基于单细胞RNA测序鉴定卵巢癌T细胞亚型标志基因并构建T细胞评分预后模型的研究

《Scientific Reports》：Single?cell and bulk RNA sequencing identifies T cell marker genes to predict the prognosis of ovarian cancer

摘要

卵巢癌死亡率高且诊断常较晚，治疗后复发率极高。免疫治疗疗效的变异性凸显了个性化、先进治疗策略的迫切需求。为探究T细胞标志基因，本研究从基因表达综合数据库（GEO）获取了单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据。此外，还从癌症基因组图谱（TCGA）数据库获取了卵巢癌患者的bulk RNA测序数据及临床信息，以建立预后特征模型。本研究通过生存分析评估了不同风险组之间的关联，并探索了细胞通讯及相关通路分析，包括代谢通路。我们鉴定出41个在两种T细胞亚群间表达存在差异的基因，其中亚群0以CCL5和GZMA为标志，其余基因归入亚群1。利用经典T细胞谱系和耗竭标志物重新注释后，确认亚群0为活化的细胞毒性CD8+T细胞（CCL5+GZMA+），而亚群1则呈现即时早期/应激反应基因特征，而非典型的耗竭表型。这些标志物将TCGA卵巢癌数据集划分为四个预后组，其中T簇2的生存状况最差，而T簇3的生存状况最好。我们开发了一个包含六个基因的T细胞评分模型（DUSP2、ATF3、NR4A1、RGS2、RGS1、TNFAIP3），低分组显示出显著更好的总生存期（HR 0.74，95% CI 0.55–0.99，P = 0.048）和无进展生存期（HR 0.69，95% CI 0.51–0.93，P = 0.012）。此外，细胞及代谢通路分析强调了CCL、IL2和MGMT通路在这些亚群中的重要性。本研究利用scRNA-seq和bulk RNA-seq数据鉴定出CCL5作为卵巢癌中T细胞亚型的生物标志物。基于六个基因的T细胞评分模型可预测生存率和疾病进展率，并在传统临床病理因素之外提供额外的预后信息（多变量Cox：OS HR = 1.32，P = 0.028；PFS HR = 1.38，P = 0.009）。该模型可作为卵巢癌的候选预后指标，CCL5为候选生物标志物及潜在治疗靶点，需在卵巢癌中进一步进行功能验证。