低级别胶质瘤免疫治疗新突破：干扰素α响应六基因枢纽预测预后与免疫浸润特征

本研究针对低级别胶质瘤（LGG）免疫治疗缺乏有效靶点的难题，通过整合TCGA、GTEx及CGGA多组学数据，结合机器学习算法（LASCO、SVM-RFE）筛选出6个干扰素α响应基因（IRGs：LGALS3BP、PARP9、IFI30、RIPK2、SELL、TRIM14），构建预后模型并揭示其通过调控巨噬细胞（M1/M2）、自然杀伤（NK）细胞等免疫浸润影响肿瘤微环境。体外实验证实RIPK2基因敲低可抑制胶质瘤细胞增殖、促进凋亡，RNA-seq分析揭示其通过NF-κB、TNF等炎症通路发挥作用。该研究为LGG精准免疫治疗提供新靶点策略。

　　

论文解读

背景：免疫疗法的困局与曙光

低级别胶质瘤（LGG）虽生长缓慢，却因易恶性转化（WHO 2-3级进展为高级别胶质瘤）和术后高复发率，成为神经肿瘤治疗的痛点。传统手术联合放化疗效果有限，而近年崛起的免疫疗法在LGG领域进展缓慢，核心矛盾在于缺乏可靠的免疫调控靶点。干扰素I型（IFN-Is）作为先天免疫关键介质，其亚型干扰素α（IFN-α）虽在血液肿瘤治疗中广泛应用，但在LGG中的作用机制却迷雾重重——它能否成为破解胶质瘤免疫微环境僵局的钥匙？这一科学问题亟待解答。

研究策略：多组学联动的精准探索

为揭示IFN-α在LGG中的调控网络，重庆邮电大学&深圳市萨米医疗中心的研究团队开展多维度攻关：

1. 生物信息学挖掘：整合TCGA（523例LGG）、GTEx（211例正常脑组织）及CGGA（mRNAseq_693/325队列）数据，通过差异表达分析筛选20个LGG相关干扰素α响应基因（DE-IRGs），并利用蛋白互作网络（PPI）验证基因关联性。

2. 机器学习建模：联合单变量COX回归、最小绝对收缩选择算子（LASSO）和支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）算法，从15个生存相关IRGs中锁定6个核心基因（LGALS3BP、PARP9、IFI30、RIPK2、SELL、TRIM14），构建预后风险评分模型（Risk score = Σ(Expi × Coefi)）。

3. 免疫微环境解析：采用CIBERSORT反卷积算法量化22类免疫细胞浸润，结合共识聚类（ConsensusClusterPlus）将LGG分为3个免疫亚型，并通过基因集变异分析（GSVA）揭示亚型相关通路。

4. 实验验证：临床样本免疫组化（IHC）检测RIPK2/SELL蛋白表达；体外利用siRNA敲低人胶质瘤U118细胞RIPK2基因，通过Western blot、流式细胞术、RNA-seq等功能实验验证靶点机制。

关键结果：六基因枢纽的调控网络

1. 诊断与预后模型的建立

• 20个DE-IRGs在LGG中均显著上调（如B2M、ISG15、PSMB9等），其中RIPK2与SELL在PPI网络中呈独立节点（图1C）。

• 6-IRGs模型在TCGA训练集的1/3/5年AUC达0.89/0.84/0.74（图2D），CGGA验证集（mRNAseq_693/325）AUC维持0.7-0.8（图2F,H）。

• 低风险组患者总生存期显著延长（p<0.05），且IDH突变亚群中模型预测效能稳定（AUC_1年=0.82）。

2. 免疫浸润特征图谱

• LGG微环境呈现M1/M2型巨噬细胞、静息NK细胞浸润升高，而M0型巨噬细胞、γδ T细胞比例降低的免疫失衡状态（图3A）。

• RIPK2/SELL表达与M1巨噬细胞呈强正相关（r>0.4），与促瘤性M0巨噬细胞负相关（图3B），提示其通过调控巨噬细胞极化影响抗肿瘤免疫。

3. 免疫亚型分型与功能异质性

• 基于6-IRGs的共识聚类将LGG划分为3个亚型（图3C），其中Cluster 1（低RIPK2/SELL表达）预后最差（图S3D）。

• GSVA分析揭示：

  • Cluster 2/3富集WNT通路、自噬（mTOR signaling）及代谢通路（抗坏血酸代谢）（图4A,B）；

  • Cluster 3特异性激活RIG-I样受体炎症通路（图4C）；

  • Cluster 2具最高M1巨噬细胞浸润评分（图4D），印证其抗肿瘤免疫活性。

4. 靶点实验验证

• 临床样本：IHC证实RIPK2/SELL在LGG组织中表达量随WHO分级升高而递增（**p<0.01, 图5A-J）。

• 体外功能：

  • siRNA敲低RIPK2使U118细胞增殖率下降40%（p<0.05），凋亡率提升3倍（图6B-E）；

  • RNA-seq鉴定1940个差异基因，KEGG分析显示NF-κB、TNF、IL-17炎症通路显著抑制（图6H），阐明RIPK2通过炎症网络驱动肿瘤进展。

结论与意义：从机制到临床的转化桥梁

本研究首次建立LGG的干扰素α响应基因枢纽模型（6-IRGs），揭示其通过三重机制影响疾病进展：

1. 预后预测：6-IRGs模型突破传统病理分级局限，为IDH突变型LGG提供动态风险评估工具；

2. 免疫调控：核心基因RIPK2/SELL通过重编程巨噬细胞（M0→M1转化）和抑制炎症通路（NF-κB/TNF），逆转免疫抑制微环境；

3. 治疗靶点：靶向RIPK2可显著抑制肿瘤增殖并诱导凋亡，为开发LGG特异性免疫疗法奠定实验基础。

这一发现发表于《Scientific Reports》，不仅破解了IFN-α在胶质瘤中的调控"黑箱"，更搭建了从生物信息学到临床治疗的转化桥梁。未来针对LGALS3BP抗体-药物偶联物、PARP9抑制剂等干预策略的探索，有望推动LGG精准免疫治疗进入新纪元。