脂代谢免疫调控基因LPL通过促进M1型巨噬细胞极化抑制乳腺癌进展

本研究通过机器学习(SVM-RFE/LASSO)和WGCNA筛选出10个脂代谢相关免疫枢纽基因，构建了具有高预测效能的乳腺癌(BRCA)预后风险模型。重点发现脂蛋白脂肪酶(LPL)过表达可抑制肿瘤增殖迁移，并通过促进M1样巨噬细胞极化（CD4+/F4/80+↑ CD8+↓）重塑肿瘤微环境(TME)，为BRCA免疫代谢治疗提供新靶点。

　　

亮点解析

通过机器学习(SVM-RFE/LASSO回归)和加权基因共表达网络(WGCNA)，我们从乳腺癌(BRCA)数据集筛选出10个脂代谢相关免疫枢纽基因。这些基因构建的预后风险模型展现出优异的生存预测能力（ROC曲线验证）。其中，脂蛋白脂肪酶(LPL)作为关键分子，其过表达不仅能直接抑制BRCA细胞增殖/迁移/侵袭，还能通过促进THP-1来源巨噬细胞向抗肿瘤的M1表型极化来重塑肿瘤微环境(TME)。

讨论

免疫治疗虽在黑色素瘤等领域取得突破，但BRCA疗效仍受限于肿瘤异质性。我们的研究发现LPL通过"代谢-免疫"双效机制：一方面调控脂质代谢重编程，另一方面激活M1样巨噬细胞（CD4⁺/F4/80⁺细胞增加伴随CD8⁺减少），这种独特的免疫调控模式为克服BRCA免疫治疗耐药提供了新思路。

结论

本研究首次揭示LPL作为脂代谢与免疫浸润的桥梁分子，其促M1极化作用显著抑制肿瘤生长（动物实验验证）。发现的10基因标记物(PPARG/LEP等)不仅具有诊断价值，更为开发靶向"代谢-免疫"交叉通路的联合疗法奠定基础。