肝癌免疫逃逸预后新突破：CAD 和 PIGU 引领精准诊疗新方向

为探究肝癌免疫逃逸机制，研究人员构建免疫逃逸预后特征（IEPS），发现 CAD 和 PIGU 可助力诊疗。

　　肝癌，作为全球癌症相关死亡的 “第三大杀手”，严重威胁着人类的生命健康。目前，虽然肝癌的治疗手段多种多样，如手术、肝移植、经导管动脉化疗栓塞（TACE）、射频消融以及系统治疗等，但早期肝癌症状隐匿，多数患者确诊时已处于晚期，错失了最佳手术时机，晚期患者的生存时间往往只有 10 - 24 个月。近年来，免疫疗法的出现为晚期肝癌患者带来了新希望，多种免疫治疗药物获批用于肝癌一线治疗，然而，令人遗憾的是，许多患者对免疫治疗反应不佳，只有少数人能从中受益。这背后的主要原因是肝脏独特的免疫微环境，它有利于肿瘤细胞的免疫逃逸，使得癌细胞能够躲避宿主的免疫清除。因此，深入探索肝癌免疫逃逸机制，对于推动免疫治疗的发展至关重要。

为了攻克这一难题，中山大学孙逸仙纪念医院的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Cancer Cell International》杂志上，为肝癌的诊疗带来了新的曙光。

研究人员采用了多种关键技术方法。首先，从癌症基因组图谱（TCGA）数据库选取 370 例肝癌患者作为训练集，国际癌症基因组联盟（ICGC）队列中的 231 例肝癌患者作为验证集。通过无监督聚类分析、单样本基因集富集分析（ssGSEA）、CIBERSORT 算法等对免疫逃逸相关基因（IEGs）进行分析。运用单因素 Cox 回归、Lasso 回归和多因素 Cox 回归构建免疫逃逸预后特征（IEPS），并通过生存分析、受试者工作特征（ROC）曲线等评估其预测性能。此外，还进行了免疫组化（IHC）、细胞转染、RNA 提取及定量逆转录聚合酶链反应（qRT-PCR）、蛋白质免疫印迹（Western blot）、酶联免疫吸附试验（ELISA）以及动物实验等。

研究结果如下：

1. 基于 IEGs 的肝癌患者聚类分析：研究人员收集了 182 个先前报道的 IEGs，经分析发现其中 18 个 IEGs 在肝癌组织中高表达。通过无监督聚类分析，将 TCGA 队列中的肝癌患者分为两个亚组（IEG cluster 1 和 IEG cluster 2）。这两个亚组在预后和免疫特征上存在显著差异，IEG cluster 2 患者的总生存期（OS）更差，且该组患者与更高的甲胎蛋白（AFP）水平和更晚期的肿瘤病理分级相关。KEGG 分析显示，IEG cluster 2 中多个肿瘤相关通路显著富集，包括 NOTCH 和 mTOR 信号通路，同时免疫相关通路也存在明显差异。
2. IEPS 的构建与验证：通过单因素 Cox 回归分析发现 18 个 IEGs 中有 14 个与肝癌患者的 OS 显著相关，再经 Lasso 算法分析确定了两个关键基因（CAD 和 PIGU）用于构建 IEPS。在 TCGA 队列和 ICGC 队列中，高 IEPS 评分的患者 OS 更差，ROC 曲线表明 IEPS 评分对肝癌患者的预后具有良好的预测能力。
3. IEPS 与临床病理特征的关系：分析发现，高 IEPS 评分与晚期 TNM 分期、更高的 WHO 分级、更高的死亡率和升高的 AFP 水平相关。在不同临床亚组中，高 IEPS 评分均与较差的预后相关，这表明 IEPS 评分可可靠地预测不同临床亚组肝癌患者的预后。
4. 基于 IEPS 的列线图构建与验证：经单因素和多因素 Cox 回归分析证实，IEPS 是肝癌患者 OS 的独立预后因素。基于 IEPS 评分和肿瘤分期构建的列线图，校准曲线显示其在预测 1 年、2 年和 3 年 OS 方面与实际生存率具有良好的一致性，ROC 曲线表明该列线图的预测准确性较 IEPS 进一步提高，决策曲线分析（DCA）曲线显示其具有较高的临床应用净效益。
5. IEPS 亚组的免疫特征：与 IEG cluster 1 相比，IEG cluster 2 中大多数肝癌患者的 IEPS 评分更高，OS 更差。GSEA 分析显示，高 IEPS 组中调节性 T 细胞（Tregs）分化通路富集，处于免疫抑制状态；低 IEPS 组中补体激活等免疫防御相关通路主要被激活，免疫反应增强。此外，高 IEPS 组中 Tregs 和巨噬细胞浸润增加，NK 细胞和中性粒细胞减少。
6. CAD 和 PIGU 对肝癌免疫微环境的影响：研究发现，CAD 和 PIGU 的表达与 Tregs 和 M0 巨噬细胞的浸润水平呈正相关。免疫组化结果显示，与癌旁肝组织相比，肿瘤样本中 CAD 和 PIGU 的表达水平显著升高。细胞实验表明，CAD 和 PIGU 可促进转化生长因子 -β₁（TGF-β₁）的表达和分泌，动物实验进一步证实 CAD 可促进肿瘤生长和 Tregs 浸润。

研究结论和讨论部分指出，本研究揭示了肝癌免疫微环境的显著异质性，IEGs 在其中起着关键作用。CAD 和 PIGU 作为关键基因，通过促进 TGF-β₁的表达和 Tregs 的浸润，形成免疫抑制微环境，影响肝癌患者的预后。基于 CAD 和 PIGU 构建的 IEPS 和列线图模型，能够准确预测肝癌患者的 OS 和免疫微环境状态，为肝癌患者的个性化治疗评估和随访提供了新工具。这一研究成果为肝癌的诊疗开辟了新方向，有望推动肝癌精准治疗的发展，提高患者的生存率和生活质量。然而，研究也存在一定局限性，如样本量有限、部分数据受限以及临床验证不足等，这也为未来的研究指明了方向。