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子宫内膜癌（EC）发病率和死亡率攀升，早期诊断虽提升生存率，但晚期治疗选择有限。研究人员基于 TCGA 数据，构建并验证 16 基因乳酰化相关预后特征，发现其可区分高低风险患者，且与免疫浸润、TMB 及药物响应相关，为 EC 精准诊疗提供新方向。
子宫内膜癌（Endometrial Cancer, EC）作为女性常见恶性肿瘤，其发病率正随老龄化、肥胖等因素逐年上升。尽管早期诊断技术使 75% 患者能在早期确诊，且 Ⅰ 期患者 5 年生存率可达 74-91%，但晚期（Ⅲ/Ⅳ 期）患者因复发率高，生存率骤降至 15-17%，且一线化疗外的治疗选择有限。因此，寻找能精准预测预后、指导个体化治疗的生物标志物迫在眉睫。
蛋白质乳酰化（Lactylation）作为一种新型翻译后修饰，通过乳酸基团在赖氨酸残基上的添加与去除，参与肿瘤代谢重编程、免疫逃逸等关键过程。已有研究表明其在肝癌、胰腺癌等中与预后相关，但在子宫内膜癌中的作用尚不明晰。为填补这一空白，中山大学附属第一医院联合广东省妇科疾病临床研究中心的研究团队，基于癌症基因组图谱（TCGA）数据，开展了子宫内膜癌乳酰化相关基因特征的系统性研究，相关成果发表于《Discover Oncology》。
研究方法
研究团队从 TCGA 数据库获取 525 例 EC 肿瘤样本及 35 例正常样本的转录组数据，通过差异表达分析筛选出 212 个乳酰化相关差异基因（LRDEGs）。利用单因素 Cox 回归和 LASSO Cox 回归模型，从训练集（n=263）中筛选出 16 个关键基因构建风险评分模型（Risk Score = ∑(exp×coefficient)），并在测试集（n=262）及全样本集（n=525）中验证其预后预测效能。结合临床特征构建列线图（Nomogram），并分析风险分组与免疫微环境、肿瘤突变负荷（TMB）、微卫星不稳定性（MSI）及药物敏感性的关联。
研究结果
1. 乳酰化相关预后特征的构建与验证
通过 LASSO 分析确定 16 基因特征（包括 NOP2、HSPE1、HIST1H1C 等），风险评分公式为：
Riskscore = NOP2×0.252 + HSPE1×0.020 + HIST1H1C×0.028 + BZW2×0.413—HIST1H3A×0.479—PFN1×0.139 + ACAT2×0.046 -TP53×0.024 + EMG1×0.550 + GFAP×0.514 + SIRT2×0.371 + PRKDC×0.181—LGALS1×0.078 + RIMS1×3.877—SIRT3×0.878- VIM×0.167。
Kaplan-Meier 曲线显示，高风险组患者总生存期（OS）显著更差（P<0.001），1 年、3 年、5 年 ROC 曲线的 AUC 值分别为 0.829、0.912、0.878，表明模型具有高预测准确性。主成分分析（PCA）和 t-SNE 分析均显示高低风险组样本显著分离。
2. 列线图的临床应用价值
结合风险评分、年龄、肿瘤分期及分级构建的列线图，经校准曲线和决策曲线分析（DCA）验证，其预测 1 年、3 年、5 年 OS 的 AUC 值分别为 0.850、0.929、0.894，提示该模型可作为独立预后因子辅助临床决策。
3. 功能富集与免疫微环境分析
GO 和 KEGG 富集显示，乳酰化相关基因参与 RNA 剪接、糖酵解等通路。高风险组富集于细胞周期、DNA 复制等促癌通路，而低风险组免疫细胞（如 CD8+ T 细胞、B 细胞、M1 型巨噬细胞）浸润水平更高，免疫检查点分子（PD-1、CTLA-4）表达上调，免疫表型评分（IPS）更高，提示对免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗更敏感。
4. 肿瘤突变负荷与药物敏感性
高风险组 TP53 突变频率高，低风险组 PTEN 突变为主；低 TMB 患者预后更差，且 TMB 与风险评分联合分析显示两者共同影响预后。MSI 评分在低风险组更高，MSI-H 患者生存期更长。药物敏感性预测显示，高风险组对紫杉醇、奥拉帕利敏感，低风险组对铂类、他莫昔芬等响应更佳。
研究结论与意义
本研究首次构建并验证了子宫内膜癌乳酰化相关 16 基因预后特征，揭示其与肿瘤代谢、免疫微环境及治疗响应的关联。该特征不仅能精准区分高低风险患者，为预后预测提供新工具，还为免疫治疗和化疗药物的个体化选择提供分子依据。未来需结合更多临床数据及功能实验，进一步阐明乳酰化调控 EC 的分子机制，推动其向临床应用转化。
