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卵巢癌死亡率高且缺乏可靠预后生物标志物。研究人员开展 “构建新型 CD8+T 细胞相关指数（CCAI）预测卵巢癌临床结局与免疫微环境” 的研究。结果显示 CCAI 可预测患者预后及免疫微环境特征，有助于制定个性化治疗策略。
在女性健康的 “战场” 上，卵巢癌是一位极其危险的 “敌人”。它在妇科癌症中的死亡率名列前茅，很多患者确诊时已处于晚期，即便经过手术和铂类化疗，仍有大量患者因铂耐药和疾病进展离世，5 年生存率不足 50%。更让人头疼的是，目前缺乏能够可靠预测卵巢癌预后的生物标志物，这就像在黑暗中摸索，医生难以精准地为患者制定治疗方案。
在这样的困境下，宁波大学附属人民医院的研究人员挺身而出，开展了一项意义重大的研究。他们聚焦于 CD8+T 细胞（一种在肿瘤免疫微环境和免疫反应中起关键作用的细胞，也被称为细胞毒性 T 淋巴细胞），试图探索与之相关的生物标志物在预测卵巢癌预后和免疫治疗疗效方面的潜在价值 。最终，他们成功构建了一种基于机器学习的 CD8+T 细胞相关指数（CCAI），这一成果为卵巢癌的诊疗带来了新的曙光。相关论文发表在《Discover Oncology》上。
研究人员为了完成这项研究，运用了多种关键技术方法。首先，从多个数据库获取数据，如从 TCGA-OV 队列获取转录组数据集、核苷酸变异数据及临床信息，GEO 数据库的 GSE26712 和 GSE26193 队列作为验证数据，EMTAB8107 队列获取单细胞测序数据等。然后，利用 R 语言进行数据分析，像提取差异表达基因（DEGs）、构建和验证 CCAI 等。还运用了多种算法，如通过 CIBERSORT、ssGSEA、TIMER 和 ESTIMATE 算法进行免疫景观分析，评估免疫细胞浸润情况。
研究结果
- CD8+T 细胞的鉴定与相关基因分析：通过对 EMTAB8107 队列的单细胞测序数据进行分析，研究人员鉴定出了 CD8+T 细胞，并发现了 458 个在 CD8+T 细胞和其他细胞类型之间差异表达的基因。这些基因与免疫相关基因数据库交叉分析后，得到 116 个免疫相关的差异表达基因。对这些基因进行蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）分析，揭示了它们之间的相互作用关系12。
- CCAI 的构建：经过一系列复杂的分析流程，研究人员利用 166 个在 CD8+T 细胞中差异表达的免疫相关基因进行单变量 Cox 回归分析，筛选出 17 个与卵巢癌患者疾病风险比（HR）显著相关的基因。接着，通过 LASSO 回归分析进一步优化模型，最终确定了 9 个用于构建 CCAI 的基因，包括 LRP1、PLAUR、OGN、TAP1、ISG20、CXCR4、IL2RG、LCK 和 CD3G，并给出了 CCAI 的计算公式3。
- CCAI 相关基因与预后的关系：通过 K-M 分析发现，CCAI 中 TAP1、ISG20、CXCR4、IL2RG、LCK 和 CD3G 的高表达与卵巢癌患者较好的预后相关，而 LRP1、PLAUR 和 OGN 的高表达则与较差的预后相关4。
- CCAI 预测卵巢癌预后的验证：在训练集和两个独立的验证队列（GSE26712 和 GSE26193）中进行 K-M 分析，结果均表明低 CCAI 组患者的生存情况明显优于高 CCAI 组。多变量 Cox 回归分析显示，CCAI 评分是卵巢癌的独立预后因素，ROC 分析也证明了 CCAI 具有一定的预测稳定性56。
- 基于 CCAI 的基因富集分析：GSEA 结果显示，高 CCAI 组在轴突导向、细胞外基质 - 受体相互作用信号通路等方面富集；低 CCAI 组则在抗原加工和呈递、原发性免疫缺陷等方面富集。GO 和 KEGG 分析也进一步揭示了高、低 CCAI 亚组之间差异表达基因的功能和相关信号通路78。
- CCAI 对卵巢癌免疫微环境的影响：通过多种算法分析发现，CCAI 评分与卵巢癌肿瘤组织中大多数免疫细胞的浸润程度呈负相关。低 CCAI 组中 CD8+T 细胞、Tregs 细胞和 M1 巨噬细胞的浸润较高，而高 CCAI 组中 M2 巨噬细胞浸润较高。此外，低 CCAI 组的免疫评分更高，且大多数免疫检查点（ICs）在低 CCAI 亚组中表达更高910。
- 基于 CCAI 的 TMB 和药物敏感性分析：K-M 分析表明高 TMB 组患者生存结局更好，但高、低 CCAI 亚组之间 TMB 无显著差异。同时发现 LRP1 在高 TMB 组中低表达，ISG20 在高 TMB 组中高表达。CCAI 评分与阿昔替尼、厄洛替尼等药物的 IC50 值显著相关1112。
研究结论与讨论
这项研究成功构建的 CCAI 可作为卵巢癌患者预后的可靠预测指标，它能准确反映患者的生存情况，还能帮助区分具有不同免疫微环境特征的患者群体。这一成果对于制定个性化的治疗策略具有重要意义，医生可以根据 CCAI 评分更好地选择适合患者的治疗方案，比如对于低 CCAI 评分的患者，因其可能具有免疫炎症性肿瘤特征，或许更能从免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗中获益。
不过，研究也存在一些局限性。回顾性分析可能存在数据偏倚，且缺乏前瞻性数据进一步评估 CCAI 在预测预后和免疫治疗反应方面的作用，关于 CCAI 对 ICIs 反应的预测价值也未在接受 ICIs 治疗的卵巢癌队列中得到验证 。但这并不影响该研究的重要性，它为后续研究指明了方向，未来临床研究可重点收集卵巢癌队列的前瞻性 ICIs 治疗数据，进一步明确 CCAI 的作用，验证其作为预后和预测生物标志物的临床实用性。总体而言，这项研究为卵巢癌的研究和治疗开辟了新的道路，有望在未来显著改善卵巢癌患者的诊疗现状和生存预后。
