基于放射抵抗相关基因的头颈部鳞状细胞癌六基因预后模型

《Current Radiopharmaceuticals》：A six-gene prognostic model based on radioresistance-related genes in head and neck squamous cell carcinoma

　　

头颈部鳞状细胞癌（HNSC）是一种常见的恶性肿瘤。识别与放射敏感性和预后相关的分子生物标志物，对于指导HNSC患者的个体化治疗策略至关重要。本研究旨在鉴定放射抵抗相关基因，并建立基于基因的HNSC患者预后模型。研究人员基于GEO和TCGA-HNSC数据集，筛选放射敏感与放射抵抗样本之间的差异表达基因（DEGs），并对其进行功能注释。从DEGs中，通过单变量Cox回归、LASSO回归和逐步回归筛选出六个关键基因（JAK2、FAM172A、TXLNA、PLAA、MED18、MYO5A），用于构建预后风险模型。该模型通过Kaplan-Meier（KM）分析、ROC曲线、重复训练-验证分割以及多变量Cox回归分析进行评估。根据风险模型，患者被分为高风险组和低风险组，并采用CIBERSORT、ESTIMATE、TIDE和pRRophetic算法比较两组之间的免疫微环境特征、免疫治疗相关特征及预测药物敏感性。此外，还进行了体外实验，进一步评估MYO5A沉默对HNSC细胞表型的影响。结果显示，DEGs富集于细胞周期和有丝分裂通路。高风险组患者的无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）显著较差（p?论文解读：头颈部鳞状细胞癌放射抵抗相关六基因预后模型的研究

头颈部鳞状细胞癌（HNSC）是全球常见的恶性肿瘤，起源于口腔、鼻腔、咽部等多个邻近区域，近年来发病率和死亡率逐年上升。HNSC细胞生长迅速且转移潜能高，局部晚期患者以手术为主，但远处转移患者的治疗选择十分有限。放疗是HNSC尤其是晚期患者的主要治疗手段，然而临床上部分患者出现放射抵抗，直接影响疗效和预后。尽管已有多项研究探讨放疗敏感性的分子机制，例如自噬和凋亡相关基因的预后模型、细胞死亡指数（CDI）作为独立预后标志物、以及放疗抵抗组中PD1-PDL1/PDL2和TIM3-Galectin9通路介导的肿瘤-免疫相互作用等，但能够准确预测HNSC放疗疗效并指导个体化治疗的生物标志物仍然有限。因此，识别放射抵抗相关分子标志物并构建预后模型，对于HNSC患者的风险分层和个体化治疗决策具有重要意义。

研究人员首先基于GEO数据库中的GSE217645数据集，该数据集包含放射敏感和放射抵抗HNSC样本的转录组谱，作为发现数据集筛选放射抵抗相关差异表达基因（DEGs）。随后从UCSC Xena数据库获取TCGA-HNSC的RNA-seq数据和临床数据（包括年龄、性别、TNM分期、HPV状态、OS、无进展间期、生存状态及放疗信息），保留具有无进展间期数据、完整生存数据且接受过放疗的304例肿瘤样本作为预后模型构建和后续免疫相关分析队列。通过limma包筛选DEGs，阈值为|log2FC|≥log2(1.5)且校正后p值≤0.05。对DEGs进行基因本体论（GO）富集分析。在TCGA-HNSC队列中，先通过单变量Cox回归筛选与无进展生存期（PFS）显著相关的候选基因，再结合LASSO Cox回归和逐步回归确定六个关键基因（JAK2、FAM172A、TXLNA、PLAA、MED18、MYO5A），并构建风险评分模型。模型评价采用Kaplan-Meier（KM）生存分析、时间依赖ROC曲线、100次随机训练-验证分割（7:3比例）以及单因素和多因素Cox回归分析。基于风险评分中位数将患者分为高风险组和低风险组，采用CIBERSORT、ESTIMATE、TIDE和pRRophetic算法分别评估免疫细胞浸润丰度、免疫/基质评分、免疫治疗相关特征和预测药物敏感性。体外实验中，研究人员使用正常人口腔角质形成细胞（HOK）和口腔鳞癌细胞系WSU-HN30，通过小干扰RNA（siRNA）沉默MYO5A，采用qRT-PCR验证敲低效率，并利用CCK-8实验、伤口愈合实验和Transwell实验检测细胞活力、迁移和侵袭能力。

