基于糖酵解相关基因构建肝细胞癌预后风险模型及其与肿瘤免疫微环境关联的研究

《Scientific Reports》：A glycolysis-associated four-gene risk model for prognosis and immune microenvironment characterization in hepatocellular carcinoma

　　

摘要

肝细胞癌（HCC）预后不良且存在显著的代谢重编程，然而糖酵解相关基因（GRGs）的作用尚未得到完整阐明。本研究旨在构建糖酵解相关预后模型，并探索其与肿瘤免疫微环境（TME）的关联。我们整合了MSigDB中的760个糖酵解相关基因，通过一致性聚类识别分子亚型。利用WGCNA整合三种机器学习算法（LASSO、随机森林和SVM-RFE），构建了糖酵解相关基因风险评分模型，并在多个独立队列中进行验证。该模型与预后、基因组改变、免疫浸润及计算机模拟药物敏感性的相关性得到了全面评估。实验验证在临床标本和HCC细胞系中完成。本研究识别出两种不同的糖酵解相关基因亚型，其中B簇预后较差，且细胞周期、糖酵解、上皮-间质转化（EMT）及PI3K-AKT-mTOR通路显著富集。构建了一个四基因风险模型（CBX1、DNMT1、GAS2L3、KPNA2）。该风险评分作为独立预后因素表现出中等预后效能，并与晚期AJCC分期、更高的肿瘤突变负荷以及以调节性T细胞和M0型巨噬细胞增多为特征的免疫抑制性微环境相关。整合风险评分的列线图显示出中等预测准确性和临床净获益。实验验证支持四个基因在HCC组织中的高表达，且沉默CBX1或GAS2L3可显著抑制体外细胞增殖、迁移和侵袭。糖酵解相关基因风险模型在HCC患者的预后分层和免疫表型表征方面展现出临床适用性和净获益，为风险评估和个体化管理提供了一种潜在有用的工具。