基于免疫源性细胞死亡/铁死亡相关基因的预后模型的开发，以及TREX1对前列腺癌细胞影响的研究

《Frontiers in Immunology》：Development of a prognostic model based on immunogenic cell death/ferroptosis-related genes and the study of TREX1 effects on prostate cancer cells

本研究整合免疫性细胞死亡（ICD）与铁死亡（ferroptosis）相关基因，构建了基于TREX1、NOX4和RRM2的三基因预后模型，并通过独立队列验证其临床应用价值。功能实验表明TREX1抑制可显著抑制PCa细胞增殖、迁移和侵袭，为个体化治疗提供新靶点。

　　本研究围绕前列腺癌（Prostate Cancer, PCa）中免疫原性细胞死亡（Immunogenic Cell Death, ICD）和铁死亡（Ferroptosis）的相互作用及其对疾病预后的影响，构建了一个基于免疫原性细胞死亡与铁死亡相关基因（Immunogenic Cell Death/Ferroptosis-Related Genes, IFRGs）的新型预后模型。该模型不仅为前列腺癌的个体化治疗提供了新的视角，还揭示了ICD与铁死亡在肿瘤微环境调控中的潜在机制，特别是TREX1在肿瘤进展中的关键作用。

前列腺癌是男性中最常见的恶性肿瘤之一，其发病率在全球范围内持续上升。传统的治疗方法如手术、内分泌治疗、化疗和放疗虽然在一定程度上能够控制疾病，但仍有相当比例的患者最终发展为去势抵抗性前列腺癌（Castration-Resistant Prostate Cancer, CRPC），而目前用于诊断和预后的工具，如前列腺特异性抗原（Prostate-Specific Antigen, PSA），在高风险患者中表现不佳，且可能产生假阳性结果。因此，开发更加准确的预后标志物和治疗靶点成为迫切需求。ICD和铁死亡作为两种新型的调控性细胞死亡形式，近年来在多种癌症中的作用逐渐受到关注。ICD通过释放损伤相关分子模式（Damage-Associated Molecular Patterns, DAMPs）如钙网蛋白（CALR）、高迁移率族蛋白1（HMGB1）和ATP等，激活先天和适应性免疫应答，从而增强抗肿瘤免疫反应，抑制肿瘤发展。而铁死亡则依赖于铁离子和脂质过氧化，与传统凋亡不同，其特征是抗氧化机制的缺陷，如谷胱甘肽过氧化物酶4（GPX4）的表达水平下降，导致细胞膜不可逆损伤，最终引发细胞死亡。研究发现，铁死亡不仅影响肿瘤细胞的死亡方式，还可能通过释放DAMPs等免疫相关因子改变肿瘤微环境，从而提升免疫治疗的效果。

在本研究中，研究人员通过整合ICD和铁死亡相关基因，探索了这两种细胞死亡机制在前列腺癌中的协同作用。他们首先从The Cancer Genome Atlas（TCGA）数据库中获取了前列腺癌患者的RNA测序数据和临床信息，从中筛选出44个与ICD相关的基因和259个与铁死亡相关的基因。通过Pearson相关分析和差异表达分析，研究人员识别出219个在ICD和铁死亡之间存在显著关联的基因（|R| > 0.4，P < 0.05），并进一步筛选出18个在肿瘤组织与正常组织中表现出显著表达差异的基因（|fold-change| > 1.3，P < 0.001，FDR < 0.05）。这些基因构成了IFRGs的核心集合，为后续的预后模型构建奠定了基础。

基于这些基因，研究人员使用了单变量Cox回归、最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO）回归以及Kaplan-Meier生存分析，构建了一个包含三个关键基因（TREX1、NOX4和RRM2）的预后模型。该模型将患者分为高风险组和低风险组，结果显示，高风险组患者的无进展生存期（Progression-Free Survival, PFS）显著短于低风险组。为了验证该模型的临床适用性，研究人员还使用了外部队列GSE70769进行分析，结果一致表明该模型具有良好的预后价值。此外，他们还构建了一个预测模型，通过风险评分和多种临床参数（如Gleason评分、肿瘤分期和淋巴结状态）预测患者的生存概率，并使用校准曲线和受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC）进一步验证了模型的准确性。

