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肺鳞癌（LUSC）恶性程度高、预后差，现有治疗手段效果欠佳。研究人员开展 PANoptosis 相关基因在 LUSC 中作用的研究，确定 76 个相关差异表达基因，构建预后模型，发现 TLR3 等基因影响肿瘤进展。为 LUSC 诊疗提供新思路。
在癌症的 “战场” 上，肺鳞癌（LUSC）可谓是一员 “悍将”，它恶性程度高，患者预后情况较差。尽管靶向治疗和免疫治疗取得了一定进展，但由于肿瘤存在遗传异质性，肿瘤微环境也十分复杂，部分患者缺乏可靶向的致癌突变，或者会对现有治疗产生耐药性，这些难题使得肺鳞癌的治疗效果始终差强人意。因此，寻找新的生物标志物来预测患者预后和治疗反应，成为了医学研究领域的迫切需求。
浙江中医药大学附属杭州西溪医院的研究人员勇挑重担，开展了一项极具意义的研究。他们深入探究 PANoptosis（一种整合了细胞凋亡、焦亡和坏死特征的程序性细胞死亡模式）相关基因在肺鳞癌中的作用。研究发现，共有 76 个 PANoptosis 相关差异表达基因（DEGs），这些基因主要富集在细胞死亡和免疫炎症相关通路。通过聚类分析，还确定了四种分子亚型，不同亚型患者的生存情况和肿瘤微环境存在显著差异。研究人员进一步筛选出四个关键预后基因（CHEK2、PDK4、TLR3 和 IL1β）并构建了预后风险模型，该模型能有效反映患者生存状态和免疫细胞组成变化。此外，研究证实 TLR3 在肺鳞癌细胞的增殖、迁移和炎症反应中发挥着重要作用。这一研究成果发表在《Clinical and Experimental Medicine》杂志上，为肺鳞癌的个性化治疗提供了全新的思路和方向。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：从 UCSC Xena 数据库获取 TCGA-LUSC 数据集，从 Gene Expression Omnibus（GEO）数据库获取 GSE73403 数据集；利用 R 语言中的 DESeq2 包分析差异表达基因，通过 Venny 图筛选 PANoptosis 相关 DEGs；采用 ConsensusClusterPlus 包进行聚类分析；运用 univariate Cox 和 LASSO 回归构建预后模型；借助 CIBERSORT 和 ESTIMATE 算法评估免疫浸润状态；通过细胞实验，如 RT-qPCR、Western blot、MTT 实验等验证基因功能 。
PANoptosis 相关 DEGs 调查
研究人员对肺鳞癌和正常样本进行分析，筛选出 7208 个 DEGs，其中 4222 个基因在肺鳞癌中上调，2986 个基因下调。通过 VENN 图分析，确定了 76 个 PANoptosis 相关 DEGs。这些基因主要富集在细胞死亡相关的 KEGG 通路，如细胞凋亡、坏死性凋亡，以及免疫炎症相关通路，如 Th17 细胞分化、炎症介质调节 TRP 通道、TNF 信号通路和 Toll 样受体信号通路。同时，它们还参与多种细胞死亡相关的生物学功能。此外，构建的蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络显示这些基因相互作用紧密。
PANoptosis 相关分子簇
基于 76 个 PANoptosis 相关 DEGs 进行聚类分析，确定了肺鳞癌的四个分子簇。Kaplan-Meier（KM）生存分析表明不同簇患者的生存情况存在显著差异，其中簇 4 患者的生存概率较高，簇 2 患者生存概率较低。肿瘤微环境分析显示，簇 4 的肿瘤纯度显著高于其他簇，而簇 1、2、3 的基质和免疫细胞评分更高，免疫浸润程度更高。
PANoptosis 相关预后风险模型
通过 univariate Cox 回归和 LASSO 回归，从 76 个基因中筛选出 CHEK2、PDK4、TLR3 和 IL1β 四个关键预后基因，并构建了预后模型。根据风险评分将患者分为高风险组和低风险组，KM 分析显示高风险组患者生存率显著低于低风险组。ROC 曲线评估结果表明该模型具有一定的预后价值，且在验证数据集中也得到了证实。基因集富集分析（GSEA）显示，高风险组中上皮 - 间质转化、炎症反应等通路显著激活，低风险组中 E2F 靶点、G2M 检查点等通路显著富集。Sankey 图分析发现，簇 4 患者大多被分配到低风险组，且低风险组患者生存情况较好。
免疫浸润和药物敏感性分析
利用 CIBERSORT 算法分析发现，高风险组和低风险组之间有 6 种免疫细胞的浸润水平存在显著差异。相关性分析表明，4 个预后基因与多种免疫细胞存在显著相关性。免疫检查点表达分析显示，高风险组中 LAG3、CTLA4 等免疫检查点的表达显著升高。药物敏感性分析发现，高风险组患者对 AZD5582、Topotecan 等多种抗肿瘤药物更为敏感。
关键预后基因在人肺鳞癌细胞中的验证
通过 qRT-PCR 和 Western blot 实验，研究人员发现与正常肺上皮细胞相比，CHEK2 在肺鳞癌细胞系中表达上调，而 PDK4、TLR3 和 IL1β 表达下调。这些基因在正常细胞和癌细胞中的差异表达模式，暗示了它们在肺鳞癌发生发展中的潜在作用。
TLR3 调节肺鳞癌细胞的增殖、迁移和炎症反应
在四个预后基因中，TLR3 被确定为肺鳞癌的风险因素，且危险比最高。研究人员通过慢病毒转染在肺鳞癌细胞系 NCI-H226 中敲低或过表达 TLR3，功能实验表明，敲低 TLR3 可抑制细胞增殖、迁移和集落形成，过表达则促进这些过程。ELISA 实验结果显示，TLR3 抑制会增加促炎细胞因子 TNF-α 和 IFN-γ 的分泌，同时降低 IL1β 和 VEGF 水平；过表达则产生相反的效果，表明 TLR3 在肺鳞癌中对细胞增殖和炎症反应具有双重调节作用。
在讨论部分，研究人员指出，虽然这是一项初步探索性研究，存在一定局限性，如关键基因和预后价值主要基于公共数据库数据，未在临床肿瘤组织样本中进行充分验证，对除 TLR3 外其他基因的具体作用研究不足等。但该研究首次全面探讨了 PANoptosis 相关基因在肺鳞癌中的作用，确定了四种分子亚型，揭示了关键预后基因及其潜在机制，构建的预后模型有助于对肺鳞癌患者进行风险分层和治疗反应预测，为开发个性化治疗策略提供了重要依据，具有重要的临床意义和研究价值，也为后续深入研究奠定了坚实基础。
