本期亮点:
共同描绘了当前癌症研究与治疗转型的宏大图景:肿瘤被重新理解为一种系统性、生态性、动态演进的代谢—免疫—基质互作网络,而不再仅是基因组异常驱动的局部疾病。其核心亮点在于,代谢重编程已跃升为肿瘤微环境互作的核心枢纽,肿瘤相关脂肪细胞通过脂解与糖酵解为癌细胞供能,谷氨酰胺成瘾驱动免疫代谢竞争,铁死亡受脂质代谢通路精密调控,这些发现表明代谢不仅是癌细胞存活的被动支撑,更是连接肥胖、恶病质、免疫逃逸与治疗抵抗的主动引擎,“代谢共生”概念的提出更将脂肪细胞从旁观者提升为治疗共靶点。与此同时,治疗策略正从“单一通路阻断”迈向“多层次网络干预”,三阴性乳腺癌的三层生物学框架、激素受体阳性乳腺癌基于基因组风险的动态分层,以及多组学驱动精准医学对AI虚拟细胞的构想,共同指向未来疗法需同时靶向肿瘤细胞内在脆弱性、免疫微环境重塑和宿主宏环境调节,并借助实时动态监测实现时空可控的适应性调整。尤为引人注目的是,细胞死亡调控展现出“条件性转换”的治疗哲学——谷氨酰胺代谢在正常状态下支持生存而在特定应激下转向促死亡信号,氧化应激的双刃效应催生了“适应性定向氧化还原疗法”,铁死亡在肠道炎症与肿瘤之间扮演双刃角色,这些均提示治疗的关键不在于绝对激活或抑制某一通路,而在于精准调控代谢流的方向与强度,依赖于纳米递送、实时传感和闭环反馈等技术的突破性整合。总体而言,这一系列进展标志着肿瘤学正在从“基因型驱动”走向“生态位调控”,从“静态标志物分层”走向“动态网络干预”,其终极愿景是实现对每例肿瘤独特代谢—免疫景观的时间敏感型个体化重塑。
肿瘤相关脂肪细胞:肿瘤进展中的代谢重编程、交互作用及治疗启示
肿瘤相关脂肪细胞(CAAs)是肿瘤微环境中的关键成分,由正常脂肪细胞在肿瘤信号作用下转化而来,是连接代谢与肿瘤进展的核心节点。CAAs表现为脂滴减小、成纤维细胞样形态,高分泌炎性因子、脂肪因子和ECM重塑酶,并具有增强的脂解和糖酵解代谢活性。在代谢交互方面,CAAs通过释放游离脂肪酸(FFAs)和乳酸,为肿瘤细胞提供能量和生物合成前体,并支持其脂肪酸氧化(FAO),这一代谢共生是促进肿瘤增殖和转移的关键。在治疗抵抗方面,CAAs通过多种机制诱导治疗抵抗,包括通过外泌体传递SCD1和MTP抑制肿瘤细胞的铁死亡,从而降低化疗(如奥沙利铂)疗效。在系统影响层面,CAAs通过分泌脂质运载蛋白-2(LCN2)等因子,驱动系统性癌症恶病质,导致脂肪和肌肉消耗,并影响肿瘤休眠、转移和免疫微环境。肥胖相关的慢性炎症是CAA形成的“催化剂”,显著增强了脂肪组织对肿瘤的促进作用,构成肥胖与癌症关联的重要生物学基础。针对这一轴心的治疗策略包括中和关键因子(如抗LCN2抗体)、阻断代谢通路(如CD36、ATGL、FAO抑制剂)、利用GLP-1受体激动剂进行全身代谢调节以及采用冷暴露激活棕色脂肪等。然而,转化过程面临诸多挑战,主要包括系统性靶向带来的安全性风险(如ATGL抑制)、药物在纤维化肿瘤(如胰腺癌)中的递送困难,以及CAAs的异质性带来的靶点选择复杂性。因此,未来方向需要发展精准递送技术、探索组合疗法,并开发基于CAA相关标志物的患者分层策略,以实现对肥胖相关癌症的有效干预。
参考文献:
Shi J, Abdel-Ghany S, Abdel-Fattah M, Hu X, Wadan AS, Sabit H. Cancer-associated adipocytes: metabolic reprogramming, crosstalk and therapeutic implications in tumor progression. Signal Transduct Target Ther. 2026 Aug 25;11(1):347. doi: 10.1038/s41392-026-02820-3. PMID: 42637735.
