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三阴性乳腺癌（TNBC）因缺乏特异性靶点治疗困难。本研究整合多组学数据，用 4 种机器学习算法筛选关键基因，结合单细胞测序和免疫荧光，发现 CD300LG 与免疫浸润、细胞周期通路相关，低表达者对 PD-1 治疗响应更好，为 TNBC 精准治疗提供新方向。
三阴性乳腺癌（TNBC）作为乳腺癌中极具侵袭性的亚型，因其缺乏雌激素受体、孕激素受体和人表皮生长因子受体 2 的表达，临床治疗选择十分有限，目前主要依赖化疗，但疗效欠佳且易产生耐药性，患者预后较差。同时，免疫治疗虽在部分患者中展现潜力，但受益人群比例较低，因此深入挖掘 TNBC 的分子机制、寻找新的治疗靶点成为亟待解决的医学难题。
为突破这一困境，安徽医科大学第一附属医院的研究团队开展了相关研究。他们通过整合多维度数据，结合机器学习与单细胞分析技术，系统探究了 TNBC 免疫微环境中关键分子的作用机制，相关成果发表在《Clinical and Experimental Medicine》。该研究不仅为 TNBC 的精准治疗提供了新的理论依据，也为开发针对性疗法开辟了潜在路径。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先从 TCGA 和 GEO 数据库获取 TNBC 患者的临床及转录组数据，运用 DESeq2 筛选差异表达基因；接着利用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、梯度提升机（GBM）和 XGBoost 四种机器学习算法交叉验证，筛选关键基因；通过 CIBERSORT 和 ssGSEA 算法分析免疫细胞浸润模式，借助 TIDE 和 TCGA 模型预测免疫治疗响应；结合 GSE176078 单细胞测序数据，利用 Seurat 和 Monocle3 等工具进行细胞分群、轨迹分析及细胞间通讯研究；最后通过免疫荧光染色对 CD300LG 的表达及定位进行临床样本验证。
机器学习筛选出 CD300LG 作为 TNBC 关键预后生物标志物
通过对 TCGA 数据库中 TNBC 与癌旁组织的 4369 个差异表达基因进行四种机器学习算法分析，发现 CD300LG（分化簇 300 配体 G）在各算法结果中均位列前十。独立数据集 GSE58812 验证显示，CD300LG 高表达患者生存期显著更长，且其表达水平随肿瘤分期进展逐渐降低，提示其与 TNBC 预后密切相关。
CD300LG 参与调控细胞周期与炎症反应通路
GO 和 KEGG 富集分析表明，CD300LG 高表达组基因显著富集于细胞周期、细胞外基质组织及炎症反应通路。GSEA 分析进一步显示，差异基因主要富集于 G2/M 检查点和 IL-2 信号通路，GSVA 则提示其与肿瘤侵袭高度相关，揭示 CD300LG 可能通过调控细胞增殖与免疫微环境影响 TNBC 进展。
CD300LG 对免疫细胞浸润模式有显著影响
CIBERSORT 分析显示，CD300LG 高表达组中 CD8+T 细胞和 M1 型巨噬细胞浸润水平显著升高，而 M2 型巨噬细胞浸润减少。ssGSEA 结果表明，高表达组中活化 B 细胞、CD8+T 细胞等免疫细胞丰度更高，免疫评分和肿瘤纯度也更高，提示 CD300LG 可能通过重塑免疫微环境发挥抑癌作用。
CD300LG 表达水平与免疫治疗疗效相关
TIDE 分析显示，CD300LG 低表达组肿瘤免疫逃逸能力更强，对 PD-1 治疗响应更好；而高表达组更易从 CTLA-4 治疗中获益。免疫检查点基因分析表明，CD300LG 表达与多种抑制性免疫分子呈负相关，为个性化免疫治疗方案的制定提供了参考。
单细胞分析显示 CD300LG 主要表达于肿瘤相关内皮细胞
对 9 例 TNBC 样本的单细胞测序分析（21,064 细胞）显示，CD300LG 主要表达于肿瘤相关内皮细胞。细胞分化轨迹分析表明，随着内皮细胞分化，侵袭相关基因表达逐渐升高，且 CD300LG 高表达组中 M2 型巨噬细胞与其他细胞的通讯更为频繁，提示其可能通过调控内皮细胞 - 免疫细胞互作影响肿瘤侵袭。
实验验证 CD300LG 与肿瘤侵袭的关联性
免疫荧光染色显示，CD300LG 在 TNBC 组织中与内皮细胞标记物 CD31 共定位，其荧光强度与侵袭相关基因 COL1A1 呈显著负相关，进一步证实 CD300LG 通过抑制内皮细胞介导的肿瘤侵袭发挥作用。
研究结论与意义
本研究通过机器学习与单细胞技术的整合，首次系统揭示了 CD300LG 在 TNBC 免疫微环境中的核心作用。作为新型预后生物标志物，CD300LG 不仅与免疫细胞浸润、细胞周期调控及肿瘤侵袭密切相关，还为预测免疫治疗响应提供了新指标。其机制可能涉及肿瘤相关内皮细胞与免疫细胞的相互作用，为 TNBC 的靶向治疗（如调节 CD300LG - 受体轴）和个性化免疫方案设计提供了重要理论依据。尽管研究未深入细胞水平机制及动物模型验证，但其多维度分析策略为复杂肿瘤微环境研究提供了范例，有望推动 TNBC 精准医学的发展。
