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透明细胞肾细胞癌（ccRCC）存在代谢重编程和免疫抑制，预后差。研究人员构建氨相关特征（AS）模型，分析其与预后、免疫微环境的关系。发现高 AS 组预后差，BAX 是关键基因，其敲低可抑制肿瘤进展，为 ccRCC 治疗提供新方向。
在癌症研究的广阔领域中，透明细胞肾细胞癌（ccRCC）如同一个顽固的 “敌人”，因其显著的代谢重编程和免疫微环境重塑特性，成为导致肿瘤侵袭性强、治疗抵抗及患者预后差的 “罪魁祸首”。当前，尽管手术切除、靶向治疗和免疫治疗等手段不断发展，但由于肿瘤高度异质性、内在治疗抵抗以及缺乏有效的预测标志物，患者的预后仍然不尽如人意。如何精准地预测患者预后、找到有效的治疗靶点，成为摆在科研人员和临床医生面前的一道难题。氨相关细胞死亡作为一种新型的程序性细胞死亡（RCD）方式，其特征为氨代谢紊乱、线粒体功能障碍、氧化应激和细胞稳态失衡。越来越多的研究表明，氨代谢异常与肿瘤的代谢重编程、免疫逃逸和侵袭性表型密切相关，但它在 ccRCC 的进展和预后中究竟扮演着怎样的角色，一直笼罩在迷雾之中，亟待深入探索。
为了揭开这层神秘的面纱，南京医科大学附属江苏盛泽医院、南京医科大学第一附属医院等国内研究机构的研究人员开展了一项富有创新性的研究。他们通过多组学整合分析与实验验证，系统性地构建了 ccRCC 的氨相关特征（AS）模型，并深入探讨了其在预后预测和免疫微环境调控中的作用。这项研究成果发表在《Human Genomics》上，为 ccRCC 的诊疗带来了新的曙光。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：从 TCGA、GSE29609、E-MTAB-1980 等多个公共数据库获取 ccRCC 的基因表达谱、体细胞突变数据和临床信息，运用 log2 转换和 ComBat 算法对原始数据进行归一化和批次效应校正；借助 LASSO、Elastic Net、随机生存森林（RSF）等机器学习算法结合 Cox 回归构建并筛选预后模型，以 C-index 评估模型性能；利用 ssGSEA 算法分析 22 种免疫细胞亚群的浸润比例，结合免疫检查点分子表达和免疫亚型分类，剖析免疫微环境特征；通过单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）技术，如 GSE131685 和 GSE171306 数据集，分析 AS 与免疫细胞的相互作用；此外，还通过细胞增殖、克隆形成、迁移和侵袭实验等体外功能实验验证关键基因的作用。
多方法筛选与跨队列验证氨相关细胞死亡预后模型
研究人员整合了 TCGA-KIRC、PMID 35440542、E-MTAB-1980 和 GSE29609 四个独立队列，运用多种机器学习算法结合 Cox 回归，构建并筛选出基于氨相关细胞死亡基因（ARGs）的预后模型。通过比较发现，随机生存森林（RSF）模型在各验证队列中始终表现出最高的 C-index，被选为最终模型。根据 RSF 模型生成的变量重要性排名，BAK1、LAMP2、CASP3、SOD2 和 MAP1LC3B 等基因贡献显著。将患者按模型得分分为高、低风险组，Kaplan-Meier（KM）分析显示，所有四个队列中高风险组患者的预后均显著更差。时间依赖性受试者工作特征（ROC）分析显示，1 年、3 年和 5 年生存预测的曲线下面积（AUC）值较高，证实了该模型在多个队列中的稳定性和可重复性。
氨相关细胞死亡预后模型的预后特征
单因素和多因素 Cox 回归分析表明，AS 是 ccRCC 患者总生存（OS）的独立预后因素。限制立方样条分析显示，AS 水平与死亡风险比（HR）呈显著正相关，提示其与患者预后存在非线性关联。列线图的校准曲线显示，预测的 1 年、3 年和 5 年生存率与实际观察值高度一致，决策曲线分析（DCA）表明，纳入 AS 的预测模型在 1 年、3 年和 5 年时的净获益率均高于传统策略，凸显了 AS 的临床价值。
