泛素化相关基因标志物(MMP1/RNF2/TFRC/SPP1/CXCL8)在宫颈癌预后预测中的鉴定与验证

本研究通过整合自测序数据与TCGA-GTEx-CESC数据集，鉴定出MMP1、RNF2、TFRC、SPP1和CXCL8五个泛素化相关基因(UBLGs)作为宫颈癌(CC)预后标志物。构建的风险评分模型(AUC>0.6)可有效预测患者生存率，免疫微环境分析揭示高风险组存在12种差异免疫细胞浸润和4个免疫检查点异常表达，为CC个体化治疗提供新靶点。

　　

泛素化相关基因在宫颈癌预后预测中的突破性发现

1 Introduction
宫颈癌(CC)作为女性生殖系统最常见恶性肿瘤，全球每年新增病例达57.7万例。尽管中国5年生存率(67.6%)优于美国(62.6%)，但约30%患者治疗后出现复发转移。泛素-泛素样(UB/UBL)修饰系统通过调控蛋白质降解、DNA损伤修复等过程参与肿瘤发生发展，但其在CC中的具体作用机制尚不明确。

2 Manuscript formatting
2.1 Data sources
研究整合了8对自测CC组织样本与TCGA-GTEx-CESC数据库(304肿瘤/13正常样本)，筛选出465个泛素化相关基因(UBLGs)。GSE52903数据集(55肿瘤/17正常)用于外部验证。

2.3 Acquisition and enrichment analysis of crossover genes
差异表达分析鉴定出18个关键交叉基因，包括MMP1、RNF2等5个标志物。GO分析显示这些基因显著富集于"辐射响应"等条目，KEGG分析提示IL-17信号通路激活。

3 Results
3.2 Identification of cervical cancer-related DEGs
自测数据集发现2545个DEGs，TCGA数据集检出14538个DEGs。热图显示MMP1等基因在肿瘤组织中显著上调。

3.3 Identification of five biomarkers
LASSO-Cox回归确定MMP1、RNF2(环指蛋白2)、TFRC(转铁蛋白受体1)、SPP1(骨桥蛋白)和CXCL8(IL-8)构成预后模型。风险评分公式为：风险评分=∑(基因系数×表达量)。

3.4 Creation of nomogram
列线图分析显示风险评分是独立预后因素(C-index=0.692)，1/3/5年生存预测AUC分别为0.77/0.78/0.75。校准曲线证实模型预测准确性。

3.5 The GSEA in two risk subgroups
高风险组显著富集"角质化包膜"形成和IL-17信号通路，后者通过招募髓系抑制细胞促进血管生成并抑制抗肿瘤免疫。

3.6 Immune-infiltration analysis between two risk subgroups
CIBERSORT分析发现记忆B细胞、M0型巨噬细胞等12种免疫细胞存在差异浸润。风险评分与活化肥大细胞呈最强正相关(r=0.32)。

3.7 Analyses of immune-checkpoint expression and anti-cancer immune response
反常现象：低风险组TIGIT、LAG-3、GAL9和PD-1表达更高，可能与功能性免疫微环境相关。TIP分析显示CD4⁺ T细胞活性差异显著。

3.8 Drug sensitivity
高风险组对Dactolisib(IC50=0.12μM)、奥沙利铂等14种药物敏感性降低，但对吉非替尼等6种药物敏感性升高。

3.9 Expression and RT-qPCR validation
qPCR验证显示MMP1(2.1倍)、TFRC(1.8倍)和CXCL8(2.3倍)在肿瘤组织中显著上调(p<0.05)，而RNF2和SPP1差异不显著。

4 Discussion
MMP1通过激活PAR-1受体促进血管通透性，其表达受NF-κB泛素化调控。CXCL8通过STAT3通路协同增强MMP1的促侵袭作用。TFRC通过HIF-1/PI3K-AKT通路参与铁代谢调控。RNF2作为PRC1核心组分，可能通过表观遗传沉默抑癌基因。SPP1通过整合素信号促进ECM降解。

免疫微环境分析发现PD-1高表达与良好预后相关，挑战了传统认知。这可能反映"热肿瘤"特征——免疫检查点表达标志着预存免疫应答而非衰竭状态。

5 Conclusion
该研究建立的5基因标志物模型为CC预后预测提供新工具，同时揭示泛素化修饰与免疫微环境的交互作用机制。未来需扩大样本验证蛋白水平表达，并探索RNF2在放疗敏感性调控中的具体作用。