《Clinical and Experimental Medicine》：Identification and validation of lymphangiogenesis-related genes for predicting acute myeloid leukemia prognosis: insights from bulk RNA sequencing and single-cell RNA sequencing analyses
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淋巴管生成与急性髓系白血病（AML）进展及预后密切相关，但目前缺乏系统性评估。本研究通过整合批量与单细胞RNA测序数据，鉴定出6个淋巴管生成相关基因（ANGPT1、HGF、MAPK8、PCNA、TBL1XR1、TLR4）构建预后风险模型，并验证其在风险分层、免疫微环境、突变谱及药物敏感性预测中的应用价值，为AML的个体化治疗策略开发提供了新工具。
白血病，特别是急性髓系白血病（AML），是一种威胁生命的血液系统恶性肿瘤。尽管近年来治疗手段有所进步，但其预后依然严峻，患者生存率亟待提高。在这种背景下，科学家们将目光投向了一个不那么为人熟知的领域——淋巴管生成。淋巴管，作为我们体内循环系统的一部分，其新生的过程（即淋巴管生成）在癌症进展、转移和免疫调节中扮演着关键角色。然而，在AML中，淋巴管生成如何影响白血病细胞的“行为”，以及我们能否利用这一过程来更精准地预测患者命运，仍是一片有待深入探索的“蓝海”。这正是本项发表于《Clinical and Experimental Medicine》的研究试图回答的核心问题。
为了揭示淋巴管生成在AML中的奥秘并构建有效的预后工具，研究人员开展了一项系统的生物信息学与实验验证相结合的研究。他们首先从公共数据库获取了AML患者的转录组数据集。通过差异表达分析、单因素Cox回归以及机器学习算法，研究人员从大量基因中筛选出与患者生存显著相关的淋巴管生成相关基因。基于筛选出的关键基因，他们构建了一个预后风险评分模型。随后，研究团队对该模型进行了全方位的“体检”，包括对高低风险患者组进行功能通路富集分析、体细胞突变图谱比较、肿瘤免疫微环境评估以及药物敏感性预测。为了在更精细的细胞层面验证基因表达模式，他们利用了单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据集。最后，通过另一独立数据集和实验室内的RT-qPCR（实时定量聚合酶链式反应）实验，对模型核心基因的表达进行了确认。
本研究主要应用了以下几项关键技术方法：1）生物信息学分析：包括从TCGA、GEO等公共数据库下载AML批量RNA测序（RNA-seq）数据，进行差异表达分析和生存分析。2）机器学习算法：用于从候选基因中筛选最优的预后基因组合并构建风险模型。3）单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据分析：利用数据集GSE116256分析关键细胞亚群中目标基因的表达动态。4）实验验证：使用独立数据集GSE142698和RT-qPCR对核心预后基因的表达水平进行验证。
识别和验证淋巴管生成相关基因用于预测急性髓系白血病预后：来自批量RNA测序和单细胞RNA测序分析的见解
构建和验证一个6基因淋巴管生成相关预后特征
通过综合运用差异分析、Cox回归和机器学习方法，研究人员最终确定了6个关键的淋巴管生成相关基因（LYMRGs）：血管生成素1（ANGPT1）、肝细胞生长因子（HGF）、丝裂原活化蛋白激酶8（MAPK8）、增殖细胞核抗原（PCNA）、转导素β样1X连锁受体1（TBL1XR1）和Toll样受体4（TLR4）。基于这6个基因构建的风险评分模型被证明是预测AML患者生存的最优特征。高风险评分与患者的不良总生存期显著相关。
高风险和低风险AML患者之间的功能富集和通路分析
为了理解风险模型背后的生物学差异，研究进行了功能富集分析。结果表明，高风险AML患者中富集到的通路与免疫和炎症反应密切相关，例如细胞因子-细胞因子受体相互作用通路以及NOD样受体信号通路。这提示免疫系统的异常激活与高风险AML的进展有关。
高低风险AML患者之间的遗传突变景观
研究人员进一步比较了高低风险两组患者的基因突变模式。他们发现，两组患者之间的体细胞突变谱存在显著差异。某些基因的突变频率在特定风险组中更高，这表明遗传变异与基于淋巴管生成基因的风险分层存在关联，可能共同影响疾病进程。
高风险和低风险AML患者之间的肿瘤免疫微环境
肿瘤免疫微环境在AML治疗反应中至关重要。本研究发现，高低风险AML患者之间的免疫细胞浸润水平存在明显不同。例如，高风险组中巨噬细胞等免疫细胞的丰度与低风险组有差异。这揭示了淋巴管生成相关风险特征与肿瘤免疫状态之间的潜在联系。
预测AML患者对化疗或靶向药物的敏感性
基于构建的风险模型，研究人员利用药物敏感性数据，预测了高低风险AML患者对不同药物的反应。分析显示，高风险AML患者对UMI-77、伏立诺他（vorinostat）、BI-2536、tozasertib、daporinad、卡莫司汀（carmustine）、MIM1和WEHI-539等药物表现出更高的敏感性。这为针对不同风险人群的个性化用药提供了有价值的线索。
在关键造血细胞中探索淋巴管生成相关基因的表达
为了在单细胞分辨率下观察这些预后基因的表达，研究分析了单细胞RNA测序数据集GSE116256。结果发现，在造血祖细胞、单核细胞来源的树突状细胞和幼红细胞等关键细胞的分化过程中，这些预后淋巴管生成相关基因的表达发生了显著变化，表明它们可能在血细胞发育和AML发生中起动态调控作用。
通过GSE142698和RT-qPCR验证预后淋巴管生成相关基因的表达
最后，通过独立数据集GSE142698和实验室内RT-qPCR的验证，研究确认了核心基因在AML患者中的表达模式。验证结果表明，HGF、MAPK8、PCNA和TBL1XR1在AML患者中高表达，而TLR4则呈现低表达。这进一步巩固了这6个基因作为可靠生物标志物的地位。
本研究系统性地探索了淋巴管生成在急性髓系白血病（AML）中的预后价值。通过整合多组学数据，成功鉴定出一个由6个基因（ANGPT1、HGF、MAPK8、PCNA、TBL1XR1、TLR4）构成的淋巴管生成相关特征，并以此构建了一个稳健的风险预测模型。该模型不仅能有效区分AML患者的预后风险高低，其分层能力还与特定的生物学功能（如细胞因子-细胞因子受体相互作用）、突变景观、免疫微环境构成（如巨噬细胞浸润）以及对多种药物（如伏立诺他、BI.2536等）的敏感性差异密切相关。单细胞分析揭示了这些基因在造血关键细胞类型中的动态表达，而独立数据集和实验验证则从转录水平和实际样本层面确认了核心基因的表达模式。综上所述，这项研究不仅为理解淋巴管生成在AML进展中的作用机制提供了新见解，更重要的是，它所开发的淋巴管生成相关风险模型为临床预测AML患者生存结局提供了一个高效工具。该模型有望辅助医生进行更精准的风险分层，并为未来开发针对特定风险人群的个性化治疗策略奠定坚实的理论基础，具有重要的临床转化潜力。
