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SAB | 超越Warburg效应:肿瘤代谢重编程的多维调控机制与靶向展望

SAB | 超越Warburg效应:肿瘤代谢重编程的多维调控机制与靶向展望 睿捷生物
2025-09-04
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导读:癌症是一种以细胞失控性生长、增殖和存活为特征的疾病。为了满足对能量和生物合成原料的巨大需求,癌


       癌症是一种以细胞失控性生长、增殖和存活为特征的疾病。为了满足对能量和生物合成原料的巨大需求,癌细胞会对其代谢过程进行根本性的重构,即代谢重编程。这种代谢重塑并非被动反应,而是一个主动的、受遗传驱动的过程,它能满足快速分裂细胞的合成需求,并赋予其在恶劣肿瘤微环境下的生存能力。近一个世纪前,奥托·瓦博格(Otto Warburg)的开创性发现——癌细胞即使在有氧条件下也倾向于进行有氧糖酵解,为现代肿瘤代谢研究奠定了基石[1]。然而,“瓦博格效应”仅仅是肿瘤代谢复杂图景的一角,更广阔的代谢重编程还包括谷氨酰胺、脂质和核苷酸代谢的深刻改变。

引言

 本综述系统探讨了肿瘤代谢重编程的调控机制与信号网络,重点阐释了关键代谢通路与致癌信号转导之间的交互作用,及其如何协同塑造肿瘤代谢图谱,以支持增殖、转移与耐药表型。同时,整合近年前沿进展,包括表观遗传调控与肿瘤微环境中的代谢互作,旨在全面概述代谢重编程的分子基础,并展望其靶向治疗策略。


01


肿瘤代谢重编程的关键调控机制与网络

      代谢重编程是一个受到严格调控的过程,涉及复杂的癌基因、抑癌基因和转录因子网络。这些调控因子如同主开关,重新编排代谢通路,以满足癌细胞的特定需求。


1

瓦博格效应:有氧糖酵解及其调控

      瓦博格效应,即有氧糖酵解,是肿瘤最著名的代谢特征。这种从氧化磷酸化向糖酵解的能量生产模式转变虽然效率低下,但它能为细胞提供快速的ATP来源。更重要的是,它产生大量的糖酵解中间产物,为生物质合成(如核苷酸、氨基酸和脂质)提供关键的“积木”(building blocks)[2]

(图片来源: Kataoka, H. et al.  Potential of Photodynamic TherapyBased on Sugar-ConjugatedPhotosensitizers. J. Clin. Med. 2021,10, 841.)

➤  葡萄糖转运蛋白 (GLUTs):

     该过程的第一步是葡萄糖摄取的增加。这主要通过葡萄糖转运蛋白(特别是 GLUT1 和 GLUT3)的高表达来介导,而这通常由 PI3K/Akt 和 HIF-1α 等致癌信号通路驱动 [2]

➤  己糖激酶 (HKs)

    葡萄糖进入细胞后,被己糖激酶磷酸化。己糖激酶2(HK2)在癌症中常被上调,其独特之处在于它与线粒体相关联,不仅直接为糖酵解提供底物,还能抑制细胞凋亡 [3]

➤  丙酮酸激酶亚型 

     (PKM1/PKM2): 

     糖酵解的最后一步由丙酮酸激酶调控。癌细胞通常从成人亚型PKM1切换到胚胎亚型PKM2。PKM2可以以二聚体形式存在,促进糖酵解中间产物的积累,用于大分子合成;或者以四聚体形式存在,有利于丙酮酸的产生并随后形成乳酸 [4]。致癌信号通常倾向于形成活性较低的PKM2二聚体。


2

谷氨酰胺代谢:合成代谢的燃料

     虽然葡萄糖是主要的碳源,但谷氨酰胺是合成代谢(anabolism)的关键燃料,尤其对于增殖的癌细胞至关重要。谷氨酰胺分解(glutaminolysis)为核苷酸和氨基酸合成提供氮源,并为三羧酸(TCA)循环提供碳源。

(图片来源:Glutamine Metabolism and Cancer Therapy: A Comprehensive Guide | AxisPharm)

➤  谷氨酰胺酶 (GLS): 

     该过程的第一步是葡萄糖摄取的增加。这主要通过葡萄糖转运蛋白(特别是 GLUT1 和 GLUT3)的高表达来介导,而这通常由 PI3K/Akt 和 HIF-1α 等致癌信号通路驱动 [5]

➤  谷氨酸脱氢酶 (GLUD1): 

     谷氨酸随后可以转化为 α-酮戊二酸 (α-KG),这是一种重要的补充TCA循环的中间代谢产物。


3

脂质代谢:

膜合成与信号传导的燃料

      快速分裂的细胞需要持续的脂质供应来构建新的细胞膜。癌细胞表现出从头脂肪酸合成的增加,这一过程由关键酶调控。

  ATP 柠檬酸裂解酶 (ACLY):

     ACLY是一个关键酶,通过将TCA循环中的柠檬酸转化为乙酰辅酶A,将葡萄糖代谢与脂质合成连接起来,而乙酰辅酶A是脂肪酸合成的前体 [6]

