重磅！N-糖基化组学助力癌症诊断技术提升

近日，杂志Nature communications上发表了一篇题为“Urinary extracellular vesicle N-glycomics identifies diagnostic glycosignatures for bladder cancer”的文章。在这项工作中，作者通过分析尿液细胞外囊泡（EV）N-glycans，获得了一个全面的N-糖基化图谱，并通过差异分析确定了8个潜在的N-glycans标记物。ROC AUC分别为0.88和0.86，显示了其稳健的诊断能力。此研究为开发基于EV的N-glycans检测用于临床BC筛查奠定了基础，并为各种癌症的生物标志物开发提供了见解。

作者使用EVTrap微珠从1ml尿液中分离EVs，并富集了N-glycans，使用MALDI-TOF-MS获得每个个体的N-glycans数据。作者最终从BC组和非BC组之间筛选出了H6N5S3、H5N5F1S2、H5N5S1、H4N3S1、H5N4S2、H4N4F1、H5N3S1和H5N4F1 8种N-glycans作为候选诊断标记物（图C，E）。

作者利用逻辑回归模型建立基于上述8个候选生物标志物的诊断模型。验证队列1包括36名健康个体和47名BC患者。对该诊断模型的分类性能进行了评价，ROC AUC为0.88，准确率为79.5%，灵敏度为85.1%，特异性为72.2%，表明该模型能够有效区分膀胱癌与健康个体。NMIBC和MIBC患者均可与健康个体明显区分，AUC值分别为0.83和0.89 。验证队列2进一步纳入UB和UM组，包括29名BC患者、30名UB患者、29名UM患者和30名HC患者。结果显示，AUC值为0.86，准确率为83.1%，灵敏度为75.9%，特异性为90.0%（下图C）。

作者进一步研究了携带癌症相关N-glycans特征（EVcans）的EV糖蛋白。在BC组中，糖蛋白上大部分失调的EVcan上调（图d），涵盖63种蛋白质。KEGG和GO富集分析表明，这些蛋白参与免疫活性、补体激活和伤口愈合途径。总之，这些EVcans蛋白与内部免疫功能密切相关，并在膀胱癌的发生和发展中发挥关键作用。

为了研究EV及其来源细胞的糖基化特性，作者培养了5种不同的膀胱细胞系，并使用超离心分离EV进行N-糖基化组学分析。结果显示，EV样品主要含有大的、多唾液酸修饰和非岩藻糖修饰的物种，而细胞系主要含有高甘露糖、杂交或小的复合物。这种趋势在所有细胞系中都是一致的。总的来说，EV及其源细胞中鉴定出的N-glycans有一些重叠，但N-糖基化图谱的具体特征存在显著差异。

对细胞外囊泡的N-glycans进行了差异分析。在EV样品中稳定鉴定的36个N-glycans中，有27个N-glycans存在显著差异（图E）。膀胱癌细胞EVs中的岩藻糖含量明显低于人膀胱上皮细胞SVHUC。这种相关性与临床队列研究中BC患者尿EV中岩藻糖修饰的N-glycans水平的的趋势一致。

本研究从EV N-糖基化组学分析的角度探讨膀胱癌诊断生物标志物的开发。该研究纳入了300多个临床样本，使用了1 mL尿液进行高通量糖基化组学样品前处理，并采用MALDI-TOF-MS进行N-glycans分析，大大缩短了检测时间。作者鉴定出8种N-glycans作为候选诊断标志物，有效区分了膀胱癌患者与健康个体，ROC AUC分别为0.88和0.86。此外，还能有效地将NMIBC和MIBC从健康个体中区分出来。作者进一步研究了携带癌症相关N-glycans特征（EVcans）的EV糖蛋白。KEGG和GO富集分析表明，这些蛋白与内部免疫功能密切相关，并在膀胱癌的发生和发展中发挥关键作用。

综上所述，作者成功建立了一种基于1 mL尿液中EV N-glycans分析的膀胱癌诊断模型。该研究为开发基于EV的糖基化检测方法用于临床BC筛查奠定了基础，并为其他癌症的糖基化研究提供了见解。