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为探究 M2巨噬细胞与肺腺癌（LUAD）预后关系，研究人员构建风险模型，发现关键基因，助力诊疗。
肺癌，这个全球范围内最猖獗的恶性肿瘤之一，如同隐藏在暗处的杀手，时刻威胁着人类的健康，给无数家庭带来了沉重的经济负担。其中，肺腺癌（LUAD）作为肺癌中尤为常见的亚型，更是凭借其强大的侵袭和破坏能力，让医生和患者们头疼不已。目前，大部分肺癌患者在确诊时，病情已发展至中晚期，错过了手术根治的最佳时机，这使得寻找精准有效的生物标志物、治疗靶点以及全新的治疗方案，成为了医学领域亟待攻克的难题。
在这样的背景下，来自承德医学院研究生院和保定市第一中心医院胸外科的研究人员，肩负使命开启了一项意义重大的研究。他们聚焦于肿瘤免疫微环境，尤其是 M2巨噬细胞在肺腺癌中的作用机制，期望能够构建出精准的预后模型，为肺腺癌患者带来新的希望。这项研究成果发表在了《Discover Oncology》杂志上。
研究人员为了深入探索 M2巨噬细胞与肺腺癌预后的关系，采用了多种前沿技术方法。首先，他们从公共数据库（GEO）中精心筛选出 9 个 LUAD 相关数据集，其中包含 8 个批量 RNA 测序（bulk RNA-seq）数据集和 1 个单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据集，同时还获取了 TCGA-LUAD 数据集。接着，运用 R 语言相关包对数据进行处理，如利用 “sva” 和 “limma” 包消除批量 RNA-seq 数据的批次效应，通过 “Deseq2” 包筛选差异表达基因（DEGs）；借助 “Serut” 包处理单细胞测序数据，进行质量控制、归一化处理以及细胞聚类分析等。之后，使用单变量和多变量 Cox 回归分析评估基因与预后的相关性，并运用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）模型构建风险评分模型。此外，还通过免疫组化实验对关键基因进行验证。
研究结果主要分为以下几个方面：
- 关键基因的确定：研究人员整合多个数据集，经过一系列复杂的分析流程，最终筛选出 4 个与 M2巨噬细胞密切相关的关键基因，分别是基质金属蛋白酶抑制剂 1（TIMP1）、窖蛋白 2（CAV2）、巨噬细胞迁移抑制因子（MIF）和硒结合蛋白 1（SELENBP1）。
- 风险评分模型的构建与验证：基于这 4 个关键基因构建的风险评分模型表现出色。通过计算每个样本的风险评分，并将其分为高风险和低风险组。在 TCGA-LUAD、GSE14814 和 GSE37745 数据集的分析中发现，高风险组患者的生存时间明显短于低风险组，时间依赖性受试者工作特征（time-ROC）曲线和 Kaplan-Meier 曲线也有力地证明了该风险评分模型对 LUAD 预后具有良好的预测能力。
- 临床预测模型的建立：研究人员将患者的 TNM 分期、年龄、性别等多种变量纳入分析，运用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）等 5 种机器学习算法构建临床预后预测模型。经过内部验证和比较，发现 Cox 比例风险（Cox）模型性能最佳，并通过列线图进行可视化展示，其在验证集中对 1 年、3 年和 5 年的时间 - ROC 曲线下面积（AUC）分别为 0.60、0.70 和 0.66，预测效果良好。
- 高低风险组的差异分析：高风险组患者的 N 分期比例显著更高；在免疫浸润方面，高风险组的基质评分和 fibroblasts 浸润增加，而低风险组的中性粒细胞、内皮细胞浸润及亚麻酸代谢途径激活更为明显；基因集富集分析（GSEA）显示，高风险组主要富集在细胞周期、细胞因子受体相互作用等通路，低风险组则富集在亚麻酸代谢等通路；药物敏感性分析表明，高低风险组对 52 种药物的敏感性存在显著差异。
- 关键基因的实验验证：研究人员通过免疫组化实验，对 5 例 LUAD 患者的病理切片进行染色分析，结果显示 TIMP1 和 MIF 在 LUAD 组织中高表达，而 CAV2 和 SELENBP1 在 LUAD 组织中低表达，这与生物信息学预测结果高度一致。
研究结论表明，基于 TIMP1、CAV2、MIF 和 SELENBP1 构建的 LUAD 预后模型具有良好的预测价值。这些关键基因参与了 LUAD 的发病机制，并且对肿瘤药物治疗效果可能存在潜在影响，有望成为 LUAD 潜在的生物标志物。然而，由于未能收集到足够的 LUAD 患者预后信息，该预后模型在临床样本中的验证还需要进一步跟进。但这项研究无疑为肺腺癌的精准诊疗开辟了新的方向，让我们在攻克肺腺癌的道路上又迈出了坚实的一步，为未来的临床治疗和研究提供了重要的理论依据和参考方向。
