分泌蛋白在结直肠癌早期筛查中的研究进展

张保茹 ,  刘丽波 ,  王鹏源

河北医科大学学报 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (9) : 1045 -1049.

PDF (569KB)
河北医科大学学报 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (9) : 1045 -1049. DOI: 10.3969/j.issn.1007-3205.2026.09.007
肿瘤专栏

分泌蛋白在结直肠癌早期筛查中的研究进展

作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF (581K)

摘要

结直肠癌(colorectal cancer,CRC)的发生发展大多遵循“正常组织―腺瘤―癌”的序贯演进模式,在癌前病变阶段进行有效干预是降低CRC发病率的关键策略。除癌胚抗原等传统标志物外,近年涌现的新型分泌蛋白因在CRC发生过程中发挥重要功能,且易于在外周血中检出,其水平变化可反映CRC的发生及进展,成为早期筛查领域的研究方向之一。本综述系统梳理了近5年来在该领域具有潜在价值的分泌蛋白研究进展,重点涵盖:一是在血管生成、免疫调节及细胞代谢等肿瘤发生过程中发挥作用的蛋白,如富含亮氨酸的α2-糖蛋白1、生长促进因子、S100家族蛋白及急性期蛋白等;二是由外泌体所携带的功能性蛋白,如血小板因子4和α1-抗胰凝乳蛋白酶等。此外,文章总结了将多个功能互补的蛋白组合为联合诊断模型的研究现状。最后,本综述对当前该领域面临的主要瓶颈,以及未来的转化研究方向进行了展望。

关键词

结直肠肿瘤 / 普查 / 分泌蛋白 doi:10.3969/j.issn.1007-3205.2026.09.007

Key words

引用本文

引用格式 ▾
张保茹,刘丽波,王鹏源. 分泌蛋白在结直肠癌早期筛查中的研究进展[J]. 河北医科大学学报, 2026, 47(9): 1045-1049 DOI:10.3969/j.issn.1007-3205.2026.09.007

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

根据最新全球癌症统计(GLOBOCAN 2022)数据,结直肠癌(colorectal cancer,CRC)是全球第三大常见恶性肿瘤和第二大癌症死亡原因,且呈现年轻化趋势。大部分CRC遵循“正常组织―腺瘤―癌”的多步骤演进模式,70%~90%的CRC由腺瘤转化而来,该过程通常历时5~10年,这为通过筛查癌前病变实现CRC预防提供了明确的科学依据和时间窗口[1-2]。然而,现有筛查手段对CRC癌前病变的检测敏感度仍然有限:传统肿瘤标志物敏感度及特异度不高,粪便潜血试验对无出血的早期腺瘤易漏诊,多靶点粪便DNA检测对低级别腺瘤的识别能力不足,而结肠镜检查虽为“金标准”,但操作复杂及患者依从性偏低等弊端,难以在大规模人群筛查中广泛应用[3]。因此,亟需开发新型无创、便捷且对早期病变敏感的生物标志物。外周血作为机体较易获得的样本,其中循环的分泌蛋白是理想的标志物来源。在CRC早期病变中,检测外周血特定分泌蛋白的动态变化,不仅能实现无创诊断,甚至可预测转移与复发风险。近年来,随着高通量蛋白质组学技术的进步,研究者发现并验证了多种与CRC发生相关的分泌蛋白,本文将对此进行综述。

1 CRC演进路径

CRC的发生发展遵循多步骤的演进模式,其中“正常组织―腺瘤―癌”的经典理论为预防性筛查与治疗奠定了理论基础。在遗传易感性或环境因素(饮食、饮酒等)的影响下,正常结直肠组织出现异常生长,形成腺瘤性息肉。随着时间推移,部分腺瘤性息肉可进展为异型增生,在积累更多基因突变之后,异型增生有可能最终演变为癌,其中高级别异型增生的癌变风险尤为显著[4]。能否在腺瘤等癌前病变阶段实现对CRC的早期识别和干预,是降低CRC发病率和病死率的关键。

2 CRC早期筛查的关键分泌蛋白

在“正常结直肠上皮―腺瘤―癌”的转化过程中,逐渐恶变的肿瘤细胞及微环境中的其他细胞会释放一系列分泌蛋白,并吸收入血,这些蛋白反映了CRC形成过程中的分子变化,其功能主要涉及血管生成、免疫重塑、炎症调控等肿瘤发生关键环节。因此,锁定这些在癌前病变阶段即发生变化的外周血分泌蛋白,有望形成无创、便捷的CRC早期筛查手段,为CRC预防提供更多的选择。本部分将重点介绍几类在CRC早期筛查中展现初步潜力的新型分泌蛋白。

