前列腺癌（PCa）是男性第二大常见癌症。多参数MRI（mpMRI）被广泛用于PCa临床决策以避免不必要的活检，减少低级别的癌症和良性组织的采样。然而，肿瘤的异质性会影响病理诊断。表观遗传分析或可成为解决上述障碍的一条明路，《Journal of Cancer Research and Clinical Oncology》发表了一篇关于前列腺癌表观遗传学分析揭示潜在预后特征的文章，医脉通现编译如下，以飨读者。
目前表观遗传分析在前列腺癌（PCa）中的应用仍然有限。该研究探索了基于 DNA 甲基化的良性和恶性前列腺组织反褶积以发现生物标志物，以及影像组学作为非侵入性替代物的潜力。
研究回顾性纳入分析34例组织样本。PCa组组织样本来自30例在2014年至2019年期间行根治性前列腺切除术前接受前列腺mpMRI检查的PCa患者【中位年龄63岁（58-79）】。对照组组织样本来自4例前列腺癌旁良性组织患者和4例良性前列腺增生患者。通过DNA甲基化分析和反褶积算法得到样本中不同的潜在甲基化组成（LMCs）。基于LMC的聚类分析用于评估细胞组成以及与临床病理参数之间的相关性。此外，通过影像组学分析PCa和癌旁良性病变，以非侵入方式预测表观遗传特征。
1.表观遗传特征揭示两组不同的基于LMC的集群
研究通过MeDeCom分析得到4组LMCs，无监督分层聚类分析后得到2组基于LMC的集群（图1）。基于LMC的集群1仅由PCa细胞样本组成，基于LMC的集群2除了包含8个PCa细胞样本外，还包含良性增生细胞和癌旁细胞样本（图2）。
图1 分层聚类，Ward方法，LMC标准化，kappa=4, lambda=0.001
图2 列联表，p - ch2检验
通过反褶积算法得出结果：集群1中更多是由PCa细胞组成（p<0.001）且集群1与CD19和CD4免疫细胞相关特征降低（p=0.0044）相关（图3）。
图3 LUMP评估，p ch2检验
2.表观遗传集群与不同的微环境组成和预后相关特征相关
研究通过反卷积算法MethylCIBERSORT探索PCa集群之间微环境组成的差异（该分析排除良性病例），结果发现：集群2中富含更高比例的CD4+效应细胞（P=0.026）、CD56+NK细胞（P=0.0302）、内皮细胞（P=0.0196）和成纤维细胞（P=0.009；图4 a-d）。
研究进一步分析了集群与临床相关变量之间的关联，结果发现：集群1完全由恶性前列腺组织组成，并富集了显著的PCa细胞（似然比P<0.002，图4e）。沿着这条线，根据Gleason评分，在集群1中发现了更晚期的肿瘤（P=0.012，图4f）。此外集群1组患者术前最大PSA值更高（图4g）、ISUP分级更高（似然比P<0.0004）（图4h）。
图4 a) CD4效应细胞；b) CD56+NK细胞；c) 内皮细胞；d) 成纤维细胞；e) Entitiy；f) 最大Gleason评分；g) 术前最大PSA值；h）ISUP
最后，研究未发现有影像组学模型可以无创地预测表观遗传集群。
表观遗传集群与PCa的预后和临床相关指标相关。此外，免疫细胞相关特征在预后有利和不利的集群之间存在显著差异。需要进一步的研究来探索潜在的诊断和治疗意义。
参考文献
1.李纪宾等.中国肿瘤临床与康复.前列腺癌的筛查策略现状及中国前列腺癌筛查专家共识.2024.31(4):201-217.
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