利用生物信息學(xué)鑒定影響卵巢癌預(yù)后的TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因

張曉雪,張會(huì)敏,牛亞蒙,梁若鵬,韓麗萍

(鄭州大學(xué)附屬第一醫(yī)院 a.體檢科;b.婦科;c.肝膽胰外科,河南 鄭州 450052)

卵巢癌是全球女性因癌癥死亡的主要原因之一,其早期臨床表現(xiàn)有限,當(dāng)患者就診時(shí),疾病往往已經(jīng)進(jìn)展到一定程度,且卵巢癌的復(fù)發(fā)率和化療耐藥性較高[1-2]。此外,卵巢癌發(fā)生和發(fā)展的細(xì)胞和分子機(jī)制十分復(fù)雜,包括但不限于細(xì)胞異質(zhì)性、表觀遺傳調(diào)控和多個(gè)信號(hào)通路的串?dāng)_。因此,有必要進(jìn)一步研究其潛在機(jī)制,為診斷、預(yù)后和靶向治療提供新的生物標(biāo)志物。轉(zhuǎn)化生長(zhǎng)因子-β(transforming growth factor-β,TGF-β)信號(hào)通路是調(diào)節(jié)細(xì)胞行為,如增殖、凋亡、遷移和分化的關(guān)鍵途徑。在癌癥中,TGF-β信號(hào)通路具有雙重作用,即在早期通過(guò)抑制促進(jìn)細(xì)胞生長(zhǎng)基因的表達(dá)和促進(jìn)促凋亡基因的表達(dá)發(fā)揮抑癌作用[3],在晚期通過(guò)觸發(fā)上皮間質(zhì)轉(zhuǎn)化(epithelial-mesenchymal transition,EMT)和與MAPKs串?dāng)_發(fā)揮促癌作用[4]。越來(lái)越多的研究聚焦到卵巢癌抗TGF-β療法。Trabedersen是TGF-β2的反義寡核苷酸,D’Cruz等[5]通過(guò)小鼠成瘤實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在卵巢癌中聯(lián)合使用Trabedersen和紫杉醇與單獨(dú)使用紫杉醇相比,降低了腫瘤負(fù)荷,并提高了總體生存率。LY2109761是一種影響TGF-β受體Ⅰ/Ⅱ激酶活性的小分子抑制劑,與順鉑聯(lián)合使用時(shí),在卵巢癌小鼠模型中可降低耐藥性[6-7]。LY2157299是一種針對(duì)細(xì)胞膜TGF-β受體酪氨酸激酶功能的藥物,研究表明其可以減弱卵巢癌細(xì)胞系對(duì)TGF-β信號(hào)傳導(dǎo)的反應(yīng),并減少卵巢癌患者來(lái)源的異種移植模型中的腫瘤負(fù)荷和腹水形成[8]。A-83-01特異性靶向TGF-β受體Ⅰ,在OV2944-HM-1癌細(xì)胞系的同源小鼠模型中發(fā)現(xiàn),注射A-83-01能夠減少腫瘤播散,改善生存[9]。此外,有研究報(bào)道TGF-β信號(hào)參與結(jié)直腸癌[10]、乳腺癌[11]和肺癌[12]腫瘤微環(huán)境的重塑。因此,篩選TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因并研究其在癌癥中的作用有望指導(dǎo)癌癥患者的治療。隨著高通量測(cè)序和生物信息學(xué)的發(fā)展,可以利用公共數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)人類(lèi)疾病進(jìn)行更深入的挖掘。然而,TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因?qū)β殉舶╊A(yù)后和腫瘤微環(huán)境的影響尚不清楚。因此,本研究旨在鑒定新的TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因用于預(yù)測(cè)卵巢癌患者的預(yù)后,并探索它們?cè)诼殉舶┠[瘤微環(huán)境中的作用。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

