双向孟德尔随机化分析与单细胞RNA测序揭示了子宫内膜异位症与子宫内膜癌之间由NK细胞介导的因果关系

《International Journal of Women's Health》：Bidirectional Mendelian Randomization and Single?Cell RNA Sequencing Reveal an NK Cell–Mediated Causal Link Between Endometriosis and Endometrial Cancer

　　摘要
背景：子宫内膜异位症是一种慢性雌激素依赖性炎症性疾病，其与子宫内膜癌在流行病学和病理学特征上存在共性。然而，这种关联背后的细胞和遗传机制仍不清楚。
目的：研究子宫内膜异位症和子宫内膜癌背后的免疫机制。
方法：对子宫内膜异位症和子宫内膜癌患者的子宫内膜组织进行单细胞RNA测序，以分析自然杀伤（NK）细胞亚群和细胞间通讯。将CD56dim NK细胞的差异基因表达整合到全基因组关联研究及表达数量性状位点数据集中，进行双向孟德尔随机化和遗传共定位分析。
结果：CD56dim NK细胞在这两种疾病中均占主导地位，且在癌症中表现出上皮细胞与内皮细胞之间的通讯网络存在差异。孟德尔随机化（MR）分析显示，BRI3基因的表达与子宫内膜癌风险呈正相关，而CAPG和ITGAX基因则呈负相关。共定位分析证实了BRI3基因在表达信号和风险信号之间的共享遗传位点。BRI3阳性的CD56^dim NK细胞在肿瘤相关信号通路中富集，伪时间分析表明NK细胞激活过程中存在功能重编程。
结论：本研究支持子宫内膜异位症和子宫内膜癌之间存在由NK细胞特异性遗传机制介导的因果关系，BRI3可能作为潜在的生物标志物和治疗靶点。需要进一步的功能研究和纵向队列研究来验证这些发现。

关键词：子宫内膜异位症；子宫内膜癌；自然杀伤细胞；单细胞RNA测序；孟德尔随机化

引言：
子宫内膜异位症是一种良性的雌激素依赖性炎症性疾病，其特征是异位子宫内膜植入。这些植入物最常见于盆腔，但也出现在上腹部、肺部和中枢神经系统。
子宫内膜异位症通常表现为慢性盆腔疼痛（周期性和非周期性）、痛经、不孕、性交痛和排尿困难。全球疾病负担分析表明，尽管发病率和患病率似乎有所下降，但总体负担（如死亡率和伤残调整生命年）却有所增加。技术进步降低了年轻女性的发病率和残疾程度；然而，老年人群的死亡风险仍在上升。
雌激素驱动的内分泌环境、慢性炎症、免疫失调以及上皮-间充质转化（EMT）和信号通路（如Wnt和转化生长因子TGF-β）的异常被认为构成了连接子宫内膜异位症和子宫内膜癌的双向网络，从而影响其发病机制和治疗反应。值得注意的是，免疫失衡，特别是NK细胞亚群的紊乱，可能是这两种疾病之间的机制桥梁。

子宫内膜异位症患者中的NK细胞表现出增强的细胞毒性，炎症介质（如SAMD9和RGL2）的过度表达与疼痛加剧有关。相比之下，在子宫内膜癌中，炎症细胞因子（如IL-1β和IL-6）和趋化因子（如CXCL12和CXCL27）的异常表达似乎会改变肿瘤微环境，从而损害NK细胞的功能和招募到肿瘤部位的能力。总体而言，NK细胞亚群和功能的改变构成了连接子宫内膜异位症和子宫内膜癌研究的关键免疫维度。

近年来，单细胞RNA测序（scRNA-seq）被广泛用于确定组织内的细胞谱系组成、细胞状态和细胞间相互作用，从而识别与疾病相关的细胞群体和转录程序的改变。同时，全基因组关联研究（GWAS）在人群水平上取得了显著进展，识别出与疾病风险相关的易感位点和调控变异。将scRNA-seq与GWAS等基因组方法结合使用，可以整合跨细胞类型定位、分子功能和遗传易感性的证据，有助于阐明子宫内膜异位症和子宫内膜癌的共有发病机制，并识别潜在的致病途径或治疗靶点。

