基于孟德尔随机化和多组学分析的喉鳞状细胞癌全凋亡相关基因生物标志物鉴定及预后模型构建

本研究针对喉鳞状细胞癌(LSCC)预后评估和治疗靶点匮乏的临床难题，通过整合TCGA和GEO数据库的RNA-seq、scRNA-seq及CNV数据，系统分析了33个差异表达的全凋亡相关基因(DEPANRGs)在LSCC中的作用。研究人员构建了包含DNAJC3、FUNDC1等9个关键基因的预后模型(AUC达0.857)，揭示了其与免疫微环境、药物敏感性的关联，并通过单细胞测序发现单核细胞在肿瘤微环境中的关键作用。该研究为LSCC精准治疗提供了新型生物标志物和潜在治疗靶点。

　　

喉鳞状细胞癌(LSCC)作为头颈部常见恶性肿瘤，全球发病率持续攀升，晚期患者治疗效果不佳。尽管免疫治疗(如CAR T细胞疗法和PD-1/PD-L1抑制剂)展现出前景，但总体预后改善有限。更棘手的是，肿瘤细胞通过逃逸全凋亡(PANoptosis)通路获得生存优势，这种涉及细胞焦亡(pyroptosis)、凋亡(apoptosis)和坏死性凋亡(necroptosis)的复杂调控网络，成为影响肿瘤发生发展和治疗响应的关键环节。梅州市人民医院耳鼻咽喉科的研究团队在《Discover Oncology》发表的研究，通过多组学整合分析揭示了全凋亡相关基因在LSCC中的调控机制，为破解这一临床困境提供了新思路。

研究采用TCGA-HNSC队列的114例LSCC样本和12例正常样本作为训练集，GSE65858数据集的270例HNSCC样本作为验证集，结合UCSC Xena的CNV数据和GSE150321的单细胞测序数据。关键技术包括：limma包进行差异表达分析筛选33个DEPANRGs；Lasso-Cox算法构建9基因(DNAJC3、FUNDC1、GATA3、NLRP3、PMAIP1、TGFB2、TIMP1、TIMP2、TNFRSF1B)预后模型；CIBERSORT评估免疫浸润；oncoPredict分析药物敏感性；CellChat解析细胞互作；孟德尔随机化验证基因与疾病的因果关系。

【差异表达分析与预后模型构建】研究发现33个DEPANRGs显著富集于免疫应答和凋亡相关通路，其中13个基因与预后显著相关。构建的9基因模型将患者分为高低风险组，5年生存预测AUC达0.857。孟德尔随机化证实GATA3表达与LSCC风险存在因果关系(OR=1.0016)。

【免疫景观与药物敏感性】高风险组显示M1型巨噬细胞、静息NK细胞等免疫细胞浸润特征。药物敏感性分析揭示Acetalax、Entinostat等药物在风险组间疗效差异显著。TMB分析显示突变负荷随临床分期升高而增加，T2与T4期间TMB差异极显著(p=1.3e-08)。

【单细胞层面机制解析】单细胞测序发现上皮细胞(34.23%)和组织干细胞(34.93%)为主要细胞群。伪时序分析显示TNFRSF1B、TIMP1等基因在单核细胞高表达，ANXA1-FPR1和SPP1-CD44通路介导细胞互作。转录因子活性分析揭示高低表达组存在显著差异。

【实验验证】qRT-PCR证实PMAIP1、GATA3等9个预后基因在LSCC细胞系中表达显著改变(p<0.05)，与生物信息学结果一致。

这项研究首次系统阐明了全凋亡相关基因在LSCC中的调控网络，构建的预后模型具有临床转化价值。特别值得注意的是，单细胞分辨率下发现的单核细胞群体及其信号通路，为理解LSCC免疫逃逸机制提供了新视角。研究不仅证实了TIMP1、GATA3等已知生物标志物的价值，还揭示了DNAJC3、FUNDC1等新靶点的临床潜力。通过整合孟德尔随机化分析，增强了基因与疾病因果关系的证据强度。这些发现为LSCC的精准分型、免疫治疗策略优化和靶向药物开发奠定了理论基础，尤其对解决晚期患者治疗响应率低的临床难题具有重要指导意义。