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医学科研新动向
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Combined single cell and spatial transcriptome analysis reveals cellular heterogeneity of hedgehog pathway in gastric cancer
J TRANSL MED
< 2024年09月09日>
研究背景
胃癌（GC）是全球范围内癌症相关死亡的主要原因之一，尽管采用相似的治疗方案和具有相同的TNM分期，患者的预后差异显著。近年来，增强型CT（ceMDCT）被广泛用于评估胃癌的病变特征，尤其是CT检测的肠外静脉侵犯（EMVI），已被证明是预测远处转移和不良预后的独立风险因素。然而，EMVI与肿瘤微环境（TME）中免疫细胞的关系尚不明确。M2型巨噬细胞作为肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）的亚型，通常与癌症进展和不良预后相关，并已在结直肠癌EMVI中发挥重要作用。本研究旨在通过分析CT检测到的EMVI与M2型巨噬细胞浸润的关系，构建EMVI-M2相关的预后基因模型，并验证其在胃癌患者总体生存期（OS）预测中的有效性。研究采用TCGA和GEO数据库的数据，并结合肿瘤突变负荷（TMB）和免疫检查点抑制剂（ICIs）的反应性评估，探讨EMVI相关基因与免疫逃逸及治疗反应的关系。
研究设计
研究纳入13名T4aN+M0的胃癌患者，收集其CT检测结果并进行全转录组测序，通过CIBERSORT和WGCNA分析筛选出M2巨噬细胞相关基因模块，并与EMVI相关基因进行重叠分析，最终筛选出136个候选基因。
核心结果
1. 免疫细胞浸润与WGCNA模块分析
图2展示了TCGA数据库中371名胃癌患者的免疫细胞浸润情况。CIBERSORT算法识别了22种免疫细胞浸润情况，其中M2型巨噬细胞与“midnightblue”模块显著相关（P < 0.05）。通过基因模块与免疫细胞浸润的共表达分析，筛选出的EMVI相关基因与M2巨噬细胞模块的重叠基因共136个。
2. EMVI-M2预后基因模型的构建与验证
图3展示了通过单变量COX回归分析筛选出的两个核心预后基因EGFLAM和GNG11，并利用LASSO回归构建了EMVI-M2预后基因模型。在TCGA训练集和GEO验证集中，Kaplan-Meier曲线显示高风险组患者的OS显著低于低风险组（AUC = 0.701，验证集AUC = 0.620，P < 0.001），表明模型具有良好的预后预测能力。
3. 肿瘤突变负荷（TMB）与单基因突变率分析
图4展示了TMB和单基因突变率在高风险组和低风险组中的差异。高风险组的TMB显著高于低风险组（P = 1.6e−07），而单基因突变率在低风险组中更高（低风险组91.8%，高风险组84.36%）。结合EMVI相关风险评分和TMB状态，发现高TMB/低风险组的生存率最高，而低TMB/高风险组的生存率最低。
4. 风险评分与免疫细胞浸润的关联
图5展示了多种算法（如CIBERSORT、MCPCOUNTER、TIMER等）计算的免疫细胞浸润得分与风险评分的正相关性。EGFLAM和GNG11与M2型巨噬细胞、纤维母细胞和内皮细胞显著相关，免疫得分（ImmuneScore）和基质得分（StromalScore）在高风险组中显著升高，表明高风险组具有更复杂的肿瘤微环境。
5. 免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗敏感性分析
图6显示了EGFLAM和GNG11与免疫检查点抑制剂的治疗反应性关系。EGFLAM表达低的患者对PD-1和CTLA-4抑制剂的反应更好（P < 0.05），而高表达的患者对ICIs治疗的敏感性较低。此外，EGFLAM和GNG11与多种免疫检查点基因（如PD-L1、CTLA-4）呈正相关。
6. 小鼠皮下肿瘤模型中的体内实验验证
EGFLAM敲低显著增强了小鼠皮下肿瘤模型对PD-1和CTLA-4抑制剂的治疗反应，肿瘤体积显著减少，CD8+ T细胞浸润显著增加（P < 0.01）。这些结果表明EGFLAM可能削弱了免疫治疗的效果，而GNG11敲低对免疫治疗的反应无显著影响。
小
结
本研究通过构建基于CT检测的肠外静脉侵犯（EMVI）和M2型巨噬细胞浸润的预后基因模型，评估其在胃癌患者总体生存期（OS）预测中的应用潜力。研究利用TCGA数据库中的371例胃癌患者数据，筛选出核心基因EGFLAM和GNG11，并通过LASSO回归构建模型。结果表明，高风险组患者的OS显著低于低风险组，且高风险组的肿瘤突变负荷（TMB）水平显著增加，单基因突变率较低。此外，EGFLAM表达降低的患者在小鼠模型中对免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗的反应性显著增强，提示EGFLAM可能通过削弱免疫治疗效果在胃癌免疫逃逸中发挥关键作用。本研究揭示了EMVI与M2型巨噬细胞在胃癌免疫微环境及患者预后中的重要作用，EGFLAM和GNG11有望成为免疫治疗的潜在靶点。
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