本研究采用scRNA-seq和MR方法系统地研究了子宫内膜异位症和子宫内膜癌之间的细胞和遗传共性。通过整合来自患者的单细胞测序数据，量化了两种疾病中每种NK细胞亚群的比例，进行了NK细胞间的细胞通讯分析，并对CD56dim NK细胞进行了差异基因表达分析。伪时间轨迹分析用于描绘细胞发育过程中的关键基因动态变化。将eQTL数据与子宫内膜异位症的GWAS汇总统计数据进行整合，并进行了双向MR分析，以识别影响两种疾病的潜在因果靶基因。随后进行了共定位分析，以确认与子宫内膜异位症和子宫内膜癌相关的特定单核苷酸多态性（SNPs）与基因的共享定位，并在外周血样本中验证了候选靶点。进一步分析表明BRI3是这两种疾病发病机制中的关键基因。

材料与方法：
数据来源和处理：
孟德尔随机化和共定位分析的数据来自IEU OpenGWAS项目（https://gwas.mrcieu.ac.uk/），包括CD56dim NK细胞与其他子宫内膜细胞亚群之间显著差异表达的18个基因的eQTL数据，以及ebi-a-GCST90018838数据集的子宫内膜癌（EC）GWAS汇总统计信息。共定位分析的BRI3、CAPG和ITGAX的eQTL数据以及LA的GWAS汇总统计信息也从IEU OpenGWAS项目获取。scRNA-seq和微阵列数据集来自Gene Expression Omnibus（GEO）数据库。

单细胞RNA测序数据集来自GEO数据库，包括两个独立队列：GSE213216（与子宫内膜异位症相关）和GSE173682（与子宫内膜癌相关）。为确保一致性和统计严谨性，从每个数据集中选取了三个病变样本和一个健康对照样本进行后续分析。随后在疾病组及其相应的健康对照组之间进行了比较转录组分析，以识别差异表达特征。子宫内膜细胞表达谱来自scRNA-seq数据。使用Seurat包在R中进行降维和下游处理，初始质量控制过滤保留了检测到200至4000个基因且线粒体基因比例低于10%的细胞；不符合这些标准的细胞和基因被视为低质量数据。使用Seurat中的标准程序对过滤后的高维数据进行标准化处理。应用主成分分析（PCA）提取主要变异来源，并将数据转换为低维表示。结果投影到二维空间进行可视化。使用limma和sva R包校正批次效应。根据肘部图，在拐点处选择了前30个主成分进行后续分析。使用Louvain算法进行基于图的聚类，并使用UMAP算法在二维空间中可视化聚类结构。

提取和分析NK细胞亚型：
在所有子宫内膜细胞群体中，通过典型标记物表达鉴定出的最丰富的免疫细胞群体是NK细胞，对其进行重点分析。降维和聚类程序确认使用30个主成分。使用Seurat包对NK细胞亚群进行差异基因表达分析，并根据统计显著性（P值）和log2倍数变化识别差异表达基因。每个细胞簇根据差异表达结果和先前报道的标记基因进行注释。使用UMAP可视化显示簇组织并验证注释的生物学相关性。

细胞轨迹和细胞间通讯分析：
使用CellChat R包分析CD56dim NK细胞之间的细胞间通讯。从表达数据推断配体-受体相互作用，以识别CD56dim NK细胞与其他细胞类型之间信号传递的关键通路。预测潜在的配体-受体对，并量化不同细胞群体之间的相互作用强度和方向性。结果通过伪时间轨迹图和通讯网络图可视化，揭示细胞类型之间的复杂信号关系。

孟德尔随机化和共定位分析：
使用Seurat包对CD56 dim NK细胞亚群进行差异表达分析。绝对log2倍数变化（|log2FC|）> 2且调整后的p值（p_adj）< 0.05的基因被认为是显著差异表达的。共有18个符合这些标准的基因被定义为关键标记基因并选为候选暴露因素。这些基因被视为暴露因素，eQTLs被用作工具变量来模拟基因表达作为数量性状，并检查遗传变异与基因表达之间的关系。使用ebi-a-GCST90018838数据集的汇总统计信息作为子宫内膜癌（EC）的结果数据。使用TwoSampleMR R包进行孟德尔随机化（MR）分析，应用逆方差加权（IVW）、MR-Egger回归和加权中位数方法。评估异质性和水平多效性以评估结果的稳健性。