352例卵巢癌患者的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和臨床信息下載于癌癥基因組圖譜(the Cancer Genome Atlas,TCGA)數(shù)據(jù)庫(kù)(https://portal.gdc.cancer.gov),該群體作為訓(xùn)練集;GSE13876數(shù)據(jù)集中415例卵巢癌患者的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)和臨床信息下載于基因表達(dá)集錦(gene expression omnibus,GEO)數(shù)據(jù)庫(kù)(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/),該群體作為驗(yàn)證集;121個(gè)TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因下載于分子標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫(kù)(the molecular signatures database,MSigDB)數(shù)據(jù)庫(kù)(https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/)。

1.2 一致性聚類(lèi)分析

基于TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因的表達(dá),利用R包“Consensus Cluster Plus”對(duì)訓(xùn)練集中的卵巢癌患者進(jìn)行一致性聚類(lèi)分析,使用累積分布函數(shù)和累積分布函數(shù)曲線(xiàn)下面積的相對(duì)變化確定聚類(lèi)數(shù)量,使用主成分分析評(píng)估聚類(lèi)的效果。同時(shí),通過(guò)CIBERSORT算法計(jì)算卵巢癌患者的免疫細(xì)胞浸潤(rùn)水平(記憶B細(xì)胞、初始B細(xì)胞、活化樹(shù)突狀細(xì)胞、靜息樹(shù)突狀細(xì)胞、嗜酸性粒細(xì)胞、M0巨噬細(xì)胞、M1巨噬細(xì)胞、M2巨噬細(xì)胞、活化肥大細(xì)胞、靜息肥大細(xì)胞、單核細(xì)胞、中性粒細(xì)胞、活化NK細(xì)胞、靜息NK細(xì)胞、漿細(xì)胞、活化CD4+記憶T細(xì)胞、靜息CD4+記憶T細(xì)胞、初始CD4+T細(xì)胞、CD8+T細(xì)胞、卵泡輔助性T細(xì)胞、γδT細(xì)胞、調(diào)節(jié)性T細(xì)胞),利用ESTIMATE算法計(jì)算卵巢癌患者的免疫評(píng)分、基質(zhì)評(píng)分、腫瘤純度評(píng)分,比較不同聚類(lèi)間卵巢癌患者的腫瘤免疫微環(huán)境是否存在差異。

1.3 預(yù)后基因的鑒定

利用R包“l(fā)imma”篩選不同聚類(lèi)間的差異表達(dá)基因,篩選標(biāo)準(zhǔn)為假陽(yáng)性率(false discovery rate,FDR)<0.01以及|log2FC|>0.585。利用單因素Cox回歸分析從差異表達(dá)基因中篩選與卵巢癌預(yù)后相關(guān)的基因,篩選標(biāo)準(zhǔn)為P<0.01。根據(jù)預(yù)后基因的表達(dá)量,將卵巢癌患者分為預(yù)后基因高表達(dá)組和低表達(dá)組,比較高、低表達(dá)組間卵巢癌患者的生存差異。

1.4 預(yù)后評(píng)分系統(tǒng)的建立

利用預(yù)后基因進(jìn)行主成分分析,根據(jù)每個(gè)基因前2個(gè)主成分(PC1和PC2)的得分計(jì)算卵巢癌患者的預(yù)后評(píng)分。隨后根據(jù)評(píng)分中位數(shù)將卵巢癌患者分為高、低評(píng)分組,比較高、低評(píng)分組間卵巢癌患者的生存差異,P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。此外,將預(yù)后評(píng)分和臨床特征納入多因素Cox回歸分析,檢測(cè)預(yù)后評(píng)分是否為卵巢癌的獨(dú)立預(yù)后因素。

