单细胞与转录组联合分析揭示口腔鳞癌程序性细胞死亡相关基因的预后模型构建及临床意义

本研究针对口腔鳞状细胞癌(OSCC)预后评估难题，通过整合TCGA和GEO数据库的转录组数据及单细胞测序技术，系统分析了程序性细胞死亡(PCD)相关基因特征。研究人员鉴定了MET、GSDMB、KIT、PRKAG3和CDKN2A组成的五基因预后模型，验证其在训练集(TCGA-HNSC)和验证集(GSE41613)中均能有效预测1-3年生存率(AUC>0.6)。该研究首次揭示PCD基因在OSCC肿瘤微环境中特异性表达于上皮/间质细胞并通过细胞互作影响预后，为个体化治疗提供新靶点。

　　

口腔鳞状细胞癌(OSCC)作为头颈部最常见的恶性肿瘤，其五年生存率长期徘徊在50%-60%之间，这种治疗瓶颈很大程度上源于肿瘤异质性和治疗抵抗机制不明。近年来，程序性细胞死亡(PCD)包括凋亡(apoptosis)、铁死亡(ferroptosis)、坏死性凋亡(necroptosis)等多种形式被证实与肿瘤进展密切相关，但PCD相关基因在OSCC中的系统研究仍属空白。更关键的是，传统预后模型多依赖临床分期而忽视分子特征，导致无法精准预测患者结局。

哈尔滨医科大学附属第一医院群力院区口腔科与南方医科大学口腔医院的研究团队在《Discover Oncology》发表的重要研究，通过多组学整合分析构建了首个基于PCD相关基因的OSCC预后模型。研究创新性地结合341例TCGA肿瘤样本的单细胞转录组数据(GSE172577)和批量转录组数据，发现五基因标志物(MET/GSDMB/KIT/PRKAG3/CDKN2A)能有效区分高低风险组(HR=2.66, p<0.001)，且单细胞解析首次揭示这些基因特异表达于上皮细胞(epithelial cells)和间质细胞(stromal cells)的互作网络。

关键技术方法包括：从TCGA-HNSC和GSE41613获取372例样本的RNA-seq数据；使用limma包筛选|log₂FC|≥1的差异基因；STRING数据库构建蛋白互作网络(PPI)；LASSO回归和多元Cox分析建立风险模型；CIBERSORTx评估免疫浸润；Seurat处理单细胞数据(GSE172577)；CellChat分析细胞通讯。

主要研究结果：

Identification of differentially expressed genes and visualization
鉴定出4300个差异基因，包括1930个上调基因(如MAGEA家族)和2370个下调基因(如BPIFA2)，热图显示肿瘤与正常组织显著不同的表达模式。

Functional enrichment analysis of programmed cell death-related genes in OSCC
GO分析显示PCD基因富集于凋亡信号通路，KEGG揭示其与铁死亡(ferroptosis)和IL-17通路相关，PPI网络筛选出57个枢纽基因。

Construction and validation of a prognostic risk model
五基因模型中，MET(HR=1.3)和PRKAG3(HR=1.4)为风险因子，KIT(HR=0.74)和CDKN2A(HR=0.93)为保护因子，验证集3年AUC达0.67。

Gene-gene interaction network analysis
基因互作网络显示五基因主要参与酪氨酸磷酸化调控，与胰岛素信号通路密切相关。

Immune cell infiltration analysis
高风险组显著富集M0巨噬细胞(p<0.01)，且风险分与免疫检查点基因CD276呈正相关(r=0.42, p<0.001)。

Single-cell RNA sequencing reveals cellular heterogeneity
单细胞解析发现MET在基底上皮细胞高表达，而CDKN2A在终末分化细胞表达，细胞通讯显示上皮-间质细胞互作强度最高。

Somatic mutation analysis
TP53突变率在高风险组达79%(低风险组63%)，HUWE1等基因突变显示组间差异。

研究结论与意义：该研究首次建立OSCC的PCD相关基因预后模型，其创新价值体现在三方面：临床层面，五基因标志物较传统TNM分期更能反映患者异质性；机制层面，发现PCD基因通过上皮-间质互作调控肿瘤微环境；治疗层面，药物敏感性分析显示高风险组对Venetoclax(BCL-2抑制剂)敏感性降低(p=7.4e-10)，为联合治疗提供依据。局限性在于样本量较小且缺乏功能实验验证，未来需通过类器官模型等进一步阐明MET/GSDMB的分子机制。这项研究为OSCC的精准医疗奠定了重要理论基础。