Ann Rheum Dis：利用代谢标志物提高风湿性和肌肉骨骼疾病患者癌症诊断的准确性

风湿性和肌肉骨骼疾病（RMD）患者常因症状与癌症相混淆而导致癌症诊断延误。这些症状的误导性特别在出现副肿瘤综合征（PN）时更为明显。由于癌症和RMD均表现为代谢重塑的特征，本研究旨在探索是否可以通过分析患者的代谢特征来指示PN的存在或揭示RMD患者中的并发癌症。准确及时的诊断对于癌症的治疗至关重要，因此，开发一种能够在RMD患者中快速识别癌症的新方法具有重要的临床意义。

本研究通过核磁共振分析技术，量化了患有风湿性关节炎（RA）且有无侵袭性癌症的患者血清中的代谢变化（56名患者有癌症史，52名无）。通过多变量回归分析确定了癌症的指示性代谢物。为了盲化验证，使用了两个独立的RA和脊柱关节炎（SpA）患者队列（均包括有无侵袭性癌症历史的患者）。同时，采用了活跃癌症、癌症治疗、肺和淋巴型癌症、副肿瘤综合征、非侵袭性前癌病变、非黑色素瘤皮肤癌和系统性红斑狼疮的患者样本来测试模型性能。

研究结果

在这项研究中，通过核磁共振分析技术，我们对患有风湿性关节炎（RA）的56名有侵袭性癌症历史的患者和52名无癌症历史的患者的血清样本进行了代谢物定量分析。研究发现了与癌症相关的特定代谢物标志，包括乙酸、肌酸、甘氨酸、甲酸以及特定的脂质比率L1/L6。基于这些代谢物，构建的诊断模型在模型队列中显示出极高的诊断效能，其中在模型队列的癌症诊断曲线下面积（AUC）为0.995。

为进一步验证这一模型的效能和适用性，我们使用了两个独立的RA和脊柱关节炎（SpA）队列进行盲化验证。在这些验证队列中，模型同样展示了良好的表现：在盲化的RA队列中，AUC为0.940；在混合的RA/SpA队列中，AUC为0.928。这表明模型能有效地区分有无侵袭性癌症的RA和SpA患者。

此外，该模型在识别具有副肿瘤综合征（PN）的患者中的癌症时同样表现出高度的灵敏度和特异性。值得注意的是，模型对常见的人口统计或临床混杂因素，以及如非黑色素瘤皮肤癌这类非侵袭性恶性肿瘤的存在不敏感。

代谢物浓度和脂质比率在有或无侵袭性恶性肿瘤史的风湿性关节炎（RA）患者之间存在差异

(A) 火山图显示了两组患者间代谢物浓度和脂质比率的倍数变化和校正后的p值。(B) 量化代谢途径富集分析的总结显示了mRA与cRA代谢组之间的变化。(C) 相关图显示了mRA和cRA组中连续的临床/人口统计学变量与代谢物之间的Spearman相关系数。

总之，这组新的代谢标志物在诊断关节炎或PN患者中的癌症存在具有高灵敏度和高特异性，能够有效地促进癌症的快速和正确诊断。此发现为风湿性肌肉骨骼疾病患者的癌症筛查和诊断提供了新的策略，有望在临床上推广使用，以改善这些患者的诊疗效果。

原始出处：

Altered serum metabolome as an indicator of paraneoplasia or concomitant cancer in patients with rheumatic disease. Ann Rheum Dis. 2024 Apr 1:ard-2023-224839. doi: 10.1136/ard-2023-224839. Epub ahead of print. PMID: 38561219.