基于多组学与机器学习的肝癌基质硬度相关分子分型及PPARG/MAPK通路机制研究

本研究针对肝癌预后预测和治疗策略优化的关键问题，通过整合TCGA等多组学数据和101种机器学习算法组合，首次构建了包含57个基因的基质硬度相关特征谱（MSRS）。研究发现PPARG作为核心基因通过激活MAPK信号通路促进肝癌细胞增殖、脂代谢重编程和干性特征，同时证实靶向药物曲美替尼（trametinib）可逆转硬度介导的免疫抑制。该成果为肝癌精准分型和个体化治疗提供了新思路，发表于《Journal of Translational Medicine》。

　　

肝癌是全球第六大常见恶性肿瘤，五年生存率不足12%，晚期患者缺乏有效治疗手段。临床观察发现，80%以上肝癌患者伴随肝纤维化，肝脏硬度值超过12.5kPa时致癌风险增加4-13倍。这种由细胞外基质（ECM）重塑导致的机械力微环境变化，如何驱动肝癌恶性进展仍是未解之谜。传统研究多聚焦于肿瘤生化特征，而对生物物理特性关注不足。西安交通大学第一附属医院的研究团队通过创新性整合多维度数据，揭示了基质硬度影响肝癌发展的分子机制，相关成果为临床诊疗提供了全新视角。

研究采用TCGA肝癌多组学数据（mRNA、miRNA、甲基化、突变）和GEO数据库样本，通过10种聚类算法识别出3种预后差异显著的分子亚型。关键技术包括：机器学习算法组合构建预后模型（101种组合筛选）、单细胞转录组解析微环境异质性、空间转录组定位PPARG表达、硅胶基质模拟不同硬度微环境（0.5/8/16 kPa）、皮下移植瘤模型验证靶点功能。

多组学共识分子分型
整合4种组学数据识别出CS1-CS3亚型，CS1患者生存最差且对索拉非尼等药物敏感性显著降低。热图显示各亚型具有独特的分子表达模式，其中CS1呈现明显的ECM重构特征。

基质硬度特征谱构建
通过stepCox+CoxBoost算法构建的57基因MSRS模型，在TCGA和GSE14520队列中C-index（一致性指数）优于47个已发表模型。高风险组富集M0型巨噬细胞和TP53突变，免疫检查点基因PD-L1等表达升高，提示免疫治疗潜力。

单细胞与空间解析
scRNA-seq显示MSRS活性在恶性细胞和肝祖细胞（HPCs）中最高。空间转录组证实PPARG在癌区特异性高表达，与CD8⁺T细胞呈负相关，揭示其免疫抑制微环境的形成机制。

PPARG功能验证
实验证明16kPa硬度上调PPARG表达，通过MAPK通路（ERK/JNK磷酸化）促进：

1. 细胞增殖：克隆形成数增加2.1倍（P<0.01）
2. 脂代谢：BODIPY荧光强度升高1.8倍（P<0.01）
3. 干性特征：肿瘤球直径扩大63%（P<0.01）
   皮下移植瘤模型显示PPARG敲除使肿瘤体积缩小58%（P<0.05），胶原沉积减少40%。

治疗策略探索
生物信息学筛选发现PPARG高表达患者对MEK抑制剂曲美替尼敏感（IC₅₀降低37%）。体外实验证实曲美替尼可逆转硬度诱导的化疗耐药，联合顺铂使细胞凋亡率提升2.3倍。

该研究首次将物理微环境参数转化为可量化的生物标志物，建立了跨组学、跨尺度的研究范式。PPARG/MAPK轴的发现为克服硬度介导的治疗抵抗提供了新靶点，MSRS模型有望成为临床预后预测和免疫治疗筛选的有效工具。特别值得注意的是，空间转录组技术揭示了机械力信号在肿瘤区域的特异性传递模式，为理解"力学-表观遗传-免疫"三位一体的调控网络奠定了理论基础。未来研究可进一步探索硬度传感器PIEZO1等上游分子与PPARG的调控关系，推动力学干预策略向临床转化。