基于脂质代谢相关基因特征预测胰腺癌术后复发：多中心队列验证的关键进展

《Scientific Reports》：A lipid metabolism related gene signature predicts postoperative recurrence in pancreatic cancer through multicenter cohort validation

胰腺癌（PC）术后复发是一大难题。为解决此问题，研究人员开展了基于脂质代谢相关基因预测胰腺癌（PAAD）术后复发的研究。他们构建并验证了相关预后模型，发现该模型能有效预测复发和生存，对指导临床治疗意义重大。

　　胰腺癌，这个隐匿在人体深处的 “杀手”，一直以来都让医学界头疼不已。它恶性程度极高，5 年生存率仅 3 - 4%。即便手术技术、治疗手段和围手术期管理不断进步，胰腺癌患者的预后依旧很差，术后复发就是关键 “绊脚石”。早期复发和晚期复发对患者的影响差异巨大，早期复发的患者往往面临更糟糕的结局。因此，及时筛选出高风险复发患者，对改善他们的长期生存状况至关重要。

在此背景下，中国人民解放军医学院、中国人民解放军总医院等机构的研究人员勇挑重担，开展了一项意义非凡的研究。他们旨在构建并验证一种基于脂质代谢相关基因的预后模型，以此预测胰腺癌患者的术后复发情况。这项研究成果发表在《Scientific Reports》上，为胰腺癌的治疗开辟了新的方向。

研究人员在探索过程中，运用了多种关键技术方法。数据来源上，他们从癌症基因组图谱（TCGA）、国际癌症基因组联盟（ICGC）数据库收集转录组数据和临床数据，还纳入了中国人民解放军总医院肝胆胰外科 2020 年 1 月至 2023 年 12 月的手术患者样本。分析方法上，采用 LASSO Cox 回归分析筛选基因、构建预后模型，利用 Kaplan - Meier 生存分析评估模型准确性，还通过单细胞 RNA 测序探究基因在不同细胞类型中的作用。

研究结果具体如下：

• 基因筛选与模型构建：从 1035 个脂质代谢相关基因（LMRGs）中，经筛选确定了 196 个与胰腺癌预后相关的基因。进一步通过 LASSO 回归分析和 Kaplan - Meier 生存分析，筛选出 16 个特征预后基因，最终构建了包含 4 个基因（SLCO_1B3、PRKACA、ST3GAL2 和 PTGES）的预后模型。根据风险评分，患者被分为高风险和低风险组。
• 模型评估与临床意义：对模型进行评估发现，高风险组患者的无进展生存期（PFI）、总生存期（OS）和疾病特异性生存期（DSS）均显著低于低风险组。时间依赖性受试者工作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）证实了模型具有良好的诊断能力。临床评估显示，风险评分可作为胰腺癌预后的独立预测指标，与肿瘤位置、T、N 和 M 分期等临床变量密切相关。
• 功能分析与机制探究：功能分析表明，高风险组在 G2M 检查点、糖酵解、雌激素反应和缺氧等肿瘤相关通路显著富集。高风险评分还与免疫浸润不良、基因突变和肿瘤突变负荷（TMB）相关。单细胞分析发现，风险基因在多种细胞类型中表达，可能通过细胞间协同作用促进胰腺癌进展。

研究结论和讨论部分，进一步凸显了该研究的重要意义。研究构建的预后模型能有效预测胰腺癌患者的术后复发和生存情况，具有较高的准确性和稳定性。其中涉及的关键基因，如 SLCO_1B3、PRKACA 等，在胰腺癌的发生发展中扮演重要角色，为后续研究提供了潜在的治疗靶点。不过，研究也存在局限性，缺乏实验验证。后续可通过基因敲低、过表达等实验，深入探究这些基因的功能，以及它们与胰腺癌进展的关系。同时，探索这些基因在血浆中的作为生物标志物的价值，也有望为胰腺癌的诊断和治疗开辟新途径。总之，这项研究为胰腺癌的研究和治疗提供了新的思路和方向，对推动胰腺癌精准医学的发展具有重要意义。