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IF=8.3 血浆细胞外囊泡中赖氨酰氧化酶表达下调:一种与肺腺癌脑转移风险相关的生物标志物

时间:2026-06-11     作者:多莱泌生物【原创】

湖北省襄阳市中心医院李静/裴宇团队在BMC Medicine期刊上发表了题为“Downregulated lysyl oxidase in plasma extracellular vesicles: a biomarker linked to brain metastasis risk in lung adenocarcinoma”的文章,研究发现:赖氨酰氧化酶( LOX )是ECM交联的关键酶,被确定为先导候选物。LOX及其家族成员LOXL1在脑转移(BrM)组织和血浆EVs中持续下调。

单细胞分析显示,在BrM相关的成纤维细胞中特异性地降低了LOX的表达,表明其抑制了ECM相关的通路。体外实验支持PI3K / AKT - LOX - ECM调控轴。在158例独立验证队列中,血浆EV来源的LOX的曲线下面积(AUC)为0.786,优于直接检测血浆LOX(AUC=0.665),联合模型AUC为0.798 。

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研究背景

肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因,在恶性肿瘤中发病率最高。非小细胞肺癌( non-small cell lung cancer,NSCLC )约占肺癌的85 %。与鳞状细胞癌相比,肺腺癌( LUAD )具有更高的脑转移倾向,30 % ~ 50 %的患者发生脑转移。这种元静态趋势可能与LUAD不同的驱动基因谱和血行播散模式有关。BrM会导致患者发生严重的神经功能缺损并降低生活质量,且目前的治疗仍然大部分无效,尽管高分辨率MRI和CT等先进的成像技术提高了无症状BrM的早期发现,但它们造成了巨大的经济负担。因此,迫切需要确定早期识别LUAD - BrM的非侵入性生物标志物,并阐明其分子机制,以利于及时干预,改善患者预后。

本研究旨在为监测高危人群提供一种新的液体活检工具,并为阐明LUAD - BrM的分子机制和开发EV靶向治疗奠定基础。




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02
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论文创新点
  • 多组学整合策略:首次系统性地结合EV蛋白组学、组织蛋白组学、单细胞转录组学、机器学习和体外功能验证,筛选并验证LUAD脑转移相关生物标志物。

  • 最大样本量:共纳入216名IV期LUAD患者,是目前该领域最大规模的EV生物标志物研究。

  • 机制与标志物结合:不仅发现了LOX可以作为LUAD的诊断标志物,还提出PI3K/AKT-LOX-ECM调控轴,并揭示了其潜在机制。



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03
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研究结果总结
  • 通过尺寸排阻色谱成功分离出典型形态、粒径40–130 nm、表达CD9/CD81/TSG101的EVs。

  • 在59例IV期LUAD患者(30例脑转移 vs 29例非脑转移)中鉴定出2230种蛋白,其中35个为差异表达蛋白(26个上调,9个下调)。

  • 下调蛋白显著富集于“胶原蛋白细胞外基质”相关通路,提示ECM降解可能促进脑转移。

  • 通过蛋白组学和测序等方法,最终锁定了赖氨酰氧化酶(LOX)为核心候选蛋白。

  • LOX及其家族成员LOXL1在脑转移患者肺组织中下调,单细胞测序分析显示,其低表达主要存在于成纤维细胞中,伴随ECM通路抑制。

  • 体外实验提示PI3K/AKT信号通路抑制LOX表达,导致胶原蛋白I和α-SMA下降,破坏ECM完整性,可能削弱血脑屏障。

  • 临床验证:在158例独立验证队列中,血浆EV来源的LOX的曲线下面积(AUC)为0.786,优于直接检测血浆LOX(AUC=0.665),联合模型AUC为0.798。




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04
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文章主要结果展示

