基于RNA-Seq的髓母细胞瘤亚型核苷酸代谢转录调控与预后模型研究

本研究针对髓母细胞瘤（MB）不同分子亚型预后差异及核苷酸代谢异常影响机制不明的问题，通过整合多组学数据分析了1804个核苷酸代谢基因对MB分子特征、预后及药物敏感性的影响。研究构建了包含17个基因的预后特征模型，能有效区分高风险组（HR=16.78）和低风险组，并发现两组对MEK/ERK抑制剂和PLK1/mTOR抑制剂存在差异敏感性。该研究为MB的个体化风险评估和靶向治疗提供了定量工具，对改善患者预后具有重要意义。

　　

在儿童恶性脑肿瘤中，髓母细胞瘤（Medulloblastoma, MB）占据着令人担忧的20%比例，这种起源于小脑外颗粒层的肿瘤，正通过分子分型革新着我们的认知。根据转录和表观遗传特征，MB被分为WNT激活型、SHH激活型、第3组和第4组四种亚型，它们不仅预后差异显著，更对临床治疗提出严峻挑战。当前手术联合放化疗的综合方案虽能使3岁以上患儿获得约70%的治愈率，但治疗相关的神经认知障碍、内分泌疾病和听力损失等长期毒性不容忽视，尤其对于具有MYC扩增的高度侵袭性第3组亚型，现有治疗手段依然力不从心。

为何不同亚型的MB表现出如此迥异的生物学行为？答案可能隐藏在核苷酸代谢的奥秘中。作为细胞生长、增殖、分化和修复的基础，核苷酸代谢在癌细胞中呈现显著亢奋状态，以满足其快速增殖的需求。在MB中，胸苷酸合成酶和二氢叶酸还原酶等核苷酸合成酶的过度表达，嘌呤和嘧啶补救合成途径的激活，以及代谢异常与化疗耐药性的关联，都暗示着核苷酸代谢可能在MB发生发展中扮演关键角色。更引人注目的是，近年研究发现MB分子亚型间存在核苷酸代谢差异，如MYC扩增的第3组亚型表现出增强的嘌呤/嘧啶从头合成、TCA循环和抗氧化谷胱甘肽合成途径。通过CRISPR筛选和非靶向代谢组学，科学家发现DHODH（嘧啶合成限速酶）是MYC驱动型MB的生存必需基因，而其抑制剂Brequinar能显著延长小鼠生存期。这些发现揭示了"代谢-转录编程模块"的存在，说明核苷酸代谢状态可能成为MB亚型的分子标志物和影响治疗敏感性的关键因素。

为了系统解析核苷酸代谢与MB亚型异质性、预后及治疗反应的关系，来自郑州大学附属肿瘤医院的研究团队在《Journal of Cancer Research and Clinical Oncology》发表了最新研究成果。研究人员整合了多组学数据，旨在挖掘预后相关的核苷酸代谢基因，构建预测模型，并探索基于核苷酸代谢的潜在治疗策略，为MB的精准治疗提供新思路。

研究采用了多项关键技术方法：从河南癌症医院收集26例MB患者样本作为训练集，并从儿科脑肿瘤图谱（PBTA）获取106例样本作为验证集；通过RNA测序技术获取转录组数据，使用Transpipe15进行数据预处理和去重复，采用PreprocessCore包进行分位数标准化，运用sva包进行批次校正；从GeneCards数据库筛选出1804个核苷酸代谢相关基因（相关性评分>20）；利用UMAP降维和层次聚类分析评估基因表达与分子亚型的关联；通过单变量Cox回归、交叉验证和LASSO-Cox回归筛选预后基因并构建特征模型；结合GDSC2和CTRPv2药物敏感性数据库预测不同风险组的药物反应差异。

核苷酸代谢基因区分MB分子亚型

研究人员首先提取了训练集和验证集中1804个候选核苷酸代谢基因的标准化表达谱。UMAP分析显示，WNT和SHH样本形成两个离散簇，而第3组和第4组虽然距离较近但仍可区分，未分类样本散布在第3组和第4组之间。通过欧几里得距离对同一基因矩阵进行层次聚类绘制热图，发现在全局转录图谱上形成了四个高度一致的簇，分别对应四种亚型，这种分布在训练集和验证集中都得到了验证。结果表明，核苷酸代谢重编程与MB分子分型高度一致，证实了MB的分子异质性。

交叉验证筛选与MB预后相关的核苷酸代谢基因

对1804个候选基因进行单变量Cox分析，在验证集和训练集中分别识别出118个和76个风险基因，以及41个和20个保护基因（FDR<0.05）。通过按β>0和β<0分组取交集，最终确定了40个提示不良预后的基因和11个提示良好预后的基因，共51个预后基因。这些基因在两个队列的β系数间呈显著正相关，验证了效应方向的一致性。蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络显示这51个蛋白质间存在高密度相互作用核心。GO/KEGG富集分析表明基因参与tRNA氨基酸化、GMP生物合成、整合应激反应和氨基酸代谢，KEGG富集局限于"氨酰-tRNA生物合成"和"氨基酸生物合成"的代谢轴，强调了蛋白质和核酸代谢在MB进展中的耦合作用。

