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为探究卵巢癌（OC）免疫治疗，研究人员分析 OC 单细胞 RNA 测序数据，构建 9 基因风险模型，意义重大。
卵巢癌，作为妇科恶性肿瘤中的 “杀手”，严重威胁着女性的生命健康。尽管手术、化疗等传统治疗手段不断发展，但卵巢癌患者的 5 年生存率依旧在 25% - 35% 之间徘徊，多数患者治疗后会复发，还有高达 75% 的患者会出现化疗耐药的情况。为了打破这一困境，寻找能精准预测治疗反应和疾病预后的新型生物标志物迫在眉睫。在此背景下，苏州新区人民医院和上海交通大学医学院附属上海总医院的研究人员展开了深入研究，相关成果发表在《Discover Oncology》上。
研究人员运用了多种关键技术方法。在数据获取上，从 GEO 数据库下载相关数据集，利用 R 包获取 TCGA OC 的表达谱和突变数据；借助 CopyKAT 区分肿瘤细胞与正常细胞，运用 Seurat 进行单细胞数据分析；通过 SCENIC 预测转录因子，使用 CellChat 分析细胞通讯；还开展了无监督聚类分析、免疫浸润细胞比例和免疫评分计算、基因组 SNV 分析、药物敏感性预测等工作，并利用 qPCR、免疫组化（IHC）、集落形成实验和 Transwell 实验进行验证。
在研究结果方面：
- 特定免疫肿瘤细胞亚群的鉴定：通过 scRNA-seq 数据预测基因组拷贝数，识别出肿瘤微环境中的 2584 个肿瘤细胞。经 UMAP 降维聚类，得到 6 个免疫恶性细胞亚群（TC0 - 6）。其中 TC0 亚群高表达 IL1B 和 CXCL8，这两个基因在调节肿瘤微环境中起关键作用，可作为潜在治疗靶点。进一步分析发现，TC0 亚群在免疫检查点和干扰素反应因子表达、IL6-JAK-STAT3 信号通路、免疫反应和 MHC 分子相关通路等方面都有独特表现。
- 细胞亚群的通讯：利用 CellChat 分析发现，TC0 与其他免疫细胞的联系最为紧密。
- 肿瘤亚群转录因子预测分析：运用 SCENIC 方法筛选出 14 个 TC0 特异性 TFs 及其相关调控子，发现 TC0 表达高置信度 TFs 的丰度最高，且其靶基因在 TC0 中高表达。
- 特定免疫亚型的鉴定和表征：对 TC0 亚群中 14 个 TFs 的靶基因进行聚类分析，确定了两种免疫分子亚型 C1 和 C2，C2 亚型患者生存预后更好。这两种亚型在基因表达、临床特征、免疫功能和基因组突变等方面存在差异。C2 亚型在 IL2-STAT 和 IL6-STAT 相关通路、干扰素反应相关通路中显著富集，免疫细胞浸润比例更高。同时，C2 细胞的 TTN 和 CSMD3 突变更普遍，C1 亚型的突变基因浓度更高。
- 基于特定免疫亚型差异基因的预后模型构建：对 C1 和 C2 亚型的差异表达基因进行 Cox 回归分析，经 Lasso 回归筛选出 9 个基因构建风险模型。该模型在 TCGA 内部和 GSE32062 外部数据集验证中，都展现出良好的预测效能。高风险组患者预后较差，且风险模型与多种肿瘤特征相关，能预测免疫微环境和患者治疗结果。
- 未经验证的风险模型基因在 OC 组织中的表达：qPCR 和 IHC 分析显示，OC 组织中 JCHAIN 和 UBD 表达低，RARRES1 表达高。功能实验表明，下调 JCHAIN 和 UBD、上调 RARRES1 能抑制 OC 细胞体外增殖、迁移和侵袭。
在研究结论与讨论部分，研究人员通过整合 bulk RNA-seq 和 scRNA-seq 数据，结合免疫细胞亚群和 TF 网络分析，成功构建了评估卵巢癌预后的 9 基因风险模型。该模型经多数据集验证，其评分是独立预后因素，与多种卵巢癌特征相关。此外，研究还发现 JCHAIN、UBD 和 RARRES1 这三个新型免疫相关生物标志物。不过，研究也存在一定局限性，如假设机制还需更多临床试验和实验室测试验证。但总体而言，该研究为卵巢癌的个性化免疫治疗提供了重要依据，有望推动卵巢癌治疗的新发展。
