近日，中山大學教授陳凌武團隊通過整合多組學數據，為前列腺癌的治療提出了創新思路，即針對唾液酸代謝-免疫檢查點交互通路制定新的治療策略。相關成果發表于《自然-通訊》（Nature Communications）。
前列腺癌是男性群體中發病率位居第二的常見惡性腫瘤。在局限性階段，雖然手術治療是一種常用手段，但不同患者的治療效果差異明顯。目前臨床所采用的一些指標以及基因組分型方法，在精準預測高危患者術后生化復發情況方面存在局限性，難以滿足臨床需求。
研究團隊通過整合多組學數據，將局限性前列腺癌劃分為三個具有顯著預后差異的蛋白質組亞型：免疫活化型（最佳預后）、花生四烯酸代謝型及唾液酸代謝型（最差預后）。通過AI賦能方式篩選出關鍵蛋白標志物并建立蛋白質組亞型分類模型，精準識別臨床上真正的高危患者。
在研究過程中，研究團隊運用人工智能（AI）技術進行賦能，從眾多數據中篩選出關鍵蛋白標志物，并以此建立了蛋白質組亞型分類模型。借助這一模型，臨床醫生能夠更精準地識別出真正具有高風險的患者。
從作用機制來看，抑制NANS能夠有效阻斷唾液酸代謝途徑。這一過程會減少前列腺癌細胞表面的唾液酸化修飾，進而扭轉由M2型巨噬細胞主導的免疫抑制微環境。當免疫抑制微環境得到改善后，能夠促進CD8 + T細胞向腫瘤組織浸潤，從而抑制腫瘤的生長。
論文通訊作者陳凌武表示，該研究不僅發現新型預后標志物，同時提出了針對唾液酸代謝-免疫檢查點交互通路的治療新策略。
相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41467-025-58569-w
本文鏈接：學者提出前列腺癌治療新策略http://m.sq15.cn/show-11-22291-0.html
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