肺癌呼气标志物及其产生机制研究

In recent years, respired volatile organic compounds (VOCs) by man have been increasingly used as biomarkers to screen and diagnose the lung cancer. This method is characterized by noninvasiveness and high patient acceptance and expected to be a new means for the early detection and treatment of lung cancer. However, so far there is no general agreement on the accurate composition of lung cancer exhaled breath markers, related molecular mechanisms and metabolic pathways. This project is proposed to utilize the analysis and diagnosis platform based on the self-developed high-sensitivity low-pressure photoionization mass spectrometry (LPPI-MS) to online detect the exhaled VOCs of lung cancer cells and tumor-bearing mice. Offline analytical instruments (SPME-GC-MS/MS etc.) will be applied to analyze qualitatively the lung cancer VOC markers. After elucidating the lung cancer VOC related metabolic pathways and screening the key candidate genes via bioinformatics methods, the project will verify the functions of these genes with knockout cells and mice. Through analyzing the exact composition of lung cancer exhaled breath markers and metabolic origin, the project will expound the generation mechanism of lung cancer VOC markers from the aspects of genomics and breathomics. The results of this study will justify the cell and animal models for the exhaled breath screening of lung cancer and other diseases.

近年来，以人类呼吸中挥发性有机物（VOCs）作为生物标志物，对肺癌进行筛查、诊断的方法备受关注。该方法有着安全无创、患者接受度高的特点，有望为肺癌早发现、早治疗提供新的检查手段。然而，对肺癌呼气标志物的具体组成，相关分子机制及代谢途径却没有定论。本项目拟以自主研发的高灵敏低压光电离质谱（LPPI-MS）为核心搭建分析诊断平台，在线检测肺癌细胞和荷瘤小鼠呼出VOC特征，结合离线分析仪器（SPME-GC-MS/MS等）定性分析肺癌VOC标志物。利用生物信息学技术解析肺癌VOC相关代谢途径并筛选关键候选基因，再利用基因敲除细胞和小鼠进一步验证肺癌特征VOC候选基因的功能，在此基础上进行肺癌呼气标志物具体组成和代谢来源分析，从而在基因组和呼吸组学层面上阐明肺癌VOC标志物的产生机制。项目研究结果将为人类呼气检测筛查肺癌及其他共性疾病提供细胞、动物模型依据。

目前，肺癌患者确诊时，往往已是中晚期，治愈率极低。呼气VOC检测，作为一种新型肺癌筛查与辅助诊断方法，具有安全无创、简单便捷、接受度高等特点，有望为肺癌早发现、早治疗、提高治愈率、降低死亡率提供一个新的解决途径。但是VOCs只占呼吸的很少一部分，通常是ppbv或pptv量级，由于缺乏高灵敏的在线监测仪器和系统的分析研究，关于相关呼气标志物的具体VOCs组成一直众说纷纭，内源性VOC的代谢途径也亟待阐明。.本项目拟系统性的开展肺部相关疾病呼出标志物检测仪器性能研究以及小动物呼出VOCs分析研究，明确相关肺部疾病呼气标志物组成，阐明相关内源性VOCs的代谢途径。.目前，肺癌患者确诊时，往往已是中晚期，治愈率极低。呼气VOC检测，作为一种新型肺癌筛查与辅助诊断方法，具有安全无创、简单便捷、接受度高等特点，有望为肺癌早发现、早治疗、提高治愈率、降低死亡率提供一个新的解决途径。但是VOCs只占呼吸的很少一部分，通常是ppbv或pptv量级，由于缺乏高灵敏的在线监测仪器和系统的分析研究，关于相关呼气标志物的具体VOCs组成一直众说纷纭，内源性VOC的代谢途径也亟待阐明。.本项目拟系统性的开展肺部相关疾病呼出标志物检测仪器性能研究以及小动物呼出VOCs分析研究，明确相关肺部疾病呼气标志物组成，阐明相关内源性VOCs的代谢途径。.在其中一项研究中，利用自主研发的结合电离飞行时间质谱技术（AI-TOFMS），对肺纤维化模型小鼠以及DDAH1过表达小鼠的呼气进行在线检测分析。利用病理切片评估小鼠肺纤维化程度。利用数据模型分析，筛选出丙烯醛、乙醇、一氧化氮和氨四个呼气组分，可作为小鼠肺纤维化的呼气标志物。进一步，结合病理特征和mRNA表达量，探讨了四种呼气标志物的来源机制。肺纤维化是一种与肺癌高度相关的常见且致命的疾病。但是现有的医疗技术难以做到准确诊断，且受医生主观影响较大。因此发展补充的精准、无创诊断技术有着重要意义。