2.1 富含亮氨酸的α2-糖蛋白1(leucine-rich alpha-2-glycoprotein,LRG1)

LRG1是近年来在肿瘤研究中备受关注的分泌蛋白之一。LRG1的核心功能是促进血管生成,而血管生成在肿瘤由良性生长向恶性转化过程中发挥关键作用[5]。LRG1通过调控转化生长因子β(transforming growth factor-β,TGF-β)、血管内皮生长因子A、血管生成素1信号通路等,促进病理性血管生成,从而为快速增殖的肿瘤细胞提供营养[6]。此外,LRG1可以通过runt相关转录因子1和低氧诱导因子α调控上皮―间质转化(epithelial to mesenchymal transition,EMT),促进肿瘤发生,并抑制肿瘤细胞凋亡,加速肿瘤细胞增殖、侵袭和转移[7]。Wang等[8]通过对比5例健康成年人及5例早期CRC患者的血清蛋白质组学,发现LRG1在正常生理状态下表达水平较低,而在早期CRC患者血清中已显著升高。进一步地,Hua等[9]基于72例健康成年人和70例CRC患者的血浆蛋白质组学数据,构建了包含LRG1及其他6种蛋白的联合诊断模型,其在训练队列和测试队列(包含60例健康对照和60例CRC患者)中区分CRC与健康对照的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别达到0.954和0.958。尽管LRG1作为独立标志物在CRC早期筛查中尚缺乏临床队列验证,但Ben-Ami等[10]研究发现,其可增加糖类蛋白19-9(carbohydrate antigen 19-9,CA19-9)对于早期胰腺癌的识别能力,提示LRG1在肿瘤早期预警中仍具有一定的临床应用潜力。

2.2 生长促进因子

生长促进因子是一类在细胞应激、代谢紊乱及肿瘤发生过程中被诱导表达的分泌蛋白,它们通过调控细胞增殖、迁移及微环境重塑,在CRC发生中发挥关键作用,其代表成员包括生长分化因子15(growth differentiation factor 15,GDF15)和成纤维细胞生长因子21(fibroblast growth factor 21,FGF21)。GDF15属于TGF-β超家族,是一种在细胞应激和炎症状态下被高度诱导表达的分泌蛋白[11]。另外,GDF15水平升高与CRC、胰腺癌、前列腺癌的发生和进展密切相关,提示GDF15可能作为肿瘤早期发现和诊断的候选标志物[12]。研究[13]表明,在正常成年人、进展期腺瘤和CRC患者的组织及血清中,GDF15水平逐渐增加,进一步机制研究发现,GDF15主要由衰老的成纤维细胞合成,并旁分泌作用于上皮细胞,通过丝裂原活化蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase,MAPK)和磷脂酰肌醇3-激酶(phosphatidylinositol 3-kinase,PI3K)途径促进细胞增殖、迁移和侵袭,诱导腺瘤-CRC的发生和进展。此外,在CRC肝转移中,肿瘤干细胞样细胞也可分泌GDF15,通过与肌成纤维细胞表面的TGF-β Ⅱ型受体相互作用,促进细胞外基质重塑并形成促转移微环境;而化疗后GDF15表达仍持续存在,提示其也可能参与肿瘤复发与耐药过程。FGF21属于成纤维细胞生长因子超家族成员,主要发挥代谢调控、免疫调节等功能。Florea等[14]对一项Ⅲ期随机双盲对照试验中的94例受试者进行前瞻性分析,发现FGF21基线水平较高的受试者发生结直肠腺瘤的风险也明显增加,在校正性别、年龄、体重指数、息肉史及CRC家族史后,第二和第三三分位组中的比值比(odds ratio,OR值)及其95%置信区间(95% confidence interval,95% CI)分别为4.72(95%CI:1.42~15.72)和3.82(95%CI:1.15~12.68,P<0.05),上述结果表明FGF21在CRC癌前病变阶段即发生异常变化,提示其可能作为CRC早期筛查的辅助标志物。