① 血浆外泌体的表征和蛋白组学分析

对随机选取的两份样本中获得的血浆来源外泌体(EVs)进行鉴定和蛋白质组学分析。

(A,B)Tem图像。

(C)颗粒分布。

(D)外泌体蛋白的免疫印迹条带图像。

将鉴定到的蛋白与Exocarta和Vesiclepedia数据库中的蛋白进行(E)Venn图比较。

将鉴定到的蛋白质的(F)venn图与Exocarta和Vesiclepedia数据库中的TOP 100蛋白质进行比较。

(G)来自两个数据库的前10个蛋白的阳性表达率。

(H)Br M组相对于非BrM组的DEEP数。

(I)火山图。

(J)与 LUAD -BrM相关的上调和下调最显著的外泌体蛋白的表达模式。

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② 血浆外泌体蛋白质组学谱的生物信息学分析

DEEPs的功能和通路富集图谱。

(A)DEEPs的GO富集。

(B)DEEPs的Reactome通路富集。

(C)GSEA。

(D)GSEA富集图:含胶原蛋白的细胞外基质。

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③ 核心差异表达蛋白筛选

与LUAD - BrM相关的DEEPs的PPI分析。

(A)利用STRING数据库构建DEEPs的PPI网络。

(B)使用五种不同的网络拓扑算法从候选池中识别枢纽蛋白。

(C)由GeneMANIA数据库生成的16个hub蛋白质扩展而来的功能关联网络。

(D)整合Sankey - foam图可视化16个hub蛋白与其GO / KEGG通路之间的对应关系。

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④ FFPE 组织蛋白质组学的综合分析

整合分析FFPE组织蛋白质组学并验证LOX家族在LUAD - BrM中下调。

(A、B)在组织( BrM vs non-BrM , 5 vs 8)中鉴定出的差异表达蛋白( DEPs )的聚类热图和火山图。

(C)DEPs的数量。

(D)Venn图,说明组织蛋白质组学的DEPs与血浆EV蛋白质组学的3个hub蛋白质之间存在重叠。

(E)FPR1在组织和血浆EVs中的表达。

(F)LOXL1在FFPE组织中的表达及LOX在血浆EVs 中的表达。

(G)整合多组学数据的LOXL1与LOX的PPI网络。

(H)基于TCGA数据对LOXL1和LOX表达水平进行关联分析。

(I)代表LOX、LOXL1、Collagen I和α - SMA在三组组织中的IHC染色图像。

(J)定量分析LOX、LOXL1、Collagen I和α - SMA在三组组织中的IHC染色强度。

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⑤ NSCLC 中LOX的单细胞转录组分析及其与细胞外基质通路的关联

LOX在NSCLC中的单细胞转录组学分析及其与ECM通路的关系。

(A,B)LOX的表达分布情况,主要见于代表性BrM数据集(GSE143423和GSE150660)及原位数据集(GSE127465和GSE148071)中的成纤维细胞区域。

(C)基于两个NSCLC原位数据集,对LOX高表达与LOX低表达成纤维细胞中ECM组装与重塑通路的GO富集分析。

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⑥ 肺成纤维细胞中PI3K/ AKT -LOX-ECM调控轴的功能验证

肺成纤维细胞中PI3K / AKT - LOX - ECM调控轴的功能验证。

(A-D)基于单细胞RNA测序数据,比较LOX低表达与LOX高表达成纤维细胞中PI3K/ AKT 信号通路活性的富集情况。

(E,F)功能分析确定PI3K是LOX的上游抑制因子,LOX是MRC - 5细胞ECM表达的调节因子。

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⑦ 通过 ELISA 和Western blot验证LOX表达

LOX下调的验证及其作为 LUAD -BrM血浆外泌体生物标志物的效能诊断。

(A、B)独立验证队列(BrM vs 非BrM,79例 vs 79例)中血浆外泌体与全血浆样本的LOX表达水平。

(C)基于血浆外泌体LOX、全血LOX及联合模型区分 LUAD -BrM的受试者ROC曲线及AUC值。

(D、E)通过Western blot验证6例随机患者(BrM vs 非BrM,3例 vs 3例)的原发性肺肿瘤组织及血浆外泌体中LOX与LOXL1蛋白的下调情况。

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05
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