三阴性乳腺癌的当前与未来疗法
三阴性乳腺癌的治疗已从单一细胞毒性策略演进为多层次调控挑战。本文通过三层生物学框架整合了当前与新兴治疗策略,其核心关键信息如下:其一,肿瘤细胞内在脆弱性仍是短期疗效的主要决定因素,PARP抑制剂在gBRCA突变人群、ADC在Trop-2或HER2低表达人群中的成功,验证了精准靶向的内在逻辑,但耐药性的广泛出现提示仅靠强化肿瘤细胞清除常不足以实现持久临床获益。其二,免疫与基质微环境是第二治疗层次,免疫检查点抑制剂在早期高危及PD-L1阳性晚期TNBC中建立了生存获益,但疾病分期、化疗骨架及生物标志物选择深刻影响其效果,而抗血管治疗、表观遗传调控及局部消融策略正被重新诠释为免疫调节工具,为免疫系统重新参与肿瘤控制创造条件。其三,宿主宏环境作为系统性调节因子,包括代谢状态、心理应激、肠道菌群及全身代谢干预等,可显著影响治疗反应与耐受性,但其作为独立治疗靶点仍需前瞻验证。其四,证据成熟度的分层对临床决策至关重要,已确立策略包括化疗优化、特定ADC、gBRCA导向PARP抑制及PD-L1导向ICI,趋于成熟策略如通路靶向治疗、表观遗传调节及抗血管联合需进一步验证,而探索性策略如新细胞死亡诱导、细胞治疗、疫苗、微生物干预、液体活检及AI支持多组学则应限于临床研究。其五,未来突破不依赖于单一高效药物与严格定义亚组的配对,而需要逻辑药物组合定制于每例肿瘤的独特分子景观,并在时间敏感方式下同时靶向多条路径。整合多层次生物学信息、优化临床研究设计、完善动态监测体系,将构成TNBC精准医学从概念走向临床实践的核心路径。
参考文献:
Wang ZX, Liu XY, Wu YX, Xiao YL, Ge LP, Wu SY, Jiang YZ, Shao ZM. Current and future therapies for triple-negative breast cancer. J Hematol Oncol. 2026 Aug 26;19(1):57. doi: 10.1186/s13045-026-01839-x. PMID: 42649503.
激素受体阳性、HER2阴性I-III期乳腺癌的药物治疗:ASCO 2026.1.0版动态指南
ASCO于2026年8月发布的2026.1.0版动态指南,基于2018至2026年间45项随机对照研究及多项个体患者数据荟萃分析,针对激素受体阳性、HER2阴性的早期乳腺癌,全面更新了治疗建议。该指南以肿瘤生物学亚型为导向,强调个体化风险评估与医患共同决策,要求整合临床病理特征、基因组学信息及患者个人因素进行综合判断。内分泌治疗作为基石,推荐用于几乎所有浸润性癌患者,标准时长为5年,对高风险者可延长至7至10年以进一步降低复发风险。在新辅助治疗方面,适用于希望降期手术、局部晚期或需延迟手术的患者,其中绝经后患者可选择内分泌治疗,疗程通常为4至12个月,而雌激素受体表达低于10%的肿瘤因生物学行为更接近三阴性乳腺癌,可按三阴性乳腺癌方案处理。辅助化疗的决策依赖综合风险评估工具,高风险患者推荐剂量密集的蒽环联合紫杉方案,低风险或心血管高危患者则优先选择非蒽环方案,且化疗应在术后8周内启动。辅助内分泌治疗的选择需根据月经状态分层:绝经前高风险患者应优先使用芳香化酶抑制剂联合卵巢功能抑制,其疗效优于他莫昔芬单药;绝经后患者则首选芳香化酶抑制剂。辅助靶向治疗方面,阿贝西利(用于高风险患者,疗程2年)和瑞波西利(用于中高风险患者,疗程3年)可显著降低复发风险,而奥拉帕利(疗程1年)则适用于携带胚系BRCA1/2或PALB2致病突变的极高危患者。预后评估需综合利用多基因检测工具(如Oncotype DX、MammaPrint、PAM50)与临床在线模型(如RSClin、PREDICT)进行绝对风险量化,以指导治疗强度。最后,临床实践需密切关注患者的治疗依从性、副作用管理、药物可及性与经济成本,特别强调对老年患者及合并多种基础疾病的复杂人群进行审慎的个体化调整,确保风险与获益的平衡。