比较分析：
对子宫内膜癌患者和健康对照组进行比较分析，以评估CD56^dim NK细胞特异性标记基因与EC之间的关联。根据初步MR结果可视化，从18个候选基因中选择BRI3进行进一步重点MR分析。生成森林图、散点图和漏斗图以可视化和评估结果。还进行了反向MR分析，以评估反向因果关系的可能性并测试因果估计的一致性。

遗传关联验证和共定位分析：
使用BIMR和coloc R包识别显著位点，并测试eQTL信号和GWAS信号是否共享共同的因果变异。共定位分析特别应用于BRI3 eQTLs和EC GWAS数据。区域关联图用于可视化共定位结果，显示不同条件下的位点相对关联强度和共享遗传因果变异的概率。

伦理批准：
本研究仅使用了来自Gene Expression Omnibus和IEU OpenGWAS的公开可用数据集。虽然没有直接涉及新的受试者，但这些数据的使用是在广东医科大学机构审查委员会的监督下进行的（批准编号PJB2025-362-01）。所有数据均按照机构和国家伦理指南进行处理。

结果：
子宫内膜异位症和子宫内膜癌的转录组景观及NK细胞亚群的异质性：
单细胞测序数据经过初步质量过滤，去除低质量细胞和基因（图1A）。进行主成分分析（PCA）以提取主要变异来源并降低数据维度。应用Harmony算法进行批次效应校正，以最小化实验数据中的批次间差异（图1B）。批次校正后，不同批次的样本更好地整合到数据空间中，批次相关变异显著减少（图1C）。提取的主成分解释了观察到的大部分变异（图1D和E）。来自不同患者样本的细胞在降维的UMAP空间中聚类，根据已建立的标记基因集识别出八个主要谱系：T细胞、上皮细胞、NK细胞、单核细胞、巨噬细胞、内皮细胞和平滑肌细胞、B细胞（图1F）。

图1显示了单细胞测序数据的预处理和初步质量控制：（A）箱形图总结了每个细胞的质量控制指标：检测到的特征数量（nFeature_RNA）、总RNA计数（nCount_RNA）、线粒体读数百分比（percent.mt）和血红蛋白读数百分比（percent.HB）；（B）单细胞RNA-seq数据的主成分分析（PCA）；（C）使用Harmony算法进行批次效应校正后的细胞散点图；（D）用于评估偏离零分布的每个主成分的p值的分位数-分位数（QQ）图；（E）基于PCA的肘部图，用于确定保留的主成分数量；（F）UMAP投影显示根据典型标记基因注释的细胞簇。该图展示了单细胞RNA数据的预处理、PCA（主成分分析）、批量校正和聚类过程。在比较了子宫内膜异位症（endometriosis, EC）患者及其相应正常对照组之间的细胞群组成后，发现NK细胞占免疫细胞的比例最大；因此，选择NK细胞进行重点分析并单独提取以进行进一步处理。对NK细胞亚群应用了相同的降维、聚类和批量校正程序，校正后样本整合效果良好（图2A和B），PCA结果与整体分析一致（图2C和D）。共划分出12个NK细胞亚群（图2E），并根据典型标记基因将其标注为CD56dim、CD56bright NK细胞和NKT细胞（图2G）。比较比例分析显示，在两种疾病组中CD56dim NK细胞占主导地位。与对照组相比，子宫内膜异位症和EC中的NKT细胞比例均有所下降。相比之下，CD56bright NK细胞的比例在两种情况中有所不同：在子宫内膜异位症中增加，而在EC中减少（图2F和H）。

**NK细胞亚群测序数据的预处理和初步处理：**
- （A）PCA图显示了按数据来源划分的样本分布。
- （B）使用Harmony算法进行批量效应校正后的NK细胞数据散点图。
- （C）QQ图用于评估主成分的统计显著性。
- （D）从主成分分析中得出的Scree图。
- （E）UMAP投影显示了12个通过典型标记基因标注的NK细胞亚群。
- （F）UMAP可视化显示了聚类中CD56bright NK细胞、CD56dim NK细胞和NKT细胞亚型的分布。
- （G）标记基因在NK细胞亚群中的表达谱。