1.5 預(yù)后評(píng)分在卵巢癌中的作用

(1)比較不同亞型、有/無(wú)淋巴浸潤(rùn)以及不同腫瘤殘余病分組之間的預(yù)后評(píng)分。(2)比較預(yù)后評(píng)分低分組和高分組之間的免疫、基質(zhì)、估計(jì)評(píng)分和腫瘤純度。(3)比較預(yù)后評(píng)分低分組和高分組之間免疫檢查點(diǎn)的表達(dá)。(4)通過(guò)CIBERSORT算法比較預(yù)后評(píng)分低分組和高分組的免疫細(xì)胞浸潤(rùn)。(5)進(jìn)行基因富集分析以探索預(yù)后評(píng)分低分組與高分組富集的生物功能。(6)通過(guò)單樣本基因富集分析計(jì)算標(biāo)志性基因集的歸一化富集分?jǐn)?shù)(normalize enrichment score,NES),并對(duì)每個(gè)標(biāo)志性基因集的富集分?jǐn)?shù)與預(yù)后評(píng)分進(jìn)行Spearman相關(guān)性分析。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

數(shù)據(jù)采用R軟件(4.1.2版本)進(jìn)行分析。兩組間比較用Wilcoxon檢驗(yàn),多組間比較用Kruskal-Wallis檢驗(yàn),采用Kaplan-Meier曲線(xiàn)和log-rank檢驗(yàn)比較生存率,采用Fisher精確概率法比較不同組之間的臨床特征。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 不同聚類(lèi)下的卵巢癌患者具有不同的免疫微環(huán)境

富集分析結(jié)果顯示,TGF-β信號(hào)通路富集在Ⅲ/Ⅳ期 (圖1A、B)。累積分布函數(shù)曲線(xiàn)和曲線(xiàn)下面積的相對(duì)變化結(jié)果表明,在聚類(lèi)數(shù)量K值為2時(shí)累積分布函數(shù)的曲線(xiàn)最為穩(wěn)定(圖1C),且曲線(xiàn)下面積的相對(duì)變化較小(圖1D),此外在K值為2時(shí),一致性矩陣邊緣清晰(圖1E),因此2為一致性聚類(lèi)分析的最佳K值。根據(jù)上述結(jié)果,卵巢癌患者被劃分為兩組(組1和組2),主成分分析結(jié)果進(jìn)一步表明TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因的表達(dá)可將組1和組2的樣本分成2類(lèi)(圖1F)。兩組間前50個(gè)差異表達(dá)的TGF- β信號(hào)通路相關(guān)基因見(jiàn)圖2A。此外,兩組卵巢癌患者的腫瘤分期(Ⅰ/Ⅱ和Ⅲ/Ⅳ)、腫瘤殘余病(無(wú)肉眼病變、1～10 mm、11～20 mm、>20 mm)和亞型(間充質(zhì)型、增殖型、免疫反應(yīng)型、分化型)的分布差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(圖2A)。Kaplan-Meier曲線(xiàn)結(jié)果顯示,組1生存率高于組2(圖2B)。組1的免疫、基質(zhì)和估計(jì)評(píng)分低于組2,但腫瘤純度評(píng)分高于組2(圖2C)。CIBERSORT結(jié)果顯示兩組間靜息樹(shù)突狀細(xì)胞、M1巨噬細(xì)胞、M2巨噬細(xì)胞、活化肥大細(xì)胞、中性粒細(xì)胞、活化NK細(xì)胞、活化CD4+T細(xì)胞、靜息記憶CD4+T淋巴細(xì)胞、CD8+T細(xì)胞,卵泡輔助T細(xì)胞的水平差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(圖2D)。兩組間的免疫相關(guān)信號(hào)通路,例如炎癥應(yīng)答、IL6-JAK-STAT3信號(hào)通路、PI3K-AKT-mTOR信號(hào)通路以及細(xì)胞行為相關(guān)標(biāo)志,例如EMT、細(xì)胞凋亡、有絲分裂紡錘體在兩組間的富集程度差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(圖2E)。