参考文献:
Caswell-Jin JL, Somerfield MR, Khan MA, Kimmick GG, Gupta S, Kenan K, Peswani N, Hershman DL, Ernst BJ, Harvey BE, Krings G, McAndrew NP, Riaz IB, Vaz-Luis I, Villarreal-Garza C, Oberoi JK, Sadiq MH, He H, Chitale R, Hassett MJ. Medical Therapy for Hormone Receptor-Positive, HER2-Negative Stage I-III Breast Cancer: ASCO Living Guideline, Version 2026.1.0. J Clin Oncol. 2026 Aug 26:101200JCO2602034. doi: 10.1200/JCO-26-02034. Epub ahead of print. PMID: 42647767.
多组学驱动的精准医学
多组学驱动的精准医学(MODPM)是一个将分子、组织、患者等不同尺度的生物学信息进行整合,并连接分子异质性与临床决策的行动框架。在这一框架中,人工智能(AI)是核心驱动引擎,其作用正从任务特定的预测模型发展为可重用的基础模型,并最终导向可用于计算机模拟实验的“人工智能虚拟细胞(AIVC)”。而多组学技术(包括基因组、表观组、转录组、蛋白组、代谢组、微生物组等)在单细胞和空间分辨率上的进步,则为获取多层次生物信息奠定了基础。基于此,MODPM正在全面重塑药物研发流程,从靶点发现、先导化合物优化到临床研究设计,旨在提升研发效率和成功率。在具体疾病领域,MODPM展现出巨大的应用价值:在肿瘤学中,它通过深度解析肿瘤异质性和微环境,实现了更精准的分子分型、疗效预测和动态监测;在自身免疫病中,它能够揭示不同免疫通路和细胞亚群的失调模式,为疾病内分型和靶向治疗提供依据;在心血管代谢和肾脏代谢性疾病中,它通过整合跨器官(如肠-心轴)和多层次的分子网络,实现了更早期的风险预测、机制分型和个体化干预。然而,MODPM的广泛临床转化仍面临数据异质性与稀缺、多基因疾病复杂性、临床工作流程和监管法规不匹配、高昂成本及数据隐私与伦理问题等重大挑战。展望未来,MODPM的进一步发展取决于更高质量的多模态数据、更严谨的验证标准、更具可解释性的AI模型,以及能保障公平和隐私的临床整合系统的协同发展。
参考文献:
Li H, Zhao Z, Zhang Y, Ma Y, Hu G, Zeng M, Yang Z, Zhao Z, Zhou X, Hu W, Sun Y, Su M, Li J, Whiteman M, Fu W, Zhong C, Zheng L, Chen L, Lv H, Zhao R, Zhu YZ. Multi-omics-driven precision medicine. Imeta. 2026 Aug 25:e70165. doi: 10.1002/imt2.70165. Epub ahead of print. PMID: 42656953; PMCID: PMC13507694.