免疫细胞浸润与肿瘤微环境差异
高 AS 组与低 AS 组在免疫细胞浸润方面存在显著差异，高 AS 组多种免疫细胞亚群的水平显著升高。相关性分析证实，AS 评分与关键免疫抑制细胞呈显著正相关，提示 AS 升高可能促进免疫抑制微环境的形成。免疫相关功能特征分析显示，高 AS 组免疫抑制通路和检查点分子的表达显著上调，肿瘤微环境（TME）分析表明，高 AS 组的 ESTIMATE 评分、免疫评分和基质评分显著升高，而肿瘤纯度降低。免疫亚型分类显示，高 AS 组显著富集于具有强免疫抑制特性和不良临床预后的 C6 亚型，调节性 T 细胞（Tregs）和髓源性抑制细胞（MDSCs）等免疫抑制表型的浸润程度显著增加。
基因组改变与免疫治疗反应
与低 AS 组相比，高 AS 组在 PBRM1、SETD2 和 BAP1 等关键基因上的突变频率更高，肿瘤突变负荷（TMB）显著增加，提示基因组不稳定性增强。生存分析显示，高 TMB 患者的 OS 显著缩短，联合分层分析表明，高 AS 联合高 TMB 患者的预后最差。免疫检查点分子评估显示，高 AS 组免疫抑制检查点的表达显著上调。基于 IMvigor210 队列的验证研究表明，高 AS 患者的免疫治疗效果显著差于低 AS 组，完全 / 部分缓解（CR/PR）率仅为 1%，而低 AS 组为 40%。免疫预后评分（IPS）分析显示，接受 CTLA4±PD1 抑制剂治疗的高 AS 患者 IPS 值显著升高。
单细胞分析 AS 与免疫抑制细胞相互作用
通过 scRNA-seq 结合 UMAP 可视化技术，系统分析了 ccRCC 的细胞异质性，鉴定出恶性细胞、内皮细胞、巨噬细胞、单核细胞、自然杀伤（NK）细胞、Tregs 和常规 T 细胞等主要细胞亚群。比较分析发现，ccRCC 肿瘤细胞中的氨相关特征基因显著上调，特异性富集于恶性细胞、巨噬细胞和血管内皮细胞。小提琴图显示，恶性细胞和肿瘤相关巨噬细胞表现出显著的氨相关基因表达激活特征。BAX 基因在肿瘤细胞中特异性高表达，在癌巢中具有明显的空间定位特征，ccRCC 样本中 BAX 高表达恶性细胞的比例显著增加。细胞通讯分析显示，BAX + 肿瘤细胞与巨噬细胞、单核细胞和 Tregs 等免疫抑制成分之间的配体 - 受体相互作用网络增强，尤其涉及 TGF-β 和 PD-1/PD-L1 等免疫调节通路。
氨相关基因的差异表达与预后意义
转录组分析显示，ARGs 在 ccRCC 中表达显著紊乱，大部分基因在肿瘤组织与癌旁正常组织之间存在显著差异表达。ROC 曲线分析表明，筛选出的 ARGs 具有优异的诊断效能，其中 BAX 在区分良恶性组织时的 AUC 值最高。BAX 的表达水平呈阶段依赖性上调，与晚期临床分期呈正相关，高 BAX 表达与不良临床结局显著相关，包括 OS 缩短、无进展间隔减少和疾病特异性生存降低。
BAX 敲低抑制 ccRCC 细胞的增殖、集落形成、迁移和侵袭
与癌旁正常组织相比，BAX 在 ccRCC 肿瘤组织中表达显著升高，在多个 ccRCC 细胞系中相对于正常肾上皮细胞也显著高表达。通过 siRNA 转染在 786-O 和 769-P 细胞系中有效沉默 BAX 后，功能实验显示，BAX 敲低显著抑制了肿瘤细胞的增殖、集落形成能力，伤口愈合实验和 Transwell 侵袭实验证实，BAX 沉默减弱了 ccRCC 细胞的迁移和侵袭能力。
这项研究首次系统阐明了氨相关细胞死亡在 ccRCC 中的预后价值和治疗潜力。研究构建并验证的基于氨相关细胞死亡的预后模型能够可靠地预测临床结局和免疫治疗反应，发现 BAX 基因作为氨相关细胞死亡调控的核心效应分子，兼具促癌生物标志物和治疗靶点的双重价值。这些发现不仅从氨相关细胞死亡的角度加深了对 ccRCC 发病机制的理解，也为靶向氨相关细胞死亡通路的精准治疗策略奠定了理论基础，为克服 ccRCC 的免疫抑制和改善患者预后提供了新的思路和方向。然而，研究也存在一定局限性，如缺乏前瞻性临床验证、BAX 与氨应激和免疫抑制的具体分子通路尚未完全明确等，未来需要进一步研究来完善。