在探索IFRGs的生物学功能时，研究人员还进行了免疫微环境分析。通过CIBERSORT、EPIC和MCP-counter等方法，他们发现高表达IFRGs的患者在免疫细胞浸润方面表现出显著差异，尤其是在CD8+ T细胞、M2型巨噬细胞和调节性T细胞的分布上。高风险组的肿瘤微环境显示出更强的免疫抑制特征，如免疫细胞的浸润减少，而低风险组则表现出更高的免疫活性，这可能与免疫系统对肿瘤的识别和清除能力有关。此外，研究人员还分析了IFRGs与HLA相关基因及免疫检查点基因的表达差异，发现这些基因的表达水平与免疫微环境的变化密切相关。

在功能实验方面，研究人员通过siRNA介导的TREX1敲低实验，进一步验证了其在前列腺癌细胞增殖、迁移和侵袭中的作用。实验结果显示，TREX1的表达下调显著抑制了PC-3细胞的增殖、迁移和侵袭能力。Western blot分析确认了TREX1蛋白表达的减少，而EdU和Transwell实验则分别评估了细胞增殖和迁移情况，进一步支持了TREX1在肿瘤进展中的促进作用。这些结果表明，TREX1可能是一个潜在的治疗靶点，通过调控其表达，可以增强免疫治疗的效果，抑制肿瘤细胞的恶性行为。

此外，研究人员还对IFRGs的突变情况和拷贝数变异（Copy Number Variations, CNVs）进行了分析。在TCGA-PRAD数据集中，18个IFRGs的突变频率被计算，其中TP63和DUOX2的突变频率最高。CNVs分析则揭示了这些基因在不同染色体上的分布情况，其中一些基因如TP63、CAV1、NT5E、TREX1和GPX2表现出显著的拷贝数丢失。这些结果提示，IFRGs的表达变化可能与肿瘤的基因组不稳定性有关，而突变和拷贝数变异可能是影响这些基因功能的重要因素。

在肿瘤微环境的深入分析中，研究人员发现TREX1的表达水平与多种免疫细胞的浸润程度密切相关。TREX1的高表达与CD8+ T细胞和调节性T细胞的浸润减少相关，而与M2型巨噬细胞和静息树突状细胞的浸润增加相关。这些发现表明，TREX1可能通过调控免疫细胞的活性，影响肿瘤的免疫逃逸能力。此外，TREX1还与多个免疫检查点基因如CD160、TNFRSF25、TNFSF9和ADORA2A存在正相关，进一步支持了其在免疫调控中的潜在作用。

在药敏分析方面，研究人员使用pRRophetic工具，结合Genomics of Drug Sensitivity in Cancer（GDSC）数据库，预测了不同药物对高风险和低风险患者的治疗效果。结果显示，高风险患者对某些药物如ABT-263、ABT-888、AICAR和ATRA表现出更高的敏感性，这可能意味着这些患者更适合采用特定的免疫治疗策略。然而，研究人员也指出，由于研究数据的局限性，目前还无法全面评估该模型在预测转移或癌症特异性生存方面的效果，需要更多的长期随访数据支持。

研究的局限性主要体现在数据来源和样本量上。由于TCGA和GEO数据库的数据是回顾性的，可能存在一定的偏差。此外，验证队列的规模较小，限制了模型的泛化能力。虽然本研究提供了TREX1在前列腺癌中的功能证据，但其具体的分子机制尚未完全阐明。研究人员建议，未来的工作应进一步探讨TREX1敲低是否能够激活cGAS-STING通路，从而增强干扰素信号传导，进而解释其对免疫系统的影响。如果这一机制得到验证，TREX1的抑制可能与免疫检查点阻断相结合，成为前列腺癌免疫治疗的新策略。

综上所述，本研究通过整合ICD和铁死亡相关基因，构建了一个具有临床意义的新型预后模型。该模型不仅能够有效区分高风险和低风险患者，还揭示了TREX1在肿瘤进展中的关键作用。这些发现为前列腺癌的个体化治疗提供了新的思路，也为免疫治疗策略的优化提供了理论依据。然而，进一步的实验研究和临床验证仍然是必要的，以全面理解这些基因在肿瘤发生、发展和治疗中的作用机制。