`Nature Medicine`：血浆代谢组与微生物组联合画像可提前识别免疫治疗结局，组氨酸成为可干预线索

顶级刊物论文速递 · 发布 2026-06-28T08:36:18+08:00 · 更新 2026-07-08T14:37:59+08:00

核心结论

`Nature Medicine` 6 月 25 日发表研究，基于 1,714 名患者、4,336 份血浆样本和 16 个队列的数据，研究团队发现 5 个代谢物连同年龄、BMI 与肾功能，可用于预测癌症免疫检查点抑制剂治疗后的 12 个月无进展生存，其中组氨酸是有利信号，长链脂肪酸与琥珀酸则与较差结局相关。它真正重要的地方在于，这把免疫治疗患者分层从肿瘤本身进一步推向可重复采样的全身代谢和微生物环境，也首次给出了“营养/代谢干预是否可能改变疗效”的更具体线索。

据 Nature Medicine 6 月 25 日发表的论文 Metabolic determinants of cancer immunotherapy outcomes identified by plasma profiling，研究团队把免疫治疗研究里一个长期存在但始终不够稳定的问题重新做了一遍：为什么有些患者能从免疫检查点抑制剂中持续获益，而有些患者即便肿瘤类型相近、治疗方案类似，结局也差很多。真正值得关注的地方，不只是他们又做了一次 biomarker 筛选，而是把视角从肿瘤局部标志物扩展到了患者全身代谢状态和肠道微生物相关代谢路径。

这件事重要，是因为过去关于免疫治疗疗效预测的讨论更多集中在 PD-L1、突变负荷和肿瘤组织特征，但这些指标在跨癌种、跨治疗模式和真实世界患者里的稳定性并不理想。临床真正需要的，是一种更容易重复采样、更能反映宿主状态、同时又能进入干预设计的指标体系。如果血液代谢画像能做到这一点，患者分层与疗效追踪的成本和可及性都会发生变化。

论文给出的证据量级足够支撑它进入本轮论文速递。团队对 5 个肿瘤类型、16 个队列中的 1,714 名患者采集了 4,336 份血浆样本，并结合靶向代谢组与宏基因组信息，分析患者在 5 类免疫检查点抑制剂相关治疗中的结局。整合 154 个代谢物和临床变量的机器学习框架最终筛出 5 个关键代谢物，再加上年龄、BMI 和肾功能，共同预测 12 个月无进展生存；模型在训练集和验证集的 AUC 分别达到 0.88 和 0.73，并在 7 个外部队列中保持可迁移性。更具体地说，组氨酸与较好生存相关，而长链脂肪酸和琥珀酸与较差结局相关。

更值得注意的是，这篇论文没有止步于“预测谁更可能有效”。作者还报告，组氨酸补充能在小鼠中增强抗肿瘤免疫；而在缺乏会加速组氨酸分解的失衡微生物组特征的患者中，富含组氨酸的饮食与更长的无进展生存相关。换句话说，这项工作最先释放出的积极信号，不只是血液代谢可以做风险分层，而是免疫治疗的宿主代谢环境未来可能成为真正可干预的一层。

边界也要明确。当前证据来自多队列代谢组/宏基因组分析和动物实验，虽然样本规模不小，但还不是随机化营养干预或前瞻性临床决策试验；验证集中患者数也明显小于总发现样本，说明这套指标距离临床常规使用仍有距离。更稳妥的理解是，截至 2026 年 6 月 25 日，这项 Nature Medicine 研究把癌症免疫治疗生物标志物从“肿瘤本身”推进到了“宿主代谢与微生物共同塑形”的层面，并给后续血液检测与代谢干预试验提供了更清晰的靶点。

信息来源

• Nature Medicine

可信度说明

证据来自 `Nature Medicine` 原始论文摘要与正文页面，可直接核验 1,714 名患者、4,336 份血浆样本、5 个肿瘤类型、16 个队列、154 个代谢物、AUC `0.88/0.73`，以及组氨酸、长链脂肪酸和琥珀酸与疗效相关的核心结论。边界在于，这仍以观察性多队列分析和动物补充实验为主，尚不能单独确立临床干预获益。

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