癌症相关成纤维细胞特征在肝细胞癌免疫治疗响应及预后评估中的开发与应用

针对肝细胞癌(HCC)晚期诊断难、治疗响应差的临床挑战，研究人员通过TCGA和GEO数据库联合分析，运用ESTIMATE算法和WGCNA构建了癌症相关成纤维细胞(CAFs)预后评分模型(CAFPS)，发现CAFs微环境显著影响HCC免疫浸润特征及患者生存，为个体化治疗提供新靶点。

　　

酒精滥用、非酒精性脂肪肝(NAFLD)及乙肝/丙肝是肝细胞癌(HCC)的主要诱因。尽管对HCC风险因素的认知有所提升，但患者多在晚期确诊，给治疗带来严峻挑战。

研究团队通过癌症基因组图谱(TCGA)和基因表达综合数据库(GEO)的HCC数据集(GSE14520、GSE116174)，采用ESTIMATE算法量化肿瘤微环境(TME)中基质细胞与免疫细胞浸润。运用加权基因共表达网络分析(WGCNA)鉴定出与癌症相关成纤维细胞(CAFs)密切关联的基因模块——其中lightyellow和greenyellow模块与CAFs评分相关性最高。

通过单变量COX分析从191个候选基因中筛选出12个HCC预后相关基因，Kaplan-Meier(KM)生存曲线显示这些基因高表达患者生存率显著降低。基于此构建的CAFs预后评分模型(CAFPS)证实：低CAFPS组患者具有更优生存预后。基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)分析揭示了关键模块基因的功能通路，而基因组癌症药物敏感性数据库(GDSC)分析则明确了CAFPS与药物敏感性的关联。

该研究证实CAFs在HCC发生发展及治疗响应中起核心作用，靶向CAFs微环境可能成为新型治疗策略。CAFPS模型为HCC个体化治疗提供了重要生物标志物，其临床转化价值有待进一步验证。