Cancer Cell（IF=48.8）是多少科研人可望而不可及的梦中情刊，小记者也不例外~虽然咱发不到这顶刊，学一学思路、了解一下最新科研进展还是很有必要的，毕竟站在巨人的肩膀上才能看的更高走的更远！
公众号回复“999”领取原文PDF，文献编号：240929
今天小记者要分享的是2024年8月12日，香港中文大学于君教授、南京医科大学沈洪兵院士及昆明医科大学缪应雷、孙杨教授（一作）团队等在Cancer Cell上发表的一项代谢组学研究成果《Integrative plasma and fecal metabolomics identify functional metabolites in adenoma-colorectal cancer progression and as early diagnostic biomarkers》（整合血浆和粪便代谢组学发现腺瘤-结直肠癌进展过程中的功能代谢物和早期诊断生物标记物），揭示了腺瘤发生到结直肠癌发展过程中的关键代谢物及早期诊断生物标记物，成功构建了基于17个血浆代谢物的诊断模型，为结直肠癌的预防、早期发现和治疗提供了全新视角和科学依据。这篇文章带给小记者最直观的感受是：代谢组学依然能霸气炸场！依然能站上国际顶刊！
于君，教授、博士研究生导师，香港科学院院士、欧洲科学院外籍院士，现为中山大学附属第一医院精准医学研究院名誉院长，香港中文大学医学院卓敏内科与药物治疗学讲座教授、消化疾病研究国家重点实验室主任、消化疾病研究所所长、医学院助理院长，中国医学科学院学部委员，教育部长江学者讲座教授。于君教授长期致力于消化系统肿瘤机制和防治研究，尤其是消化道肿瘤分子机制、肿瘤基因组学、肠道微生态和肿瘤、肿瘤分子标志物鉴定、肿瘤基因治疗和抗肿瘤药物开发等研究。于君教授团队今年的科研战绩实在是颇丰啊，2篇Cell已经收入囊中，还接连产出Cell Host & Microbe、Cell Reports Medicine、Cancer Cell等多篇Cell子刊文章，这发文速度简直火力全开啊！
沈洪兵，中国工程院院士，教授，博士生导师，国家杰出青年基金获得者（2004），教育部长江学者特聘教授（2009），国务院政府特殊津贴专家（2011），教育部科学技术委员会生物与医学学部委员（2016），何梁何利基金科学与技术进步奖获得者（2016），中国工程院院士（2019）。现任国家疾病预防控制局副局长，中国疾病预防控制中心主任，江苏省恶性肿瘤生物标志物与防治重点实验室主任，肿瘤个体化医学协同创新中心主任，“环境与人类健康”国际联合研究中心主任。主要致力于环境与肿瘤的分子流行病学研究，在肿瘤的早期诊断、遗传易感性和复发、预后的分子标志等方面取得了较突出的成绩。先后获国家杰出青年科学基金，国家“863”计划，国家“973”课题，国家自然科学基金重点项目，基金委创新研究群体和国家重点研发计划等国家级项目的资助。
缪应雷，博士，主任医师，博士研究生导师，昆明医科大学第一附属医院副院长，国家百千万人才工程人选，国家有突出贡献中青年专家，享受国务院政府特殊津贴，云南省“兴滇英才支持计划”云岭学者、医疗卫生人才，云南省先进工作者。率先在云南省开展炎症性肠病临床和科研工作，建立云南省炎症性肠病患者数据库及样本库，建立云南省少数民族粪菌库及粪菌移植中心，引进和创新多项新技术用于炎症性肠病的诊疗，并在全省推广应用。主持国家自然科学基金6项（其中重点项目1项）。获省政府颁发的省级科技进步奖一等奖2项，三等奖6项。
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一般人做的代谢组学可能就发个 3-5分，做的好的能冲击10分+，但这篇文章中的代谢组学做到了顶刊水平，咱们来一睹高质量代谢组学研究的风采吧~
l从临床问题出发，开发无创便捷诊疗手段，推动临床转化和精准医疗：腺瘤通常是腺上皮发生的一种良性包块，进展到结直肠癌（CRC）是一个长期且复杂的过程。传统结肠镜检查是CRC诊断金标准，但成本高、侵入性强，不利于在大规模筛查中应用。因此，寻找无创、便捷、高效的早期诊断手段，一直是结直肠癌研究领域的热点和难点（临床问题）。基于此，作者通过整合血浆和粪便代谢组学，首次全面揭示了腺瘤-结直肠癌进展过程中的代谢物变化规律及其功能意义，研究团队所建立的包含17个血浆代谢物生物标记物的诊断模型，具有成本低、操作简便、患者接受度高等优点，能为结直肠癌的无创、便捷、高效的早期诊断提供有力支持，也有望推动结直肠癌精准医疗的发展。
l大规模队列的代谢组学研究：该研究从4个多中心独立队列中收集样本，共纳入来自1251名参与者的血液和粪便样本，其中包括422例结直肠癌患者、399例结直肠腺瘤患者以及430名健康对照者。大规模的样本不仅涵盖了疾病的不同阶段，还确保了结果的广泛适用性和可靠性。
l验证实验丰富：该研究使用 CRC 细胞系、患者来源的类器官（PDO）和小鼠模型证实了这些关键代谢物的作用，并随后对其潜在机制进行了探索。不同层面的验证实验更加凸显结果的可靠性，尤其是类器官这种临床前模型的使用，更是提高了文章的创新性和质量。
写在最后
看完大牛团队的优秀文章，有没有也产生一股拼一拼的勇气？科研都是一步一步拼出来的，一开始确实不好发大文章，但可以积攒小paper，有多个小文章打基础，大文章就水到渠来了。发小文章除了做实验，还可以做生信或者组学测序（比如这里的代谢组学），先找目标分子，再深挖机制。而找目标分子，生信无疑是个性价比最高、风险最低的方法，想用生信做基础发小文章的朋友，可以多关注生信日报的每日推送。有思路设计或生信分析（组学/测序后分析也可以做）需求的朋友，欢迎随时滴滴小记者，专业团队靠谱分析，助你成功发文！
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1、超高分sci！将近50分你还有不看的理由？德国学者真是把机器学习玩出花了，直接构建一个新生信分析方法，还不快看！
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