွဲဒေတာ 1 နှင့် နောက်ဆက်တွဲဒေတာ 2 တွင် အသီးသီးပြသထားသည်။ကွဲပြားသောအင်္ဂါရပ်များအတွက် အထွတ်အထိပ်မှတ်စာများကို နောက်ဆက်တွဲဒေတာ 3 တွင် ဖော်ပြထားပါသည်။ LUAD TCGA ဒေတာအတွဲကို https://portal.gdc.cancer.gov/ မှ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်ပါသည်။ဂရပ်ကို ပုံဖော်ရန်အတွက် ထည့်သွင်းဒေတာကို အရင်းအမြစ်ဒေတာတွင် ပေးထားသည်။ဤဆောင်းပါးအတွက် အရင်းအမြစ်ဒေတာကို ပေးထားသည်။
National Lung Screening Study Group စသည်တို့သည် low-dose computed tomography ဖြင့် အဆုတ်ကင်ဆာသေဆုံးမှုကို လျှော့ချခြင်း။အင်္ဂလန်မြောက်ပိုင်း။J. Med365၊ 395–409 (2011)။
Kramer၊ BS၊ Berg၊ KD၊ Aberle၊ DR နှင့် Prophet၊ ပမာဏနည်းသော helical CT ကို အသုံးပြု၍ PC အဆုတ်ကင်ဆာစစ်ဆေးခြင်း- National Lung Screening Study (NLST) မှ ရလဒ်များ။J. Medမျက်နှာပြင် 18၊ 109–111 (2011)။
De Koning, HJ, et al.ကျပန်းစမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် volumetric CT စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် အဆုတ်ကင်ဆာသေဆုံးမှုကို လျှော့ချပေးသည်။အင်္ဂလန်မြောက်ပိုင်း။J. Med၃၈၂၊ ၅၀၃–၅၁၃ (၂၀၂၀)။