Metabolic Adaptation Study of Tumor Cells during Lung Cancer Bone Metastasis in Mice Based on Single-Cell Metabolome Analysis

代谢组 代谢适应 代谢组学 转移 化学 骨转移 癌症研究 癌细胞 肺癌 癌症 适应(眼睛) 细胞 新陈代谢 内科学 生物化学 生物 医学 神经科学 色谱法
作者
Xuesen Hu,Tianrun Xu,Shengkai Xia,Yang Xu,Yao Chen,Liliang Wen,Wangshu Qin,Xianzhe Shi,Xinyu Liu,Qi Wang,Chunxiu Hu,Guowang Xu
出处
期刊:Journal of the American Society for Mass Spectrometry [American Chemical Society]
卷期号:36 (9): 1959-1969 被引量:1
标识
DOI:10.1021/jasms.5c00177
摘要

Lung cancer metastasis, the leading cause of patient mortality, is driven by circulating tumor cells (CTCs), which act as direct mediators of metastatic spread. To elucidate the metabolic heterogeneity across lung cancer metastatic stages, a panoramic single-cell metabolomics study in a mouse lung cancer bone metastasis model was performed using a concentric hybrid nanoelectrospray ionization-atmospheric pressure chemical ionization source. This platform enables high-coverage detection of polar and nonpolar metabolites, overcoming limitations in sensitivity and metabolite diversity. Unsupervised clustering and dimensionality reduction (t-SNE) of single-cell metabolic profiles distinguished primary tumor cells, CTCs, and bone metastatic cells, revealing stage-specific metabolic reprogramming. Machine learning identified key metabolites (e.g., aminobenzoic acid, 2-methyl-3-ketovaleric acid, pantothenic acid) that robustly discriminated metastatic stages with high accuracy (AUC > 0.96). CTCs exhibited dynamic metabolic adaptions at different stages: during blood circulation, amino acid and glutamine metabolism dominated to counteract nutrient deprivation, while during bone colonization, the tricarboxylic acid cycle and one-carbon metabolism were upregulated to support proliferation. This study provides important data to shed light on the metabolic heterogeneity of tumor cells and the metastasis mechanism of lung cancer.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Fyh19901116完成签到,获得积分10
1秒前
哎呀完成签到 ,获得积分10
2秒前
若枫完成签到,获得积分10
4秒前
zt发布了新的文献求助10
5秒前
maomao完成签到 ,获得积分10
5秒前
陈念完成签到 ,获得积分10
8秒前
鳗鱼宛凝完成签到 ,获得积分10
8秒前
马喽完成签到,获得积分10
8秒前
Z奋勇完成签到,获得积分10
9秒前
小黄完成签到 ,获得积分10
9秒前
隐形的故事完成签到 ,获得积分10
15秒前
zt完成签到 ,获得积分20
16秒前
时尚若雁完成签到,获得积分10
16秒前
hotpig460完成签到,获得积分10
17秒前
苦行僧发布了新的文献求助10
18秒前
xiaowang0710完成签到,获得积分10
18秒前
ccc发布了新的文献求助10
19秒前
拾石子完成签到 ,获得积分10
22秒前
冷静冰萍完成签到 ,获得积分10
23秒前
风雅络完成签到 ,获得积分10
24秒前
辰辰完成签到 ,获得积分10
24秒前
wx完成签到 ,获得积分10
25秒前
我就喜欢你完成签到 ,获得积分10
29秒前
瓦洛佳完成签到,获得积分10
29秒前
鳖鳖完成签到,获得积分10
30秒前
zxx发布了新的文献求助10
35秒前
Chief完成签到,获得积分0
38秒前
小杨完成签到,获得积分10
38秒前
大气迎天完成签到,获得积分10
38秒前
吴晨曦完成签到,获得积分0
40秒前
李君完成签到 ,获得积分10
41秒前
42秒前
44秒前
sjw525完成签到,获得积分10
45秒前
三清小爷完成签到,获得积分10
46秒前
kevinjedi完成签到 ,获得积分10
46秒前
BaronR完成签到,获得积分10
49秒前
谢焯州完成签到,获得积分10
50秒前
Haibrar完成签到 ,获得积分10
51秒前
六六发布了新的文献求助30
55秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7619986
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9195319
关于积分的说明 19706940
捐赠科研通 7191452
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272433
关于科研通互助平台的介绍 2435079
邀请新用户注册赠送积分活动 2267654