**图A**显示了PC1和PC2轴的PCA图，展示了按数据来源划分的样本分布。**图B**展示了使用Harmony进行批量效应校正后的NK细胞数据散点图，轴与图A相同。**图C**的QQ图评估了主成分的显著性，显示了预期值和观测值。**图D**的Scree图显示了前几个主成分的标准差。**图E**的UMAP投影显示了12个通过典型标记基因标注的NK细胞亚群。**图F**的UMAP可视化显示了聚类中CD56bright NK细胞、CD56dim NK细胞和NKT细胞亚型的分布。**图G**展示了标记基因在NK细胞亚群中的表达谱。

**CD56dim NK细胞在子宫内膜异位症和子宫内膜癌中的分析：**
为了进一步研究CD56dim NK细胞丰度和功能状态改变的决定因素，使用CellChat软件包评估了子宫内膜异位症和子宫内膜癌（EC）样本中CD56dim NK细胞亚群之间的细胞间通信。可视化显示，在子宫内膜异位症中，CD56dim NK细胞与单核细胞和NKT细胞有明显的相互作用；而在EC中，这些相互作用更为广泛且紧密相连。与子宫内膜异位症相比，CD56dim NK细胞与上皮细胞和内皮细胞之间的关联在EC中更强，表明肿瘤微环境中CD56dim NK细胞的细胞间通信增强（图3A和B）。配体-受体通路分析揭示了两种情况之间的不同信号富集情况。在子宫内膜异位症中，CD56dim NK细胞主要与COL1A1–CD44和COL1A2–CD44信号通路相关，并通过这些通路与单核细胞、巨噬细胞、NKT细胞和T细胞相互作用（图3C）。而在子宫内膜癌中，CD56dim NK细胞主要与MIF–CD74–CXCR4和MIF–CD74–CD44信号通路相关，主要与单核细胞和B细胞相互作用，同时通过COL6A2–CD44与其他免疫细胞群体形成较广泛的但相对较弱的联系（图3D）。

**CD56dim NK细胞的细胞间相互作用分析：**
- 图A显示了使用Cell Chat可视化的子宫内膜异位症病变样本中CD56dim NK细胞的细胞间相互作用网络图。
- 图B显示了使用Cell Chat可视化的子宫内膜癌病变样本中CD56dim NK细胞的细胞间相互作用网络图。
- 图C的点图显示了子宫内膜异位症单细胞样本中CD56dim NK细胞与其他细胞类型之间介导相互作用的配体-受体信号通路的富集情况。
- 图D显示了子宫内膜癌样本中CD56dim NK细胞相互作用的配体-受体通路富集的点图。

**关键标记基因的鉴定和孟德尔随机化分析：**
通过对患者来源的CD56dim NK细胞亚群进行差异表达分析，鉴定了18个关键标记基因。这些基因被视为暴露因素，其相应的eQTL（表达量定量遗传标记）被用作模型基因表达的 instrumental variables（工具变量）。使用ebi-a-GCST90018838数据集中的EC GWAS（全基因组关联研究）汇总统计作为结果数据。应用了五种MR（孟德尔随机化）方法：逆方差加权（IVW）、MR-Egger回归、简单模式、加权中位数和加权模式。此外，还进行了Cochran’s Q检验以评估水平异质性，同时使用MR-Egger截距和MR-PRESSO全局检验来评估潜在的方向性多效性（补充表S1）。生成散点图以显示候选标记基因的效应大小和显著性水平（图4A）。

**BRI3、CAPG和ITGAX的进一步分析：**
BRI3、CAPG和ITGAX表现出显著的效果和统计显著性，因此被选为进一步研究对象。MR-Egger回归和Cochran’s Q检验未检测到BRI3、CAPG或ITGAX的水平多效性或异质性（所有P值>0.05）。MR分析的结果以森林图的形式总结，提供了推断因果关系的整体可视化（图4B）。IVW估计表明，BRI3的基因预测表达水平较高与EC风险增加相关（BRI3：OR 1.1601，95% CI 1.0564–1.2738；P = 0.002）。相反，CAPG和ITGAX的基因预测表达水平较高与EC风险降低相关（CAPG：OR 0.8415，95% CI 0.7525–0.9411；P = 0.002；ITGAX：OR 0.9308，95% CI 0.8857–0.9783；P = 0.005）。反向（双向）MR分析仅对ITGAX检测到反向因果关系（IVW，P < 0.05），这与潜在的疾病抑制作用一致。未观察到BRI3或CAPG的反向因果关系（图4C）。

