基于谷氨酰胺代谢相关基因的分子分型预测结肠腺癌预后、肿瘤微环境及药物治疗反应

　　本综述通过整合TCGA和GEO数据库的结肠腺癌（COAD）多组学数据，系统解析谷氨酰胺代谢相关基因（GMRGs）在分子分型、预后评估和肿瘤微环境（TME）调控中的作用，并构建含10个特征基因的风险模型（Riskscore）。研究证实低风险组（LR）对免疫治疗更敏感，为COAD的精准代谢干预和免疫联合治疗提供新策略。

　　

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Public data download

结肠腺癌（COAD）相关的转录组数据与临床信息从两个公共数据库获取：癌症基因组图谱（TCGA）（https://portal.gdc.cancer.gov/）和基因表达综合库（GEO）（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/）。TCGA数据集作为训练集，GEO数据作为验证集。具体而言，我们收集了TCGA中COAD患者的RNA-Seq测序数据（HTSeq-Counts格式）及对应临床信息（包括年龄、性别、肿瘤分期等）。

Comparative analysis of GMRGs from different database sources

为验证所选谷氨酰胺代谢相关基因（GMRGs）的权威性与科学性，我们通过维恩分析对比了本研究基因集与基于Reactome数据库构建的GM基因集的重叠情况。结果显示，本研究基因集与Reactome数据库基因集存在9个重叠基因（占Reactome基因集的64%），表明高度一致性（图1）。差异可能源于数据库注释标准或研究焦点不同。

Discussion

瓦博格效应（Warburg effect）是癌细胞的经典能量代谢模式，而谷氨酰胺代谢（GM）作为关键补充代谢途径，参与能量生成、氧化还原稳态维持、大分子合成及信号转导。近年研究表明，GM在结肠腺癌（COAD）的恶性进展中扮演重要角色，并被视作潜在治疗靶点。然而，GMRGs在COAD中的系统表达谱与调控网络仍待深入探索。本研究通过多维度分析揭示GMRGs分子分型与预后、免疫微环境及治疗反应的关联，为COAD的代谢-免疫联合治疗提供理论依据。

Authors contribution

Lijian Yu参与研究设计与数据解读及稿件起草；Xia Lin负责统计分析并批判性修订稿件。所有作者阅读并认可最终稿件。

Ethics approval and consent to participate

不适用。

Funding

不适用。

Declaration of competing interests

作者声明不存在已知的竞争性财务利益或个人关系影响本研究结果。

Conclusion

总之，本研究基于GMRGs构建了可靠的预后风险模型，为COAD的预后机制研究和治疗策略开发提供了可行基础。