A為T(mén)GF-β信號(hào)通路基因集在不同腫瘤分化程度中的GSEA分析結(jié)果;B為T(mén)GF-β信號(hào)標(biāo)志基因集在不同腫瘤分化程度中的GSEA分析結(jié)果;C為聚類(lèi)數(shù)量(K)為2、3、4、5時(shí)的累積分布函數(shù)曲線(xiàn);D為聚類(lèi)數(shù)量(K)為2～5時(shí)累積分布函數(shù)曲線(xiàn)下面積的相對(duì)變化;E為聚類(lèi)數(shù)量(K)為2時(shí)的一致性矩陣;F為聚類(lèi)數(shù)量(K)為2時(shí)的主成分分析散點(diǎn)圖,其中綠色圓點(diǎn)為組1,橙色圓點(diǎn)為組2。

A為組1和組2患者的臨床特征分布熱圖及兩組差異表達(dá)前50的TGF-β相關(guān)基因的表達(dá)熱圖;B為K-M曲線(xiàn)比較組1和組2患者的生存差異;C為組1和組2的估計(jì)、免疫、基質(zhì)和腫瘤純度評(píng)分;D為組1和組2中免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)水平;E為組1和組2間差異富集的信號(hào)通路熱圖;nsP>0.05,*P<0.05,**P<0.01,***P<0.001,****P<0.0001。

2.2 卵巢癌中TGF-β信號(hào)通路相關(guān)預(yù)后基因的鑒定

差異表達(dá)和功能富集分析結(jié)果顯示,兩組間的差異表達(dá)基因主要富集于細(xì)胞外基質(zhì)相關(guān)的生物學(xué)過(guò)程和通路中,例如細(xì)胞外基質(zhì)-受體互作、細(xì)胞外基質(zhì)構(gòu)成、PI3K-AKT通路等(圖3)。進(jìn)一步通過(guò)單因素Cox回歸分析,篩選得到10個(gè)與卵巢癌患者預(yù)后相關(guān)的基因,即GMPR、PIEZO1、EMP1、CXCL13、GADD45B、SORCS2、FOSL2、PODN、LYNX1和SLC38A5(圖4A)。Kaplan-Meier生存曲線(xiàn)顯示高GMPR和高CXCL13表達(dá)組卵巢癌患者的生存率高于低GMPR和低CXCL13表達(dá)組,而低PIEZO1/EMP1/GADD45B/SORCS2/FOSL2/PODN/LYNX1/SLC38A5表達(dá)組卵巢癌患者的生存率高于高PIEZO1/EMP1/GADD45B/SORCS2/FOSL2/PODN/LYNX1/SLC38A5表達(dá)組(圖4B)。

圖3 組1和組2差異表達(dá)基因的功能富集分析

2.3 預(yù)后評(píng)分的多因素分析

根據(jù)預(yù)后基因計(jì)算每個(gè)卵巢癌患者的預(yù)后評(píng)分,將卵巢癌患者分為高評(píng)分組和低評(píng)分組,Kaplan-Meier生存曲線(xiàn)顯示訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中高評(píng)分組患者的生存高于低評(píng)分組(圖5A、B)。多因素Cox回歸分析表明在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中預(yù)后評(píng)分均是獨(dú)立預(yù)后因素(圖5C、D)。為了探討TGF-β信號(hào)通路預(yù)后評(píng)分影響卵巢癌患者預(yù)后的機(jī)制,本研究首先分析了預(yù)后評(píng)分與卵巢癌臨床特征之間的關(guān)系,結(jié)果顯示無(wú)肉眼可見(jiàn)疾病和無(wú)淋巴浸潤(rùn)的患者得分較高(圖5E、F)。此外,不同TCGA亞型的患者得分不同,其中增殖亞型得分最高,間充質(zhì)亞型得分最低(圖5G)。