鉴于估计效应的大小，BRI3被优先用于后续分析。MR结果与BRI3表达增加促进EC风险的作用一致（图4F）。检查单个SNP效应估计（图4D和E）显示，大多数SNP效应位于零轴右侧，支持效应的一致性，并进一步支持BRI3的致病贡献。Funnel图检查显示工具SNP效应分布对称，没有明显不对称性，表明不存在显著异质性（图4D和E）。

**BRI3的共定位分析：**
共定位分析确定rs4506131是BRI3的显著eQTL，在EC GWAS中也显示出显著关联。因此，eQTL和GWAS信号的空间重叠表明，BRI3表达的遗传决定变异可能与EC的遗传易感性相关（图4G）。

**关键基因的假定表达模式及其单细胞定位：**
热图可视化显示，BRI3在疾病样本的EC单细胞数据集中的表达显著增加，而CAPG和ITGAX则表现出相反的模式，在对照样本中表达较高，在疾病样本中表达较低（图5A）。箱形图比较显示，BRI3在NK细胞中的表达在疾病组中普遍升高，而CAPG和ITGAX在NK细胞中的表达水平在对照组中较高（图5B–D，H）。细胞类型特异性表达映射显示，BRI3表达集中在CD56dim和CD56bright NK细胞中，而CAPG和ITGAX主要在NKT细胞中表达，表明这些候选基因的细胞表达模式不同（图5E–G）。分析了BRI3阳性（BRI3+）和BRI3阴性（BRI3?）CD56dim NK细胞之间的相互作用，并进行了可视化。BRI3+和BRI3? CD56dim NK细胞都与T细胞、NKT细胞和单核细胞相互作用。然而，BRI3? CD56dim NK细胞的相互作用强度相对较弱。值得注意的是，BRI3+ CD56dim NK细胞还与内皮细胞有可测量的相互作用（图6A和B）。配体-受体和通路水平的分析表明，BRI3? CD56dim NK细胞主要通过COL6A2–CD44轴与T细胞、巨噬细胞和平滑肌细胞进行交流，同时通过MIF–CD74–CXCR4通路与B细胞进行交流（图6C）。图5显示了BRI3、CAPG和ITGAX的基因表达情况（星号代表显著性水平，其中**p<0.01，***p<0.001）。(A) 热图显示了健康对照组（蓝色）和子宫内膜癌（EC）患者（红色）中BRI3、CAPG和ITGAX的表达水平。(B) 盒形图比较了健康对照组和EC组之间的BRI3表达。(C) 盒形图比较了健康对照组和EC组之间的CAPG表达。(D) 盒形图比较了健康对照组和EC组之间的ITGAX表达。(E) UMAP投影图展示了NK细胞亚群中BRI3表达的分布。(F) UMAP投影图展示了NK细胞亚群中CAPG表达的分布。(G) UMAP投影图展示了NK细胞亚群中ITGAX表达的分布。(H) 点状图总结了不同细胞类型中BRI3、CAPG和ITGAX的平均表达水平及表达细胞的比例。阅读该图的详细描述。

图像A显示了对照组和治疗组中BRI3、CAPG和ITGAX的基因表达水平热图。治疗组的BRI3表达较高，而对照组中的CAPG和ITGAX表达较高。图像B显示了不同细胞类型中BRI3表达的盒形图，表明治疗组的表达水平较高。图像C显示了CAPG表达的盒形图，对照组中的表达水平较高。图像D显示了ITGAX表达的盒形图，对照组中的表达水平也较高。图像E显示了NK细胞亚群中BRI3表达的UMAP投影图，突出了CD56dim和CD56bright NK细胞。图像F显示了CAPG表达的UMAP投影图，重点关注NKT细胞。图像G显示了ITGAX表达的UMAP投影图，同样关注NKT细胞。图像H显示了不同细胞类型中BRI3、CAPG和ITGAX的平均表达水平及表达细胞比例的点状图。

图6展示了BRI3和其他关键基因的潜在生理功能。(A) BRI3阳性（BRI3+）CD56dim NK细胞与其他细胞类型的相互作用网络。(B) BRI3阴性（BRI3?）CD56dim NK细胞与其他细胞类型的相互作用网络。(C) 点状图可视化了BRI3+和BRI3? CD56dim NK细胞与其他细胞类型之间通过配体-受体途径进行的相互作用。(D) 代谢通路富集分析比较了BRI3+与BRI3? CD56dim NK细胞。(E) 直方图显示了用于伪时间分析的二值化基因表达值的分布。(F) 关键基因沿伪时间轴的表达轨迹。(G) 散点图展示了整体基因表达水平与伪时间之间的关系。阅读该图的详细描述。

