携带H3K27M突变的脑干胶质瘤（BSG）是最致命的脑肿瘤之一，预后不佳。H3K27M突变的早期非侵入性识别对于治疗BSG的临床决策至关重要。

2025年2月24日首都医科大学北京天坛医院神经外科张力伟主任医师团队在Neuro-oncology上发表了题为“Identification of Urinary Metabolic Biomarkers for H3K27M Mutation Diagnosis in Brainstem Gliomas”的研究文章，在活检或手术切除之前，前瞻性地从BSG患者那里收集血浆和尿液样本，并按时间顺序分为发现、测试和验证队列。利用发现和测试队列样本，通过非靶向代谢组学策略来鉴定与H3K27M突变相关的候选代谢生物标志物。候选生物标志物在验证队列中通过靶向代谢组学方法进行了验证。差异代谢组学特征显示，尿液中的代谢组学变化比血浆中更剧烈。经过对候选生物标志物的严格筛选和靶向代谢组学方法的验证，三种代谢物nomilin、Lys-Leu和hawkinson在H3K27M突变BSG尿液样本中作为显著升高的生物标志物出现。该研究的结果为BSG患者H3K27M突变状态的非侵入性鉴定提供了一种新方法，利用这个尿液代谢物生物标志物面板有可能提高当前放射组学模型或临床特征的预测性能 。

研究内容

01、研究设计和患者特征

为了鉴定与H3K27M相关的代谢产物生物标志物，在手术前，前瞻性地采集了受活检或手术切除的BSG患者的血浆和尿液样本。从2019年12月到2023年10月，456名患者提供了同意书并接受了样本采集。在排除了非神经胶质瘤诊断和复发性/全身性/代谢性疾病的患者后，共有309名患者最终被纳入研究，并按时间顺序分为三个队列：发现、测试和验证队列，分别包括125、80和104名患者（图1）。

使用来自发现和测试队列的样本，首先通过非靶向代谢组学策略来鉴定与H3K27M突变相关的代谢产物改变。为了研究哪种体液更适合鉴定突变的生物标志物，接下来比较了血浆和尿液中代谢组学改变代表基因突变可能引起的扰动的能力。然后，利用靶向LC-MS/MS方法验证了验证队列中筛选出的代谢物变化，并最终建立了一个诊断代谢物模型，并将其与常规临床参数和放射组学模型相结合，以准确无创地预测基因突变（图1）。

图1 本研究的研究流程图

（图源：Li, et al., Neuro Oncol, 2025）

02、H3K27M突变在尿液中引起的代谢组学变化比在血浆中更为显著

在鉴定用于预测H3K27M突变的生物标志物之前，首先确定代谢组学特征在哪种液体（血浆或尿液）中可以更全面地反映基因突变。根据OPLS-DA，尿液代谢组学分析显示166种不同丰度的代谢物和343种VIP>1的代谢物（图2A和2C），表明代谢变化的范围比血浆代谢组学研究中观察到的更广（34种不同丰度代谢物和121种VIP＞1的代谢产物，图2B和2D）。

此外，尿液代谢组学分析显示，H3K27M突变可能改变的途径比血浆代谢组学检测多得多（图2E）。根据作者之前研究的RNA-seq数据，在尿液样本中改变的代谢物富集的12条代谢途径中，H3K27M突变体组和野生型组之间的肿瘤中与这些途径相关的关键基因也发生了改变（图2F）。这些发现表明，H3K27M基因突变使尿液代谢组学分析更加全面和深刻，这促使作者使用尿液样本来鉴定生物标志物。

图2 与H3K27M突变相关的代谢组学变化在尿液中比在血浆中更为显著

（图源：Li, et al., Neuro Oncol,2025）

03、严格筛选H3K27M突变诊断的候选代谢产物生物标志物

为了确定H3K27M突变体组和野生型组之间代谢物的稳定变化，对试验队列进行了差异尿代谢组学分析，并比较了发现队列和试验队列之间差异丰富的代谢物（图3A）。从发现和测试队列的OPLS-DA和火山图分析中最终确定了总共56种重叠代谢物，包括H3K27M突变患者中43种上调和13种下调的代谢物（图3A）。通过单变量ROC分析，根据其对H3K27M突变的鉴别能力对这些代谢物进行了进一步筛选，在发现队列和测试队列中，有41种代谢物的AUC大于0.75（图3B）。其中，最终选择了5种代谢物—nomilin（HMDB0035772）、Lys-Leu（23967）、hawkinson（HMDB0002354）、7-甲基肌苷（HMDB000 3950）和2,4-二甲基吡啶（HMDB003 2244）—以及市售标准产品进行验证（图3C）。在发现队列和测试队列中，H3K27M突变患者的尿液样本中所有五种代谢物的水平均显著高于野生型H3K27M患者（图3D-E）。

