《Autoimmunity》：Exploring the key functions of T cells and the regulation of the immune microenvironment in prostate cancer using single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing
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本文通过单细胞RNA测序（scRNA-seq）和批量RNA测序技术，系统解析了前列腺癌（PRAD）中T细胞亚群的分布模式、细胞间通讯及伪时间分化轨迹。研究构建了基于T细胞标志基因（BCAS2、EIF2S2、RIOK3、ATP6V1E1）的预后风险模型（AUC>0.8），并发现高风险患者免疫浸润水平显著降低。该研究为前列腺癌免疫治疗策略提供了新的分子靶点和理论依据。
单细胞图谱构建与细胞异质性解析
研究首先对4例前列腺癌患者的癌组织与癌旁组织单细胞数据进行质控过滤（nFeature_RNA>500且<5000，线粒体基因占比<15%），通过PCA降维和Harmony算法校正批次效应后，识别出8种细胞类型（上皮细胞、基质细胞、T细胞等）。SingleR数据库验证显示成纤维细胞标志基因（DCN、LUM等）在Cluster 15中高表达，证实注释准确性。细胞比例分析揭示不同患者间存在显著异质性。
T细胞介导的细胞通讯网络
利用CellChat软件分析发现，T细胞通过TNF信号通路与单核细胞、内皮细胞等发生强相互作用。关键配体-受体对（如TNF-TNFRSF1B、VEGFA-VEGFR1）在T细胞活化、效应T细胞增殖与凋亡中起核心作用，提示该通路可能参与T细胞功能耗竭调控。
T细胞亚群分化轨迹与功能动态
通过Monocle2对T细胞进行伪时间分析，将细胞划分为5种状态并识别出CD4+T细胞、CD8+T细胞和细胞毒性T细胞等亚群。基因动态表达模式聚类显示，FASLG、GZMA等标志基因的表达与"髓系白细胞活化""T细胞介导的细胞毒性正调控"等生物学过程相关，揭示了T细胞在免疫应答中的时序性功能转换。
T细胞标志基因的功能富集特征
整合TCGA-PRAD批量数据（485例肿瘤vs.15例正常组织）差异表达基因与T细胞标志基因，筛选出503个交集基因。GO/KEGG分析显示这些基因富集于T细胞活化（T cell activation）、淋巴细胞分化（lymphocyte differentiation）及T细胞受体信号通路（T cell receptor signaling pathway）。GSEA进一步证实细胞因子-细胞因子受体相互作用通路在T细胞功能中的关键地位。
四基因预后模型的构建与验证
通过单变量Cox回归、LASSO回归和多变量Cox回归分析，最终筛选出BCAS2、EIF2S2、RIOK3和ATP6V1E1四个核心基因构建风险评分模型。KM生存分析显示高风险组总生存期显著缩短（P<0.05），模型在TCGA队列中2-10年预测AUC均达0.8以上，外部数据集（GSE54460）验证进一步确认其稳健性。基因功能注释表明，BCAS2可促进雄激素受体（AR）信号通路激活，RIOK3家族基因与核糖体生物合成相关，提示这些基因可能通过调控细胞增殖与免疫应答影响预后。
免疫浸润特征与肿瘤微环境解析
ssGSEA算法量化28种免疫细胞浸润水平，发现活化CD8+T细胞、Th1细胞等在肿瘤组中差异显著。ESTIMATE算法显示高风险组免疫评分、基质评分及ESTIMATE评分均较低，而肿瘤纯度较高，表明风险评分与免疫抑制微环境呈负相关。自然杀伤T（NKT）细胞的丰度与患者生存率显著相关，提示其作为免疫治疗潜在靶点的价值。
讨论与展望
本研究通过多组学整合分析，系统阐释了T细胞在前列腺癌免疫微环境中的动态调控网络。发现的四基因标志物群不仅为预后评估提供新工具，亦为理解T细胞介导的免疫逃逸机制提供线索。未来需通过实验验证关键基因功能，并拓展至其他免疫细胞类型以全面揭示肿瘤微环境互作机制。
