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子宫内膜癌(Endometrial Cancer, EC)是全球最常见的妇科恶性肿瘤之一,受全球人口老龄化以及人们生活方式变化的影响,其发病率持续上升并呈年轻化趋势。近年来,随着肿瘤研究的迅猛发展,EC的诊断和治疗已经超越传统组织病理学范畴,探索更精确的分子分型以实现精准治疗已经成为目前研究的热点。当前已有多种EC的风险分层系统,然而,由于EC的高度异质性,现有方法在预测复发或转移方面的准确性仍然较低,导致相似患者可能因不同的分层标准而接受不同的治疗策略。基质细胞被认为是EC发生的重要驱动因素之一,其与肿瘤细胞之间的复杂信号转导可能在促进肿瘤进展方面发挥关键作用。然而,目前尚无研究将基质细胞特征纳入子宫体内膜癌(Uterine Corpus Endometrioid Cancer, UCEC)的预后预测模型。
上海交通大学的Jun Wu教授团队联合复旦大学Yanhua Du教授团队在本刊发表了题为“Uncovering stromal cell fate genes and a novel risk stratification in UCEC by integrating single cell RNA sequencing and multi-omics analysis”的研究快讯。研究基于单细胞测序(single-cell RNA sequencing, scRNA-seq)和多组学分析,成功鉴定了一组基质细胞分化命运基因(stromal cell differentiation fate genes, SDFGs),并基于这些基因开发了一种全新的UCEC风险分层系统。此外,研究团队进一步识别出ARHGAP29和PGR是与患者不良预后最相关的关键基因,并预测了潜在的靶向药物,为UCEC的精准分层与个体化治疗提供了新的研究方向。
1.研究方法
研究团队分析了GSE173682数据集5例UCEC患者的单细胞测序数据,使用Monocle 2分析识别了基质细胞分化命运,结合在TCGA-UCEC 队列中K-M生存分析和单因素Cox回归分析的结果,定义了SDFGs。基于SDFGs,研究团队对TCGA-UCEC bulk RNA-seq数据进行了一致性聚类,构建了基质细胞分化命运相关UCEC风险分层系统,并初步探索了该分型系统的多组学相关性、调控网络和潜在治疗药物。
2.研究结果
图1 鉴别UCEC中的基质细胞命运并构建新型风险分层系统。
首先,研究团队对单细胞数据进行降维分析,鉴定出13个细胞群,最终成功注释6种细胞类型,包括B细胞、内皮细胞、上皮细胞、髓系细胞、NK/T细胞及基质细胞(图1A)。随后,研究团队进一步提取了基质细胞,并将其细分为8个亚群(图1B)。之后,研究团队应用Monocle 2分析,揭示了基质细胞5个不同的分化状态,并筛选出1130个与基质细胞分化显著相关的基因(图1C)。结合在TCGA-UCEC 队列中K-M生存分析和单因素Cox回归分析显著的基因,研究团队最终确定了37个SDFGs(图1D)。基于这些基因,研究团队对TCGA数据库中UCEC患者的bulk RNA-seq数据进行一致性聚类,构建了一个包含3个不同风险群体的UCEC风险分层系统。热图展示了37个SDFGs在5个分化状态中的差异表达情况(图1E)。K-M生存曲线表明聚类1的预后最好,而聚类3的预后最差(图1F)。该分型系统与肿瘤基因组学、免疫组学等都有着密切的相关性。为了进一步优化UCEC的预后评估,研究团队基于LASSO回归筛选出的16个核心SDFGs构建了一个新的预后预测模型。模型在整个数据集、训练集和测试集中的ROC曲线下面积分别达到0.800、0.812和0.772,显示出良好的预测能力。此外,研究团队针对每个风险亚群构建了共表达调控网络(图1G)。其中,ARHGAP29和PGR被鉴定为预后最差亚型中的关键基因。最后,研究团队还预测了各风险群体可能的靶向药物,为个体化治疗提供了新思路(图1H)。
3.研究结论
本研究首次基于单细胞测序技术及多组学分析,构建了一个全新的UCEC风险分层系统,强调了基质细胞在UCEC进展中的关键作用。本研究所鉴定的37个SDFGs及构建的风险模型优化了UCEC的分类及预后评估,为UCEC的个体化治疗和精准医学提供了帮助。
文章来源
免费全文下载链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352304225002326
引用这篇文章:
Zhang R, Ma H, Yang Y, et al.Uncovering stromal cell fate genes and a novel risk stratification in UCEC by integrating single-cell RNA sequencing and multi-omics analysis. Genes Dis.2026;13(1):101743.
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