整合多组学技术揭示NSCLC免疫治疗新靶点：坏死性凋亡基因CTSH/PTGES3的功能验证与临床转化

编辑推荐：非小细胞肺癌(NSCLC)免疫治疗响应预测标志物匮乏，哈尔滨医科大学团队通过整合bulk RNA-seq、单细胞测序(scRNA-seq)和空间转录组(ST)技术，构建了新型程序性细胞死亡联合指数(CCDI)，发现坏死性凋亡基因CTSH/PTGES3可调控肿瘤微环境并增强PD-1抗体疗效，为精准免疫治疗提供新策略。

　　

肺癌作为全球癌症死亡的首要原因，其中非小细胞肺癌(NSCLC)占比高达85%。尽管免疫检查点抑制剂(ICI)为晚期患者带来希望，但响应率不足20%且缺乏可靠预测标志物。传统PD-L1表达和肿瘤突变负荷(TMB)等指标存在异质性高、检测标准不统一等问题。更棘手的是，肿瘤细胞通过动态演化产生治疗抵抗，而现有单基因预测模型难以捕捉这种复杂性。程序性细胞死亡(PCD)与肿瘤免疫原性密切相关，但18种已知PCD形式间的交互作用尚未系统研究。

哈尔滨医科大学朱金红、马建群团队在《npj Precision Oncology》发表突破性研究，通过整合多组学技术和功能验证，首次构建了基于坏死性凋亡(necroptosis)和自噬性细胞死亡(ACD)的联合细胞死亡指数(CCDI)。该研究创新性地将TCGA-LUAD队列的bulk RNA-seq数据与5个scRNA-seq、2个ST数据集交叉验证，发现CTSH和PTGES3通过调控坏死性凋亡途径影响肿瘤进化与免疫治疗响应。动物实验证实，CTSH过表达或PTGES3敲除可协同增强PD-1抗体疗效，为克服免疫治疗耐药提供了新靶点。

研究采用三大关键技术：1)利用TCGA等13个bulk RNA-seq数据集构建多PCD预后模型；2)整合Philip Bischoff等5个scRNA-seq数据集解析肿瘤细胞演化轨迹；3)结合GSE189487等ST数据空间定位关键基因表达。通过免疫细胞浸润分析、拷贝数变异(CNV)检测和受体相互作用蛋白激酶(RIPK1/RIPK3/MLKL)通路验证，建立了从生物信息学到功能实验的完整证据链。

研究结果部分揭示多个重要发现：在"Establishing and validating models for 18 PCDs and CCDI"中，通过比较18种PCD模型的AUC值，发现ACD+necroptosis组合的CCDI模型预测效能最优(5年AUC=0.800)。"Predicting responses to ICIs"证实低CCDI组在7个独立ICI队列中均显示更好响应，包括IMvigor210膀胱癌试验(HR=0.62)。单细胞分析显示"Dynamic alterations during cell state transition"中，CTSH在恶性度低的C1亚群高表达，而PTGES3在转移性mLN组织中显著上调。空间转录组证实"IAC invasion"阶段PTGES3空间表达与肿瘤前沿共定位。

功能实验部分最具临床转化价值：CTSH过表达使A549细胞迁移率降低62.3%，而PTGES3敲除诱导典型的坏死小体(necrosome)形成。小鼠模型中，shPtges3联合PD-1抗体使肿瘤体积缩小78.5%，CD8⁺T细胞浸润增加3.2倍。临床样本验证显示，NSCLC组织中CTSH/RIPK3表达显著低于癌旁组织(P<0.001)。

该研究开创性地提出"细胞死亡特征指数"概念，突破传统单PCD模型的局限。其创新性体现在：1)首次证实坏死性凋亡与自噬的协同预测价值；2)通过多组学交叉验证发现CTSH/PTGES3的空间动态表达规律；3)阐明坏死性凋亡诱导的免疫原性死亡可重塑肿瘤微环境。临床转化方面，CCDI指数可优化患者分层，而CTSH激动剂与PTGES3抑制剂有望成为新型免疫治疗增敏剂。研究局限性在于尚未在前瞻性临床试验中验证CCDI的预测效能，且需进一步探索不同PCD形式间的分子互作机制。