A為Kaplan-Meier曲線(xiàn)分析訓(xùn)練集中高、低預(yù)后評(píng)分組的生存差異,其中紅色曲線(xiàn)為高評(píng)分組,藍(lán)色曲線(xiàn)為低評(píng)分組;B為Kaplan-Meier曲線(xiàn)分析驗(yàn)證集中高、低預(yù)后評(píng)分組的生存差異,其中紅色曲線(xiàn)為高評(píng)分組,藍(lán)色曲線(xiàn)為低評(píng)分組;C為訓(xùn)練集中預(yù)后評(píng)分和臨床性狀的多因素Cox回歸分析;D為驗(yàn)證集中預(yù)后評(píng)分和臨床性狀的多因素Cox回歸分析;E為不同腫瘤殘余病間的預(yù)后評(píng)分;F為有/無(wú)淋巴浸潤(rùn)組間的預(yù)后評(píng)分;G為不同卵巢癌亞型間的預(yù)后評(píng)分。

2.4 預(yù)后評(píng)分與卵巢癌進(jìn)展和微環(huán)境的關(guān)系

富集結(jié)果顯示,免疫相關(guān)通路(趨化因子信號(hào)通路、PI3L-Akt信號(hào)通路、TNF信號(hào)通路、Toll樣受體信號(hào)通路)(圖6A)和生物學(xué)過(guò)程(細(xì)胞對(duì)趨化因子的反應(yīng)、白細(xì)胞遷移、對(duì)趨化素的反應(yīng)、T細(xì)胞遷移)在預(yù)后評(píng)分低分組中顯著富集(圖6B)。此外,預(yù)后評(píng)分低分組和高分組之間的腫瘤免疫環(huán)境并不相同,具體表現(xiàn)為低分組的估計(jì)、免疫、基質(zhì)評(píng)分較高,腫瘤純度較低(圖6C)。并且7種免疫細(xì)胞(活化和靜息樹(shù)突狀細(xì)胞、靜息和活化肥大細(xì)胞、中性粒細(xì)胞、活化NK細(xì)胞、卵泡輔助T細(xì)胞)的比率也存在差異(圖6D)。在預(yù)后評(píng)分與腫瘤標(biāo)志物相關(guān)性分析中,預(yù)后評(píng)分與NF-κB(r=-0.54)、缺氧(r=0.62)、TGF-β信號(hào)(r=-0.60)、凋亡(r=-0.54)、肌肉生成(r=-1.54)、心尖連接(r=0.74)、心尖表面(r=-0.64)、EMT(r=0.70)、p53通路(r=-0.53)、紫外線(xiàn)反應(yīng)下調(diào)(r=-0.59)、血管生成(r=0.66)、凝血(r=0.60)、IL2/STAT5信號(hào)傳導(dǎo)(r=0.54)、KRAS信號(hào)傳導(dǎo)上調(diào)(r=0.65)相關(guān)(圖6E)。15個(gè)免疫檢查點(diǎn)(ADORA2A、CD160、CD200R1、CD276、CTLA4、HAVCR2、KIR2DL1、KIR2DL3、KIR3DL1、KIR3DL2、LAIR1、PDCD1、SIRPA、TDO2、TIGIT)的表達(dá)在預(yù)后評(píng)分低分組和高分組間也存在差異(圖6F)。

A為KEGG信號(hào)通路基因集在高、低評(píng)分組中的GSEA分析結(jié)果;B為GO-BP基因集在高、低評(píng)分組中的GSEA分析結(jié)果;C為高、低預(yù)后評(píng)分組的估計(jì)、免疫、基質(zhì)和腫瘤純度評(píng)分;D為高、低預(yù)后評(píng)分組免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)水平;E為預(yù)后評(píng)分與癌癥標(biāo)志物相關(guān)性的熱圖;F為高、低預(yù)后評(píng)分組免疫檢查點(diǎn)分子表達(dá),其中nsP>0.05,*P<0.05,**P<0.01,***P<0.001,****P<0.0001。

