基于单细胞测序的子宫内膜癌T细胞标志物特征及其在预后预测与免疫治疗中的应用

《Hormones & Cancer》：Characterization of T cell markers in endometrial carcinoma through single-cell RNA sequencing

本研究针对子宫内膜癌异质性导致的个体化治疗难题，通过单细胞RNA测序技术鉴定T细胞标志基因，构建了包含TFPI、MGAT4A等8个基因的预后模型。该模型在TCGA队列中5年ROC曲线下面积达0.838，能有效预测患者免疫治疗反应和化疗敏感性，为子宫内膜癌精准治疗提供新策略。

　　

子宫内膜癌作为全球常见的妇科恶性肿瘤，其发病率和死亡率近年来呈现持续上升趋势。据统计，2022年全球新增病例达42万例，死亡病例近9.8万例。肥胖和人口老龄化等风险因素的增加，使得子宫内膜癌的发病率在过去30年间激增132%。尤其值得关注的是，肿瘤异质性导致患者对相同治疗方案产生不同反应，这成为临床治疗面临的主要挑战。

随着免疫治疗在子宫内膜癌领域展现出显著疗效，肿瘤细胞与免疫微环境之间的相互作用机制日益受到重视。T细胞作为抗肿瘤免疫的关键效应细胞，在免疫监视和肿瘤清除过程中发挥核心作用。然而，肿瘤中T细胞调节失衡或缺陷往往导致免疫治疗耐药。因此，深入解析子宫内膜癌中T细胞的特征及其功能状态，对于开发个性化治疗策略具有重要意义。

在这项发表于《Discover Oncology》的研究中，赵梦黄和周璐璐团队通过整合单细胞RNA测序数据和 bulk RNA测序数据，系统分析了子宫内膜癌中的T细胞特征，并构建了具有临床预测价值的预后模型。

研究人员主要采用以下关键技术方法：从GEO数据库获取5例子宫内膜癌样本的单细胞RNA测序数据（GSE173682），利用Seurat和SingleR软件包进行质量控制、批次校正和细胞注释；基于TCGA数据库中544例子宫内膜癌患者的转录组数据和临床信息，通过LASSO-Cox回归分析构建8基因预后特征；采用ssGSEA评估免疫细胞浸润，利用TCIA数据库预测免疫检查点抑制剂疗效，并通过oncoPredict包进行药物敏感性分析。

识别T细胞标志基因表达谱

通过对5例子宫内膜癌样本的单细胞RNA测序数据分析，研究人员成功鉴定出14个细胞簇，其中簇1和簇10被注释为T细胞。通过设置|logFC| > 1和调整后P值<0.05的阈值，最终筛选出1130个与子宫内膜癌相关的T细胞标志基因。

构建和评估预后模型

基于1130个T细胞标志基因，研究团队首先通过单因素Cox回归分析筛选出247个与总生存期显著相关的基因。随后利用LASSO回归进一步缩小范围，最终通过多因素Cox回归建立了包含8个基因的预测模型：TFPI、MGAT4A、RAB32、DRAM1、DUSP6、DAPK3、NRIP1和LTB。

风险评分计算公式为：风险评分 = (0.391×TFPI表达量 + 0.529×MGAT4A表达量 + 0.351×RAB32表达量 - 0.474×DRAM1表达量 - 0.254×DUSP6表达量 - 0.566×DAPK3表达量 - 0.602×NRIP1表达量 - 0.238×LTB表达量)。根据中位风险评分将患者分为高危组和低危组，Kaplan-Meier生存分析显示高危组患者总生存期显著较差。

ROC曲线分析显示，该模型预测5年总生存期的曲线下面积(AUC)达到0.838，表明其具有较高的预测准确性。

功能富集分析

Gene Ontology (GO)富集分析显示，这些基因主要富集在T细胞活化、凋亡过程和阳性胸腺T细胞选择等生物过程。细胞组分方面，基因主要集中在细胞外泌体、黏着斑和α-βT细胞受体复合物。分子功能方面，基因与蛋白质结合、同源蛋白结合和RNA结合相关。KEGG通路分析表明，基因显著富集于子宫内膜癌、PD-L1表达与PD-1检查点通路、T细胞受体信号通路和细胞周期等通路。

免疫细胞浸润分析和免疫治疗敏感性分析

通过ssGSEA分析28种免疫细胞在肿瘤微环境中的浸润水平，发现高危组效应记忆CD4 T细胞比例显著升高，而低危组则富含活化B细胞、活化CD8 T细胞、活化树突状细胞和中央记忆CD4 T细胞。免疫检查点分子表达分析显示，低危组CTLA4和PD-1表达水平显著高于高危组。

进一步分析显示，低危组对抗CTLA4和抗PD-1免疫治疗的反应概率显著高于高危组，表明低危患者可能从免疫检查点抑制剂治疗中获益更多。

药物敏感性分析

针对子宫内膜癌常用化疗药物（顺铂、紫杉醇和多西他赛）的敏感性分析表明，高危组的IC₅₀值显著高于低危组，提示低危患者对化疗药物的反应更为敏感。

基因突变分析

突变景观分析显示，NRIP1在11%的样本中存在突变。肿瘤突变负荷(TMB)分析表明，高危组TMB显著低于低危组。基于平均TMB值的Kaplan-Meier分析显示，高TMB组总生存期优于低TMB组。

研究结论与意义

本研究通过单细胞RNA测序技术成功构建了基于T细胞标志基因的子宫内膜癌预后模型，该模型不仅能够准确预测患者预后，还能评估免疫治疗和化疗的敏感性。研究发现，低危组患者表现出更丰富的免疫细胞浸润、更高的免疫检查点分子表达以及更高的肿瘤突变负荷，这可能是其预后较好和对免疫治疗更敏感的重要原因。

八个核心基因在子宫内膜癌发生发展中扮演着重要角色：TFPI作为血浆丝氨酸蛋白酶抑制剂，除调节凝血功能外，还参与肿瘤血管生成和细胞迁移的调控；MGAT4A在子宫内膜癌中作为肿瘤促进因子，通过调节葡萄糖代谢促进肿瘤进展；RAB32通过JAK/STAT3信号通路影响肿瘤细胞增殖和侵袭；DRAM1作为自噬过程的关键调节因子，在多种恶性肿瘤中表达下调；DUSP6通过负调控ERK1/2信号通路影响肿瘤进展；DAPK3通过STING通路调节肿瘤内在免疫；NRIP1与雌激素受体信号通路相关，并影响免疫细胞浸润；LTB作为TNF家族成员，通过LTBR信号通路增强T细胞效应功能。

该研究的创新点在于首次系统性地将单细胞测序技术与大样本队列分析相结合，构建了子宫内膜癌特异的T细胞相关预后模型。这一模型不仅为子宫内膜癌的预后评估提供了新工具，还为个体化免疫治疗和化疗方案的选择提供了重要参考。然而，研究的局限性在于其回顾性设计，未来需要通过前瞻性临床研究进一步验证模型的临床适用性，并通过实验研究深入探索这些基因在子宫内膜癌发生发展中的具体机制。

总体而言，这项研究为理解子宫内膜癌的免疫微环境特征提供了新的视角，为开发更精准的治疗策略奠定了理论基础，有望在未来改善子宫内膜癌患者的临床预后。