2.3 S100蛋白家族

S100蛋白是一类钙离子结合蛋白,广泛参与细胞内外的信号调控,在细胞增殖分化、炎症反应以及肿瘤发生等过程中发挥重要作用。研究[15]表明,S100蛋白主要由髓系细胞或上皮细胞在炎症或损伤时大量分泌,通过与其受体(如晚期糖基化终产物受体、Toll样受体等)结合,激活核因子κB(nuclear factor κB,NF-κB)信号通路、Wnt/β-连环蛋白信号通路以及MAPK信号通路等,促进细胞增殖和迁移,从而驱动肿瘤发生。临床研究[16-17]表明,S100A8/A9在CRC的癌前病变(如腺瘤伴高级别上皮内瘤变)及早癌阶段即呈现显著高表达,且诊断敏感度可达94%,同时S100A6与S100A11水平显著降低,这些特征提示特定S100蛋白成员可作为CRC早期筛查的潜在标志物。

2.4 急性期蛋白(acute phase proteins,APPs)

APPs是一类在感染、创伤等应激状态下由肝脏快速合成的分泌蛋白,但其在特定病理条件下也可由肝外器官产生。APPs广泛参与炎症、免疫调控等病理生理过程,并与肿瘤形成密切相关[18]。C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)作为急性期炎症反应的经典指标,其血清浓度升高(>10 mg/L)与CRC的发生发展相关,对早期预警和预后评估具有潜在价值。然而,由于其水平会快速波动且无法直接对应疾病的具体分期,目前尚不能作为CRC的独立早期诊断工具,但可作为监测疾病严重程度和进展的辅助参考[19]。相比之下,α-1-酸性糖蛋白(又称为Orosomucoid,ORM)展现出更广阔的应用前景:大规模血浆蛋白质组学研究[9]证实,ORM1与其它6种蛋白组合,能有效区分早期CRC与健康人群,并且在验证队列中表现出高准确度(AUC>0.9)。而且其临床价值不仅限于早期筛查,更在预测转移方面具有重要意义:ORM1通过激活PI3K/蛋白激酶B(protein kinase B,PKB/Akt)信号通路直接增强癌细胞的增殖、迁移、侵袭能力并诱导EMT,同时,它还能重塑肿瘤免疫微环境,通过诱导巨噬细胞M2型极化并促进白细胞介素10等细胞因子分泌,促进CRC肝转移。因此,ORM1不仅可能成为CRC早期诊断的标志物,也是预测转移风险的潜在靶点。簇集蛋白(clusterin,CLU)是一种异源二聚体糖蛋白,广泛分布于哺乳动物和人体组织中,参与细胞黏附、免疫调控、脂质运输等生理过程[20]。Bertuzzi等[21]采用液相色谱-串联质谱结合靶向蛋白质组学技术,对48例CRC患者与48例健康成人血浆样本进行分析,发现在男性中,CRC患者血浆CLU水平显著高于对照组;多因素Logistic回归分析结果显示,CLU每增加一个单位,男性CRC风险升高约80%。该研究首次证实,血浆CLU在CRC临床诊断前数年即可出现异常变化,且存在明显的性别差异,提示其可能作为男性CRC高危人群早期筛查的候选标志物。此外,肝铁调素的异常上调与早期结直肠肿瘤引发的铁代谢紊乱直接相关[22]。而作为负向调节因子,色素上皮衍生因子在CRC及其他癌症中表达下降,其抑制血管生成的功能随之减弱[23]。

2.5 外泌体蛋白

外泌体是细胞间通信的关键媒介,由细胞主动分泌,具有双层脂质膜结构,能有效保护腔内蛋白质、核酸等生物活性分子免于降解,从而真实地反映来源细胞的病理生理状态[24]。在CRC发生的早期阶段,肿瘤细胞及其微环境中的成纤维细胞、免疫细胞等分泌的外泌体,其蛋白质组学特征已发生显著改变,这些变化早于临床症状和影像学表现,为早期诊断提供了宝贵的“窗口期”[25]。近年来,高通量蛋白质组学与生物信息学技术的结合,极大地加速了外泌体蛋白诊断标志物的发现。例如,Yin等[26]采用四维数据非依赖性采集(Four-dimensional data independent acquisition,4D-DIA)蛋白质组学技术对CRC患者血清外泌体进行深度分析,结合机器学习算法,从912种蛋白中精准筛选出血小板因子4(platelet factor 4,PF4)和α1-抗胰凝乳蛋白酶(α1-antichymotrypsin,AACT)这两个关键标志物。PF4作为一种趋化因子,在CRC中由肿瘤上皮细胞表达,通过诱导骨髓源性抑制细胞分化和调节性T细胞产生,抑制CD8+T细胞功能,塑造免疫抑制肿瘤微环境[27]。而AACT作为一种丝氨酸蛋白酶抑制剂,其高表达与急性炎症反应通路激活密切相关,可能通过TGF-β和NF-κB等信号通路促进肿瘤细胞的存活与侵袭。基于PF4和AACT构建的诊断模型,在训练和验证队列中均表现出较高的诊断性能(AUC>0.96),能有效区分CRC与良性肠道疾病患者,并且优于传统标志物癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)和CA19-9[26]。

