编辑推荐：
为解决膀胱癌（BLCA）异质性导致的预后预测和治疗响应难题，研究人员开展了基于机器学习的膀胱癌干性特征研究。他们划分出两种干性亚型，构建了干性亚型分类器。该研究有助于膀胱癌分子分类和个性化治疗选择，意义重大。
在癌症的复杂 “战场” 中，膀胱癌（Bladder Cancer，BLCA）是一位棘手的 “对手”。它是一种源于膀胱上皮的恶性肿瘤，在 2020 年，全球约有 573,000 例新发病例和 212,000 例死亡病例，是全球第 10 大常见癌症。目前，手术和化疗是主要治疗手段，但 5 年生存率仅约 70% 。靶向治疗和免疫治疗虽有一定效果，但费用高昂且疗效因人而异。
这背后的关键原因之一，是膀胱癌的高度异质性。癌症干细胞（Cancer Stem Cells，CSCs）作为肿瘤中的特殊群体，具有自我更新和强大的致瘤能力，它们在肿瘤的发展、转移以及治疗耐药过程中扮演着重要角色。不同患者体内的 CSCs 存在差异，使得肿瘤的治疗变得更加复杂。因此，深入了解膀胱癌干性特征，对开发新的治疗策略、改善患者预后至关重要。
为了攻克这一难题，南昌大学第二附属医院等机构的研究人员开展了一项极具意义的研究，相关成果发表在《BMC Cancer》杂志上。
研究人员运用了多种关键技术方法。他们从癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）、基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）等收集膀胱癌数据集。通过单样本基因集富集分析（Single-sample Gene Set Enrichment Analysis，ssGSEA）和无监督聚类分析，识别膀胱癌的干性亚型。利用 CIBERSORT 反卷积算法和 ESTIMATE 方法评估肿瘤微环境（Tumor Microenvironment，TME）浸润情况。借助 “pRRophetic” R 包和 TIDE 算法预测治疗反应。还通过构建干性亚型分类器，并使用细胞实验进行验证。
研究结果如下：
- 干性亚型的识别：基于 26 个干性基因集的富集分数，研究人员将膀胱癌患者分为两个亚型。亚型 1 患者的 mRNA 表达干性指数（mRNAsi）得分更高，生存率更好；亚型 2 患者的非整倍体得分、同源重组缺陷和肿瘤突变负担更高。两个亚型在年龄、分期、T 分类和 N 分类等临床病理特征上也存在差异 。
- 基因组和免疫特征差异：亚型 2 患者的非整倍体得分、同源重组缺陷和肿瘤突变负担高于亚型 1，且 TP53、TTN 和 KMT2D 的突变状态不同。在免疫微环境方面，亚型 2 患者的基质评分、免疫评分和 ESTIMATE 评分更高，但树突状细胞和淋巴细胞得分较低，巨噬细胞得分较高。
- 治疗反应差异：通过对化疗药物半最大抑制浓度（IC50）的计算，发现亚型 2 患者对顺铂和多西他赛的敏感性更高；而亚型 1 患者的 TIDE 评分、T 细胞功能障碍评分和 T 细胞排除评分更低，对免疫治疗的反应更好 。
- 干性亚型分类器的构建与验证：研究人员筛选出 6 个关键基因构建干性亚型分类器，该分类器在多个数据集上表现出良好的预测性能。
- 模型基因的验证：除 CDH26 外，模型中的 5 个基因都是预后相关基因。对 TNFAIP6 的研究发现，沉默该基因可减弱膀胱癌干细胞特性，增强化疗效果，并下调免疫检查点基因 PD-L1 的表达。
研究结论和讨论部分指出，该研究揭示了膀胱癌干性的异质性，干性亚型分类器有助于膀胱癌的分子分类和个性化治疗选择。TNFAIP6 在维持膀胱癌干性方面起着关键作用，有望成为膀胱癌化疗和免疫治疗的潜在靶点。不过，研究也存在一些局限性，如依赖公开数据、仅对 TNFAIP6 进行了实验研究等。未来还需要更多研究来进一步验证和完善这些发现。总体而言，这项研究为膀胱癌的精准治疗提供了新的思路和方向，具有重要的临床意义 。
