编辑推荐：
为解决结肠癌预后预测和治疗策略选择难题，东南大学附属中大医院研究人员开展基于 CAFs 的分子特征研究。发现 CAFscore 可预测预后及治疗反应，有助于制定个性化方案。推荐科研读者阅读，助力攻克结肠癌难题。
在癌症的世界里，结肠癌（colon cancer）可是个 “狠角色”，它是常见的恶性胃肠道肿瘤之一。不过，结肠癌患者之间存在着很大的差异，就像每个人都有独特的性格一样，这种差异使得病理分期在预测临床结果时变得不太靠谱，“一个基因对应一种药物” 的传统模式也不再适用于结肠癌的诊疗，医生们急需更精准、更个性化的治疗策略。
目前，虽然共识分子亚型（CMS）成为了结肠癌一种强大的分子分类系统，但使用 CMS 对患者进行分类不仅成本高，而且缺乏足够证据表明其与靶向治疗或免疫治疗相关，限制了它在个性化治疗中的应用。与此同时，研究发现，单独针对转化生长因子 -β（TGF-β）进行治疗，虽然能减少一些反应，但不足以有效降低肿瘤负担或恢复免疫功能。于是，一些研究把目光投向了肿瘤微环境（TME）中的细胞外基质（ECM），而癌症相关成纤维细胞（CAFs）作为 TME 中关键的基质成分，因其在评估结肠癌结果方面的潜在作用受到了越来越多的关注。
然而，尽管科学家们努力开发各种预测模型，但还是没办法完全准确地对结肠癌患者的预后进行分层。而且，免疫检查点阻断（ICB）作为结肠癌的一种基本治疗选择，也面临着挑战，比如缺乏准确筛选潜在受益患者的方法，以及肿瘤存在多种免疫逃逸机制。在这样的背景下，为了找到更有效的预测和治疗方法，东南大学附属中大医院的研究人员在《Scientific Reports》期刊上发表了题为 “Cancer-associated fibroblast-related molecular signature predicts prognosis and treatment response in colon cancer” 的论文。研究人员通过检测肿瘤组织中三个与 CAFs 相关的基因，并计算出个性化的 CAF 分子特征评分（CAFscore），发现高 CAFscore 与患者预后不良、肿瘤恶性程度增加以及对治疗的抵抗有关。这一发现对于个性化治疗策略的制定意义重大，能帮助医生识别出那些需要更积极治疗的患者。
为了开展这项研究，研究人员使用了多种技术方法。他们从多个数据库收集了大量的患者数据，包括癌症基因组图谱（TCGA）和基因表达综合数据库（GEO）等。利用加权基因共表达网络分析（WGCNA）技术，将高度共表达的基因整合到同一基因模块中，以此来寻找与 CAF 浸润相关的关键基因。还运用了多种算法来评估 TME 中 CAF 的浸润情况，并通过构建和验证模型，确定了 CAFscore 的计算方法，最后通过单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）等技术探究了肿瘤免疫逃逸的潜在机制。
下面我们来详细看看研究结果。在基因模块与 CAF 浸润的共表达网络研究中，研究人员通过计算不同队列中患者的 CAF 浸润得分，发现高 CAF 浸润组患者的总生存期（OS）明显更短。于是，他们确定了三个与 CAF 相关的关键浸润得分。接着，研究人员为了构建分子特征，利用 WGCNA 分析找到了 244 个与 CAF 浸润相关的关键基因，这些基因主要参与细胞外基质组织、细胞 - 底物粘附和 TGF-β 信号通路等生物学过程。通过进一步筛选和分析，最终确定了三个基因（CRIP2、FSTL3 和 SLC2A3）用于计算 CAFscore。
高 CAFscore 与患者的不良预后密切相关。在多个队列研究中发现，高 CAFscore 与多种已有的 CAF 浸润指标呈正相关，并且随着 CAFscore 的增加，模型基因和 CAF 相关标记基因的表达水平也显著上调。主成分分析（PCA）显示，CAFscore 能将样本分为两个不同的亚组，高 CAFscore 亚组的患者预后更差。而且，CAFscore 还与肿瘤分期、T 分类、N 分类等临床特征相关，在 II/III 期结肠癌患者中，高 CAFscore 的患者疾病进展或复发的风险更高。研究人员还构建了包含 CAFscore 和临床指标的列线图（Nomogram），这个列线图在预测患者预后方面表现出色，校准曲线、时间依赖性受试者工作特征曲线（tROC）等分析都证明了它的准确性和实用性，同时也表明 CAFscore 是一个独立的预后因素。