3 单一蛋白检测与联合诊断模型的比较

上述分泌蛋白虽然在CRC早期筛查中展现出一定的诊断潜力,但CRC的发生发展涉及多细胞、多通路,单一蛋白难以全面反映肿瘤发生的复杂网络。其次,部分蛋白尤其是APPs在炎症、代谢性疾病等其他病理状态下同样会升高,难以准确区分CRC早期状态与其他疾病,导致特异度不足。因此,研究者逐渐把目光从“单一蛋白”转向“联合诊断模型”。

近年来,多个研究团队通过高通量蛋白质组学与机器学习算法,成功构建了具有临床应用前景的多蛋白联合诊断模型。例如,Jin等[28]通过对80例受试者(发现队列)进行血浆蛋白质组学分析,筛选出包括GDF15、基质金属蛋白酶7、再生胰岛衍生蛋白1B、核糖核酸酶A3、再生胰岛衍生蛋白1A、三叶因子3、微纤丝关联蛋白5和转谷氨酰胺酶2在内的8种蛋白组合,并基于多种机器学习算法构建诊断模型。在包含69例受试者的独立验证队列中,该模型在区分进展期腺瘤、早期CRC与健康对照时,均表现出良好诊断效能(AUC>0.9)。类似地,Hua等[9]基于142例受试者的发现队列,通过定量质谱结合机器学习,筛选出由LRG1、补体蛋白9、胰岛素样生长因子结合蛋白2、肌肽二肽酶1、中间α-球蛋白抑制因子H3、丝氨酸蛋白酶抑制因子 1和ORM1组成的7蛋白联合诊断模型。该模型在训练队列和测试队列中区分CRC与健康对照的AUC分别为0.954和0.958,在两个独立验证队列(分别包含253例和84例受试者)中AUC分别为0.905和0.909,总体敏感度为89.9%、特异度为81.8%。此外,该模型对进展期腺瘤和大型锯齿状息肉等CRC癌前病变的检出敏感度为49%,优于既往报道的DNA检测(42.4%)。以上研究表明,多蛋白联合模型的构建并非简单将多个标志物堆叠,而是基于对肿瘤生物学的深入理解,选择功能协同的蛋白进行组合,这种策略能有效提高模型的诊断效能。

4 小结与展望

CRC从腺瘤等癌前病变到早期癌的演进过程,为筛查干预提供了明确的时间窗口。CRC发生过程中,微环境中的分泌蛋白不仅能积极参与血管生成、免疫重塑、代谢重编程及细胞外基质重塑等病理生理过程,还可以继续进入血液循环,使其外周血水平出现异常变化,外周血检测具有无创、便捷的优势,在人群大规模筛查中具有不可替代的作用。本文系统梳理了近年来在CRC早期筛查领域具有应用潜力的分泌蛋白,涵盖LRG1、生长促进因子、S100蛋白家族、急性期蛋白及外泌体蛋白等。在此基础上,基于这些蛋白构建的联合诊断模型,已在多项研究中展现出良好的区分能力。

