基于髓源性抑制细胞相关长链非编码RNA的预后特征模型在浸润性乳腺癌中的鉴定与验证及其治疗意义

　　本研究针对浸润性乳腺癌（BRCA）预后评估和治疗策略选择的临床需求，通过整合TCGA数据库的多组学数据，系统构建了基于MDSCs相关lncRNAs的预后风险模型。研究成功筛选出8个关键lncRNAs并验证其预测效能，发现高风险患者具有更差的生存预后、更高的肿瘤突变负荷（TMB）和独特的免疫微环境特征。该模型不仅为BRCA患者提供了精准的个体化预后评估工具，还通过药物敏感性分析揭示了潜在的治疗靶点，为免疫治疗和靶向治疗策略的选择提供了重要理论依据。

　　

浸润性乳腺癌（BRCA）作为女性最常见的恶性肿瘤之一，在全球癌症发病率中位居第二，其高度异质性和侵袭性给临床治疗带来巨大挑战。目前TNM分期系统在精准医疗时代已显不足，迫切需要开发更精确的预后生物标志物。近年来，长链非编码RNA（lncRNA）因其在肿瘤发生发展中的调控作用而备受关注，特别是其与免疫细胞的相互作用成为研究热点。髓源性抑制细胞（MDSCs）作为重要的免疫抑制细胞群体，在肿瘤免疫逃逸中发挥关键作用，但其与lncRNA的调控网络在BRCA中的机制尚不明确。

为了解决这一问题，研究人员开展了基于MDSCs相关lncRNAs的BRCA预后模型构建与验证研究。该研究发表于《Biochemistry and Biophysics Reports》，通过系统分析TCGA数据库中1093例BRCA患者的临床和基因组数据，运用多组学整合分析策略，建立了具有临床转化价值的预后预测模型。

研究采用的主要技术方法包括：从TCGA数据库获取BRCA患者的临床资料和RNA测序数据；通过Pearson相关性分析筛选MDSCs相关lncRNAs；使用LASSO回归和多变量Cox回归构建预后模型；采用基因集富集分析（GSEA）和基因本体（GO）分析探索生物学功能；利用ESTIMATE算法和ssGSEA评估肿瘤免疫微环境；通过TIDE和IPS评分预测免疫治疗反应；采用GDSC数据库进行药物敏感性分析；最后通过RT-qPCR实验验证关键lncRNAs的表达。

研究结果方面，首先通过生物信息学分析筛选出8个MDSCs相关关键lncRNAs（LINC02084、AL133467.1、SNHG15、AC004847.1、MIR3659HG、AC092718.4、HEIH和LINC01235），并构建了风险评分模型。预后分析显示，高风险组患者总生存期显著缩短（p<0.001），模型在1年、5年和7年的AUC值分别达到0.721、0.703和0.713。肿瘤微环境特征分析发现，低风险组具有更高的免疫细胞浸润水平和更活跃的免疫相关通路，而高风险组表现出更高的肿瘤突变负荷和免疫抑制状态。药物敏感性预测揭示了47种具有显著IC50差异的抗癌药物，其中Ribociclib、PD173074等药物在低风险组更有效，而Lapatinib在高风险组显示更好疗效。体外实验验证证实了关键lncRNAs在乳腺癌细胞系中的差异表达模式。

研究结论表明，基于MDSCs相关lncRNAs的预后特征模型能够有效预测BRCA患者的生存预后和治疗反应。该模型不仅提供了新的预后评估工具，还为个体化治疗策略的选择提供了重要依据。低风险患者可能更适合免疫治疗，而高风险患者则可能需要针对特定信号通路（如PI3K/MTOR通路）的靶向治疗。此外，研究预测的潜在治疗靶点和药物为BRCA的新药研发指明了方向。这些发现对于推进BRCA精准医疗发展具有重要意义，为临床医生制定个体化治疗方案提供了有价值的参考。

研究的创新性在于首次系统性地将MDSCs相关lncRNAs与BRCA预后联系起来，建立了具有良好预测性能的临床实用模型，并通过多维度分析揭示了其潜在的免疫学机制和治疗意义。然而，研究也存在一定局限性，如样本来源相对单一，未来需要在更大规模的多中心队列中进行验证，并进一步开展功能性实验深入探索相关lncRNAs的分子机制。