中山大学团队利用AI筛选关键蛋白，提出前列腺癌精准治疗新策略

近日，中山大学陈凌武教授团队在前列腺癌研究领域取得了重要突破，相关成果已发表在国际知名期刊《Nature Communications》上。他们通过整合多组学数据，将局限性前列腺癌分为三个不同的蛋白质组亚型，这些亚型在预后方面存在显著差异：免疫活化型、花生四烯酸代谢型和唾液酸代谢型。其中，免疫活化型患者预后最好，而唾液酸代谢型患者预后最差。 通过人工智能技术，陈凌武团队成功筛选出了一系列关键蛋白标志物，并基于此建立了精准的蛋白质组亚型分类模型。这一模型能够帮助医生更准确地识别出真正高风险的前列腺癌患者，并指导临床治疗决策。前列腺癌是男性第二大常见恶性肿瘤，尤其是局限性前列腺癌，手术治疗效果存在明显个体差异，目前常用的临床指标和基因组分型方法难以精准预测高危患者的术后生化复发。 陈凌武教授进一步解释说，通过对NANS（N-乙酰神经氨酸合成酶）的抑制，可以有效阻断唾液酸代谢，减少前列腺癌细胞表面的唾液酸化修饰。这一过程能够逆转由M2型巨噬细胞引起的免疫抑制微环境，促进CD8+ T细胞的浸润，从而抑制肿瘤生长。该研究不仅发现了新的预后标志物，还为治疗提供了新的策略，特别针对唾液酸代谢和免疫检查点的交互通路。 这项研究成果有望为前列腺癌的精准医疗带来革命性的变化，改善患者的预后和生活质量。