3 討論

TGF-β信號(hào)通路在癌癥的發(fā)生和發(fā)展中扮演著重要角色,但TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因在卵巢癌中的預(yù)后價(jià)值尚不清楚。本研究利用TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)中的卵巢癌患者測(cè)序數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)同Ⅰ/Ⅱ期患者相比,TGF-β信號(hào)通路基因集顯著富集到Ⅲ/Ⅳ期患者中,表明TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因與卵巢癌的進(jìn)展密切相關(guān)。隨后,本研究進(jìn)一步分析了TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因在卵巢癌中的作用:根據(jù)TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因可以將卵巢癌患者分為兩組,這兩組患者具有不同的生存期和免疫微環(huán)境,表明TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因在卵巢癌的分子病理中起著重要作用。此外,兩組之間的差異表達(dá)基因富集到細(xì)胞外基質(zhì)相關(guān)的生物功能中,表明TGF-β信號(hào)通路相關(guān)基因可能通過(guò)細(xì)胞外基質(zhì)調(diào)節(jié)卵巢癌的進(jìn)展。

通過(guò)單變量Cox回歸分析,本研究從差異表達(dá)基因中選擇GMPR、PIEZO1、EMP1、CXCL13、GADD45B、SORCS2、FOSL2、PODN、LYNX1和SLC38A5作為卵巢癌的預(yù)后生物標(biāo)志物。其中,預(yù)后基因GMPR和CXCL13是保護(hù)因子,PIEZO1、EMP1、GADD45B、SORCS2、FOSL2、PODN、LYNX1和SLC38A5是風(fēng)險(xiǎn)因子。Kaplan-Meier生存曲線(xiàn)結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了這一點(diǎn),即GMPR和CXCL13高表達(dá)組患者的生存率高于低表達(dá)組,而PIEZO1、EMP1、GADD45B、SORCS2、FOSL2、PODN、LYNX1和SLC38A5高表達(dá)組的生存率低于低表達(dá)組。GMPR是一種催化GMP脫氨基為IMP并調(diào)節(jié)細(xì)胞內(nèi)堿基平衡的酶[13]。據(jù)報(bào)道,GMPR的過(guò)表達(dá)可促進(jìn)HL-60白血病細(xì)胞的分化[14],并介導(dǎo)MITF基因?qū)谏亓黾?xì)胞侵襲的抑制作用[15]。PIEZO1編碼一種受機(jī)械力激活的離子通道。在肝細(xì)胞癌中,它通過(guò)激活TGF-β信號(hào)通路在體外和體內(nèi)促進(jìn)EMT[16]。敲低PIEZO1降低了卵巢癌的生長(zhǎng)速度,并通過(guò)Hippo/YAP信號(hào)削弱了肺轉(zhuǎn)移[17]。據(jù)報(bào)道,EMP1是一種膜蛋白,它通過(guò)增加MAPK的表達(dá)來(lái)調(diào)節(jié)卵巢癌細(xì)胞的侵襲和增殖[18]。CXCL13是腫瘤免疫微環(huán)境中的一種重要趨化因子[19],TGF-β可誘導(dǎo)其在免疫細(xì)胞中的表達(dá)[20]。CXCL13由于在形成免疫激活腫瘤微環(huán)境[21]和T細(xì)胞治療[22]方面的功能,在卵巢癌治療中很有前景。GADD45B調(diào)節(jié)細(xì)胞對(duì)TGF-β的應(yīng)答[23],卵巢癌細(xì)胞系中GADD45B的過(guò)表達(dá)促進(jìn)了細(xì)胞遷移[24]。FOSL2是AP-1轉(zhuǎn)錄因子家族的一員,其表達(dá)受TGF-β調(diào)節(jié),它主要通過(guò)與SMAD3互作通過(guò)TGF-β信號(hào)通路誘導(dǎo)細(xì)胞遷移[25]。此外,在卵巢癌中,FOSL2不僅調(diào)節(jié)細(xì)胞凋亡[26],還調(diào)節(jié)順鉑耐藥性[27]。在骨肉瘤細(xì)胞中過(guò)表達(dá)PODN會(huì)削弱TGF-β信號(hào)通路,進(jìn)而抑制細(xì)胞的增殖、侵襲和遷移[28]。

