代谢重编程是肿瘤的核心特征之一，旨在满足肿瘤细胞快速增殖所需的能量和生物合成需求。代谢酶在肿瘤代谢重编程中起着重要作用，它们的活性变化直接影响代谢分子的转化效率和整体代谢流。因此，精确高效地检测代谢酶的活性对于研究肿瘤代谢重编程以及开发靶向治疗策略至关重要。虽然传统的转录组和蛋白质组学方法可以检测代谢酶的表达水平，但它们无法全面地评估翻译后修饰等其他因素对酶活性的影响。因此，迫切需要一种能够高通量、全面评估代谢酶活性的新方法。
近日，西安交通大学医学部基础医学院的生物信息与系统生物医学研究团队开发了一种名为iMetAct的肿瘤代谢酶活性评估工具。该工具采用网络扩散算法，追踪代谢酶活性信息在基因表达调控网络中的扩散路径，并识别出能够反映代谢活性的“报告基因集”。最终，通过富集分析方法推断酶的活性。研究发现，iMetAct 预测的代谢酶活性比转录组、蛋白质组更能准确反映底物和产物的转化效率，且优于代谢平衡流算法。应用iMetAct，研究人员揭示了肝细胞癌的三种代谢亚型，其中一种亚型与已知分型显著不同，且iMetAct 预测的亚型在预后生存时间上的差异更显著。此外，研究还基于预测的酶活性，鉴定了调控各亚型代谢活动的关键因子，并通过实验进行了验证。iMetAct方法还可以利用单细胞测序数据，揭示不同亚型中癌细胞代谢活动对免疫功能状态的影响。为了方便研究人员使用，该团队开发了一个在线平台imetact.com，整合了TCGA的33种肿瘤转录组数据，为肿瘤代谢特征及其与肿瘤免疫的关联分析提供支持。
该研究成果以“iMetAct: An integrated systematic inference of metabolic activity for dissecting tumor metabolic preference and tumor-immune microenvironment”为题，发表在《Cell Reports》杂志上。西安交通大学的王斌贤（2024 届硕士生，现上海交通大学在读博士生）、黄超（博士后）和刘宣（在读博士生）为论文共同第一作者，西安交通大学肖正涛研究员和瑞士洛桑大学Ping-Chih Ho教授为共同通讯作者。西安交通大学为第一和末位通讯单位。该研究获得了国家自然科学基金、浙江省“尖兵”和“领雁”研发计划以及陕西省重点产业链研究项目的资助。
肖正涛研究员于2017年毕业于清华大学，获得博士学位，之后在美国杜克大学从事博士后研究，并于2021年1月加入西安交通大学基础医学院。研究方向为肿瘤代谢的生物信息学和系统生物学，通过大数据分析和计算方法的开发，探索肿瘤基因及微环境的多层级、系统性调控机制。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.celrep.2025.115375