图3 严格筛选H3K27M突变诊断的候选代谢产物生物标志物

（图源：Li, et al., Neuro Oncol, 2025）

04、建立H3K27M突变诊断的尿代谢物生物标志物小组

进一步利用验证队列，通过靶向代谢组学分析来检验这五种代谢物的诊断价值。对照相应标准样品的标准曲线测量所检查的代谢物水平。在验证队列中，H3K27M突变患者的尿液样本中，三种代谢物nomilin（P=0.0002142）、Lys-Leu（P=0.03679）和hawkinson（P=0.03898）的水平显著升高（图4A）。此外，在发现组（图3D）和测试组（图3E）中，H3K27M突变患者的尿液样本中这些代谢物也持续增加，每种代谢物的AUC均大于75%。然而，在验证队列中，诊断性能相对适中（图4D）；因此，使用二元逻辑回归模型构建了一个代谢物面板，该模型结合了三种代谢物的水平，以提高诊断的准确性。生物标志物面板的诊断准确性在训练集和测试集中分别提高到74.57%和74.49%的AUC值，远高于单独使用每种代谢物的AUC（图4E），建立了一个对H3K27M突变具有较高预测准确性的尿液生物标志物面板。

图4 建立H3K27M突变诊断的尿代谢物生物标志物

（图源：Li, et al., Neuro Oncol, 2025）

05、利用代谢物生物标志物面板改进H3K27M突变诊断的放射组学和临床模型

接下来研究了将代谢物生物标志物面板与放射组学特征整合是否会进一步提高放射组学模型的预测性能。因此，首先尝试通过将代谢物组与放射组学特征相结合来建立代谢物放射组学（M+R）模型。使用发现队列的数据作为训练集，利用LASSO回归模型选择放射组学特征，随后建立了一个包含11个放射组学特征的模型，该模型达到了AUC值 89.74%。因此，这11个放射组学特征被纳入代谢物面板，以构建M+R模型。

在验证队列中的83名患者中检查了该模型的预测能力，该模型的AUC为89.89%，预测性能远优于单独的单一代谢或放射组学模型（图5B）。最后，通过整合三种代谢物、11种放射组学特征和患者年龄构建一个模型，该模型（M+R+A）的AUC为93.38%（图5B），在预测H3K27M突变方面超越当前的模型。因此，该模型在非侵入性预测BSG患者和DIPG患者中的H3K27M突变方面取得了非常高的准确性，预测能力优于之前发布的几乎所有预测模型。

基于代谢物面板，作者还建立了一个简化模型，以提高临床可及性和易用性。简化模型（M+D+A）包括尿液代谢物、患者年龄和MRI中DIPG外观的测量，并实现了82.15%的AUC。最后，作者建立了一个列线图，以方便该模型在临床实践中的应用（图5D）。

图5 通过添加用于H3K27M突变诊断的代谢物生物标志物面板来改进放射组学和临床模型

（图源：Li, et al., Neuro Oncol, 2025）

小结

H3K27M突变导致组蛋白H3第27位的赖氨酸被甲硫氨酸取代，是BSG 中最关键的驱动突变，BSG 被定义为一组高度恶性的胶质瘤，在2021年世界卫生组织中枢神经系统肿瘤分类中被特别称为“弥漫性中线胶质瘤，H3K27改变（DMG）”。由于目前脑胶质瘤的治疗有限，因此早期识别基因突变对于临床决策和患者选择至关重要。在这里，我们揭示了尿液代谢物在区分BSG方面的潜力。

拜谱小结

基于第二代测序或质谱的流体活检技术的最新进展，使得能够灵敏地识别血液或尿液生物标志物，用于患者的诊断或预后预测。生物样本中的蛋白和代谢标志物在不同的疾病中显示出不同的优势，因此有必要通过机器学习和模型优化来筛选最灵敏的标志物面板。

根据生物标志物的应用场景，相关研究包括疾病诊断、治疗监测、预后评估、风险预测、衰老等生物标志物的研究，进而探究疾病发生机制、指导精准医疗。此类研究通常利用非靶向组学分析不同分组间的差异代谢物和代谢物特征，并基于生物信息学和机器学习算法筛选生物标志物并构建分类/回归模型；然后利用靶向组学在独立队列验证候选生物标志物或预测模型的准确性。

拜谱生物作为国内领先的多组学公司，可提供完善成熟的蛋白组学、代谢组学、转录组学等多组学产品技术服务体系，可提供医学绝对定量靶向代谢组（QMT1000）、医学高通量脂质代谢组（MLT4500）、中药代谢组、血液靶向代谢组、超高深度血液蛋白质组、糖蛋白修饰组等多组学技术服务，助力“血液-基因-蛋白质-代谢-疾病”多维研究！其中，拜谱生物特色产品QMT1000医学绝对定量靶向代谢组，专为医学/动物研究领域开发，可对1000+医学专属性功能代谢物进行高通量绝对定量检测，广泛覆盖疾病重要通路，助力医学研究。欢迎咨询！

参考文献：

Li X, Sun W, Guo Z, Qi F, Li T, Wang Y, Zhang M, Wang A, Jiang Z, Xie L, Mai Y, Wang Y, Wu Z, Ji N, Zhang Y, Zhang L. Identification of Urinary Metabolic Biomarkers for H3K27M Mutation Diagnosis in Brainstem Gliomas. Neuro Oncol. 2025 Feb 14:noaf038. doi: 10.1093/neuonc/noaf038.