《International Immunopharmacology》：Integrated m6A reader network in acute myeloid leukemia: prognostic modeling, immune modulation, and functional validation of YTHDF3
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急性髓系白血病（AML）中m6A阅读器的失调网络及预后模型构建。通过多组学分析2680例AML患者，发现m6A阅读器协同上调与侵袭性亚型相关，开发m6ARS评分揭示其促进增殖、免疫逃逸的作用。机器学习构建的28基因预后模型在10个独立队列中表现优异，并发现YTHDF3作为新致癌驱动因素，其敲低抑制白血病细胞增殖并稳定致癌mRNA。该研究为AML精准治疗提供新靶点。
Fangmin Zhong|Zihao Wang|Jialin Huang|Fangyi Yao
江西省免疫学与炎症重点实验室，江西省临床医学研究中心，江西医学院第二附属医院临床实验室部门，南昌大学，中国江西南昌
摘要
新兴证据表明，RNA N6-甲基腺苷（m6A）修饰是肿瘤发生的关键调控因子，但m6A读取因子在急性髓系白血病（AML）的发病机制和预后中的协同作用仍不清楚。通过利用2680名AML患者的多组学数据，我们系统地绘制了失调的m6A读取因子网络，揭示了这些因子之间的协同上调及其与侵袭性AML亚型的关联。我们开发了一种m6A读取因子活性评分（m6ARS），发现m6ARS升高与过度增殖、CD8+ T细胞浸润受损以及PD-L1介导的免疫逃逸有关。基于机器学习的28基因预后模型在10个独立队列中表现出强大的性能，并在多变量分析中优于传统的临床病理学因素。高风险患者对靶向治疗（如达沙替尼和奥拉帕利）更敏感，这表明存在可利用的治疗脆弱性。功能研究表明，YTHDF3是一种新的致癌驱动因子，在AML中显著过表达，其敲低可抑制增殖、诱导凋亡，并通过调节mRNA稳定性来稳定白血病相关转录本（ZZZ3、KLHL11）。这项综合研究揭示了m6A读取因子网络在AML进展中的核心作用，为风险适应性治疗提供了经过验证的预后框架，并将YTHDF3定位为潜在的诊断和治疗靶点，从而将RNA表观遗传学与AML的临床应用联系起来。
引言
急性髓系白血病（AML）是一种高度异质性的血液系统恶性肿瘤，其特征是髓系祖细胞的分化停滞和异常增殖
尽管靶向治疗和免疫治疗的最新进展显著改善了部分患者的预后，但复发率和药物耐药性仍然是主要的临床挑战
患者之间的显著预后差异由遗传和表观遗传异质性驱动，这凸显了阐明AML发病机制和发展精确预后工具以优化风险分层治疗和提高患者生存率的关键需求
近年来，RNA表观遗传修饰在肿瘤发生中受到了广泛关注
在这些修饰中，N6-甲基腺苷（m6A）是真核mRNA中最丰富的转录后修饰，通过可逆的甲基化动态调节RNA代谢的多个方面，包括剪接、运输、稳定性和翻译效率
m6A的生物学功能由“写入者、读取者和擦除者”蛋白共同调控
值得注意的是，YTHDF家族和IGF2BP家族中的m6A读取蛋白通过识别m6A位点来介导下游分子事件，从而影响增殖、分化和凋亡等关键细胞过程
研究表明，m6A读取因子在多种实体瘤和血液系统恶性肿瘤中异常表达，它们通过调节MYC和PI3K/AKT通路等致癌信号通路以及白血病干细胞的自我更新来促进肿瘤进展
例如，YTHDF1通过促进细胞周期基因的翻译来维持AML细胞的生长，而IGF2BP3的过表达与AML患者的不良预后相关
然而，现有研究主要集中在单个m6A读取因子上，导致AML中调控特征网络及其对肿瘤微环境（TME）的影响尚不清楚
为了解决这一空白，我们提出系统地研究AML中m6A读取因子的综合调控景观。通过利用公共数据库的多组学数据并应用生物信息学算法，我们旨在构建一个基于m6A读取因子的评分系统，并识别相关的基因模块。我们将开发一个基于机器学习的预后风险模型来评估其对AML患者预后的预测效果。此外，通过对不同风险组的临床特征、免疫微环境特征和治疗敏感性的比较分析，为预后分层和靶向干预提供新的见解。以YTHDF3为重点，我们将评估其在AML中的诊断效用，并通过体外实验初步探索其生物学功能。总体而言，本研究旨在阐明m6A读取因子网络的协同调控机制，并确定AML精准医学的潜在生物标志物和治疗靶点。
数据集编译和标准化
本研究汇总了来自十个公开可用队列的2680例急性髓系白血病（AML）病例：九个基因表达组学（GEO）数据集（GSE10358-GPL570、GSE12417-GPL96、GSE12417-GPL570、GSE37642-GPL96、GSE37642-GPL570、GSE71014-GPL10558、HOVON和Beat AML），173个TCGA-LAML样本，以及来自GTEx存储库的337个正常血液样本。基于GPL570/GPL96的GEO队列的原始微阵列数据（CEL文件）经过了稳健的多阵列平均（RMA）标准化处理。
m6A读取因子的表达特征
我们首先分析了m6A读取因子的分子特征。差异表达分析显示，13个读取因子中有12个在AML样本中显著上调，仅IGF2BP1的表达没有变化（图1A）。相关性分析表明这些读取因子的表达水平显著正相关（图1B）。蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析确定IGF2BP2、HNRNPC、YTHDF1和YTHDC2为枢纽节点
讨论
本研究系统地研究了AML中m6A读取因子的综合调控网络，揭示了它们在疾病进展、免疫逃逸和预后中的关键作用。通过利用多组学数据和功能分析，我们提供了关于m6A读取因子协同机制的新见解，并建立了一个具有潜在临床应用价值的强大预后模型。我们的发现不仅推进了对AML中RNA表观遗传调控的理解，还强调了可采取的行动策略
结论
总之，我们的工作阐明了m6A读取因子在AML进展、免疫调节和临床结果中的协同作用。预后模型和对YTHDF3的功能性见解为基于RNA表观遗传学的诊断和治疗方法提供了框架。未来的研究应致力于将这些发现转化为临床试验，探索针对m6A读取因子的药物，并揭示AML进化过程中m6A调控的时空动态。
研究批准
所有实验方案均获得了南昌大学第二医院（中国南昌）伦理委员会的批准。
CRediT作者贡献声明
Fangmin Zhong：撰写 – 原始草稿、可视化、验证、软件、资源、方法学、资金获取、正式分析、数据管理。
Zihao Wang：可视化、验证。
可视化、验证。
撰写 – 审稿与编辑、监督、资源管理、项目协调、资金获取、概念构思。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究得到了江西省卫生健康委员会科学技术计划项目（202410238）、国家自然科学基金（82560036）和江西省自然科学基金（20252BAC240524、20224BAB216037、20232BAB206053）的支持。