  脂肪酸合酶 (FASN): 

     FASN是负责脂肪酸最终合成的酶。其在许多肿瘤中高表达,并常由PI3K/Akt通路驱动 [7]

02


细胞信号转导通路网络与代谢重编程的参与

       代谢重编程并非一个独立的过程;它与定义癌症的失调信号通路紧密相连。这些通路充当“指挥中心”,根据生长因子信号和微环境线索协调代谢变化。


1

PI3K/Akt/mTOR 通路

       PI3K/Akt/mTOR信号轴是癌症中最常被激活的通路之一,它作为细胞生长和代谢的主调控因子。

➤  Akt 的作用: 

     Akt通过促进GLUT1的膜转位和激活HK2直接调控葡萄糖代谢,从而增加葡萄糖摄取和磷酸化。Akt还通过磷酸化和抑制糖酵解关键酶,如GSK3,进一步促进糖酵解 [8]

➤  mTOR 的作用: 

     mTOR(哺乳动物雷帕霉素靶蛋白)复合物,特别是mTORC1,是整合营养和生长因子信号的核心枢纽。mTORC1通过上调HIF-1α(一个关键的糖酵解酶转录因子)的表达来促进糖酵解。它还通过激活SREBP1和调控核糖体生成来促进脂质和核苷酸合成 [9]


2

 Myc 癌基因

      Myc转录因子是细胞增殖的强大驱动因子,并在多种癌症中持续激活。Myc直接重塑代谢网络以支持细胞生长。

➤  糖酵解和谷氨酰胺分解:

     Myc直接上调关键糖酵解基因的表达,包括GLUT1、HK2和乳酸脱氢酶A(LDHA)[10]。它还通过激活谷氨酰胺酶(GLS)的表达来促进谷氨酰胺分解,从而增加谷氨酰胺的消耗和利用 [5]


3

缺氧诱导因子 (HIF) 家族

      肿瘤微环境通常处于缺氧状态,癌细胞通过激活HIF转录因子(特别是HIF-1α)来适应低氧水平。

➤  糖酵解转变:

     在缺氧条件下,HIF-1α充当主调控因子,促进糖酵解表型。它上调几乎所有糖酵解酶和葡萄糖转运蛋白的表达 [11]。它还促进丙酮酸脱氢酶激酶1(PDK1)的表达,从而抑制丙酮酸脱氢酶(PDH),将丙酮酸从TCA循环分流至乳酸生成。


4

p53 和抑癌基因网络

      与癌基因驱动代谢重编程相反,抑癌基因(最著名的是p53)充当代谢的“刹车”。p53功能的丧失是癌症中的常见事件,并导致代谢重构。

➤  p53 的代谢调控:

     野生型p53通过下调葡萄糖转运蛋白和激活TIGAR(一种促进果糖-2,6-二磷酸分解的蛋白质,而果糖-2,6-二磷酸是强效的糖酵解激活剂)来抑制糖酵解 [12]。它还通过激活SCO2(电子传递链的一个组分)的表达来促进氧化磷酸化。p53功能的丧失解除了这些代谢“刹车”,使癌细胞能够采取糖酵解表型。

03


前沿研究进展:代谢重编程调控的新维度

      近年来,肿瘤代谢研究取得了突破性进展,揭示了代谢重编程更深层次的调控机制。


1

表观遗传调控与代谢重编程的互作

      表观遗传修饰,如DNA甲基化、组蛋白修饰和非编码RNA,正在被证明是代谢重编程的重要调控者。

➤  组蛋白修饰:

      代谢中间产物,如乙酰辅酶A(源自糖酵解)和alpha-酮戊二酸(源自谷氨酰胺分解),直接作为组蛋白乙酰转移酶(HATs)和组蛋白去甲基化酶(KDMs)的辅因子。这使得代谢状态能够直接影响染色质结构和基因表达 [13]。例如,最新的研究揭示了组蛋白赖氨酸乳酸化修饰(Histone Lactylation)在肿瘤发生发展中的关键作用。癌细胞产生的乳酸可以直接作为组蛋白修饰的底物,影响与糖酵解和细胞增殖相关的基因表达[14]

➤  非编码 RNA: 

    长链非编码RNA(lncRNA)和微RNA(miRNA)可以作为“分子开关”,调控代谢酶的表达。例如,某些lncRNA可以作为“miRNA海绵”,隔离靶向代谢基因的miRNA,从而上调代谢酶的表达,促进代谢重编程。


2

 肿瘤微环境中的代谢互作

      肿瘤并非由单一的癌细胞组成,而是一个复杂的生态系统,包括癌细胞、基质细胞(如癌相关成纤维细胞)、内皮细胞和免疫细胞。它们之间存在着复杂的代谢共生(metabolic symbiosis)。

➤  “乳酸穿梭”:

      癌细胞在缺氧区域产生大量乳酸,这些乳酸可以被转运到富氧区域的癌细胞或基质细胞中,作为TCA循环的燃料。这种“乳酸穿梭”机制使得肿瘤可以高效利用其内部的代谢产物,同时创造出有利于肿瘤生长的酸性微环境[5]

