Le transcriptome à cellule unique et la lipidomique dans le cancer du poumon révèlent un métabolisme lipidique aberrant pour un diagnostic précoce

Le cancer du poumon est la première cause de mortalité par cancer, et la détection précoce est essentielle pour améliorer la survie. Cependant, il n'existe actuellement aucun test sanguin fiable pour le diagnostic précoce du cancer du poumon. Ici, nous avons réalisé un séquençage de l'ARN à cellule unique de différents cancers du poumon à un stade précoce et découvert que le métabolisme lipidique était largement dysrégulé dans différents types cellulaires, le métabolisme des glycérophospholipides étant la voie liée au métabolisme lipidique la plus altérée. Une lipidomique non ciblée a été effectuée dans une cohorte exploratoire de 311 participants. Grâce à une sélection de caractéristiques basée sur un algorithme de machine à vecteurs de support et sur le spectre de masse, nous avons identifié neuf lipides (lysophosphatidylcholines 16:0, 18:0 et 20:4 ; phosphatidylcholines 16:0-18:1, 16:0-18:2, 18:0-18:1, 18:0-18:2 et 16:0-22:6 ; et triglycérides 16:0-18:1-18:1) comme les caractéristiques les plus importantes pour la détection des cancers à un stade précoce. En utilisant ces neuf caractéristiques, nous avons développé un essai ciblé basé sur une méthode de chromatographie liquide-spectrométrie de masse (MS) utilisant la surveillance de réaction multiple. Cet essai ciblé a atteint une spécificité de 100,00 % sur une cohorte de validation indépendante. Dans une cohorte de dépistage du cancer du poumon en milieu hospitalier de 1036 participants examinés par tomodensitométrie à faible dose et une cohorte clinique prospective contenant 109 participants, l'essai a atteint plus de 90,00 % de sensibilité et 92,00 % de spécificité. En conséquence, l'imagerie par désorption/ionisation laser assistée par matrice MS a confirmé que les lipides sélectionnés étaient exprimés de manière différentielle dans les tissus du cancer du poumon à un stade précoce in situ. Cette méthode, désignée comme Détecteur d'Intelligence Artificielle du Cancer du Poumon, pourrait être utile pour la détection précoce du cancer du poumon ou le dépistage à grande échelle des populations à risque élevé pour la prévention du cancer.