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为探究二硫死亡（Disulfidptosis）对结肠癌影响，研究人员构建模型，发现其可预测患者生存及免疫状态，助力个性化免疫治疗。
# 结肠癌研究新突破：二硫死亡相关分子聚类与预后模型助力精准治疗
在癌症的世界里，每一种细胞死亡方式都像是一把独特的 “钥匙”，可能开启攻克肿瘤的大门。二硫死亡，作为一种新型的程序性细胞死亡方式，与我们熟知的细胞焦亡、凋亡和坏死性凋亡截然不同。近年来，细胞死亡在各种疾病，尤其是恶性肿瘤中的作用备受关注，众多研究深入剖析了不同细胞死亡方式对肿瘤发生、发展的影响。然而，二硫死亡在结肠癌中扮演着怎样的角色，它又如何影响肿瘤微环境（Tumor Microenvironment，TME）和免疫反应，一直是科学界亟待探索的谜题。
结肠癌，作为全球范围内发病率和死亡率都居高不下的恶性肿瘤，给患者和医疗界带来了沉重的负担。目前，结肠癌的治疗手段多样，包括传统的手术、放化疗，以及近年来迅速发展的靶向药物和免疫治疗。尽管这些治疗方法使患者的总体生存率有所提高，但仍有许多患者的治疗效果不尽人意。因此，寻找新的生物标志物，开发更精准有效的治疗策略，成为了结肠癌研究领域的迫切需求。
在这样的背景下，赣南医学院、广东省人民医院赣州医院、南方医科大学附属广东省人民医院（广东省医学科学院）等机构的研究人员展开了深入研究。他们旨在通过构建与二硫死亡相关的分子聚类和预后模型，揭示二硫死亡在结肠癌中的作用机制，为结肠癌患者的个性化免疫治疗提供有力支持。该研究成果发表在《Discover Oncology》杂志上。
研究人员开展此项研究运用了多种关键技术方法。首先，从 The Cancer Genome Atlas（TCGA）数据库获取结肠癌患者的基因表达数据和临床信息，并利用 R 软件进行数据处理与转换。通过一致性聚类分析，研究人员对二硫死亡相关基因（Disulfidptosis - related genes，DRGs）进行分类，构建二硫死亡相关分子聚类。此外，借助 CIBERSORT 算法和 ESTIMATE 算法评估患者的免疫细胞浸润水平和 TME 评分。同时，运用单变量和多变量 Cox 回归分析筛选预后相关基因，构建预后模型。最后，通过免疫组化（Immunohistochemistry，IHC）验证标记基因的表达和预后价值。
研究结果
- DRGs 的基因突变景观：研究人员通过分析 TCGA - COAD 数据集，发现了 7 个差异表达的 DRGs。蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络显示 FLNB 是枢纽基因。在 432 例分析样本中，16.9% 的样本存在突变，其中 MYL6 突变率最低，FLNB 和 FLNA 突变率最高。同时，验证了这 7 个 DRGs 在结肠癌组织和正常组织中的表达差异显著，表明 DRGs 可能参与结肠癌的发生。
- 二硫死亡相关基因簇的鉴定：基于 7 个 DRGs 的表达谱，研究人员对 COAD 患者进行一致性聚类分析，将患者分为两个 DRG 簇（C1 和 C2）。C2 簇的 TME 评分显著高于 C1 簇，且两个簇中免疫细胞浸润水平存在差异，如 C1 簇中静息记忆 CD4+T 细胞、活化记忆 CD4+T 细胞等表达较强，而 C2 簇中幼稚 B 细胞和 M0 巨噬细胞高表达。此外，GSEA 分析显示 C2 簇中与肿瘤转移相关的通路，如粘着斑、间隙连接等显著富集。
- 基于差异表达基因（DEGs）的簇的鉴定：GO 和 KEGG 富集分析表明，DEGs 与多种细胞成分、生物学过程和分子功能相关，涉及粘着斑、白细胞跨内皮迁移、PI3K - Akt 信号通路等多个过程，进一步揭示了二硫死亡相关基因在结肠癌发生发展中的重要作用。
- 二硫死亡相关预后特征的开发与验证：通过单变量和 LASSO - Cox 回归分析，研究人员筛选出 10 个预后相关的 DEGs（Prognosis - related differentially expressed genes，PRDEGs），构建了预后模型。根据风险评分将患者分为高、低风险组，KM 曲线显示两组患者生存率差异显著，高风险组患者死亡风险更高。ROC 曲线显示，该模型对 1 年、3 年和 5 年生存率的预测 AUC 分别为 0.69、0.69 和 0.71，表明模型具有良好的预测效能。同时，分析发现 PRDEGs 的表达与患者预后及多种免疫细胞相关。
- 预后风险评分的临床相关性分析：单变量和多变量 Cox 分析表明，风险评分是影响患者预后的独立因素。进一步分析发现，风险评分与 T 分期、N 分期和 TNM 分期呈正相关，提示风险评分与肿瘤进展密切相关。
- 列线图的构建与校准曲线：研究人员结合风险评分和其他临床数据构建列线图，用于预测 COAD 患者 1 年、3 年和 5 年的总生存率（Overall Survival，OS）。校准曲线验证了列线图预测的准确性，ROC 曲线显示列线图的 1 年、2 年和 3 年 AUC 分别为 0.75、0.76 和 0.77，表明列线图具有较强的预测能力。
- 高、低风险评分亚组中 TME 和检查点的评估：CIBERSORT 算法分析显示，高风险组中调节性 T 细胞、M0 巨噬细胞和 M2 巨噬细胞升高，而静息记忆 CD4 T 细胞等下调。高风险组的 COAD 基质和 ESTIMATE 评分更高，且两组间有 9 个免疫检查点差异表达，提示不同风险组对免疫治疗的反应可能不同。
- 肿瘤突变负荷（TMB）的评估：突变景观图显示，高风险组的突变事件频率高于低风险组，且两组间部分基因的突变存在显著差异，这可能影响患者对免疫治疗的反应。
- PRDEGs 的免疫组化分析：免疫组化分析显示，FABP4、HEYL、ADAM8 等在结直肠癌和癌旁组织中差异表达，而 NOS2、CALB2 和 TIMP1 在结直肠癌中未表达。FSTL3 在癌和癌旁组织中均高表达，但单变量 Cox 回归分析表明其是与 OS 相关的唯一标记基因。KM 曲线分析显示，高表达 FABP4、低表达 ADAM8 和 FSTL3 的患者预后更好。
研究结论与意义
本研究基于 DRGs 的表达构建了相关分子聚类和预测模型，发现基于 10 个 PRDEGs 的预后特征在预测结肠癌患者生存、TME 状态和免疫反应方面表现良好。这一成果有助于为结肠癌患者提供个性化的免疫治疗策略，具有重要的临床意义。同时，研究揭示了二硫死亡相关基因在结肠癌发生发展中的作用机制，为深入理解结肠癌的生物学特性提供了新的视角，也为未来开发针对二硫死亡的靶向治疗药物奠定了理论基础。然而，该研究仍存在一定的局限性，如需要进一步在更大规模的队列中验证模型的准确性，探索二硫死亡与其他细胞死亡方式之间的相互关系等。未来的研究有望在这些方面取得突破，为结肠癌的治疗带来新的希望。
