纵向血浆蛋白质组学研究揭示了一种免疫-血栓形成特征，该特征可预测肺癌患者是否会发展为放射性肺炎

吴凌云|中村雅树|向原彻|杨静|孙泽宇|任春云|陈德英|姜侃|唐秋英|丁凯凯|尹欣|于浩|周玉正|王思远|尹杰|闫永恒|何宇|李全海|魏伟|卢忠杰|闫森祥

浙江大学医学院附属第一医院放射肿瘤科

摘要

目的

放射性肺炎（RP）是肺癌放疗中的剂量限制毒性，通常难以通过静态临床和剂量学模型准确预测。我们的目标是识别一个基于对辐射的纵向生物学反应的稳健的、基于血液的蛋白质组学特征，以实现准确的早期风险分层。

实验设计

我们对57名肺癌患者（NSCLC和SCLC）的发现队列中的267个纵向样本进行了高通量血浆蛋白质组学分析。为了确保统计严谨性并消除数据泄露，特征选择严格在70%的训练部分内进行。使用线性混合效应模型和加权基因共表达网络分析（WGCNA）来识别与症状性RP（CTCAE v5.0 Grade≥2）相关的蛋白质轨迹。随后在独立的测试集上开发并评估了一个弹性网络机器学习模型。该10个蛋白质的特征通过ELISA在大型独立外部队列（n=320）中得到了验证。

结果

纵向分析确定了一个失调的免疫-血栓轴是RP的中心驱动因素，其特征是“血小板活化”和“丝氨酸蛋白酶抑制剂”通路的显著富集。在发展为Grade ≥2 RP的患者中，我们观察到了一个“系统性衰竭”特征，表现为关键抗凝和抗炎蛋白的逐渐下降。10个蛋白质模型的无偏AUC为0.744（95% CI：0.622–0.861），优于基线临床模型（AUC 0.679）。在320名患者中的外部验证证实了四个蛋白质核心（PROZ、SERPINA7、SERPINA6和HAGH）的稳健性，p值范围从10^-8到10^-33。即使在调整了平均肺剂量、V20和免疫治疗状态后，这一特征仍然是一个显著的独立预测因子（p < 0.05），并且与总体生存标志物不同。

结论

一个系统性的免疫-血栓特征能够准确预测不同组织类型和治疗方案的RP。这个经过验证的四个蛋白质核心为早期风险分层和个性化毒性缓解提供了一个临床可行的工具。

引言

胸部放疗（RT）是局部晚期非小细胞肺癌（NSCLC）和其他肺癌根治性治疗的重要组成部分。然而，其疗效常常受到辐射引起的肺损伤的影响，特别是辐射性肺炎（RP）这一剂量限制毒性（1）。尽管治疗计划有所进步，但在接受同步化疗和放疗的患者中，仍有20-40%会出现症状性（Grade ≥2）RP，严重损害生活质量，可能导致治疗中断、呼吸衰竭或死亡（2-4）。在严重的情况下，RP的死亡率约为2%（5）。

目前预测RP的临床模型依赖于剂量学参数，如平均肺剂量（MLD）和V20（接受≥20 Gy的肺体积百分比），以及基线患者特征，如肺功能（6, 7）。这些模型的准确性不足，常常无法区分具有相似治疗参数但结果截然不同的患者（8）。这种差异是因为RP是一个复杂的生物学过程，不仅由局部肺损伤驱动，还受到个体对辐射的系统反应的影响（9）。越来越多的证据表明，这种系统反应涉及免疫系统和凝血系统之间一个关键但尚未充分理解的相互作用，通常称为免疫-血栓轴。

因此，迫切需要能够通过捕捉这种系统反应来准确识别高风险个体的稳健生物标志物。在这项研究中，我们采用了一种纵向、多时间点的设计，结合了高通量血浆蛋白质组学和机器学习，开发并验证了一个动态预测RP的模型。我们假设RP的发展是由对辐射的失调免疫-血栓反应驱动的，这些通路中特定血浆蛋白的动态变化可以作为早期和准确的预测生物标志物。通过利用线性混合效应模型（LMMs）、加权基因共表达网络分析（WGCNA）和弹性网络回归，我们旨在构建一个不仅能够高精度预测RP风险，而且基于疾病核心生物学机制的蛋白质特征，为个性化、精准放疗铺平道路。

章节片段

研究设计和患者队列

本研究遵循赫尔辛基宣言进行，并获得了xxx机构审查委员会的批准（批准编号：IIT20240860A）。所有参与者均提供了书面知情同意书。预测模型和生物标志物验证的报告分别遵循TRIPOD和REMARK指南（补充表S1-2）。本研究的整体流程如图1所示。本研究前瞻性地招募了肺癌患者（包括

核心蛋白质生物标志物的ELISA验证

为了确认我们的蛋白质组学发现结果并评估顶级蛋白质候选物的临床适用性，我们在一个独立的外部验证队列中使用了夹心酶联免疫吸附测定（ELISA）进行了定量验证（14）。一般程序包括用针对目标蛋白质的捕获抗体包被96孔微孔板。阻断后，我们向孔中添加了患者血浆样本和一系列已知浓度的标准品。

基线患者特征

共有57名患者被纳入发现队列（图2A）。在单变量分析中，较高的T分期、V20和MLD与Grade ≥2 RP的发展显著相关，这与已知的临床风险因素一致（补充表S3）。发现队列和外部验证队列在大多数基线特征上平衡良好，尽管验证队列中接受免疫治疗的患者比例显著较高，反映了当前

讨论

在这项研究中，我们使用纵向血浆蛋白质组学方法识别并验证了一个失调的免疫-血栓轴作为驱动辐射性肺炎的中心机制。我们的发现表明RP是一个系统过程，其特征是凝血和炎症之间的功能失调相互作用，我们利用这一生物学见解开发了一个高度准确的早期预测模型。

一个关键发现是RP发展中的“病理临界点”概念。

结论

总之，本研究识别并验证了一个驱动辐射性肺炎发展的系统免疫-血栓特征。基于这一特征的预测模型为早期风险分层提供了一个强大的工具，有可能实现个性化的RT规划和针对免疫-血栓轴的新颖预防干预措施。

资金声明

本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号82403925和82370612）、浙江省自然科学基金（项目编号LQ23H160024和LTGC24C050002）、中央高校基本科研业务费（2025ZFJH03）、国家重点传染病诊断与治疗实验室独立项目基金（zz202311）、山东省实验室项目（SYS202202）和济南微生态研究项目的支持

本研究的数据可用性声明

研究数据存储在机构存储库中，可根据请求提供给相应作者。

参考文献

• 1.
  Ryan, K. J., Nero, D., Feinberg, B. A., Lee, C. H., Pimentel, R., Gajra, A., Kish, J. K., and Seal, B. (2020) III期非小细胞肺癌化疗和放疗后肺炎的真实发病率和成本。Future Oncol 16, 4303-4313
• Arroyo-Hernandez, M., Maldonado, F., Lozano-Ruiz, F., Munoz-Montano, W., Nunez-Baez, M., and Arrieta, O. (2021) 辐射引起的肺损伤：当前证据。BMC Pulm Med 21, 9
• Liu, X., Shao, C., and Fu, J. (2021) 有前景的生物标志物

利益冲突

无

致谢

所有作者感谢本研究中使用的标本捐赠者以及提供数据的研究小组。