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胃癌中癌症相关成纤维细胞相关特征可预测预后并提示免疫微环境浸润状况

06月11日

整理：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

胃癌（GC）是全球范围内致死率较高的恶性肿瘤之一。在全球癌症相关死亡中，胃癌的发生率和死亡率均居高不下。胃癌的致病机制复杂，除了遗传因素和环境因素外，肿瘤微环境（TME）也在胃癌的发生和进展中发挥了重要作用。肿瘤微环境由多种细胞类型组成，包括肿瘤细胞、免疫细胞、内皮细胞、成纤维细胞等。癌症相关成纤维细胞（CAFs）是肿瘤微环境中最为关键的成分之一，它们在促进肿瘤生长、转移以及免疫逃逸等方面发挥着重要作用。
CAFs通过分泌各种细胞因子、基质金属蛋白酶（MMPs）、生长因子以及调节基质重塑等方式，促进肿瘤进展并影响免疫反应。这些细胞的特征在不同类型的肿瘤中有所不同，但都在肿瘤的发生和进展中扮演了至关重要的角色。因此，研究CAFs的分子特征及其在胃癌中的作用，有助于揭示胃癌发生发展的分子机制，并为胃癌的早期诊断和个性化治疗提供新的视角。

研究目的

本文的主要目标是通过构建一个基于CAFs基因特征的预后评分模型（CAFS-score），探讨其在胃癌患者中的临床应用价值。通过分析TCGA数据集，本文希望揭示CAFs在胃癌免疫微环境中的作用，并探讨其与肿瘤免疫浸润、化疗药物反应以及癌症干细胞（CSC）特征之间的关联。此外，研究还旨在为免疫治疗提供新的治疗策略依据，尤其是针对胃癌中CAFs的靶向治疗。

方法与数据分析

1.数据来源与样本信息

本研究的数据来源于TCGA（癌症基因组图谱）胃癌数据集以及其他公开数据集。TCGA提供了大量的胃癌患者临床数据、基因表达数据以及突变数据。研究人员对这些数据进行了多维度的分析，包括基因表达谱分析、突变分析、临床特征分析等，以识别出与胃癌预后相关的关键分子。

2.CAFS评分模型的构建

为了构建CAFS-score模型，研究者首先筛选出了与CAFs特征相关的基因，并通过基因集富集分析（GSEA）识别出CAFs基因集。利用LASSO回归分析，作者进一步筛选出了18个与胃癌患者预后显著相关的CAFs基因。这些基因包括MMP11、HEYL、NNMT、PDK4等。基于这些基因的表达模式，研究者最终构建了一个CAFS-score评分模型。
CAFS-score的计算公式为：
CAFS_score=∑(基因表达量×风险系数)CAFS\_score = \sum (基因表达量 \times 风险系数)CAFS_score=∑(基因表达量×风险系数)
这些风险系数通过Cox回归分析得出，是根据每个基因对患者预后的影响进行加权得到的。

3. 免疫微环境分析

为了进一步探讨CAFs在胃癌免疫微环境中的作用，研究人员使用了CIBERSORT算法对不同CAFS-score组的免疫细胞组成进行了分析。CIBERSORT算法能够根据基因表达数据推算肿瘤样本中各种免疫细胞的比例。分析结果显示，高CAFS-score组（即高风险组）的患者中，免疫抑制性细胞如M2型巨噬细胞和单核细胞的比例较高，这表明肿瘤微环境可能存在较强的免疫抑制作用。而在低CAFS-score组（即低风险组）患者中，免疫活跃细胞如浆细胞和滤泡辅助T细胞的比例较高，提示这些患者的免疫反应较为强烈。

4.化疗药物敏感性分析

除了免疫微环境分析，研究还评估了CAFS-score与胃癌患者化疗药物反应的关系。通过分析药物敏感性数据，研究人员发现低CAFS-score组患者对化疗药物（如Mitomycin C、Paclitaxel、Sorafenib等）的反应性较高，而高CAFS-score组则表现出更强的耐药性。这一结果表明，CAFS-score可能在肿瘤的耐药性机制中发挥重要作用。

5. 免疫治疗评估

随着免疫治疗在癌症治疗中的广泛应用，免疫微环境的研究越来越受到关注。本文通过使用TIDE（肿瘤免疫逃逸评分）和TIS（T细胞致炎信号）等工具，评估了CAFS-score与免疫治疗反应之间的关系。研究发现，低CAFS-score组患者的免疫反应较强，更有可能从免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗中获益。这一发现为胃癌免疫治疗的个性化治疗策略提供了新的参考。

研究结果

1. CAFS-score与临床特征的关系

研究表明，CAFS-score与胃癌患者的临床病理特征密切相关。高CAFS-score组患者通常处于晚期阶段（如T3、T4期），且有较差的生存预后，而低CAFS-score组患者通常为早期患者，且生存期较长。此外，CAFS-score与患者的年龄、性别、淋巴结转移以及分期等临床特征也存在显著关联。

2. CAFS-score与肿瘤突变负荷（TMB）及微卫星不稳定性（MSI）

研究还发现，低CAFS-score组患者通常具有较高的肿瘤突变负荷（TMB）和较高的微卫星不稳定性（MSI-H）。这表明，低CAFS-score组可能具有较高的免疫原性，因而对免疫检查点抑制剂治疗反应更好。而高CAFS-score组患者则可能具有较低的免疫原性，免疫治疗效果较差。

3. CAFS-score与免疫细胞浸润的关系

通过CIBERSORT分析，作者发现高CAFS-score组中M2型巨噬细胞、静止性肥大细胞和单核细胞的比例较高，这些细胞具有免疫抑制作用。相比之下，低CAFS-score组中，免疫活跃的T细胞和浆细胞比例较高，表明免疫反应较为积极。进一步的分析表明，CAFS-score与免疫细胞的组成密切相关，提示CAFs可能通过调节免疫微环境影响胃癌的免疫逃逸。

结论

本研究通过构建基于CAFs基因特征的预后评分模型（CAFS-score），揭示了癌症相关成纤维细胞在胃癌发生发展中的重要作用。CAFS-score不仅能够预测胃癌患者的预后，还能够反映免疫微环境的特征以及化疗和免疫治疗的反应性。研究表明，CAFS-score可以作为一个潜在的生物标志物，帮助临床医生制定更精准的治疗方案。未来，针对CAFs的靶向治疗可能成为胃癌治疗的新方向。

参考文献

Mak, T. K., Li, X., Huang, H., Wu, K., Huang, Z., He, Y., & Zhang, C. (2022). The cancer-associated fibroblast-related signature predicts prognosis and indicates immune microenvironment infiltration in gastric cancer. Frontiers in immunology, 13, 951214. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.951214

审批编号：CN-160100 有效期：2026-05-21

声明：材料由阿斯利康支持，仅供医疗卫生专业人士参考

责任编辑：肿瘤资讯-QTT
排版编辑：肿瘤资讯-Lucy