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多发性骨髓瘤（MM）预后分层标准不明，患者存在异质性。研究人员开展了 MM 中中性粒细胞胞外陷阱（NET）相关基因（NRGs）的研究。结果构建出九基因 NRG 特征模型，能有效预测患者生存。该研究为 MM 预后评估提供新方向。
在血液系统恶性肿瘤的领域中，多发性骨髓瘤（Multiple Myeloma，MM）作为第二常见的类型，严重威胁着人类健康。目前，传统的 Durie-Salmon 分期系统（DS）和修订的国际分期系统（R-ISS）虽被广泛应用，但仍存在诸多问题。R-ISS 分期系统对 II 期 MM 患者的预后分层缺乏明确标准，而且同一分期的患者由于肿瘤异质性和亚克隆的存在，临床结局差异较大 。尽管治疗手段有所进步，但多数 MM 患者难以治愈，还面临着耐药复发的困境。因此，寻找新的预后标志物迫在眉睫。
为了解决这些难题，安徽医科大学第二附属医院的研究人员展开了深入研究。他们聚焦于中性粒细胞胞外陷阱（Neutrophil Extracellular Traps，NETs）相关基因（NRGs）与 MM 预后的关系，期望能为 MM 的预后评估提供新的思路和方法。该研究成果发表在《Clinical and Experimental Medicine》上。
研究人员运用了多种关键技术方法。首先，从基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）获取 MM 患者的临床记录和 NRG 相关信息，以 GSE2658 数据集作为训练集，GSE136337 数据集作为独立验证集。接着，通过文献筛选出 148 个 NRGs，利用单变量 Cox 回归分析筛选与 MM 预后相关的基因，再借助最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）回归构建预后特征模型。同时，运用基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）探究相关基因的功能，使用单样本基因组富集分析（Single-Sample Gene Set Enrichment Analysis，ssGSEA）评估免疫细胞浸润情况，借助 “pRRophetic” 软件预测药物敏感性，最后通过定量 PCR（qPCR）验证关键基因的表达水平。
建模 NRGs 预后特征
研究人员经全面文献回顾，确定了 148 个与 NETs 相关的基因。通过对训练数据集 GSE2658 进行单变量 Cox 回归分析，筛选出 14 个与 MM 预后显著相关的候选基因。进一步运用 LASSO Cox 回归，构建出包含 ANXA1、ANXA2、ENO1、HIF1A、HSPE1、LYZ、MCOLN3、THBD 和 FN1 这 9 个基因的最优预后特征模型。依据风险评分将训练组患者分为高风险和低风险组，结果显示高风险组患者死亡率更高，预后更差，且风险评分能有效预测患者 3 年和 5 年生存率。
验证预测特征
在验证队列 GSE136337 中，采用与训练队列相同的计算方法，发现高风险患者预后同样较差。主成分分析（PCA）和 t 分布随机邻域嵌入（t-SNE）分析表明不同风险组患者特征差异明显。在验证队列中，风险评分预测 3 年和 5 年死亡率的曲线下面积（AUC）分别为 0.701 和 0.713，进一步证实了该模型的有效性。此外，针对 R-ISS 分期系统中难以区分的 II 期 MM 患者，研究发现高风险患者总生存期（Overall Survival，OS）明显低于低风险患者，提示该特征模型有助于更准确地对 MM 患者进行分层。
构建预后预测列线图
通过对训练和验证数据集进行单变量和多变量 Cox 回归分析，确定年龄、国际分期系统（ISS）和风险评分是 MM 预后的独立指标。基于此，研究人员构建了包含患者年龄、ISS 和风险评分的列线图。校准曲线显示该列线图能准确预测疾病进展，为 MM 患者提供个性化的预后评估，其预测 1 - 5 年总生存期的 ROC 值优于其他单个指标，表明列线图在预测 MM 预后方面具有优势。
免疫浸润状态
利用 ssGSEA 方法评估不同风险组免疫细胞浸润差异，结果显示在训练队列中，高风险组的 Th1 和调节性 T 细胞（Treg）等免疫细胞的性能评分低于低风险组，其中 Treg 细胞评分差异最为显著。此外，高风险组在 CCR 指标、检查点分子、T 细胞协同抑制、T 细胞协同刺激和 I 型干扰素反应等方面的评分也明显低于低风险组。
基因组富集分析
进行 GSEA 以探究 9 个 NRGs 对 MM 疾病进展的影响。基因本体（Gene Ontology，GO）分析表明，高 NRG 表达组在 AMP 生物合成、DNA 复制时链分离、着丝粒组织和有丝分裂纺锤体伸长等通路显著增强；低表达组则在黏膜先天免疫反应、溶酶体膜组织、神经炎症反应正调控、非经典 Wnt 信号通路和小胶质细胞激活调控等通路增强。京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）分析显示，高表达组在氨酰 - tRNA 生物合成、碱基切除修复、DNA 复制、错配修复和涉及叶酸的一碳代谢等多条通路中显著富集；低表达组在 B 细胞受体信号通路、细胞因子受体相互作用和神经活性配体 - 受体相互作用等免疫相关通路有不同程度的富集。
风险评分在药物敏感性相关分析和免疫治疗中的作用
对 MM 患者训练集进行药物敏感性相关分析，研究 8 种常规化疗药物的敏感性。结果发现高风险评分患者对硼替佐米、博来霉素和达沙替尼更敏感，低风险评分患者对依托泊苷、长春新碱、伊马替尼和鲁索替尼更敏感，而两组对阿霉素的敏感性无显著差异。这表明风险评分可衡量个体对药物的敏感性，且高风险患者通常对化疗的敏感性低于低风险患者。
HSPE1 和 MCOLN3 在新诊断和复发 / 难治性 MM 患者中高表达
通过对人骨髓单个核细胞（Bone Marrow Mononuclear Cells，BMMCs）进行 qPCR，研究发现与健康对照相比，新诊断 MM 患者和复发 / 难治性 MM 患者的 HSPE1 和 MCOLN3 基因表达水平显著升高，而缓解组无明显变化，且新诊断和复发 / 难治性组的表达水平明显高于缓解组。
在讨论部分，研究人员指出 MM 作为一种浆细胞恶性肿瘤，建立可靠的生物标志物对改善预后评估至关重要。他们构建的九基因 NRGs 预后特征模型，能有效区分高风险和低风险患者，尤其对 II 期 MM 患者的分层更清晰，具有较强的诊断价值。与现有仅基于基因的模型不同，该研究纳入了年龄和分期等因素，改进了 ISS 评分系统。虽然研究存在一定局限性，如数据来源仅为美国患者，未探究 9 个基因在 MM 相关信号通路中的功能等，但仍为 MM 的预后评估和治疗提供了新的方向。未来需进一步探索这些基因影响 MM 患者预后的机制，以及将活性氧（ROS）相关生物标志物纳入模型，以更全面地理解疾病机制，提高预后准确性。
综上所述，该研究成功构建了 MM 的 NRGs 预后特征模型，为临床医生评估患者预后、制定个性化治疗方案提供了有力的工具，在 MM 的诊疗领域具有重要的意义和潜在的应用价值。
