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黑色素瘤是侵袭性强且异质性高的皮肤癌，精准风险分层对个性化治疗意义重大。研究人员利用 TCGA 数据，探索黑色素瘤免疫相关基因表达，构建风险评分模型和列线图。结果显示模型可有效分层，且 KIR2DL4 有促瘤作用。这为精准治疗提供依据123。
在皮肤癌的大家族里，黑色素瘤是个 “狠角色”。它起源于产生色素的黑素细胞，虽然在皮肤癌病例中占比不算高，却要对大部分皮肤癌死亡 “负责”。一旦发病，如果不能早早发现，它就会快速发展、转移，预后情况往往很差。紫外线过度照射、家族病史、遗传因素等都是引发黑色素瘤的重要风险因素。
随着医学的进步，免疫疗法为黑色素瘤患者带来了新希望。它就像给人体免疫系统注入 “强心针”，让免疫系统能更好地识别和对抗癌细胞。不过，免疫疗法并非对所有患者都有效，背后的机制十分复杂，至今尚未完全弄清楚。而且，黑色素瘤患者之间存在很大差异，免疫细胞在肿瘤中的浸润情况不同，临床治疗效果也大相径庭。所以，找到一种精准的风险分层方法，对提高黑色素瘤患者的个性化治疗水平至关重要，这也成为了医学研究领域亟待攻克的难题。
为了解开这些谜团，来自四川大学华西医院的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在了《Discover Oncology》杂志上，为黑色素瘤的治疗开辟了新方向。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：从癌症基因组图谱（TCGA）数据库获取黑色素瘤患者的基因组和临床数据，包括基因表达谱、DNA 甲基化等信息；运用多种生物信息学分析方法，如单样本基因集富集分析（ssGSEA）、基因集富集分析（GSEA）、基因集变异分析（GSVA）等，对数据进行深入挖掘；构建预后预测模型，通过单因素和多因素 Cox 回归分析筛选关键基因，利用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归防止模型过拟合；还进行了细胞实验，如在 A375 黑色素瘤细胞中沉默 KIR2DL4 基因，验证其功能。
下面来看看具体的研究结果：
- 免疫分型揭示不同亚型差异：通过 ssGSEA 算法，研究人员将黑色素瘤患者分为高免疫反应组和低免疫反应组。高免疫组的肿瘤微环境（TME）评分更高，HLA 基因表达上调，关键免疫细胞如活化的记忆 CD4+ T 细胞和 CD8+ T 细胞比例更高45。
- 构建预后模型实现风险分层：对高低免疫组进行差异表达分析，找到关键基因，经 Lasso 回归和多因素 Cox 回归构建模型，将患者分为高风险和低风险组，生存分析证实该模型有预后价值678。
- 列线图提高预后预测准确性：结合风险评分和临床病理因素构建列线图，经分析发现其比单独使用风险评分能更准确地预测患者生存情况，且风险评分与患者年龄、性别、肿瘤分期等相关910。
- 免疫细胞浸润与风险分层相关：利用多种算法分析免疫细胞浸润，发现髓源抑制细胞（MDSCs）与风险评分正相关，而 CD8+ T 细胞等与风险评分负相关，CD8+ T 细胞可能是免疫活性的关键生物标志物1112。
- 明确相关信号通路：GSEA 和 GSVA 分析显示，高风险组中促癌通路如 TGF-β 和 WNT 信号通路富集，免疫激活通路则不富集，表明高风险组可能存在免疫逃逸机制1314。
- 关键基因影响预后和疾病进展：GBP2、SEMA4D 和 KIR2DL4 在肿瘤样本中高表达，高表达与患者预后差相关，且其表达随疾病进展有变化趋势1516。
- KIR2DL4 功能验证：沉默 A375 细胞中的 KIR2DL4 基因后，细胞增殖和迁移能力明显受到抑制，说明 KIR2DL4 在黑色素瘤中起促瘤作用1718。
综合来看，研究人员成功构建了黑色素瘤免疫相关的预后模型。这个模型凸显了免疫基因表达和 T 细胞（尤其是 CD8+ T 细胞）浸润在预测患者预后方面的重要价值，为医生制定个性化治疗方案提供了有力依据，推动了黑色素瘤精准肿瘤学的发展。同时，实验验证了 KIR2DL4 的促瘤作用，这有助于开发针对黑色素瘤的精准免疫疗法。不过，研究也存在一些局限，比如模型基于 TCGA 队列的批量 RNA 测序数据构建，可能存在局限性；未整合蛋白质组学等多组学数据；部分基因功能还需进一步实验探索等。未来，还需要更多研究来验证这些生物标志物，深入探究相关基因的作用机制，评估靶向治疗的效果，从而更好地攻克黑色素瘤这一难题，为患者带来更多希望。