图像A显示了BRI3阳性CD56dim NK细胞与内皮细胞（33）和巨噬细胞（24）之间的强烈相互作用。图像B描绘了BRI3阴性CD56dim NK细胞与内皮细胞（19）和巨噬细胞（13）之间的较弱相互作用。图像C展示了细胞-细胞和配体-受体对之间的通信概率点状图，范围从0.00到0.07。图像D展示了Kaposi肉瘤相关疱疹病毒感染等通路，基因计数大小和显著性从0.0到0.8。图像E显示了基因表达直方图，峰值接近0.0，阈值为0.2。图像F是基因标签在伪时间线上的散点图，显示了分布情况。图像G包括带有边缘直方图的散点图，表明时间和基因之间存在正相关，提供了r-学生值、p值和置信区间的统计细节。

比较BRI3+与BRI3? CD56dim NK细胞的富集分析揭示了不同的通路活性特征。BRI3+ CD56dim NK细胞主要富集在与细胞衰老和癌症中的蛋白多糖相关的通路中，并且在MAPK和PI3K–Akt信号通路中也有富集。相比之下，BRI3? NK细胞的富集较少且较弱，主要涉及人类巨细胞病毒感染和朊病毒疾病等通路（图6D）。

对于动态分析，基因表达数据被二值化，并推断出伪时间轨迹以研究时间表达模式（图6E）。伪时间分析显示，大多数免疫相关基因（如GZMB、CCL5和CD247）在早期伪时间阶段高度表达，而参与铁死亡和信号调节的基因（如PRDX1、YWHAE和SLC7A11）在中后期显著上调。候选基因BRI3在伪时间中期达到一个拟合峰值，表明其在CD56dim NK细胞激活或功能重编程中的潜在调节作用（图6F）。散点图分析确认了基因表达水平与伪时间进展之间的显著正相关（P < 0.01）（图6G）。

子宫内膜异位症是一种常见且常常难以治疗的妇科疾病，会导致慢性、难以缓解的疼痛，显著降低生活质量，影响日常功能和心理健康，在某些情况下还会影响生育能力。子宫内膜异位症是一种起源于子宫内膜的恶性肿瘤，如果未能早期发现，可能会迅速进展，增加治疗复杂性和死亡风险，严重影响患者健康。因此，阐明子宫内膜异位症和子宫内膜癌的生物学机制具有临床重要性。

尽管子宫内膜异位症和子宫内膜癌之间的致病机制尚未完全明确，但两者有显著的相似之处，包括子宫内膜的强烈参与、内分泌因素的影响以及肥胖。先前的研究表明，子宫内膜异位症和子宫内膜癌的子宫内膜组织中存在免疫微环境的失调，这种改变有助于疾病的启动和进展。临床数据进一步表明，患有子宫内膜异位症的患者发生子宫内膜癌的风险增加。基因组学研究在一些子宫内膜异位症病变中发现了与癌症相关的改变，支持子宫内膜异位症可能是子宫内膜样癌和透明细胞卵巢癌前体的假设。子宫内膜异位症和子宫内膜癌的共同病因因素包括雌激素刺激和慢性炎症。Dorien等人报告了子宫内膜异位症患者盆腔环境中NK细胞受体的异常表达和细胞因子产生的改变，加强了NK细胞功能障碍在疾病发病机制中的作用。使用流式细胞术，Eidukaite等人发现子宫内膜异位症样本的腹腔液中细胞毒性CD56+ NK细胞水平降低，早期（I/II）子宫内膜异位症中Fas（CD95）表达增加，早期激活标志物CD69升高，表明NK细胞亚群组成相对于正常子宫内膜发生了显著变化；促凋亡基因的上调可能促成了这些变化。NK细胞在子宫内膜癌的发展中也起着关键作用。一份病例报告描述了脐带血来源的NK（CB-NK）细胞免疫疗法在子宫内膜癌患者中的成功应用，该疗法增强了NK细胞活性并抑制了肿瘤生长和转移。Degos等人发现子宫内膜癌肿瘤内的CD103+ NK细胞表达了更高水平的共抑制分子，导致效应功能降低和招募到肿瘤部位的能力受损。在晚期子宫内膜癌中，髓系来源的抑制细胞（MDSC）的浸润阻碍了CD8+ T细胞的积累，MDSC相关的精氨酸酶和诱导型一氧化氮合酶（iNOS）的过度表达降低了NK细胞的抗体依赖性细胞毒性（ADCC）。肿瘤微环境（TME）中的肿瘤相关趋化因子改变进一步促进了肿瘤生长和扩散；例如，表达CXCR4的子宫内膜癌细胞对CXCL12的利用增加可能会耗尽可用于招募抗肿瘤细胞毒性NK细胞的CXCL12。因此，尽管NK细胞存在于子宫内膜癌的TME中，但它们的抗肿瘤反应不如相邻健康组织中的NK细胞有效。与肿瘤周围的健康组织相比，子宫内膜癌病变中的NK细胞数量较少，细胞毒性较低，且一部分肿瘤相关NK细胞表现出类似蜕膜NK细胞的表型（表达CD56、CD9、CD49a和CXCR3），从而具有促进肿瘤生长而非细胞死亡的免疫抑制特性。大约40%的子宫内膜癌TME中的NK细胞表达CD103，这是组织驻留NK细胞的标志物，其细胞毒性减弱。TME中趋化信号的减少进一步降低了NK细胞的招募，促进了免疫抑制环境。

