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针对治疗抵抗性口腔鳞状细胞癌（OSCC）疗效预测难题，研究人员整合18F - 氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（18F-FDG PET）纹理分析与下一代测序（NGS），发现非应答者中 ASB2 基因高表达，且与 GLRLM_GLNU 等 PET 特征显著相关，为疗效预测提供新方向。
口腔癌作为头颈部常见恶性肿瘤，其治疗抵抗性一直是临床棘手难题。传统基于影像学（如 RECIST 标准）的疗效评估仅反映肿瘤形态变化，难以精准预测分子靶向治疗的响应差异。随着精准医疗的发展，如何整合分子层面信息（如基因表达）与功能影像特征，成为突破治疗瓶颈的关键。在此背景下，日本群马大学（Gunma University）等机构的研究团队开展了一项针对复发性 / 转移性口腔鳞状细胞癌（OSCC）的研究，旨在揭示18F - 氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（18F-FDG PET）影像组学特征与 mRNA 表达的关联，为治疗抵抗性患者的疗效预测提供新策略。该研究成果发表于《Molecular Imaging and Biology》，为 OSCC 的个性化诊疗开辟了新思路。
研究团队采用多模态整合研究策略，主要技术方法包括：① 回顾性纳入 5 例接受西妥昔单抗治疗的复发性 / 转移性 OSCC 患者，收集治疗前的18F-FDG PET/CT 影像数据，利用 LifeX 软件提取 66 项纹理特征（如 GLRLM_GLNU、GLRLM_RLNU 等）；② 通过下一代测序（NGS）分析福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）样本的 mRNA 表达，筛选应答组（3 例）与非应答组（2 例）的差异表达基因（DEGs）；③ 利用癌症基因组图谱（TCGA）数据库中 292 例 OSCC 患者的转录组数据验证关键基因的预后价值；④ 结合 Spearman 相关性分析、基因集富集分析（GSEA）等探讨影像特征与基因表达的关联。
研究结果
差异表达基因筛选与功能富集
通过对比应答组与非应答组，研究鉴定出 952 个 DEGs，其中锚蛋白重复和 SOCS 盒包含蛋白 2（ASB2）在非应答组显著高表达。GSEA 显示，非应答组富集于糖酵解、细胞周期、MAPK 和 WNT 信号通路，提示肿瘤代谢活跃与增殖失控；而应答组则富集于免疫应答（如 Fcγ 受体介导的吞噬作用、T 细胞受体信号通路）和细胞凋亡通路，表明免疫激活可能与治疗响应相关。
影像组学特征与基因表达的关联
Spearman 相关性分析发现，ASB2 表达与18F-FDG PET 的 GLRLM_GLNU、GLRLM_RLNU、GLZLM_GLNU 纹理特征显著正相关（p<0.05）。这些特征反映肿瘤内葡萄糖代谢的异质性，提示 ASB2 可能通过调控代谢微环境影响治疗响应。
关键基因的预后验证
基于 TCGA 数据的 Kaplan-Meier 分析显示，ASB2 高表达与 OSCC 患者总体生存率降低显著相关（p=0.017），进一步验证其作为预后生物标志物的潜力。
研究结论与讨论
本研究首次在治疗抵抗性 OSCC 中建立18F-FDG PET 影像组学与 mRNA 表达的关联，发现 ASB2 基因可通过整合代谢影像特征预测分子靶向治疗疗效。尽管样本量较小，但通过 TCGA 大样本验证增强了结论的可靠性。研究结果表明，影像组学与基因组学的联合分析（即放射基因组学）能够从 “影像 - 基因 - 表型” 多维度解析肿瘤异质性，为非侵入性评估治疗响应提供新工具。
值得关注的是，ASB2 作为 E3 泛素连接酶家族成员，其高表达可能通过调控免疫细胞迁移（如 NK 细胞）或代谢重编程促进肿瘤进展，这与非应答组的糖酵解激活现象一致。未来若能在更大队列中验证 ASB2 与 PET 特征的联合预测价值，并深入解析其信号通路（如 PI3K/Akt、p53 通路），有望开发出基于 “影像 - 基因” 双标志物的个性化治疗策略，优化分子靶向药物的临床应用。
该研究不仅为 OSCC 的疗效预测提供了新生物标志物组合，更凸显了放射基因组学在肿瘤精准诊疗中的潜力。通过整合功能代谢影像与基因表达谱，临床医生可在治疗前预判患者响应，动态调整方案，避免无效治疗，为改善治疗抵抗性肿瘤患者的预后奠定基础。
