结直肠癌（colorectal cancer，CRC）是全球癌症相关死亡的第二大原因。CRC早期往往缺乏明显症状，是导致其高死亡率的重要原因。因此，人们对识别可靠的生物标志物以促进早期发现和风险分层产生了极大的兴趣。近年来，代谢组学已成为一种有前途的识别各种疾病生物标志物的方法。在结直肠癌的背景下，脂质代谢、炎症和微生物代谢等关键途径被认为在肿瘤的发生和发展中起关键作用，这为将代谢组学纳入结直肠癌风险预测提供了机制基础。

尽管有系统综述支持代谢组学在早期结直肠癌检测中的效用，但现有研究主要在临床环境中进行，诊断前（如筛查或前瞻性队列）代谢组学分析在 CRC 风险评估中的预测价值仍有待明确。因此，本研究旨在评估代谢组学风险组（metabolomics risk panel，MRP）的独立预测性能以及与已知风险因素联合应用的预测性能。

本研究基于英国生物样本库（UKB）和德国ESTHER队列的数据，构建了CRC代谢组学MRP，并对其进行了内部验证（internally validated，IV）和外部验证（externally validated，EV）。使用核磁共振波谱分析对基线血样中的249种代谢物进行了评估。研究人员应用LASSO Cox比例风险回归模型来筛选纳入MRP的代谢物，并使用一致性指数（C指数）评估模型性能。将MRP的性能与环境风险面板（ERP；性别、年龄、体质指数、吸烟状况和饮酒量）和遗传风险面板（GRP；多基因风险评分）进行了比较。

本研究共纳入了154,892名UKB队列参与者（基线平均年龄54.5岁；55.5%为女性），其中1879例CRC病例；以及3242名ESTHER队列参与者（平均年龄61.5岁；52.2%为女性），其中103例CRC病例。MRP选择了23种代谢物，主要为氨基酸和脂质相关代谢物。在MRP及其组合的内部和外部验证结果方面，显示出中等预测性能（C指数0.60 [IV] 和0.54 [EV]）。ERP和GRP表现出更优的性能，C指数分别为0.73 [IV] 和0.69 [EV]。研究人员通过评估NRI和IDI来评估不同模型的预测性能，并分析将MRP添加到GRP、ERP及其组合的影响，结果显示并未改变两个队列中的C指数。此外，按ERP风险因素进行分层分析，结果显示MRP在内部验证队列中对不同亚组具有一致的判别能力。

图1：数据处理与分析流程图

综上所述，尽管代谢组学研究在揭示潜在的相关病因或病理机制途径方面具有潜在的优势，但其在结直肠癌风险评估中的临床意义需要进一步研究。可能需要更具体和精确的代谢组学表型分析，以及在大型队列研究中采用互补且更全面的组学方法，并进行严格的内部和外部验证，才能揭示代谢组学在结直肠癌风险评估中的临床意义。

原始出处：

Seum T, Cardoso R, Stevenson-Hoare J, Holleczek B, Schöttker B, Hoffmeister M, Brenner H. Exploring metabolomics for colorectal cancer risk prediction: evidence from the UK Biobank and ESTHER cohorts. BMC Med. 2025 May 13;23(1):283. doi: 10.1186/s12916-025-04107-w. PMID: 40361100.

Tags： BMC Med.：探索代谢组学在结直肠癌风险预测中的应用：来自英国生物样本库和ESTHER队列的证据