尽管分泌蛋白在CRC早期筛查中的研究取得了一定进展,但从当前研究成果向临床应用转化仍面临诸多挑战,同时也涌现出其他值得关注的新方向。第一,凭借高通量蛋白质组学技术,研究者已发现多种在CRC患者及动物模型血清/血浆中差异表达的分泌蛋白,但部分蛋白仍停留在表型发现阶段,缺乏系统的临床验证,尤其是在进展期腺瘤等CRC癌前病变人群中的验证,而进展期腺瘤阶段恰恰是CRC筛查真正发挥作用的“关键窗口期”。这些候选标志物在CRC发生发展中的具体作用机制,以及能否在癌前病变阶段有效区分高危个体与正常人群,均有待严格的基础研究和前瞻性队列研究加以阐明。因此,未来研究的重点不应局限在发现更多新型分泌蛋白,更需深入探索已知蛋白在“正常上皮―腺瘤―CRC”演进中的功能定位与协同机制。单细胞转录组学、空间蛋白质组学及代谢组学等多组学技术的整合,将有助于揭示相关蛋白在肿瘤发生不同阶段的功能,为优化诊断模型提供理论基础。与此同时,从实验室发现向临床应用的跨越,亟需开发稳定、经济、适用于大规模检测的标准化靶向检测方法(如化学发光多重检测板等),以确保不同实验室和检测批次间结果的可比性与可重复性。开展多中心、前瞻性的大规模人群队列研究,是验证这些蛋白能否在人群中提高CRC早期筛查率、并最终转化为降低CRC发病率和病死率的有效手段。此外,本文引用的研究检测样本包括血清和血浆,虽然两者均源于外周血,但在成分上存在差异。因此,在比较不同研究间的蛋白浓度及诊断效能时,需充分考虑样本类型差异带来的影响。未来在制定标准化检测方案时,应统一样本类型及采集处理流程,以确保检测结果的可靠性和可比性。第二,除分泌蛋白外,外周血中循环代谢物及循环肿瘤DNA(circulating tumor DNA,ctDNA)等组分同样为CRC早期筛查提供了重要信息。Sun等[29]通过整合血浆与粪便代谢组学分析发现,在正常结直肠上皮-腺瘤-CRC的进程中存在22种逐渐富集的代谢物(如油酸)及34种逐渐耗竭的代谢物(如别胆酸),其中油酸可通过结合α-烯醇化酶激活PI3K/Akt信号通路驱动肿瘤发生,而别胆酸则通过结合法尼醇X受体1抑制MAPK通路发挥保护作用。基于17种血浆代谢物构建的诊断模型在验证队列中可有效区分早期CRC与正常对照,并且优于传统标志物CEA和粪便免疫化学检测。另一方面,ctDNA作为肿瘤细胞凋亡或坏死释放入血的DNA片段,其甲基化标志物在腺瘤及早期CRC阶段即可检出,联合检测多个甲基化标志物可显著提高诊断敏感度和特异度[30]。上述研究表明,血浆代谢物与ctDNA在CRC早期阶段即发生可检出的异常变化,其筛查价值已得到初步验证。因此,是否能将功能互补的外周血分泌蛋白与代谢物、ctDNA甲基化等标志物整合,构建多组学联合的筛查模型,从而进一步提升早期病变的检出敏感度与特异度,也是未来的研究方向,其临床价值仍有待进一步验证。

参考文献

[1]

Siskova A, Cervena K, Kral J,et al. Colorectal adenomas-genetics and searching for new molecular screening biomarkers[J]. Int J Mol Sci,2020,21(9):3260.

[2]

Li J, Ma X, Chakravarti D,et al. Genetic and biological hallmarks of colorectal cancer[J]. Genes Dev,2021,35(11/12):787-820.

[3]

Burnett-Hartman AN, Lee JK, Demb J,et al. An update on the epidemiology,molecular characterization,diagnosis,and screening strategies for early-onset colorectal cancer[J]. Gastroenterology,2021,160(4):1041-1049.

[4]

Gharib E, Robichaud GA. From crypts to cancer:A holistic perspective on colorectal carcinogenesis and therapeutic strategies[J]. Int J Mol Sci,2024,25(17):9463.

[5]

Wang D, Di D, Jiang B,et al. Revealing the multiple faces of LRG1:Gene expression,structure,function,and therapeutic potential[J]. J Adv Res,2026,80:851-869.

[6]

Camilli C, Hoeh AE, De Rossi G,et al. LRG1:An emerging player in disease pathogenesis[J]. J Biomed Sci,2022,29(1):6.

[7]

Zhang J, Zhu L, Fang J,et al. LRG1 modulates epithelial-mesenchymal transition and angiogenesis in colorectal cancer via HIF-1α activation[J]. J Exp Clin Cancer Res,2016,35:29.

[8]

Wang Z, Li T, Sun M,et al. Metabolomics-and proteomics-based disease diagnostic classifier model for the prediction and diagnosis of colorectal carcinoma[J]. J Proteome Res,2025,24(4):2096-2111.

[9]

Hua H, Wang T, Pan L,et al. A proteomic classifier panel for early screening of colorectal cancer:A case control study[J]. J Transl Med,2024,22(1):188.

[10]

Ben-Ami R, Wang QL, Zhang J,et al. Protein biomarkers and alternatively methylated cell-free DNA detect early stage pancreatic cancer[J]. Gut,2024,73(4):639-648.

[11]

Siddiqui JA, Pothuraju R, Khan P,et al. Pathophysiological role of growth differentiation factor 15 (GDF15) in obesity,cancer,and cachexia[J]. Cytokine Growth Factor Rev,2022,64:71-83.

