《Scientific Reports》：Identification of a novel unfolded protein response related signature for predicting the prognosis of acute myeloid leukemia
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为优化急性髓系白血病（AML）风险评估与治疗策略，武汉儿童医院研究人员开展 URGs 相关研究，构建 URGsig，可预测预后、指导治疗，意义重大。
急性髓系白血病（AML）是一种极具侵袭性的造血系统恶性肿瘤，就像一群疯狂生长的 “坏细胞” 在骨髓里肆意扩张，让正常的造血功能陷入混乱。目前，AML 的分类和风险分层主要依赖遗传和临床参数，可还是有部分患者在现有的分层框架下治疗效果不理想。这就好比用一把不太精准的尺子去衡量病情，没办法给患者提供最适合的治疗方案。越来越多的研究发现，新的分子生物标志物对 AML 患者的预后有预测价值，要是能把这些标志物和传统的预测指标结合起来，说不定就能打造出更精准的预后模型。
同时，细胞在增殖和生长时，蛋白质合成增加会让内质网（ER）不堪重负，未折叠或错误折叠的蛋白质堆积，引发内质网应激。这时，未折叠蛋白反应（UPR）就会启动，它像是细胞的 “急救队”，由 PERK、IRE1α 和 ATF6 这三个 “小队长” 带领信号通路，维持蛋白质的稳定。不过，白血病干细胞很狡猾，它会利用 UPR 来帮助自己生长和扩散。而且，UPR 相关基因（URGs）在 AML 的预后预测、免疫调节和耐药方面的作用还不明确。
为了弄清楚这些问题，武汉儿童医院的研究人员开展了一项深入研究。他们的研究成果对于改善 AML 患者的预后、指导个性化治疗意义非凡，相关论文发表在Scientific Reports上。
研究人员在这项研究中用到了多种关键技术方法。首先，从 The Cancer Genome Atlas Acute Myeloid Leukemia（TCGA-LAML）队列、Gene Expression Omnibus（GEO）数据库等多个渠道获取 AML 患者的基因表达谱和临床数据。接着，通过生物信息分析，像进行 Cox 回归、LASSO 回归分析来筛选关键基因，构建 URGs 相关的预后模型。还利用定量实时 PCR（qRT-PCR）技术检测临床样本中基因的表达水平，验证研究结果。
下面来看看具体的研究结果：
- URGs 在 AML 中的基因表达和基因组改变景观：研究人员从 GeneCards 网站筛选出 163 个 URGs，经分析得到 22 个与预后显著相关的 URGs。和正常样本相比，AML 样本中 CALR、CREB3、DNAJC10 和 VCP 等基因表达上调，而 DNAJB11、ELANE、SOD1 和 TRAP1 等基因表达下调。而且，这些基因在完全缓解和难治性患者样本中的表达也有差异。蛋白质 - 蛋白质相互作用网络分析还找出了 VCP、SOD1、CALR 和 DNAJC10 等核心基因。基因变异分析发现 URGs 的突变频率较低，但部分基因存在拷贝数变异。
- URGs 相关分子亚型的鉴定：通过对 TCGA-LAML 队列中的 AML 患者进行共识聚类分析，研究人员发现了两种 URGs 相关分子亚型。其中，Cluster B 患者的预后比 Cluster A 差。进一步研究肿瘤微环境（TME）发现，Cluster B 的基质评分、免疫评分和微环境评分更高，免疫细胞浸润更多，免疫检查点分子表达也更高，这表明它对免疫检查点靶向治疗可能更敏感。
- AML 中 UPR 相关基因特征的构建和验证：利用 LASSO Cox 回归和多变量 Cox 回归分析，研究人员从 TCGA-LAML 队列中筛选出 6 个基因（DNAJC10、DNAJB11、ANXA11、MBTPS1、SOD1 和 VCP）构建了 URGs 相关基因特征（URGsig）。根据风险评分，患者被分为高、低风险组。高风险组患者的死亡率更高，总生存期更短。URGsig 在多个独立队列中都显示出良好的预后预测能力，其性能与 ELN - 2022 风险分层系统相当。
- URGsig 与 AML 临床特征的关系：在不同临床特征的分层分析中，URGsig 风险评分在大多数情况下都能很好地预测预后。不过，在 DNMT3A 和 TP53 基因突变的患者中，这种预测效果会受到一定影响。
- URGsig 亚组之间的生物学差异和基因突变景观分析：对高低风险组进行通路富集分析发现，URGsig 相关的差异表达基因主要富集在免疫系统过程、细胞黏附等方面。低风险组免疫相关通路显著富集，高风险组的 FLT3、NPM1 和 DNMT3A 基因突变频率较高，有利的细胞遗传学改变较少，这说明高风险组的免疫监视受损，免疫逃逸增强。
- 基于 URGsig 的亚组之间的免疫景观异质性：高风险组的免疫抑制特征更明显，免疫细胞浸润分析显示其中单核细胞和 M2 巨噬细胞增多，这有利于肿瘤细胞的免疫逃逸。而且，URGsig 基因表达水平与 M2 巨噬细胞浸润、免疫检查点基因表达以及 TME 评分都有显著相关性，这表明高风险组的肿瘤微环境更具免疫抑制性。
- 基于 URGsig 的亚组对化疗和免疫治疗的反应：药物敏感性分析发现，高风险患者对一些传统化疗药物和靶向治疗药物敏感性较低，但对索拉非尼更敏感。同时，高风险患者对免疫治疗，尤其是抗 CTLA4 治疗，反应更好。这说明 URGsig 可以为 AML 的个性化治疗提供重要参考。
- 基于 URGsig 风险评分和临床特征的列线图构建：研究人员将 URGsig 风险评分与年龄、细胞遗传学风险等级、FLT3 状态、DNMT3A 状态和 TP53 状态等临床因素结合，构建了列线图。这个列线图预测性能很强，能帮助医生更准确地评估患者的预后，制定治疗方案。
- URGsig 组成基因在 AML 临床样本中的表达验证：通过对 AML 患者骨髓样本的检测，发现 AML 患者的 DNAJC10、VCP、ANXA11 表达水平比免疫性血小板减少症患者高，复发患者的 DNAJC10 表达更高，而 DNAJB11 表达更低，这进一步验证了之前的生物信息学分析结果。
研究结论和讨论部分指出，研究人员成功鉴定出不同的 URGs 相关分子亚型，并构建了 URGsig。URGsig 不仅能有效预测 AML 患者的临床结局、免疫治疗反应和化疗敏感性，还能帮助医生更好地了解患者的病情，为个性化治疗提供有力支持。不过，研究也存在一些局限性，比如主要是基于公共数据的生物信息学分析，数据的异质性可能影响结果准确性，URGsig 的预后价值还需要多中心、大规模的真实世界队列研究来进一步验证。未来的研究可以聚焦在功能验证和机制探索上，让 URGsig 更好地应用于临床，为 AML 患者带来更多希望。
