STAT3在慢性髓系白血病中的功能与潜在机制研究：生物信息学与实验验证

本研究针对慢性髓系白血病（CML）中STAT3信号通路的调控机制展开，通过癌症数据库分析、STAT3抑制剂Stattic处理K562细胞实验及机器学习筛选枢纽基因，发现STAT3通过调控氨基酸代谢和NOD样受体通路影响CML进展，并鉴定出NCF4、PIAS1等关键基因。成果为CML靶向治疗提供新理论依据，发表于《Discover Oncology》。

　　

慢性髓系白血病（CML）是一种由BCR-ABL融合基因驱动的恶性血液病，尽管酪氨酸激酶抑制剂（TKIs）显著改善了患者预后，但耐药性问题仍亟待解决。近年研究发现，信号转导和转录激活因子3（STAT3）的异常活化与肿瘤耐药密切相关，但其在CML中的具体机制尚未阐明。

为探索STAT3在CML中的生物学特性，研究人员通过癌症数据库（CancerSEA、CCLE）分析发现STAT3在CML细胞中高表达，尤其在K562细胞中水平最高。实验采用STAT3特异性抑制剂Stattic处理K562细胞，Western blot检测显示Stattic显著抑制STAT3磷酸化，并下调抗凋亡蛋白BCL-2、上调促凋亡蛋白BAX。流式细胞术证实Stattic可阻滞细胞周期于S期，促进凋亡（P<0.001）。

通过基因集富集分析（GSEA）和基因集变异分析（GSVA），研究发现STAT3主要调控氨基酸代谢和NOD样受体信号通路。利用LASSO回归与支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）算法筛选出4个STAT3相关枢纽基因：NCF4（中性粒细胞胞质因子4）、PIAS1（STAT3抑制蛋白）、IL7R（白细胞介素7受体）和TAGLN2（转胶蛋白2）。ROC曲线显示这些基因对CML诊断具有高敏感性（AUC>0.9）。基因-疾病网络分析揭示这些基因还参与系统性红斑狼疮、肺癌等疾病进程，而药物预测网络发现38种靶向药物，如ruxolitinib可双重调控IL7R。

主要技术方法包括：1）基于GSE5550和GSE24739数据集进行生物信息学分析；2）K562细胞培养与Stattic干预实验；3）Western blot检测STAT3/BCL-2/BAX蛋白表达；4）流式细胞术分析凋亡与周期；5）机器学习算法筛选枢纽基因；6）基因-药物互作网络构建（DGIdb数据库）。

研究结果：

1. STAT3在CML相关细胞系中的表达：数据库分析显示STAT3在CML中表达高于看家基因，K562细胞中水平最高。
2. Stattic对K562细胞的影响：5μM Stattic显著抑制增殖、诱导凋亡并阻滞细胞周期于S期（P<0.001），同时下调STAT3/BCL-2、上调BAX。
3. GSEA与GSVA分析：STAT3主要富集于氨基酸代谢和NOD样受体通路，与细胞周期调控相关。
4. 枢纽基因鉴定：机器学习筛选出NCF4、PIAS1、IL7R和TAGLN2，其中PIAS1与NCF4呈负相关（R=-0.58），与TAGLN2正相关（R=0.4）。
5. 临床预测模型：Nomogram模型显示PIAS1和NCF4对CML风险分层具有高预测价值。

结论与意义：
该研究首次系统阐明了STAT3通过代谢重编程和表观遗传调控参与CML发展的机制，并揭示了其枢纽基因网络的临床价值。STAT3抑制剂Stattic可通过双重调控凋亡通路和细胞周期发挥抗白血病作用，而NCF4等基因的发现为克服TKI耐药提供了新靶点。研究成果不仅深化了对CML发病机制的理解，也为开发联合靶向策略奠定了理论基础。