基于代谢相关特征表达构建骨肉瘤预后模型：精准预测与潜在生物标志物发现

《BMC Musculoskeletal Disorders》：Construction and evaluation of a prognostic model based on the expression of the metabolism-related signatures in patients with osteosarcoma

骨肉瘤是常见的骨与关节恶性肿瘤，患者预后不佳。为改善现状，研究人员基于骨肉瘤 RNA-seq 数据构建预后模型。结果显示，该模型可准确预测预后，CYP27B1等 6 个基因或为潜在生物标志物，为骨肉瘤诊疗提供新方向。

　　骨肉瘤，这个隐匿在骨骼深处的 “杀手”，悄无声息地威胁着无数人的健康。它是骨与关节最常见的恶性肿瘤，每年约有 800 例新发病例，一半集中在青少年和年轻人身上。目前，骨肉瘤患者 10 年总生存率仅 60%-70%，而转移性患者更是低至 20% ，且近年来转移性患者的生存状况并未得到明显改善，这主要是因为针对转移性疾病的治疗手段有限。在这样的困境下，寻找有效的预测方法，提高患者生存率迫在眉睫。

来自海南科技职业大学和齐齐哈尔第一工厂医院的研究人员，为了攻克这一难题，展开了深入研究。他们的研究成果发表在《BMC Musculoskeletal Disorders》上。研究人员通过筛选与骨肉瘤代谢相关的基因，构建预后模型，旨在为骨肉瘤的诊断、治疗和预后评估提供有力支持。

在研究方法上，研究人员从多个数据库获取数据。他们从癌症基因组图谱（TCGA）数据库下载骨肉瘤 RNA-seq 表达数据作为训练集，同时以 “Osteosarcoma and Homo sapiens” 为关键词，在 NCBI GEO 数据库搜索符合特定标准的数据集作为验证集。之后，利用生物信息学分析方法，包括基因注释、差异表达 RNA 筛选、代谢相关基因筛选、构建预后模型及评估模型效能等，还进行了细胞实验，如细胞培养、逆转录定量实时聚合酶链反应（qRT-PCR）和蛋白质免疫印迹（western blotting） ，以此验证相关基因的表达。

研究结果方面：

1. 差异表达 RNA 的鉴定：研究人员对数据进行分析，共鉴定出 432 个差异表达 RNA（DE RNA），其中包含 79 个差异表达的长链非编码 RNA（lncRNA）和 353 个差异表达的信使 RNA（mRNA）。这些差异表达 RNA 能显著区分转移性和非转移性样本。
2. 代谢相关 DE mRNA 的筛选：从基因集富集分析（GSEA）数据库获取与氨基酸、碳水化合物和脂质代谢相关的基因，经比较筛选出 107 个代谢相关 DE mRNA。
3. 预后模型的构建与评估：运用单变量和多变量 Cox 回归分析，筛选出 9 个基因（LINC00545、LINC01537、FOXC2-AS1、CYP27B₁、PFKFB4、PHKG1、PHYKPL、PXMP2 和 XYLB）作为最佳组合，构建预后评分（PS）模型。多个验证数据集表明，该模型具有高特异性和敏感性。
4. 独立预后临床因素的筛选：通过分析发现，年龄、肿瘤转移和 PS 模型状态是独立预后因素。年轻患者和无肿瘤转移患者的预后更好，且 PS 模型对年轻患者生存和预后预测的准确性更有帮助。
5. lncRNAs 与 mRNA 的共表达及功能分析：构建了包含 3 个 lncRNA 和 88 个代谢相关 DE mRNA 的共表达网络，功能分析显示，共表达基因 LINC00545 和 LINC01537 富集在环氧化酶通路。
6. 特征基因的验证：通过 qRT-PCR 和 western blotting 实验验证，结果与生物信息学分析的一致性达到 88.89%，证明了研究分析的可靠性。

在研究结论与讨论部分，研究人员成功构建了基于 9 个基因表达水平的 PS 模型，该模型能准确预测骨肉瘤患者的预后。CYP27B₁、PFKFB4、PHKG1、PHYKPL、PXMP2 和 XYLB 可能是骨肉瘤的代谢相关生物标志物。这一研究成果不仅加深了人们对骨肉瘤代谢相关基因的理解，更为骨肉瘤患者的诊断、治疗和预后评估提供了理论依据，为骨肉瘤的精准医疗开辟了新道路。然而，该研究也存在一定局限性，如特征 lncRNA 对代谢的影响以及筛选出的特征在骨肉瘤中的具体作用和机制，还需进一步通过体外和体内实验进行探究，PS 模型的临床应用价值也有待进一步评估和验证 。但总体而言，这项研究为骨肉瘤的研究和治疗带来了新的希望和方向。