解析谷氨酰胺代谢在癌症中的作用:从细胞死亡机制到肿瘤微环境调控
谷氨酰胺在肿瘤进展中的核心机制主要体现在其代谢的多功能性上,肿瘤细胞呈现显著的“谷氨酰胺成瘾”特征,依赖其提供能量(ATP)、生物合成前体(核苷酸、氨基酸)、维持氧化还原平衡(谷胱甘肽、NADPH)以及通过α-酮戊二酸依赖性去甲基化调控表观遗传。在细胞死亡调控方面,谷氨酰胺代谢表现出复杂的二元性:在正常状态下,它支持谷胱甘肽合成以抵抗氧化应激和铁死亡;但在特定应激条件(如胱氨酸或葡萄糖缺乏)或药理学干预下,其代谢流可发生转向,促进活性氧积累和脂质过氧化,从而诱发自噬、凋亡、铁死亡、铜死亡、二硫死亡和坏死性凋亡等多种形式的程序性细胞死亡。在肿瘤微环境中,肿瘤细胞与免疫细胞(尤其是T细胞、自然杀伤细胞和cDC1树突状细胞)之间存在着激烈的谷氨酰胺竞争,肿瘤细胞的高摄取率会剥夺免疫细胞的必需营养,抑制其活化、增殖和效应功能,同时促进免疫抑制性细胞(如调节性T细胞、M2型巨噬细胞和髓源性抑制细胞)的分化与积累,从而构建免疫逃逸微环境。针对这些机制,当前靶向谷氨酰胺代谢的治疗策略主要分为三类:谷氨酰胺抗代谢物(如DRP-104、JHU083)、谷氨酰胺转运体抑制剂(如V-9302及靶向SLC7A11的药物)和谷氨酰胺分解酶抑制剂(如CB-839、BPTES)。然而,临床应用中仍面临诸多挑战,肿瘤细胞的代谢可塑性(如巨胞饮作用、补偿性代谢途径的激活)是导致耐药的主要机制,克服策略包括联合用药(协同化疗、靶向治疗和免疫检查点抑制剂)、基于纳米技术的精准递送系统,以及依据肿瘤基因突变特征(如KRAS、TP53、KEAP1、STK11状态)制定的个体化代谢治疗方案,而精确调控肿瘤微环境中不同细胞类型的谷氨酰胺可用性,则成为未来研究的关键方向。
参考文献:
Peng X, Liu S, Tao Y. Unraveling the role of glutamine metabolism in cancer: from cell death mechanisms to tumor microenvironment modulation. Exp Hematol Oncol. 2026 Aug 25;15(1):80. doi: 10.1186/s40164-026-00812-1. PMID: 42642776.
用于剖析实体瘤中预后相关细胞群落的空间转录组学与蛋白质组学方法
空间组学分析揭示了肿瘤微环境中复杂的空间异质性与细胞相互作用网络,为深入理解其生物学机制提供了前所未有的视角;研究已明确,肿瘤微环境中的关键空间结构,包括细胞群落组成、免疫细胞浸润模式以及血管微环境特征,均与患者的临床预后密切相关。其中,不同的免疫浸润模式——即免疫炎症型、免疫排斥型和免疫荒漠型——对癌症的进展轨迹和治疗结局表现出截然不同的影响,而异常的肿瘤血管系统,具体表现为微血管密度的异常升高和血管结构的完整性缺陷,同样会显著影响癌症的演进过程及患者的生存预期。综合来看,空间组学技术凭借其在解析组织空间架构方面的独特优势,在临床肿瘤学领域展现出变革性的应用潜力,有望为未来的精准诊断策略和个体化风险分层方法的建立与推广提供坚实的技术支撑和理论依据。
参考文献:
Lei X, Cui X, Ni Y, Ding Y, Miao Y, Qian C, Shan J. Spatial transcriptomic and proteomic approaches for profiling prognostic cell communities in solid tumors. J Adv Res. 2026 Aug 25:S2090-1232(26)00686-7. doi: 10.1016/j.jare.2026.08.054. Epub ahead of print. PMID: 42641682.
