基于液-液相分离相关基因的肺腺癌预后模型构建及肿瘤微环境单细胞解析

　　本研究针对肺腺癌(LUAD)预后评估难题，通过整合多组学数据挖掘液-液相分离(LLPS)相关基因的预后价值。研究人员利用TCGA和GEO数据库筛选出389个差异表达的LLPS相关基因(DE-LRGs)，最终建立包含CDC25C、GPRIN1等7个关键基因的风险评估模型。该模型能有效区分高低风险组(P<0.0001)，AUC值达0.71，并揭示风险评分与肿瘤突变负荷(TMB)、免疫细胞浸润及药物敏感性显著相关。单细胞测序进一步发现GRIA1在成纤维细胞、BCAN在肥大细胞中高表达。研究为LUAD个性化治疗提供了新的分子标志物和理论依据。

　　

肺腺癌作为非小细胞肺癌中最常见的组织学亚型，在全球范围内具有高发病率和死亡率。尽管靶向治疗和免疫检查点抑制剂等新型疗法显著改善了晚期患者的预后，但肺腺癌仍面临早期诊断困难、易转移、放疗反应差以及耐药性产生等挑战。近年来，液-液相分离(LLPS)作为一种重要的生物物理现象，在调控基因表达、信号转导和应激反应等细胞功能中发挥关键作用。研究表明LLPS相关基因(LRGs)在卵巢癌、胃肠道恶性肿瘤和低级别胶质瘤中具有显著预后预测价值，但其在肺腺癌中的作用机制尚不明确。

为了解决这一问题，研究人员在《Scientific Reports》上发表了这项系统性研究，通过整合多组学数据分析、构建预后模型并深入探索肿瘤微环境特征，为肺腺癌的预后评估和个性化治疗提供新见解。

研究主要采用以下关键技术方法：从TCGA和GEO数据库获取LUAD转录组数据和临床信息；通过差异表达分析筛选DE-LRGs；利用LASSO-Cox回归构建预后模型；采用CIBERSORT和xCell算法分析免疫浸润；运用单细胞RNA测序(scRNA-seq)解析细胞异质性；通过GSEA富集分析探索潜在机制；使用maftools分析肿瘤突变谱。

研究结果

DE-LRGs的鉴定与功能分析

通过TCGA-LUAD数据集分析共鉴定出3,411个差异表达基因，与LLPS数据库交集获得389个DE-LRGs。GO/KEGG富集分析显示这些基因显著参与有丝分裂、核分裂、纺锤体组成等生物学过程，以及细胞周期、安非他明成瘾等信号通路。PPI网络分析表明CDK1、KIF11、CCNA2等处于蛋白互作网络核心位置。

预后模型的构建与验证

通过单变量Cox回归和LASSO分析筛选出7个预后基因(CDC25C、GPRIN1、GRIA1、BCAN、IGF2BP1、ANLN和KRT6A)构建风险评分模型。TCGA队列中高风险组患者总生存期显著缩短(P<0.0001)，1、3、5年AUC值分别为0.71、0.71和0.65。在GSE31210验证集中，模型同样显示出良好预测性能(P=0.001)。实验验证显示除KRT6A外，其余6个基因在LUAD组织中表达显著改变。

临床独立预后因素分析

多变量Cox回归确定风险评分、T分期和N分期为独立预后因素。基于这些因素构建的列线图在预测1、3、5年生存率方面表现出良好准确性。决策曲线分析表明列线图具有临床适用性。

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肿瘤突变负荷与信号通路富集

高风险组TMB显著高于低风险组(P=0.0000001)，且与年龄、吸烟状态显著相关。GSEA分析显示高风险组显著富集于E2F靶标、MYC靶标v1、mTORC1信号和上皮间质转化(EMT)等通路。

免疫微环境特征

免疫浸润分析发现M0巨噬细胞、M1巨噬细胞、记忆活化CD4⁺T细胞等在高风险组中浸润程度更高，而记忆静止CD4⁺T细胞、静止树突状细胞等则在低风险组中更丰富。31个免疫检查点在高风险组中表达显著上调，包括CD274(PD-L1)、CD276、LAG3等。

药物敏感性分析

95种药物在高低风险组间显示IC50值显著差异，A.443654、BI.2536和CCT007093差异最显著。相关性分析发现Parthenolide与GRIA1、Nutlin.3a与ANLN等存在显著正相关，而BI.D1870与CDC25C等呈负相关。

单细胞转录组分析

基于GSE131907单细胞数据鉴定出8种细胞类型：上皮细胞、成纤维细胞、内皮细胞、T淋巴细胞、NK细胞、B淋巴细胞、髓系细胞和肥大细胞。GRIA1在成纤维细胞中高表达，BCAN在肥大细胞中高表达。细胞通讯分析显示上皮细胞与髓系细胞间相互作用最频繁。

GSEA功能富集

7个预后基因主要富集于翻译起始、SARS-CoV-2 Nsp1干扰翻译起始、PI3K信号通路、MHC II类分子呈递和动粒-微管相互作用调控等通路。

研究结论与意义

该研究首次系统性地探讨了LLPS相关基因在肺腺癌预后评估中的价值，构建了包含7个基因(CDC25C、GPRIN1、GRIA1、BCAN、IGF2BP1、ANLN和KRT6A)的稳健预后模型。研究发现高风险患者具有更高的肿瘤突变负荷、独特的免疫微环境特征和特定的药物敏感性模式。单细胞分析进一步揭示了这些基因在特定细胞类型中的表达模式，如GRIA1在成纤维细胞和BCAN在肥大细胞中的特异性表达。

从机制角度看，这些预后基因通过参与翻译起始、PI3K信号传导、MHC分子呈递等关键生物学过程影响肿瘤进展。特别是GRIA1作为AMPA受体亚基，可能通过调节谷氨酸能信号通路影响肿瘤细胞行为；BCAN作为软骨素硫酸蛋白聚糖，可能通过调节细胞外基质影响肿瘤转移；IGF2BP1作为RNA结合蛋白，通过稳定癌基因mRNA促进肿瘤进展。

研究的临床意义在于：首先，7基因特征为肺腺癌提供了新的预后生物标志物集合；其次，风险评分模型有助于患者分层和个性化治疗决策；第三，免疫微环境分析为免疫治疗策略提供新思路；最后，药物敏感性数据为临床用药选择提供参考。

该研究的局限性包括样本地域分布不均、回顾性研究设计的固有偏倚以及缺乏体外实验验证等。未来研究需要通过更大规模前瞻性队列验证模型效能，并通过基因敲除等实验手段深入探索这些基因在LLPS过程中的具体分子机制。

总之，这项研究为理解LLPS在肺腺癌中的作用提供了全面视角，建立的预后模型具有临床转化潜力，为肺腺癌的精准医疗提供了新的理论基础和实践指导。