本研究基于預(yù)后基因的表達(dá)計(jì)算了預(yù)后評(píng)分,并在2個(gè)獨(dú)立的卵巢癌隊(duì)列中構(gòu)建了一個(gè)模型,發(fā)現(xiàn)該評(píng)分與卵巢癌的預(yù)后相關(guān),并且通過(guò)多因素Cox回歸分析發(fā)現(xiàn)該預(yù)后評(píng)分是卵巢癌的獨(dú)立預(yù)后因素,并且該預(yù)后評(píng)分與卵巢癌的亞型、淋巴浸潤(rùn)、殘余病以及標(biāo)志物密切相關(guān)。通過(guò)比較預(yù)后評(píng)分低分組和高分組的特征,發(fā)現(xiàn)該預(yù)后評(píng)分與卵巢癌的進(jìn)展密切相關(guān),并且可通過(guò)多種免疫途徑調(diào)節(jié)卵巢癌。此外,預(yù)后評(píng)分低分組和高分組的免疫微環(huán)境,包括免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)比率和免疫檢查點(diǎn)的表達(dá)均存在差異,這表明所選預(yù)后基因在卵巢癌腫瘤微環(huán)境重塑中的潛在作用。腫瘤微環(huán)境顯著影響卵巢癌患者的免疫治療,并最終影響卵巢癌患者的預(yù)后。因此,推測(cè)上述預(yù)后基因可能還通過(guò)調(diào)控卵巢癌患者對(duì)免疫治療的應(yīng)答影響卵巢癌患者的預(yù)后。

上述結(jié)果表明GMPR、PIEZO1、EMP1、CXCL13、GADD45B、SORCS2、FOSL2、PODN、LYNX1和SLC38A5在卵巢癌的發(fā)生和發(fā)展中具有重要功能,靶向這些預(yù)后基因的小分子化合物可能是治療卵巢癌的候選藥物。Liu等[29]通過(guò)CMap數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)測(cè)到小分子藥物呋喃唑酮和利福平可靶向GMPR。ZY0511能夠通過(guò)誘導(dǎo)GADD45B基因啟動(dòng)子區(qū)H3K4甲基化進(jìn)而靶向調(diào)控GADD45B基因的表達(dá),并抑制肝癌細(xì)胞的增殖[30]。Sennoune等[31]發(fā)現(xiàn)氯硝柳胺通過(guò)阻斷SLC38A5介導(dǎo)的大型胞飲作用誘導(dǎo)癌細(xì)胞營(yíng)養(yǎng)匱乏。然而,上述藥物能否用于卵巢癌的治療仍需大量的動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和臨床試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。

本研究具有一定的局限性。首先,篩選出的預(yù)后基因需要進(jìn)一步在臨床中檢驗(yàn)其預(yù)測(cè)效果;其次,它們是否能夠作為卵巢癌治療的靶點(diǎn)仍需長(zhǎng)期的動(dòng)物實(shí)驗(yàn)和臨床試驗(yàn);更重要的是,需要進(jìn)行體內(nèi)和體外實(shí)驗(yàn)闡明每個(gè)預(yù)后基因調(diào)控卵巢癌免疫微環(huán)境的具體分子機(jī)制以及在卵巢癌中它們是如何與TGF-β信號(hào)通路串?dāng)_發(fā)揮作用的。

4 結(jié)論

本研究在卵巢癌中鑒定了新的TGF-β信號(hào)通路相關(guān)預(yù)后基因,構(gòu)建了一個(gè)與卵巢癌預(yù)后相關(guān)的新的TGF-β信號(hào)通路相關(guān)評(píng)分,并探討了TGF-β信號(hào)調(diào)控卵巢癌的潛在機(jī)制,這些發(fā)現(xiàn)可能為卵巢癌患者的治療提供有價(jià)值的信息。