氧化应激与癌症:当前见解与治疗启示
氧化应激在癌症中具有双重作用,中等水平的活性氧可促进肿瘤信号传导与进展,而高水平活性氧则导致DNA损伤和细胞死亡。活性氧通过诱导基因组不稳定、表观遗传重编程以及作为选择压力,驱动肿瘤异质性和进化。肿瘤微环境是一个由活性氧调控的复杂网络,其中免疫细胞、基质细胞与肿瘤细胞相互作用,共同促进肿瘤生长、免疫抑制和血管生成。癌细胞通过代谢重编程(包括糖酵解、氧化磷酸化、脂代谢和谷氨酰胺分解)以及上调抗氧化系统(如核因子E2相关因子2通路和谷胱甘肽/谷胱甘肽过氧化物酶4轴)来适应氧化应激并维持存活。癌症干细胞具有低活性氧水平和高度可塑性,依赖增强的抗氧化防御和代谢灵活性,这既是治疗障碍也是潜在靶点。靶向氧化还原的治疗策略包括促氧化疗法(旨在压倒肿瘤抗氧化能力)、抗氧化疗法(用于保护正常组织)以及代谢干预(抑制糖酵解或氧化磷酸化)。然而,单用促氧化或抗氧化策略均存在局限性,包括健康组织损伤和肿瘤适应性抵抗。为此,本文提出“适应性定向氧化还原疗法”作为一种新型动态治疗框架,通过实时反馈交替施加氧化和抗氧化刺激,旨在选择性破坏肿瘤氧化平衡,同时保护正常组织,但其实现依赖于纳米载药系统、实时活性氧监测传感器及闭环反馈控制等先进技术,目前仍处于概念阶段。
参考文献:
Escribano-Cebrián M, Bataller M, Biasini M, García-Mayea Y, Virós D, LLeonart ME. Oxidative stress and cancer: current insights and therapeutic implications. Redox Biol. 2026 Aug 22;96:104355. doi: 10.1016/j.redox.2026.104355. Epub ahead of print. PMID: 42641477.
RNA结合蛋白:功能、生物学机制与治疗机遇
RNA结合蛋白(RBPs)是一类约1600种的关键调控因子,占人类蛋白质组的7.5%,通过转录后调控深刻影响细胞稳态与疾病进程。这些蛋白分为含经典结构域(如RRM、KH)的经典RBP和缺乏典型结构域的非经典RBP,其功能多样性源于结构域组合及固有无序区(IDRs)提供的构象灵活性,使其能作为复杂的核糖核蛋白网络中心。在核心RNA代谢功能上,RBPs精确调控mRNA的稳定性、亚细胞定位、翻译效率及可变剪接,这些过程在癌症中常被重编程。其功能由竞争与合作网络动态塑造:竞争机制(如lncRNA海绵、miRNA竞争、代谢物干扰、RBP间竞争)提供调控的灵活性与快速响应,而合作机制(如lncRNA支架、miRNA协同、代谢辅因子、RBP协同)则提供稳健性、放大与持续性。以癌症为例,RBP网络失调可驱动多种恶性表型,包括通过IGF2BP和hnRNP家族促进持续增殖,通过HuR和CPEB家族驱动EMT与转移,通过调控PD-L1和TAM极化实现免疫逃逸,以及通过介导铁死亡、DNA损伤修复等可塑性机制导致治疗抵抗。目前,靶向RBP网络的新兴治疗策略正在临床转化中,主要包括反义寡核苷酸(ASOs)、靶向可成药界面的小分子抑制剂(如METTL3抑制剂)、选择性降解致癌RBP的PROTAC技术以及作为多靶点调节剂的天然产物。未来的核心方向则包括整合多组学技术进行多尺度网络图谱构建,利用AI模型预测RBP功能的情境依赖性,开发靶向疾病特异性调控界面的策略,并在临床研究中纳入功能性生物标志物以实现精准患者分层。
参考文献:
Li L, Yan X, Ji Q, Zhang H. RNA-Binding Proteins: Function, Biological Mechanisms, and Therapeutic Opportunities. MedComm (2020). 2026 Aug 24;7(9):e70938. doi: 10.1002/mco2.70938. PMID: 42639267; PMCID: PMC13501125.
