铁死亡相关基因IFNG、KEAP1和PHKG2作为卵巢癌预后生物标志物的整合分析及其免疫治疗潜力

这篇研究通过整合TCGA和GEO数据库数据，利用生物信息学方法揭示了铁死亡（ferroptosis）相关基因IFNG、KEAP1和PHKG2在卵巢癌（OV）中的关键作用。研究发现，高表达这三个基因的FS2亚型患者具有更高的肿瘤突变负荷（TMB）和生存率，且与CD28、CD40L等免疫应答基因显著相关。该研究为OV的预后评估和免疫治疗靶点选择提供了新思路，尤其强调了铁死亡亚型与TMB协同指导精准治疗的潜力。

　　

ABSTRACT

铁死亡作为一种铁依赖性的细胞死亡形式，与多种癌症的发病机制相关。本研究通过分析TCGA和GEO数据库，结合cBioPortal、TIMER等工具，首次系统阐明了铁死亡相关基因突变与卵巢癌预后的关联。结果显示，铁死亡亚型FS2较FS1具有更高的TMB水平和生存优势，其中IFNG、KEAP1和PHKG2的表达与良好预后显著相关，且与TMB呈正相关。这些基因还调控CD28等免疫检查点分子的表达，提示其作为免疫治疗响应预测标志物的潜力。

1 Introduction

卵巢癌是全球女性高发恶性肿瘤，多数患者面临复发难题。铁死亡因其独特的脂质过氧化死亡机制，在肿瘤耐药和转移中起关键作用。既往研究表明，铁死亡抵抗性会促进乳腺癌和结直肠癌转移，而抑制铁死亡可增强化疗敏感性。然而，铁死亡亚型与TMB、免疫调控的关联仍是空白。本研究旨在揭示铁死亡相关基因突变对OV诊疗策略的影响。

2 Materials and Methods

研究整合了TCGA的379例OV样本和GTEx的88例正常样本，通过DESeq2筛选差异基因。从FerrDB数据库获取424个铁死亡相关基因（FRGs），利用ConsensusClusterPlus进行亚型分型。免疫浸润分析采用TIMER和ESTIMATE算法，突变谱通过VarScan解析。实验验证阶段使用TOV-112D和SKOV-3细胞系进行qRT-PCR检测。

3 Results

3.1 铁死亡相关突变特征

在9651个差异基因中，TP53突变频率最高。通过生存分析筛选出IFNG、KEAP1和PHKG2三个关键基因，其高表达组患者生存期显著延长（p<0.05）。拷贝数变异分析显示这些基因在肿瘤组织中普遍扩增。

3.2 铁死亡分子亚型

基于424个FRGs的表达谱，OV被划分为FS1和FS2两种亚型。PCA证实GSE32062数据集存在相同分型。FS2亚型TMB更高（p<0.01），但临床III/IV期分布无差异。

3.3 TMB关联性

FS2亚型的突变总数比FS1低30%，但TP53、TTN等基因突变频率差异显著。KEAP1和PHKG2的表达量与细胞系突变负荷呈正相关（r=0.62），qPCR验证其在SKOV-3（高突变）中的表达量是TOV-112D（低突变）的2.1倍。

3.4 免疫特征

FS2亚型中EIF2AK3等12个免疫原性死亡（ICD）相关基因表达上调。虽然CD48等检查点分子无组间差异，但FS2的ESTIMATE评分显著升高（p<0.001），提示基质成分更丰富。

3.5 微环境调控

Th2细胞浸润水平可独立预测生存（p=0.018）。KEAP1通过Nrf2通路调控巨噬细胞极化，而IFNG可抑制肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）生成，共同塑造免疫活性微环境。

4 Discussion

本研究首次建立铁死亡亚型与TMB的关联模型：

1. 治疗策略：FS2患者可能受益于PD-1抑制剂联合铁死亡诱导剂；

2. 疫苗开发：高频突变基因为新抗原疫苗设计提供靶点库；

3. 机制探索：KEAP1通过调控GSH合成影响基因组稳定性，而PHKG2突变可能导致铁超载。

局限性在于缺乏体内实验验证。未来需开展类器官模型研究，并探索IFNG-γ信号通路与PARP抑制剂的协同效应。该成果为OV的精准分型和联合治疗提供了理论依据。