基于多组学分析构建结直肠癌二硫死亡相关预后模型：开启精准诊疗新篇

为改善结直肠癌（CRC）分子分型和预后评估，研究人员分析二硫死亡相关基因（DRGs），构建预后模型，意义重大。

　　结直肠癌（Colorectal Cancer，CRC），这个隐匿在全球健康背后的 “杀手”，其发病率和死亡率一直居高不下。在全球范围内，它的发病率位居恶性肿瘤第三，死亡率更是排名第二。在中国，CRC 的发病情况也不容乐观，仅次于肺癌。更为严峻的是，近年来 CRC 的发病呈现出年轻化趋势，越来越多的年轻人被卷入这场与癌症的斗争中。

目前，CRC 的治疗面临着诸多困境。转移性 CRC 的治疗难度极大，5 年生存率不足 20%。即便是非转移性 CRC 患者，在接受一系列治疗后，也可能出现肿瘤复发、远处转移以及化疗耐药的情况，这严重威胁着患者的预后。免疫疗法虽能显著延长部分 CRC 患者的生存期，但仅有极少数患者对其有反应；靶向治疗也局限于特定基因突变的患者，无法惠及所有 CRC 患者。这一系列问题的根源在于肿瘤的异质性，它使得 CRC 患者对化疗和其他治疗手段产生抵抗和不敏感。因此，寻找新的、更有效的治疗靶点迫在眉睫。

在细胞的世界里，有一种特殊的死亡方式 —— 二硫死亡（Disulfidptosis），它是一种新发现的调节性细胞死亡（Regulated Cell Death，RCD）形式，在癌症的发展过程中扮演着重要角色。然而，二硫死亡在 CRC 中的具体机制尚不清楚。为了揭开这个谜团，吉林大学第一医院的研究人员开展了一项深入的研究，旨在整合多组学和临床数据，分析二硫死亡相关基因（Disulfidptosis-related Genes，DRGs），从而为 CRC 的分子分型和预后评估提供新的思路和方法。这项研究成果发表在《Discover Oncology》上。

研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。他们从 TCGA 数据库获取了 571 例 CRC 肿瘤样本和 44 例相邻正常样本的原始基因表达文件及临床数据，同时从 GEO 数据库获取包含 585 例 CRC 肿瘤样本的矩阵文件和平台文件。通过 PERL 语言处理数据，得到基因特征、表达水平和关键临床信息。利用 R 语言中的多个包，如 limma、maftools 等，进行差异表达分析、基因突变分析、拷贝数变异（Copy Number Variation，CNV）分析等多种分析。还通过构建模型、生存分析等一系列操作，全面探究 DRGs 在 CRC 中的作用。

研究结果如下：

1. DRGs 的差异表达：研究人员确定了 15 个 DRGs，对比肿瘤样本和相邻非肿瘤样本后发现，除 GYS1、ACTB 和 MYH9 外，其余 12 个 DRGs 的表达水平在两组间存在显著差异。其中，OXSM、LRPPRC 等基因在肿瘤样本中表达升高，可能促进肿瘤进展；而 NDUFS1、FLNA 等基因在肿瘤样本中表达降低，或许具有抑制肿瘤的作用。
2. DRGs 的突变和 CNV：CRC 中 DRGs 的突变类型多样，包括移码缺失、移码插入等。MYH9 的突变频率最高，达到 8%，FLNA 和 FLNB 均为 7%，部分基因如 NDUFA11 和 NUBPL 则未发生突变。在 CNV 方面，ACTB、FLNA 等基因的扩增频率较高，而 NUBPL、SLC7A11 等基因的缺失频率更高。
3. DRG 表达与生存的相关性：生存分析表明，LRPPRC、OXSM 等 7 个基因的高低表达组之间生存结局差异显著。其中，ACTB、FLNA 等基因高表达时，患者预后较差，属于高风险基因；LRPPRC 和 OXSM 高表达则对患者预后有积极影响，为低风险基因。此外，通过预后网络圈图还发现，15 个 DRGs 之间存在复杂的共表达关系，OXSM 与预后的关联最为显著。
4. DRG 表达亚型分析：根据 DRG 表达数据进行亚型分类，当 K=2 时，可分为亚型 A 和 B。亚型 A 的总体预后优于亚型 B。从热图中可以看出，ACTB、FLNA 等基因在亚型 B 中高表达，而 NDUFS1、OXSM 等基因在亚型 A 中更为富集。进一步的 GSVA 和 ssGSEA 富集分析显示，DRG 表达亚型 A 和 B 在 GO 和 KEGG 通路富集方面存在显著差异，且免疫细胞浸润情况也有所不同。
5. 差异表达基因（DEGs）分析：在 DRG 表达亚型 A 和 B 之间鉴定出 773 个 DEGs，这些基因主要富集在与细胞外基质相关的通路中。基于 DEGs 进行的亚型分类和生存分析表明，分为两个亚型（K=2）时效果最佳，亚型 A 的预后更好。同时，两个亚型中多个 DRGs 的表达存在差异。
6. 二硫死亡预后模型的建立与验证：研究人员构建了包含 VSIG4、SCG2 等 8 个基因的二硫死亡预后模型，并通过风险评分将患者分为高风险和低风险组。结果显示，该模型具有较强的预测能力（AUC=0.700），且风险评分与免疫细胞浸润、基质细胞评分和干细胞指数密切相关。高风险组患者对多种药物更敏感，如达沙替尼、贝沙罗汀等。此外，通过构建列线图并进行校准曲线分析，证实了模型的准确性。
7. 其他相关分析：对高低风险组的基因突变和微卫星不稳定性（Microsatellite Instability，MSI）分析发现，两组的基因突变频率都很高，且 MSI-H 在两组中的比例均为 16%。免疫细胞分析表明，风险评分与中性粒细胞、巨噬细胞等免疫细胞的存在相关；肿瘤微环境（Tumor Microenvironment，TME）分析显示，高风险组的基质细胞评分更高；干细胞分析发现，干细胞指数与风险评分呈负相关。

在讨论部分，研究人员指出，二硫死亡对癌症进展有显著影响，但在 CRC 中的具体机制尚未完全明确。他们通过多组学分析揭示了 DRGs 在 CRC 中的差异表达、突变和 CNV 情况，以及不同 DRG 表达亚型的预后差异。构建的二硫死亡预后模型能有效对患者进行风险分层，且风险评分与 TME 中的多种因素相关，这为临床治疗提供了重要参考。同时，研究还发现了一些与 CRC 预后相关的关键基因，如 ACTB、FLNA 等，以及新的预测标志物，如 VSIG4、SCG2 等。然而，该研究也存在一定的局限性，例如数据来源于公共数据库，缺乏详细的临床信息，样本量可能不足，且未进行外部实验验证模型在 CRC 中的作用等。

总的来说，这项研究构建了一个可靠的 CRC 二硫死亡预后模型，为深入理解 DRGs 在 CRC 进展和疾病管理中的作用提供了有价值的信息，为未来 CRC 的精准治疗奠定了基础。后续研究可针对现有局限性进行改进，进一步探索二硫死亡在 CRC 中的机制，推动 CRC 治疗领域的发展。