基于迁移体相关长链非编码RNA的肾透明细胞癌预后模型构建及其免疫治疗响应预测研究

《Scientific Reports》：A novel migrasome-associated lncRNA model for clear cell renal cell carcinoma prognosis and immune response prediction

本研究针对肾透明细胞癌（ccRCC）预后评估和免疫治疗响应预测的临床难题，构建了包含12个迁移体相关lncRNA的新型预后模型。通过TCGA数据库分析发现，高风险组患者总生存期显著缩短，肿瘤突变负荷（TMB）和免疫功能障碍与排斥（TIDE）评分更高。实验验证表明关键lncRNA UBE2Q1-AS1可促进ccRCC细胞增殖迁移，为个体化免疫治疗策略提供了新靶点。

　　

肾脏作为人体重要的排泄器官，其恶性肿瘤中的肾透明细胞癌（clear cell renal cell carcinoma, ccRCC）占据了肾癌病例的70%-80%。尽管早期患者可通过手术获得较好疗效，但约20%-40%的病例会出现术后复发，晚期患者预后尤其不佳。当前临床迫切需要能够准确评估ccRCC患者预后风险和免疫治疗响应的新型预测工具。

近年来，科学家发现了一种新型细胞器——迁移体（migrasome）。这种在细胞迁移过程中产生的囊泡状结构，能够携带蛋白质、mRNA和lncRNA等生物活性分子，在肿瘤转移、免疫应答等过程中发挥重要信号传导作用。与此同时，长链非编码RNA（long non-coding RNAs, lncRNAs）作为长度超过200个核苷酸的非编码RNA，被证实在ccRCC的发生发展中起着关键调控作用。然而，迁移体相关lncRNA在ccRCC中的作用机制和临床价值仍有待探索。

在这项发表于《Scientific Reports》的研究中，张琳琳等研究人员开展了一项创新性研究，旨在构建迁移体相关lncRNA的预后模型，并评估其在ccRCC预后预测和免疫治疗响应中的价值。

研究团队首先从TCGA数据库获取了542例ccRCC样本的转录组数据和临床信息，通过生物信息学分析筛选出624个与10个迁移体相关基因显著相关的lncRNA。经过一系列统计分析，最终确定了12个具有独立预后价值的迁移体相关lncRNA，构建出风险评分模型。该模型在训练集、测试集和整个队列中均表现出良好的预测性能，能够将患者准确分为高风险和低风险两组。

研究人员进一步通过主成分分析（PCA）验证了模型的分组效果，发现不同风险组患者在基因表达谱上存在明显差异。功能富集分析表明，差异表达基因主要富集在抗原结合、胶原-containing细胞外基质、白细胞介导的免疫等生物学过程，以及类风湿性关节炎、病毒蛋白与细胞因子相互作用、IL-17信号通路等通路。

肿瘤免疫微环境分析揭示了令人瞩目的发现：高风险组患者的CD8⁺T细胞、调节性T细胞（Tregs）等免疫细胞浸润水平显著改变，同时表现出较低的iDCs（未成熟树突状细胞）和II型干扰素应答评分。ESTIMATE算法分析显示，高风险组具有更高的免疫评分和ESTIMATE评分，表明其肿瘤纯度较低，免疫抑制微环境更为明显。

特别值得注意的是，TIDE分析表明高风险组患者的免疫逃避能力更强，这可能解释了为什么他们对免疫治疗的反应较差。药物敏感性预测还发现，索拉非尼（sorafenib）在高风险组中更有效，而西地尼布（cediranib）在低风险组中敏感性更高，这为临床个体化用药提供了重要参考。

为了验证生物信息学分析结果，研究团队通过qPCR实验证实了NOP53-AS1、FAM225B和UBE2Q1-AS1这三个关键lncRNA在ccRCC细胞中的表达水平显著高于正常肾细胞。其中，UBE2Q1-AS1的ROC曲线下面积（AUC）达到0.827，显示出极高的预测准确性。

更为重要的是，研究人员构建了UBE2Q1-AS1的干扰质粒，并转染至786-O细胞中。功能实验结果表明，干扰UBE2Q1-AS1表达后，ccRCC细胞的增殖和迁移能力均受到显著抑制。这一发现不仅验证了该lncRNA的致癌功能，也提示其作为潜在治疗靶点的可能性。

本研究的主要技术方法包括：从TCGA数据库获取542例ccRCC样本的转录组和临床数据；通过Pearson相关分析筛选迁移体相关lncRNA；采用LASSO-Cox回归构建预后模型；利用CIBERSORT和ESTIMATE算法进行免疫浸润分析；通过qPCR验证lncRNA表达；使用CCK-8和Transwell实验进行功能验证。

风险模型的构建与验证

研究人员通过单因素Cox分析和LASSO回归筛选出12个关键lncRNA，构建的风险评分模型在训练集和测试集中均显示出良好的预后预测能力。高风险组患者的总生存期和无进展生存期均显著短于低风险组。

模型在不同临床亚组中的有效性

分层分析表明，该模型在不同年龄、性别、肿瘤分期和分级等临床亚组中均能有效区分患者预后，显示出广泛的适用性。

免疫微环境特征分析

免疫细胞浸润分析发现，高风险组CD8⁺T细胞、Tregs等免疫细胞比例发生显著改变，且II型干扰素应答等免疫功能受损，提示免疫抑制微环境更为明显。

基因组特征与治疗响应预测

TMB分析显示，高TMB患者预后较差，且TMB与风险评分具有协同预测价值。TIDE评分表明高风险组可能对免疫治疗响应不佳，而药物敏感性分析则为个体化治疗提供了线索。

关键lncRNA的实验验证

qPCR证实NOP53-AS1、FAM225B和UBE2Q1-AS1在ccRCC细胞中高表达。功能实验表明干扰UBE2Q1-AS1可显著抑制癌细胞增殖迁移，验证了其促癌功能。

该研究的结论部分强调，基于12个迁移体相关lncRNA构建的预后模型不仅能准确预测ccRCC患者生存结局，还能反映肿瘤免疫微环境特征，为个体化免疫治疗策略制定提供了新思路。特别是UBE2Q1-AS1的致癌功能验证，为后续靶向治疗研究奠定了基础。

讨论部分指出，虽然迁移体在ccRCC中的研究尚属空白，但本研究首次将迁移体相关lncRNA与ccRCC预后联系起来，揭示了其在肿瘤免疫调控中的潜在作用。研究发现的高风险组特有的免疫抑制微环境，为理解ccRCC免疫逃避机制提供了新视角。此外，模型对药物敏感性的预测能力，有望指导临床用药选择。

尽管该模型显示出良好的预测性能，作者也指出其局限性，包括缺乏外部数据集验证和前瞻性临床验证。未来研究需要通过多中心合作进一步验证模型的泛化能力，并深入探索lncRNA在ccRCC发生发展中的具体分子机制。

总之，这项研究不仅为ccRCC预后评估提供了新的生物标志物，也为理解迁移体相关lncRNA在肿瘤免疫调控中的作用开辟了新方向，具有重要的理论意义和临床转化价值。