基于转录组分析的诊断模型揭示炎症是混合型肝母细胞瘤（HBHF）的关键预后因素及其临床意义

针对肝母细胞瘤伴肝癌特征（HBHF）的病理诊断模糊和预后争议问题，上海儿童医学中心团队通过机器学习整合转录组和单细胞测序技术，创新性构建了HBHF分子分型模型。研究发现炎症微环境（SII指数）而非基因突变是驱动HBHF侵袭性的核心因素，建立的炎症评分系统能有效预测生存结局（OS/EFS显著降低，p<0.05），为精准分层治疗提供新靶点。

　　

研究背景：儿童肝癌的生存困境

肝母细胞瘤（HB）作为儿童最常见肝脏恶性肿瘤，五年生存率可达80%以上，而成人肝细胞癌（HCC）的预后却显著恶化。然而，当儿童肝肿瘤同时具备HB和HCC的混合特征——即肝母细胞瘤伴肝癌特征（HBHF）时，临床治疗陷入两难：这类罕见肿瘤既有HB典型的Wnt通路突变（如CTNNB1），又表现出HCC的细胞异质性和TERT启动子异常，其侵袭性强但缺乏明确诊疗标准。传统组织病理诊断面临挑战，而PHITT国际临床试验（Pediatric Hepatic International Tumor Trial）特别警示高龄（>8岁）HB患者需警惕HBHF亚型，因其生存率骤降至65%以下（对比经典HB的90%）。如何突破诊断瓶颈并揭示其恶性机制，成为改善患儿生存的关键。

研究方案与核心发现

上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心的研究团队对10例HBHF患者开展多组学分析：整合临床队列生存数据（214例HB/HBHF）、转录组测序（RNA-seq）、单细胞测序（scRNA-seq）及机器学习建模，创新性构建了HBHF分子分型体系。主要技术路径包括：

1. 临床预后分析：匹配年龄/分期对照，验证HBHF的1年总生存（OS）仅64.8%（95%CI: 39.3-100%），显著低于经典HB（p<0.05）

2. 炎症指标量化：发现系统性免疫炎症指数（SII）和AST-血小板比值指数（APRI）是独立预后因子（COX回归p<0.01）

3. 分子分型模型：基于394例公共数据集（Cancer Treehouse）训练神经网络/XGBoost集成模型，以2000个高变基因（HVG）区分HB/HCC转录特征

4. 微环境解析：scRNA-seq揭示肿瘤内AFP⁺胚胎细胞与DKK4^high HCC样细胞共存，炎症相关基因（S100A8, SPP1）在巨噬细胞中富集

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研究结果与机制突破

3.1 临床结局提示HBHF的极端侵袭性

尽管采用HB化疗方案（CCCG/PHITT协议），HBHF客观缓解率（ORR）仅30%，远低于经典HB（p<0.05）。即使早期（PRETEXT II）患者，其1年无事件生存（EFS）低至30%（95%CI: 11.6-77.3%），与晚期HB相当（图1b-c）。高龄（≥3岁）和炎症指标（SII>949.64/μL）是生存恶化的关键风险因素（LogRank p=0.009）。

3.3 转录组谱系定位HBHF为过渡亚型

通过Seurat聚类将肝肿瘤分为6类：

• Cluster 5：富集经典HB（81.25%），高表达胚胎标志（AFP, IGF2）

• Cluster 3-4：HCC主导，伴Wnt通路失调（β-catenin突变率68%）及脂肪酸代谢基因

• HBHF样本：分布于Cluster 2（胚胎特征）和Cluster 4（细胞周期亢进），预示分子异质性（图2a）

3.4 单细胞层面揭示肿瘤异质性起源

scRNA-seq解析HBHF肿瘤微环境，发现两大恶性细胞群：

1. AFP⁺亚群：胚胎性HB表型，强表达IGF2

2. DKK4^high亚群：Wnt通路激活（NOTUM, REG3A），β-catenin核定位（图3e）

   免疫组化证实空间分布差异：HB样区域呈胞质β-catenin，HCC样区见核β-catenin/DKK4⁺

3.5 机器学习实现精准诊断

集成模型（20个子模型）以97%准确率量化HCC样特征：

• HBHF评分：0.41±0.28（介于HB的0.1与HCC的0.9之间）

• 模型输出与病理诊断高度一致（图4c）

3.7 炎症微环境驱动恶性进程

高SII组（>949.64/μL）伴随：

• 补体/血小板激活基因（C9, FGA）上调

• 干细胞因子（MSX1, TWIST1）抑制

  基于11个炎症基因（如SPP1, S100A8）的评分系统成功分层患者生存（图6f，p<0.01）

+巨噬细胞浸润（左）与炎症评分对生存的预测价值（右）'>

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结论与意义

本研究首次通过多组学整合将HBHF定义为HB-HCC的过渡实体，其核心机制并非基因突变积累（TP53突变缺失），而是炎症微环境驱动的恶性转化：

1. 理论突破：阐明HBHF中胚胎样（AFP⁺）与HCC样（DKK4^high）细胞共存现象，β-catenin核异位是关键病理标志

2. 临床工具：构建的机器学习评分模型和SII/APRI炎症指标可快速识别高危患者，指导化疗方案升级

3. 治疗新靶点：靶向肿瘤相关巨噬细胞（TAM）和S100A8-S100A9信号通路或可逆转免疫抑制微环境

研究局限性包括单中心小样本（n=10）和缺乏前瞻验证。未来需在PHITT多中心队列（试验号AHEP1531）中验证炎症评分效能，并探索Wnt抑制剂联合免疫调节的新疗法。该成果发表于《Cellular Oncology》，为儿童肝肿瘤精准医疗提供分子基石。