研究结果显示，共鉴定出234个DEGs（212个上调，22个下调）。GO富集分析表明上调基因主要富集于与细胞周期和有丝分裂相关的分子功能和生物学过程，包括染色体分离、核分裂、微管组装和剪接体复合物形成；基因集富集分析（GSEA）显示放射敏感组中G2M检查点、E2F靶点和有丝分裂纺锤体通路显著激活。基于六个基因构建的风险模型在TCGA-HNSC队列中预测1至5年PFS的AUC值分别为0.69、0.75、0.73、0.70和0.72，预测3至5年OS的AUC值均高于0.7；KM分析显示高风险组患者PFS和OS均显著短于低风险组。100次随机训练-验证分割中，训练集平均AUC为0.733±0.026，验证集为0.770±0.063，所有训练迭代（100/100，100%）和77%的验证迭代（77/100）均显示出显著的风险分层能力。单因素Cox回归显示风险评分与OS显著相关（HR=2.718，95%CI:1.955–3.779，p<0.001）；在调整年龄、性别、病理分期、病理T分期和病理N分期后，风险评分仍为独立预后因素（HR=2.737，95%CI:1.854–4.040，p<0.001）。关键基因表达模式分析显示，低风险组中JAK2、FAM172A和TXLNA表达较高，作为保护因素；高风险组中PLAA、MED18和MYO5A表达较高，提示其与不良预后相关。高风险组患者更倾向于具有晚期肿瘤特征（T3–T4期、III–IV期），且HPV阴性患者比例较高，而低风险组中HPV阳性患者较多。

免疫微环境分析显示，高风险组患者ImmuneScore和ESTIMATE评分显著较低，而StromalScore无显著差异，表明高风险组免疫活性降低。CIBERSORT分析显示两组间多种免疫细胞丰度存在显著差异，其中低风险组CD8?T细胞和B细胞丰度显著升高。相关性分析显示JAK2与CD4?T细胞和CD8?T细胞正相关，FAM172A和TXLNA与B细胞正相关，PLAA和MED18与M0巨噬细胞负相关，MYO5A与中性粒细胞、活化树突状细胞和肥大细胞正相关。TIDE分析显示，两组总体TIDE评分无显著差异，但高风险组免疫排斥（Exclusion）评分较高而功能障碍（Dysfunction）评分较低，提示高风险组可能与免疫排斥相关表型有关。高风险组中多数免疫检查点基因（PDCD1、LAG3、CTLA4、TIGIT等）表达较低。药物敏感性预测显示，七种药物（FTI-277、JNK-9L、thapsigargin、obatoclax mesylate、embelin、AUY922和雷帕霉素）与风险评分显著相关，其中低风险组对雷帕霉素的预测IC50值较低。体外实验显示，WSU-HN30细胞中FAM172A表达显著下调，而PLAA、MED18和MYO5A表达显著上调；沉默MYO5A显著抑制了WSU-HN30细胞的活力、迁移和侵袭能力。

讨论部分指出，JAK2、FAM172A和TXLNA作为保护因素，已有研究支持其在抑制癌症进展中的作用，例如JAK2相关信号通路可调节非小细胞肺癌中的小胶质细胞极化从而抑制转移，FAM172A通过PI3K/AKT/FOXO3A通路上调并抑制MAPK/ERK通路发挥抗肿瘤作用，TXLNA通过抑制癌细胞糖酵解降低细胞活力、增殖、迁移和侵袭。而PLAA、MED18和MYO5A作为风险因素，PLAA调节磷脂代谢并通过METTL3-TRPC3轴影响癌细胞转移表型，MED18作为Mediator复合物组分参与RNA聚合酶II介导的转录激活，MYO5A过表达增强HNSC侵袭并减少淋巴细胞浸润。研究还发现低风险组免疫活性较高且CD8?T细胞和B细胞浸润增加，与既往HNSC预后研究一致，提示肿瘤免疫微环境与放射抵抗相关分子特征及预后密切相关。

研究结论部分总结认为，本研究鉴定出放射抵抗相关基因并构建了HNSC六基因预后模型，该模型与患者生存、免疫微环境特征及算法预测的药物敏感性相关。这些发现可能有助于HNSC的预后分层，并为理解放射抵抗相关基因与肿瘤免疫微环境之间的关系提供探索性线索。研究存在一定局限性：候选基因来源于放射敏感和放射抵抗样本，但预后模型主要基于TCGA-HNSC放疗患者的生存数据进行验证，缺乏直接放疗反应终点（如局部控制、放疗后复发或客观治疗反应）；GSE217645和TCGA-HNSC在样本来源、平台和临床背景上存在差异；HPV状态因在大多数TCGA-HNSC样本中缺失而未纳入多因素Cox回归模型；免疫浸润、TIDE和药物敏感性分析均基于计算算法，属于探索性结果；MYO5A仅在一个HNSC细胞系中通过增殖、迁移和侵袭实验验证，未进行辐照功能实验。未来需要外部队列、临床样本和以放疗为重点的功能实验来进一步确认该六基因模型的临床和生物学意义。

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