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骨肉瘤预后评估困难，研究人员开展了整合素相关基因与骨肉瘤预后关系的研究。通过多组学和多数据集分析，构建了整合素相关特征（IRS）模型，该模型可有效预测患者生存，为骨肉瘤个性化治疗提供依据。
在医学领域，骨肉瘤是一种令人头疼的疾病。它作为儿童和年轻人中最为常见的原发性骨癌，全球发病率约为每年每百万人一到三例。尽管医学不断进步，可对于骨肉瘤的治疗依旧面临诸多挑战。一方面，骨肉瘤的细胞起源尚不明确，间充质干细胞和骨母细胞前体都可能是其来源；另一方面，肿瘤具有高度异质性，在肿瘤内部和个体之间都存在差异，这使得治疗方案难以精准制定。常见的遗传突变如 TP53、RB、MDM2 等，更是增加了治疗的复杂性。目前，局限性疾病患者的 5 年生存率虽能达到 78% ，但出现转移或复发的患者生存率却低至 20% 。所以，探寻可靠的预后标志物，从而实现个性化、精准化治疗迫在眉睫。
广西医科大学再生医学与医学生物资源开发应用省部共建协同创新中心等机构的研究人员，开展了一项关于整合素（Integrins）作为骨肉瘤潜在预后标志物的研究。该研究成果发表在《npj Precision Oncology》上，为骨肉瘤的治疗带来了新的希望。
研究人员运用了多种关键技术方法。在数据收集方面，从 GEO 数据库获取了 11 名患者的单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）信息（GSE152048）和另外 6 名患者的相关数据（GSE162454），同时从 TARGET 计划获取了骨肉瘤的批量 RNA 测序及临床信息。在数据分析阶段，利用 Cell Ranger 将序列映射到 GRCh38.p13 参考基因组，借助 Scanpy 和 scVI 进行数据质量控制和批次校正；通过 hdWGCNA（高清加权基因共表达网络分析）识别共表达基因模块，还运用了多种机器学习算法构建并验证预后模型。
研究结果如下：
- 揭示肿瘤微环境特征：研究人员收集了 572 个整合素相关基因数据，对 GSE152048 和 GSE162454 数据集进行处理和整合，共得到 209,268 个细胞，经质量控制后聚焦 164,241 个细胞分析。通过 scRNA-seq 分析，识别出 14 个不同的主要细胞簇，发现肿瘤细胞主要由成软骨细胞、成肌细胞等多种细胞类型组成，并且利用 CopyKAT 包区分出大量非整倍体和二倍体细胞。
- 识别肿瘤相关基因：利用 hdWGCNA 分析肿瘤细胞中整合素活性，划分高低得分组后进行分析，确定了 21 个非灰色模块及相关基因。重点关注与高得分组显著相关的 7 个模块中的 166 个基因，富集分析显示这些基因主要富集在蛋白质消化吸收、黏着斑等通路。
- 构建并验证 IRS 模型：对 166 个基因进行单变量 Cox 回归分析，发现 20 个基因与预后显著相关。运用 101 种机器学习算法分析这 20 个基因，经多轮验证，最终确定由 TRPS1、FBXL7 等 10 个基因组成的 IRS 模型。该模型经似然比检验具有统计学意义，且免疫组化染色验证了部分基因在肿瘤组织和正常组织中的表达差异与模型预测相符。
- 评估 IRS 模型预后价值：在多个数据集中，高 IRS 风险评分患者的总生存期（OS）明显较差，且 ROC 曲线分析显示该模型在不同预测时间点具有较高的准确性。在不同临床亚组分析中，无论是转移性还是非转移性患者，成人还是儿童患者，高风险组的 OS 都显著低于低风险组，进一步证明了 IRS 模型的强大预测性能。
- 分析 IRS 相关基因分布与相互作用：观察发现 10 个 IRS 相关基因在不同细胞类型中分布各异，高 IRS 评分细胞主要集中在成骨细胞、内皮细胞等。通过 CellPhoneDB 分析发现，这些细胞间存在多种整合素相关的相互作用信号，尤其是成骨细胞与其他细胞间的相互作用广泛且多样。
- 探究肿瘤细胞分化与 IRS 评分关系：对骨肉瘤肿瘤细胞进行轨迹分析，发现高 IRS 评分的骨肉瘤细胞主要分布在 DDRTree 的分支 3，且 IRS 评分随 Monocle2 伪时间和 CytoTRACE 等级增加而降低，表明低评分组细胞分化潜能更大，高评分组细胞一般处于分化后期，这可能影响患者预后。
- 分析代谢异质性：研究不同 IRS 评分组细胞的代谢异质性，发现高评分组中某些关键代谢物如天冬氨酸、腐胺等预测水平降低，而苯丙氨酸、丝氨酸等预测水平升高，这表明骨肉瘤进展可能伴随着特定的代谢重编程，影响患者生存预后，但这些结果需进一步实验验证。
- 评估 IRS 在多种肿瘤中的预后价值：分析 TCGA 数据库中 32 种不同肿瘤，发现 IRS 评分与多种肿瘤的预后相关，在大多数情况下是生存的风险因素，通过 Kaplan - Meier 生存曲线分析多个关键指标得到验证。
研究结论表明，整合素相关特征（IRS）可作为骨肉瘤可靠的预后标志物。虽然目前其影响骨肉瘤进展的具体生物学途径和机制尚未完全明确，但该研究为后续深入探究奠定了基础。这一发现不仅有助于更精准地评估骨肉瘤患者的预后，还为个性化治疗策略的制定提供了重要依据，有望推动骨肉瘤治疗向更精准、更有效的方向发展，在个性化、预防和精准医学（PPPM）范式下，为提高骨肉瘤患者的生存率和生活质量带来新的契机。