肿瘤代谢:机制与治疗前景
肿瘤代谢重编程已演变为一个多维网络,整合葡萄糖、线粒体、脂质和胆固醇代谢,产生深刻的可塑性和异质性。多种致癌信号汇聚于一组有限的调控枢纽和瓶颈酶,包括SREBP1/2-FASN-SCD脂质轴、HIF-1α-GLUT1-LDHA糖酵解轴和LDLR-SCARB1-LXR胆固醇稳态系统。组蛋白乳酸化特别是H3K18乳酰化作为一个关键调控节点,连接代谢通量、表观遗传状态和恶性行为,并建立自我强化的正反馈回路。肿瘤微环境中肿瘤细胞与免疫细胞间的代谢竞争和串扰对免疫逃逸和治疗耐药具有决定性影响。代谢枢纽上的汇聚创造了可靶向的脆弱性,但网络级补偿机制使单药抑制剂效果有限,需要合理设计的联合方案。纳米医学平台正将代谢治疗从系统性生化抑制转变为空间和时间可控的代谢-免疫重编程。临床转化面临代谢可塑性、肿瘤异质性、临床前模型局限性和缺乏验证性生物标志物等重大挑战。未来方向包括基于代谢的患者分层、靶向枢纽而非单个酶、基于网络逻辑的合理联合方案、动态代谢监测以及整合多组学数据的计算模型指导的精准治疗。
参考文献:
Cheng JC, Hu YX, Huang XC, Jiang S, Wang JL, Zhao Y, Chen S. Metabolism in Tumor: Mechanisms and Therapeutic Perspectives. MedComm (2020). 2026 Aug 26;7(9):e70928. doi: 10.1002/mco2.70928. PMID: 42656985; PMCID: PMC13507715.
铁死亡在肠道疾病中的作用:分子机制、治疗潜力与未来展望
铁死亡作为一种铁依赖性、受调控的坏死性细胞死亡方式,其本质是由脂质过氧化过度累积所驱动,在形态学和分子机制上均显著区别于凋亡、坏死等传统细胞死亡形式。该过程主要由三大核心机制协同驱动:铁代谢紊乱导致细胞内游离铁增加,脂质过氧化物大量生成,以及以谷胱甘肽及其核心酶谷胱甘肽过氧化物酶4为代表的抗氧化防御系统功能失效。在肠道疾病中,铁死亡扮演着“双刃剑”角色——在炎症性肠病和肠缺血再灌注损伤中,它通过诱导肠上皮细胞死亡加剧组织损伤和炎症反应;而在结直肠癌中,由于肿瘤细胞具有较高的铁需求和氧化应激水平,诱导癌细胞发生铁死亡则成为一种极具前景的治疗策略。在调控层面,除经典的谷胱甘肽过氧化物酶4通路外,新发现的平行防御系统包括铁死亡抑制蛋白1-辅酶Q10-NADPH通路、二氢乳清酸脱氢酶通路、四氢生物蝶呤通路以及MBOAT1/2通路,它们共同构成了复杂而精密的铁死亡调控网络。在脂质代谢层面,酰基辅酶A合成酶长链家族成员4是促进铁死亡的关键酶,负责将多不饱和脂肪酸活化并掺入膜磷脂,为脂质过氧化提供底物;而硬脂酰辅酶A去饱和酶1则通过生成单不饱和脂肪酸来竞争性取代膜中的多不饱和脂肪酸,从而抑制铁死亡。在铁代谢调控方面,核受体共激活因子4介导的铁蛋白自噬是释放细胞内储存铁、扩大不稳定铁池、触发芬顿反应并最终诱导铁死亡的关键环节。基于这些机制,当前的铁死亡靶向治疗策略主要分为两类:在炎症性肠病和肠缺血再灌注损伤中采用抑制铁死亡的策略以保护正常肠上皮细胞,而在结直肠癌中则采用诱导铁死亡的策略以杀伤肿瘤细胞,具体手段包括靶向核心信号通路、使用纳米药物递送系统实现精准投递,以及通过益生菌、粪菌移植等方式调节肠道微生物群。然而,该领域向临床转化仍面临诸多挑战,主要包括缺乏特异性强、稳定性好的临床可检测生物标志物,现有药物靶点选择性差且对正常组织存在毒性,动物模型与人类疾病之间存在显著差异,以及如何在复杂多变的肠道微环境中实现精准靶向和剂量监控等,这些问题均有待未来深入研究加以解决。
参考文献:
Deng L, Liu K, Peng J, Luo L. Ferroptosis in Intestinal Diseases: Molecular Mechanisms, Therapeutic Potential, and Future Perspectives. Med Res Rev. 2026 Aug 25. doi: 10.1002/med.70099. Epub ahead of print. PMID: 42642912.
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