SCENE数据库：子宫内膜癌预后转录组特征库的构建与应用价值

这篇综述系统构建了首个专注于子宫内膜癌(EC)预后预测的转录组特征数据库SCENE，整合了700个mRNA、60个miRNA和150个lncRNA特征及其关联的60条分子通路。通过单细胞转录组(scRNA-seq)技术解析肿瘤异质性，该资源为临床预后评估提供了分子层面的精准工具，填补了EC领域缺乏专用预后标志物数据库的空白。

　　

ABSTRACT

子宫内膜癌(EC)作为女性生殖系统最常见恶性肿瘤，其预后预测面临重大挑战。尽管单细胞转录组分析(scRNA-seq)技术能提供单细胞水平表达数据，但缺乏将转录组特征与生存结局相关联的工具。SCENE数据库应运而生，通过系统分析PubMed文献收录的约200项研究，整合700个mRNA、60个microRNA(miRNA)和150个长链非编码RNA(lncRNA)特征，关联60条分子通路，并标注总体生存(OS)、无进展生存(PFS)、无复发生存(RFS)和疾病特异性生存(DSS)等临床终点。

1 Introduction

EC全球发病率持续上升，美国癌症协会预测2025年将新增6.9万例。虽然早期诊断率较高（5年生存率>80%），但晚期患者预后仍不理想。国际妇产科联盟(FIGO)分期系统显示，III-IV期患者常见淋巴转移，且分子分型（POLEmut、MMRd、NSMP和p53abn）显著影响预后。现有泛癌数据库如MarkerDB 2.0和DiSignAtlas缺乏EC特异性预后标志物信息，凸显SCENE数据库的独特价值。

2 Materials and Methods

研究团队通过PubMed检索2008-2025年间文献，筛选标准包括：①人类EC组织或TCGA数据的高通量研究；②包含mRNA/lncRNA/miRNA；③预后相关性p值<0.05。最终构建的数据库包含12个字段：从基因符号(HGNC标准)、NCBI/Ensembl ID到表达差异（患者间及癌vs正常）、临床结局关联、通路注释和文献PMID等。技术栈采用HTML/CSS/JavaScript实现交互式网络平台。

3 Results

文献筛选最终纳入188项研究，涵盖28-1645例患者队列。中国贡献了87%的研究（164篇），主要采用RNA-seq(62%)和微阵列技术。数据库包含1117个特征涉及913个独特基因：

• 关键mRNA：CDKN2A（13篇）过表达与较短OS/PFS、晚期FIGO分期相关；NR3C1（6篇）关联高龄和浆液性组织学；TPX2（5篇）预示G3分级患者生存期<5年。

• lncRNA特征：BX322234.1（4篇）和AL035530.2（3篇）上调提示缺氧和基因组不稳定(GI)；RAB11B-AS1存在预后判断分歧。

• miRNA标志物：hsa-miR-7-5p（3篇）上调与疾病快速进展相关；miR-34家族下调预示淋巴结转移。

• 通路分析：55条通路中最突出的是细胞死亡相关（凋亡/铁死亡/铜死亡）、免疫微环境（CD8⁺ T细胞NIRS评分）和代谢重编程（糖酵解/谷氨酰胺代谢）。

4 Discussion

SCENE数据库的创新性体现在：①首次实现EC预后转录组特征的系统整合；②支持单细胞水平风险分层，如通过UCell评分识别治疗抵抗亚群；③揭示矛盾发现（如MYC基因的双向预后关联），提示肿瘤异质性挑战。局限性包括缺乏可变剪切异构体分析和FFPE样本RNA降解问题。未来将通过持续更新纳入外泌体标志物（如CD63/Rab27A）等新兴证据，推动精准医疗发展。

该研究通过建立专业数据库和交互平台（http://www.introni.it/EC/SCENE.html），为EC预后预测从组织水平迈向单细胞精度提供了关键基础设施，有望指导AKT抑制剂等靶向治疗策略的优化。