[12]

Rai AB, JaK Codi, Suchitha GP,et al. Mapping growth differentiation factor-15 (GDF15)-mediated signaling pathways in cancer:Insights into its role across different cancer types[J]. Discov Oncol,2025,16(1):386.

[13]

Zhan Y, Sun D, Gao J,et al. Single-cell transcriptomics reveals intratumor heterogeneity and the potential roles of cancer stem cells and myCAFs in colorectal cancer liver metastasis and recurrence[J]. Cancer Lett,2025,612:217452.

[14]

Florea A, Harris RB, Klimentidis YC,et al. Circulating fibroblast growth factor-21 and risk of metachronous colorectal adenoma[J]. J Gastrointest Cancer,2020,52(3):940-946.

[15]

Raeisi H, Rejali L, Fatemi N,et al. Role of S100 family proteins in colorectal cancer (CRC): An overview of their potential function as new biomarkers and therapeutic agents[J]. Expert Rev Mol Med,2025,27:e31.

[16]

Moravkova P, Kohoutova D, Vavrova J,et al. Serum S100A6,S100A8,S100A9 and S100A11 proteins in colorectal neoplasia:Results of a single centre prospective study[J]. Scand J Clin Lab Invest,2019,80(3):173-178.

[17]

Li S, Zhang J, Qian S,et al. S100A8 promotes epithelial‐mesenchymal transition and metastasis under TGF‐β/USF2 axis in colorectal cancer[J]. Cancer Commun (Lond),2021,41(2):154-170.

[18]

Hamar P. Local production of acute phase proteins:A defense reaction of cancer cells to injury with focus on fibrinogen[J]. Int J Mol Sci,2024,25(6):3435.

[19]

Wautier JL, Wautier MP. Old and new blood markers in human colorectal cancer[J]. Int J Mol Sci,2022,23(21):12968.

[20]

Hlavca S, Chan WH, Engel RM,et al. Clusterin:A marker and mediator of chemoresistance in colorectal cancer[J]. Cancer Metastasis Rev,2024,43(1):379-391.

[21]

Bertuzzi M, Marelli C, Bagnati R,et al. Plasma clusterin as a candidate pre-diagnosis marker of colorectal cancer risk in the Florence cohort of the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition:A pilot study[J]. BMC Cancer,2015,15:56.

[22]

Schwartz AJ, Goyert JW, Solanki S,et al. Hepcidin sequesters iron to sustain nucleotide metabolism and mitochondrial function in colorectal cancer epithelial cells[J]. Nat Metab,2021,3(7):969-982.

[23]

Yang Y, Wen W, Chen FL,et al. Expression and significance of pigment epithelium-derived factor and vascular endothelial growth factor in colorectal adenoma and cancer[J]. World J Gastrointest Oncol,2024,16(3):670-686.

[24]

Wang J, Zhang H, Li J,et al. Exosome-derived proteins in gastric cancer progression,drug resistance,and immune response[J]. Cell Mol Biol Lett,2024,29(1):157.

[25]

Hui J, Zhou M, An G,et al. Regulatory role of exosomes in colorectal cancer progression and potential as biomarkers[J]. Cancer Biol Med,2023,20(8):575-598.

[26]

Yin H, Xie J, Xing S,et al. Machine learning-based analysis identifies and validates serum exosomal proteomic signatures for the diagnosis of colorectal cancer[J]. Cell Rep Med,2024,5(8):101689.

[27]

Joseph R, Soundararajan R, Vasaikar S,et al. CD8+ T cells inhibit metastasis and CXCL4 regulates its function[J]. Br J Cancer,2021,125(2):176-189.

[28]

Jin H, Deng K, Qi S,et al. Plasma proteomic high-performance biomarkers for early diagnosis of colorectal cancer[J]. J Proteome Res,2025,24(10):5177-5189.

[29]

Sun Y, Zhang X, Hang D,et al. Integrative plasma and fecal metabolomics identify functional metabolites in adenoma-colorectal cancer progression and as early diagnostic biomarkers[J]. Cancer Cell,2024,42(8):1386-1400.

[30]

Tao XY, Li QQ, Zeng Y. Clinical application of liquid biopsy in colorectal cancer:Detection,prediction,and treatment monitoring[J]. Mol Cancer,2024,23(1):145.

基金资助

河北省自然科学基金(H2025101001)

承德市科技支撑计划项目(202402A042)

AI Summary AI Mindmap
PDF (569KB)

0

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/

〈 〉