越来越多的证据表明，NK细胞数量、表型和功能的变化构成了子宫内膜异位症和子宫内膜癌之间的重要免疫学联系。阐明这些变化可能有助于我们更好地理解这两种疾病的重叠病理生物学，并对诊断、风险分层和靶向疗法的开发具有潜在意义。我们研究了子宫内膜异位症和子宫内膜癌之间的潜在相互作用，旨在为这两种疾病开发新的理论框架和治疗策略。利用单细胞转录组数据，我们重点关注NK细胞，特别是CD56dim NK细胞，并确定了19个与子宫内膜异位症相关的标记基因。通过使用eQTL作为工具变量进行了MR分析，以评估候选基因与子宫内膜癌风险之间的关系。MR结果表明，遗传预测的BRI3表达与子宫内膜癌风险呈正相关，而遗传预测的CAPG和ITGAX表达与子宫内膜癌风险呈负相关。BRI3编码BRI3蛋白，位于7p14.3染色体上。BRI3最初在大脑组织中被发现，也在多个器官中表达，包括大脑、肝脏、肺和心脏。BRI3主要在神经生物学领域进行研究，并被认为与阿尔茨海默病的神经退行性特征有关。最近，几个研究小组开始在肿瘤学领域探索BRI3的作用。在肝细胞癌模型中，Wnt/β-连环蛋白信号的激活与BRI3的上调有关，表明其在肝癌中的功能作用。Jun Chen等人结合生物信息学分析和实验验证表明，BRI3调节胶质母细胞瘤中的脂质自噬，从而维持脂质稳态和代谢适应性，并促进肿瘤细胞在代谢压力下的存活；这项工作支持BRI3作为潜在的代谢治疗靶点。总体而言，这些发现表明BRI3可能作为某些恶性肿瘤的生物标志物，并可能有助于预后和治疗反应的预测，尽管关于BRI3在癌症中的研究仍处于早期阶段。