在探究 CAFscore 与 ICB 相关生物标志物和 ICB 疗效的关系时，研究人员发现，高 CAFscore 组患者对 ICB 治疗的响应率明显低于低 CAFscore 组。通过 TIDE 工具分析和多个队列的研究表明，CAFscore 在预测 ICB 治疗响应方面比一些传统的 ICB 生物标志物表现更优，其对应的受试者工作特征曲线下面积（AUC）更大。此外，研究还发现高 CAFscore 与微卫星不稳定性（MSI）、肿瘤突变负荷（TMB）呈正相关，并且在携带 POLE/POLD1 突变的患者中，CAFscore 能进一步区分患者的预后，在 MSI-H 或 TMB-H 的 II/III 期结肠癌患者中，高 CAFscore 的患者预后更差。这意味着 CAFscore 有望成为预测 ICB 耐药的标志物，帮助医生制定更个性化的治疗方案。
研究人员还深入探索了 CAFscore 指示免疫逃逸的机制。他们发现，CAFscore 与 TGF-β 信号通路和血管生成呈正相关，高 CAFscore 组中许多免疫抑制基因的 mRNA 表达水平更高。通过 scRNA-seq 分析，研究人员发现烟酰胺磷酸核糖转移酶（NAMPT）相关途径在成纤维细胞、单核细胞（包括巨噬细胞）和内皮细胞之间的通讯中起着重要作用。NAMPT 在单核细胞中高表达，其受体主要在成纤维细胞和内皮细胞中表达，并且 NAMPT 与 CAFscore 显著正相关。这表明 CAFscore 可能通过 NAMPT 信号通路导致免疫逃逸，高 CAFscore 的患者肿瘤微环境更具免疫抑制性。
基因组变异与 CAFscore 的关系也在研究范围内。研究人员分析了不同 CAFscore 组的基因组变异情况，发现高 CAFscore 组的染色体 8 和 20 的拷贝数变异（CNV）增益更高，并且一些基因的突变频率在高、低 CAFscore 组存在差异，其中 BRAF 突变在高 CAFscore 组更为常见。结合 CAFscore 和 BRAF 突变状态能更好地预测患者预后。此外，研究还发现低 CAFscore 组对一些靶向治疗药物和化疗药物更为敏感，如阿法替尼、厄洛替尼、氟尿嘧啶等，这说明 CAFscore 可以作为评估结肠癌对治疗敏感性的工具，帮助医生选择更合适的治疗药物。
最后，研究人员对模型基因进行了多维验证。通过对多个单细胞 RNA 测序队列和数据库的分析，发现 CRIP2、FSTL3 和 SLC2A3 在不同细胞亚群中的表达存在差异，FSTL3 在癌相关成纤维细胞（CAFs）中表达较高，并且在肿瘤组织中的表达明显高于正常组织。免疫组化（IHC）和免疫荧光（IF）染色分析表明，FSTL3 的高表达与结肠癌患者预后不良相关，它还与免疫细胞浸润有关，高表达 FSTL3 的肿瘤组织中 CD8? T 细胞数量减少。这表明 FSTL3 可以作为结肠癌的诊断和预后指标。
在结论和讨论部分，研究人员指出，虽然 CAFscore 是基于有限数量的基因计算得出，但它在预测结肠癌患者预后和治疗反应方面表现出色，具有很大的临床应用潜力。它不仅能作为独立的预后因素，帮助医生评估患者的生存情况，还能在评估肿瘤细胞逃避免疫系统的能力和 ICB 治疗反应方面发挥重要作用，让医生能够提前识别出可能预后不良的患者，及时调整治疗策略。同时，CAFscore 还能预测结肠癌对靶向治疗和化疗的敏感性，提高治疗的精准性，减少不必要的副作用。不过，研究也存在一些局限性，比如 CAFscore 与 MSI 状态在不同癌症分期中的关系还需要进一步研究，而且该研究是回顾性的，需要多中心前瞻性数据集来进一步验证 CAF 相关分子特征的预后预测能力。但尽管如此，这项研究为开发基于 CAF 的结肠癌综合分类器奠定了重要基础，为未来结肠癌的精准治疗提供了新的思路和方向，有望让更多结肠癌患者从中受益。
