综述：解码骨肉瘤——从异质性到精准治疗

《Hormones & Cancer》：Decoding osteosarcoma from heterogeneity to precision therapy

本综述系统梳理了骨肉瘤（OS）在基因组不稳定性、转录组异质性和表观遗传调控方面的最新研究进展，强调了多组学（multi-omics）整合（如单细胞RNA测序/scRNA-seq、空间转录组学）在解析肿瘤微环境（TME）、识别分子亚型（如免疫富集型、间质/纤维型）以及开发精准疗法（如免疫检查点抑制剂、靶向TGF-β通路）中的关键作用，为突破当前治疗瓶颈提供了新视角。

　　

解码骨肉瘤：从异质性到精准治疗

骨肉瘤（Osteosarcoma, OS）是青少年中最常见的原发性恶性骨肿瘤，尽管手术和化疗技术有所进步，但几十年来其生存率，尤其是对于转移性或难治性患者，始终停滞不前。治疗僵局主要源于骨肉瘤深刻的分子复杂性，包括显著的基因组不稳定性、广泛的转录组和表观遗传异质性，以及缺乏高频、可靶向的驱动突变。

基因组图谱：混乱与驱动事件

骨肉瘤的基因组以极度不稳定为特征，充斥着大量的结构变异、染色体畸变和广泛的体细胞拷贝数变异（SCNAs）。与由特定致癌突变或融合基因驱动的癌症不同，骨肉瘤的基因组呈现一种“混沌”的景观。虽然单核苷酸变异（SNV）负荷相对较低（1-2个突变/Mb），但TP53（50-90%）和RB1（30-50%）这两个关键抑癌基因的失活极为常见。

染色体碎裂（Chromothripsis）是骨肉瘤一个标志性的基因组事件，约70-80%的病例中存在这种现象。它涉及染色体在一次性危机中发生粉碎性的断裂和错误重接，常导致癌基因（如MYC, MDM2）的扩增和抑癌基因的缺失同时发生，从而驱动肿瘤的侵袭性。最近研究还发现了一种在约50%高级别骨肉瘤中存在的“缺失-易位-扩增”（LTA）型染色体碎裂，它通过断裂-融合-桥（BFB）循环同时导致TP53失活和局部癌基因扩增。

此外，约60%的骨肉瘤通过替代性端粒延长（ALT）机制维持端粒长度，这与ATRX或DAXX基因的功能缺失相关，进一步加剧了基因组的不稳定性。约10-15%的患者携带癌症易感基因的胚系突变，如Li-Fraumeni综合征（TP53突变）等。

转录组景观：揭示细胞多样性与微环境

转录组分析揭示了骨肉瘤细胞存在于一个连续的功能状态谱系中，从类似于间充质干细胞（MSCs）的状态到成骨细胞前体状态和增殖周期状态，显示了巨大的细胞可塑性和异质性。

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术能够高分辨率地解析肿瘤内的恶性细胞和非恶性细胞群体。研究发现，恶性骨肉瘤细胞具有高度的可塑性，并且存在一个CXCL14+的干细胞样恶性亚群，它通过整合素α11β1与癌症相关成纤维细胞（CAFs）相互作用，重塑肿瘤微环境，促进免疫抑制和转移。

根据转录特征，骨肉瘤大致可分为几个分子亚型：

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  增殖亚型：富含细胞周期相关基因，通常预后较差。
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  免疫富集亚型：表现为较高的免疫细胞浸润和炎症信号，预后相对较好。
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  间质/纤维亚型（MES/fibrous）：以丰富的癌相关成纤维细胞（CAFs）、细胞外基质（ECM）沉积和活跃的TGF-β信号为特征，通常对化疗和免疫治疗耐药。

空间转录组学开始揭示肿瘤内不同区域（生态位）的基因表达差异和细胞间相互作用，例如成纤维细胞密集区与坏死区相邻，这可能与化疗耐药有关。

表观遗传失调：超越DNA序列的调控层

表观遗传机制，包括DNA甲基化、组蛋白修饰和非编码RNA（如microRNA, lncRNA, circRNA），在骨肉瘤的发生、进展和治疗抵抗中扮演着关键角色。

DNA甲基化异常可导致RASSF1A、CDKN2A（p16^INK4a）等抑癌基因沉默，而全局性低甲基化（如LINE-1元件的低甲基化）则促进基因组不稳定。MicroRNAs发挥着双向调控作用，例如致癌miR-21和miR-17-92簇可促进肿瘤进展，而抑癌miR-34a和miR-143/145则可能抑制恶性行为。此外，EZH2（催化产生H3K27me3抑制性标记）等组蛋白修饰酶的异常表达，以及长链非编码RNA（如MALAT1, HOTAIR）和环状RNA（circRNAs）的失调，共同构成了复杂的表观遗传调控网络。

选择性剪接（Alternative Splicing）是另一个重要的调控层面，受表观遗传状态影响。剪接因子如SRSF1的过表达可产生促癌的mRNA异构体，影响肿瘤的侵袭性和耐药性。

多组学整合与精准治疗前景

将基因组、转录组、表观基因组和蛋白质组数据整合分析，为骨肉瘤提供了更全面的分子分型，并揭示了亚型特异性的治疗脆弱性。

对于免疫富集亚型，虽然抗PD-1单药治疗反应率低，但联合策略（如STING激动剂、个性化新抗原疫苗、靶向GD2或HER2的双特异性抗体）可能更有效。多组学分析有助于筛选出更可能从免疫治疗中获益的患者（如具有持续干扰素信号、高肿瘤突变负荷/TMB和克隆性T细胞扩张的患者）。

对于间质/纤维亚型，治疗策略应侧重于靶向肿瘤-基质相互作用。例如，联合抑制TGF-β和PD-L1可逆转免疫排斥。其他探索中的策略包括LOXL2抑制剂、靶向成纤维细胞活化蛋白（FAP）的CAR-T细胞、整合素拮抗剂以及用于递送TGF-β siRNA的纳米颗粒。

由染色体碎裂或特定通路（如MYC/E2F/CDK4）激活驱动的亚型，可能对DNA损伤反应（DDR）抑制剂（如ATR、PARP抑制剂）、CDK4/6抑制剂或EZH2抑制剂等表观遗传药物敏感。

挑战与未来方向

将多组学见解转化为临床实践仍面临挑战：需要在前瞻性、大规模队列中验证分子亚型；降低单细胞和空间技术成本并使其适用于临床（如FFPE样本）；开发标准化、可临床部署的分型检测方法（如基于IHC或NanoString的基因面板）；设计基于分子亚型的伞式或篮式临床试验；以及应对肿瘤可塑性（治疗过程中亚型可能发生转变）的问题。

未来，结合人工智能（AI）和机器学习算法，构建能够整合多组学、影像学和临床数据的决策支持平台，将是实现骨肉瘤真正个性化医疗的关键。通过跨学科合作，解码骨肉瘤的异质性必将为这种难治性肿瘤带来新的精准治疗希望。