在我们对子宫内膜异位症和子宫内膜癌样本的原位单细胞分析中，批量校正后的数据显示免疫细胞亚群之间存在一致的聚类趋势，其中NK细胞占主导成分。先前的研究报告了外周血中CD56dim NK细胞的富集，以及子宫内膜内CD56bright NK细胞的优势。矛盾的是，我们的数据显示在子宫内膜异位症和子宫内膜癌的NK细胞亚群中，CD56dim NK细胞明显占主导地位。基于这一观察，我们表征了这两种条件下NK细胞的作用。在子宫内膜异位症病变中，CD56dim NK细胞主要通过细胞外基质-受体轴（特别是COL1A1/COL1A2–CD44，以及MIF–CD74–CXCR4和MIF–CD74–CD44）与其他免疫细胞进行交流，形成了以基质重塑和炎症调节为中心的弱到中等强度的网络，涉及单核细胞、巨噬细胞、NKT细胞和T细胞。在子宫内膜癌中，CD56dim NK细胞的交流显著增强：与单核细胞/NKT细胞的相互作用更强，并观察到与上皮细胞和内皮细胞的显著相互作用，表明CD56dim NK细胞参与了肿瘤微环境中的血管生成、上皮-免疫相互作用和免疫逃逸重编程。当根据BRI3表达对子宫内膜癌单细胞数据进行分层时，BRI3+ CD56dim NK细胞与T细胞、NKT细胞和单核细胞群体的相互作用更强，并与内皮细胞的交流增强。BRI3+ CD56dim NK细胞在与细胞衰老、癌症中的蛋白多糖、MAPK信号通路和PI3K–Akt信号通路相关的通路中富集，这与它们在肿瘤微环境中更强的信号整合和组织重塑能力一致。伪时间分析表明，早期阶段以细胞毒性和招募程序为主，随后向中期到晚期阶段过渡，其特征是应激反应和代谢调节；BRI3表达在中期伪时间达到峰值，表明BRI3可能作为调节节点，介导CD56dim NK细胞从炎症反应向肿瘤适应性功能重编程的转变。

孟德尔随机化利用基因型的随机分配来推断暴露对结果的因果效应，其优势在于可以减少混杂因素和逆向因果关系，因为遗传变异在受精时就已经固定。MR的局限性包括遗传变异对大多数风险因素的影响通常较小，这可能会降低统计功效并增加假阴性发现的风险；因此，应结合补充的实验和流行病学证据来解释MR结果，以提高其可靠性。在这项研究中，结合BRI3 eQTL和子宫内膜癌GWAS汇总统计数据的共定位分析显示，单核苷酸多态性rs4506131在BRI3 eQTL和子宫内膜癌GWAS数据集中都显示出强烈信号，表明该位点可能通过调节BRI3表达来影响子宫内膜癌的易感性。

首先，该研究依赖于公开可用的scRNA-seq和GWAS数据集，这些作为次要数据源可能受到选择偏倚、样本多样性有限和数据质量不一致的影响，缺乏前瞻性队列研究限制了捕捉时间关系和疾病进展的能力。其次，尽管MR方法可以提供因果关系的统计推断，但观察到的关联现象（包括CD56^dim NK细胞中的免疫变化）无法明确区分是因果中介作用还是单纯的相关性，因此需要进一步的实验验证来阐明这些免疫变化的方向性和功能影响。最后，未测量的遗传或环境因素可能会影响研究结果，因此这些发现应被视为探索性的和假设生成的，为未来的纵向研究和功能研究提供了基础。

**结论**
通过整合双向孟德尔随机化和单细胞RNA测序数据，本研究系统地探讨了子宫内膜异位症与子宫内膜癌之间的潜在因果关系和共同致病机制。重点关注CD56^dim NK细胞亚群，我们确定了BRI3、CAPG和ITGAX作为关键标记基因，其中基因预测的BRI3表达与子宫内膜癌风险呈正相关，而CAPG和ITGAX则表现出负相关。功能分析表明，BRI3可能调节免疫反应并介导CD56^dim NK细胞的功能重编程，从而促进疾病进展。这些发现为子宫内膜异位症与子宫内膜癌之间的联系提供了细胞和遗传层面的机制基础，并为开发针对性的诊断和治疗策略提供了理论依据。

**参与同意**
本文的所有作者均同意参与期刊投稿。

**作者贡献**
所有作者都对所报告的工作做出了重要贡献，无论是概念构思、研究设计、数据采集、数据分析与解释，还是参与文章的起草、修订或批判性审查；对最终发表的版本给予了批准；并同意对工作的所有方面负责。

**利益冲突声明**
作者声明，本研究是在没有任何可能被视为潜在利益冲突的商业或财务关系的情况下进行的。

**数据共享声明**
本研究涵盖了研究过程中生成或分析的所有数据。本研究使用的单细胞RNA测序数据集来自Gene Expression Omnibus (GEO)数据库，访问编号分别为GSE213216（子宫内膜异位症）和GSE173682（子宫内膜癌）。从每个数据集中选取了三个患者样本和一个健康女性对照样本进行后续分析，并在疾病组和对照组之间进行了比较分析。如需更多数据和分析细节，可向通讯作者提出合理请求。