➤  免疫细胞的代谢竞争

     肿瘤微环境中的营养物质通常匮乏。癌细胞与浸润的免疫细胞(如T细胞)竞争葡萄糖和谷氨酰胺等关键营养素。这种竞争可以导致免疫细胞的代谢功能受损,进而抑制其抗肿瘤活性。最新的研究表明,通过重塑肿瘤微环境的代谢环境,恢复免疫细胞的代谢功能,可以显著提高免疫治疗的效果[16]

04


靶向代谢脆弱性

       肿瘤独特的代谢图谱为治疗干预提供了新的机遇。单独或联合其他疗法靶向这些代谢依赖性,是极具潜力的癌症治疗策略。


1

靶向糖酵解

      针对关键糖酵解酶(如HK2和LDHA)的小分子抑制剂正在进行临床前和临床试验。


2

 靶向谷氨酰胺分解

      谷氨酰胺酶(GLS)抑制剂已在临床前研究中显示出喜人前景,特别是对于那些高度依赖谷氨酰胺的肿瘤,如三阴性乳腺癌和某些淋巴瘤 [17]


3

靶向脂质代谢

      正在开发针对ACLY和FASN的抑制剂,以破坏从头脂肪酸合成,从而“饿死”癌细胞,使其无法合成必要的膜结构。

展望

      代谢重编程是癌症的一个基本且动态的特征,它与驱动恶性转化的信号通路错综复杂地交织在一起。深入理解这些复杂的调控网络以及致癌信号与代谢酶之间的串联,对于开发有效的治疗策略至关重要。未来的研究应聚焦于:

 时空异质性: 探究代谢重编程在不同肿瘤区域和疾病进展过程中的变化规律。

❷ 转移的代谢脆弱性: 识别转移性癌细胞独特的代谢依赖性,因为它们通常与原发性肿瘤不同。

❸ 联合治疗: 开发合理的联合疗法,共同靶向代谢通路和其他致癌驱动因子,以克服耐药性,提高治疗效果。

      通过阐明代谢调控的复杂网络,我们能够为开发新一代癌症疗法铺平道路,这些疗法将利用肿瘤独特的代谢脆弱性,最终改善患者的预后。



参考文献

[1] Warburg, O. (1956). On the origin of cancer cells. Science, 123(3191), 309-314.

[2] Vander Heiden, M. G., Cantley, L. C., & Thompson, C. B. (2009). Understanding the Warburg effect: the metabolic requirements of cell proliferation. Science, 324(5930), 1029-1033.

[3] Roberts, D., & Miyamoto, S. (2015). Hexokinase II, a link between cancer metabolism and apoptosis. Journal of molecular medicine, 93(8), 843-847.

[4] Christofk, H. R., Vander Heiden, M. G., Harris, M. H., et al. (2008). The M2 splice isoform of pyruvate kinase is important for cancer metabolism and tumor growth. Nature, 452(7184), 230-233.

[5] Wise, D. R., DeBerardinis, R. J., Mancuso, A., et al. (2008). Myc regulates a transcriptional program that stimulates mitochondrial glutaminolysis and cancer cell proliferation. Cell Metabolism, 17(1), 1-14.

[6] Zaidi, N., Roy, S., You, D., et al. (2012). ATP citrate lyase links metabolism to chromatin modification and gene expression. Trends in Biochemical Sciences, 37(12), 529-535.

[7] Menendez, J. A., & Lupu, R. (2007). Fatty acid synthase and the lipogenic phenotype in cancer. Nature Reviews Cancer, 7(10), 763-777.

[8] El-Khoury, R., Al-Khatib, S., & Shammaa, Y. (2014). The pivotal role of PI3K/Akt/mTOR pathway in cancer: a review. International Journal of Hematology and Oncology, 23(1), 1-13.

[9] Wang, J., Yang, Y., & Wei, R. (2018). The role of mTOR signaling pathway in tumor metabolism. Molecular Biology Reports, 45(1), 51-57.

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[13] Charidemou, Evelina et al. A two-way relationship between histone acetylation and metabolism. Trends in Biochemical Sciences, Volume 49, Issue 12, 1046 - 1062

[14] Merkuri, F., Rothstein, M. & Simoes-Costa, M. Histone lactylation couples cellular metabolism with developmental gene regulatory networks. Nat Commun 15, 90 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-023-44121-1

[15] Li, X., Yang, Y., Zhang, B. et al. Lactate metabolism in human health and disease. Sig Transduct Target Ther 7, 305 (2022). https://doi.org/10.1038/s41392-022-01151-3

[16] Yan, Y., Huang, L., Liu, Y. et al. Metabolic profiles of regulatory T cells and their adaptations to the tumor microenvironment: implications for antitumor immunity. J Hematol Oncol 15, 104 (2022). https://doi.org/10.1186/s13045-022-01322-3

[17] Gross, M. I., et al. (2014). Antitumor activity of the glutaminase inhibitor CB-839 in triple-negative breast cancer. Cell Metabolism, 19(5), 903-911.






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