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卵巢癌（OC）死亡率高，缺乏有效生物标志物与治疗药物。研究人员整合单细胞、 bulk RNA 测序及空间转录组数据，构建代谢相关基因（MRG）预后模型，筛选出坎地沙坦等潜在药物，验证 TREM1 调控作用，为 OC 诊疗提供新方向。
卵巢癌（OC）作为妇科恶性肿瘤 “杀手”，其高死亡率一直是临床难题。早期症状隐匿、缺乏特异性筛查手段，且易复发转移，传统化疗联合手术的治疗模式难以显著提升患者生存率。代谢重编程作为癌症的重要特征，在卵巢癌中表现为糖酵解、脂质、胆碱及鞘脂代谢异常，但如何将代谢通路异常与预后预测、精准治疗结合仍不明确。为此，上海交通大学医学院附属上海总医院等机构的研究团队开展了一项创新性研究，相关成果发表在《BMC Women's Health》，为卵巢癌的诊疗提供了突破性思路。
研究人员整合多组学数据，运用单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）、 bulk RNA 测序、空间转录组分析等技术，结合 TCGA、ICGC 等数据库的临床样本，构建了基于代谢相关基因（MRG）的预后模型，并深入探索其在免疫微环境评估与靶向治疗中的应用。
研究方法与关键技术
研究通过 AUCell 评分从单细胞数据中筛选出单核细胞亚群，利用 Seurat 包的 AddModuleScore 函数对糖酵解、脂质、胆碱、鞘脂代谢基因集进行评分，结合差异表达分析（DESeq2）和 LASSO Cox 回归模型构建 12 基因预后模型。借助 CIBERSORT、ESTIMATE 算法分析免疫微环境，通过 TIDE、CMap 数据库预测免疫治疗响应及潜在药物，并通过体内外实验（RT-qPCR、Transwell、CCK-8、肿瘤异种移植）验证关键基因 TREM1 的功能。
研究结果
1. 单细胞分析与代谢相关亚群鉴定
通过 scRNA-seq 分析正常卵巢与 OC 组织，鉴定出 C1QC+肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）和 FCN1+ resident tissue macrophages（RTMs）两个单核细胞亚群，其糖酵解、脂质等代谢基因集评分显著高于其他细胞，提示其在 OC 代谢重编程中的核心作用。
2. 代谢相关预后模型构建与验证
基于 TCGA-OV 数据构建包含 12 个 MRG（如 TREM1、PLA2G2D、RB1）的 RiskScore 模型，经训练集、测试集及 ICGC 外部验证集验证，均显示高风险组（HRG）预后显著差于低风险组（LRG），1-5 年生存 ROC 曲线的 AUC 值均大于 0.63，表明模型具有良好预测效能。
3. 免疫微环境与治疗响应预测
免疫分析显示，LRG 的抗肿瘤免疫活性显著高于 HRG，且 HRG 更易发生免疫检查点抑制剂（ICI）治疗抵抗（TIDE 评分验证）。结合 CMap 数据库，预测坎地沙坦（candesartan）和 PD-123319 靶向 ATGR2 受体，可能通过调控血管内皮生长因子（VEGF）等通路发挥抗肿瘤作用。
4. TREM1 基因的功能验证
体内外实验证实，下调 TREM1 可显著抑制 OC 细胞（SKOV3、ES-2）的增殖与迁移，裸鼠异种移植模型显示 TREM1 敲低组肿瘤体积和重量显著减小。免疫组化显示 TREM1 在 OC 组织中高表达，与不良预后正相关，提示其作为独立预后生物标志物的潜力。
研究结论与意义
本研究首次整合多代谢通路构建卵巢癌预后模型，揭示了代谢重编程与免疫微环境的交互作用机制。筛选出的坎地沙坦等血管紧张素 II 受体拮抗剂为 OC 治疗提供了新候选药物，而 TREM1 作为 “代谢 - 免疫” 交叉靶点，其调控机制为开发联合代谢干预与免疫治疗的策略奠定了基础。研究结果不仅深化了对 OC 异质性的理解，也为临床个体化诊疗提供了多维度解决方案，有望推动卵巢癌从 “经验治疗” 向 “精准医学” 的转变。