风险评分计算与MB预后的相关性

将51个基因输入LASSO-Cox十倍交叉验证，筛选出17个非零系数基因作为最终风险特征。在训练集中，Kaplan-Meier曲线显示高风险患者比低风险患者生存率更低、预后更差（HR=16.78，95%CI 5.05-55.80，p=1.8×10^-9）。风险曲线和生存散点图显示高分患者死亡事件密集。17个基因在高风险和低风险样本中呈梯度差异表达，且不受WNT/SHH等亚型混杂因素影响。PCA分析显示该特征在主成分空间中完全区分高风险和低风险组。在验证集中，Kaplan-Meier曲线同样显示高风险患者比低风险患者生存概率更低、预后更差（HR=5.38，95%CI 3.28-8.84，p=9.92×10^-14），验证了模型的稳健性。

风险评分是髓母细胞瘤的独立预后指标

单变量Cox分析显示，训练集中风险评分HR=4.81（95%CI 3.06-7.54，p<0.001），验证集中HR=2.81（95%CI 1.92-4.12，p<0.001），经过多变量校正后仍保持显著，表明风险评分是不良预后的独立标志物。基于多变量模型构建的列线图显示风险评分对预后的贡献最大（训练集C-index=0.893；验证集C-index=0.744）。1000次Bootstrap校准曲线在1-5年时间窗口内紧密跟随理想线，表明预测一致性良好。

基于风险评分的药物敏感性预测分析

通过整合GDSC和CTRP两个独立的公共药物敏感性资源，研究人员发现了不同风险组间的差异化药物敏感性模式：高风险患者可能对MEK/ERK抑制剂敏感，包括Mirdametinib（PD0325901）、Selumetinib、Trametinib和ERK抑制剂SCH772984_1564；而低风险患者可能对PLK1抑制剂BI-2536_1086、IGF1R/IR抑制剂BMS-754807_2171、ROCK抑制剂GSK269962A_1192、mTORC1/2抑制剂OSI-027_1594、MET/多靶点抑制剂tivantinib、去甲基酶JMJD3/KDM6B、UTX/KDM6A双重抑制剂GSK-J4、Aurora抑制剂VX-680和BRD-K01739880更敏感。

研究的讨论部分深入分析了核苷酸代谢在MB中的重要意义。核酸合成和降解紊乱是癌细胞的共同特征，过度增殖、放化疗抵抗、免疫逃逸、侵袭和转移都依赖于增强的核苷酸代谢。研究发现核苷酸代谢通路通过tRNA氨基酸化、GMP生物合成和整合应激反应影响患者预后，这些通路的失调与肿瘤侵袭性相关，特别是在第3组和SHH亚型中。核苷酸代谢与MYC/E2F等致癌信号的协同作用解释了高风险患者预后不良的原因。

在51个预后基因中，DNA激活蛋白激酶催化亚基肽（PRKDC）、重组人RNA聚合酶I多肽C（POLR1C）和腺苷酸琥珀酸裂解酶（ADSL）等在MB中表达失调。这些基因通过促进肿瘤增殖、生存和治疗抵抗来影响预后。例如，PRKDC编码的DNA依赖性蛋白激酶（DNA-PK）在DNA修复过程中形成分子通道以维持基因组稳定性，其异常表达影响mTORC2信号传导，导致下游HIF-2α基因激活和肿瘤细胞增殖、侵袭和转移。ADSL是嘌呤合成途径中的酶，在许多癌症中上调，与乳腺癌和前列腺癌相关，其代谢产物富马酸最近被发现与促进GBM生长有关。

研究的结论部分强调了核苷酸代谢相关基因在MB中的关键作用，以及风险特征模型在临床风险分层和治疗靶点识别中的价值。通过两个队列的生物信息学分析，首次确定了51个具有预后意义的核苷酸代谢相关基因，主要参与tRNA氨基酸化、GMP生物合成和整合应激反应等关键生物过程——这些通路与MB细胞增殖、基因组稳定性和治疗抵抗密切相关。其中PRKDC、POLR1C和ADSL在MB中失调，其异常表达与侵袭性肿瘤行为和不良患者预后相关，凸显了它们作为新型预后生物标志物的潜力。

该研究的创新之处在于系统性地探讨了核苷酸代谢在髓母细胞瘤中的作用，构建了预后风险特征以优化临床风险分层并识别潜在治疗靶点。通过十倍LASSO-Cox回归交叉验证，进一步筛选出17个非零系数基因建立风险特征，并将该特征整合到列线图中，能够定量预测患者生存，为临床实践中的个体化风险评估提供了实用工具。最后，基于GDSC和CTRP数据库的药物敏感性分析揭示了不同风险组间的差异化治疗敏感性，为MB的精准治疗提供了新方向。

然而，该研究也存在若干局限性：训练集样本来自单中心数据，而验证集依赖公共数据，可能引入偏倚；缺乏体外和体内实验来验证预后基因、药物靶点与MB进展之间的因果关系；需要更大规模的临床队列来验证该特征在指导治疗决策中的效用。未来工作将聚焦于在多中心前瞻性队列中验证特征，使用MB患者来源模型（PDXs/类器官）验证药物疗效，以及探索预后基因调控MB药物敏感性的分子机制，最终将这些发现转化为改进的MB患者临床管理策略。