01文章信息
发表杂志名称：Journal of Translational Medicine
中文标题：用于乳腺癌预后预测和免疫微环境描述的嘧啶代谢相关基因特征
英文标题：A pyrimidine metabolism-related gene signature for prognosis prediction and immune microenvironment description of breast cancer
影响因子：7.5
发表日期：2025 年 6 月 23 日
01研究概述
代谢重编程是癌症的标志之一，嘧啶代谢作为核苷酸代谢的一部分，已被证明与多种癌症的进展相关，但嘧啶代谢相关基因（PMG）在乳腺癌中的预后预测能力尚未阐明。本文旨在鉴定乳腺癌的嘧啶代谢相关预后标志物及潜在的靶向治疗选择。作者利用 TCGA-BRCA 数据集，从 MSigDB KEGG 通路中鉴定出 108 个嘧啶代谢相关基因，识别出乳腺癌中的 PM 簇，并基于 10 个嘧啶代谢相关基因建立 PM 风险评分模型，评估不同组的免疫浸润状态，进一步鉴定相关枢纽基因 POLR2C，分析其对乳腺癌转移的意义并探索联合治疗模式。结果显示，乳腺癌中存在三种 PM 簇，预后较差的 PM 簇 C 具有肿瘤增殖相关通路的激活；PM 风险评分模型中的高风险组具有免疫抑制微环境特征；POLR2C 被鉴定并验证为潜在预后标志物，且靶向 POLR2C 联合抗 PD-1 和抗血管生成治疗显示出有希望的肿瘤抑制效果。这些发现为乳腺癌与 PMG 之间的联系提供了额外见解，为乳腺癌管理和治疗提供了潜在策略。
01研究结果
基于嘧啶代谢相关基因的乳腺癌共识聚类（图 1）
作者通过共识聚类方法对乳腺癌样本进行亚型评估，确定最佳聚类数为 k=3（图 1A），聚类结果满意（图 1B）。生存分析显示，三个 PM 簇之间存在显著生存差异，其中 PM 簇 C 的总生存概率最差（图 1C）。临床分类上，PM 簇 C 的 I 期患者比例最小，II 期患者比例最高，且患者更可能具有晚期 T 分期（图 1D）。热图显示三个簇中 PM 基因特征的表达模式存在明显差异（图 1E）。KEGG 和 GSEA 分析表明，与 PM 簇 A 相比，簇 C 的差异表达基因（DEGs）富集于细胞增殖相关通路（如细胞周期、DNA 复制、嘧啶代谢），提示簇 A 的嘧啶代谢活性较低（图 1F）；与 PM 簇 B 相比，簇 C 有更多与肿瘤细胞增殖相关的 DEGs（如 WNT 信号通路、细胞周期），并与多种癌症相关通路（如小细胞肺癌、胶质瘤、肾细胞癌）相关（图 1G）。PM 簇 A 则富集 JAK-STAT 信号通路和 TGF-β 信号通路，嘧啶代谢通路不活跃（图 1H）。Venn 图显示三个簇之间的显著 DEGs（图 1I），进一步分析表明簇 C 相比其他两个簇富集更多与增殖和癌症进展相关的通路（如 E2F 靶点、G2M 检查点、MYC 靶点等）（图 1J）。综上，PM 簇 C 中癌症相关通路的过度和失控激活可能导致该簇患者生存结果最不利。
PM 风险模型的建立（图 2）
为评估 PM 基因的预后影响，作者先通过单变量 Cox 分析筛选出 12 个与患者生存最相关的 PM 基因（图 2A），再通过 LASSO 分析确定 10 个基因建立 PM 风险模型（图 2B）。图 2C 显示乳腺癌患者中 PM 风险评分的分布及定义高低风险亚组的临界值，图 2D 展示各亚组的生存状态和生存时间。与低风险亚组相比，高风险亚组除 POLR3GL 外的 PM 基因表达升高（图 2E）。KM 图证实高风险亚组总生存更差（图 2F），ROC 曲线显示 PM 风险评分的预后价值稳健（图 2G）。单变量和多变量 Cox 分析表明风险评分是患者生存的独立指标（图 2H、I），构建的列线图可评估 1、3、5 年生存率，校准结果显示其在预测 3 年和 5 年生存方面表现良好（图 2J、K）。该模型可有效区分患者风险并预测生存。
两风险亚组免疫景观的差异（图 3）
低风险亚组的基质评分、免疫评分和 ESTIMATE 评分显著更高（图 3A）。IPS 方法显示高风险亚组 MHC 分子和效应细胞更多，但抑制细胞更少（图 3B）。CIBERSORT 和 MCPCounter 分析显示，低风险亚组 T 细胞（尤其是 CD8+ T 细胞）浸润更多，高风险亚组 M2 巨噬细胞和中性粒细胞比例更高（图 3C、D）。刺激型免疫检查点在两亚组有不同偏好，抑制型免疫检查点（如 CD274、IDO1、PDCD1LG2）在高风险亚组更丰富，抗原呈递分子在低风险亚组表达更高（图 3E）。Spearman 相关性分析表明风险评分与 M2 巨噬细胞和中性粒细胞呈显著正相关，与 CD8+ T 细胞呈负相关（图 3F）。高风险组呈现免疫抑制微环境特征，低风险组免疫活性更强。
枢纽 PM 基因特征的识别及其预后价值（图 4-5）
作者从 10 个建模基因中筛选出与风险评分具有相同相关趋势的基因，基于 Spearman 相关性得分 > 0.1 的阈值，确定 NME6、POLR2B、POLR2C 和 UPRT 四个基因（图 4A）。单细胞 RNA 测序数据显示，在各种细胞类型中，恶性细胞持续高表达 NME6、POLR2B 和 POLR2C，而 UPRT 在所有细胞类型中表达相对较低（图 4B-E）。由于 UPRT 在乳腺癌细胞中表达较低，聚焦于其他三个基因，CancerSEA 分析显示乳腺癌细胞中 NME6、POLR2B 和 POLR2C 有显著表达（图 4F、H），其中 POLR2B 和 POLR2C 的表达与 DNA 损伤和修复密切相关（图 4F、H），而 NME6 与多种癌症相关通路无一致相关性（图 4G）。
外部数据集分析验证，POLR2C 在多个数据集（以中等表达水平为划分标准）中均能良好预测患者总生存（OS）和无复发生存（RFS）（图 5A、B）。POLR2C 可作为乳腺癌的关键枢纽 PM 基因。
敲低 POLR2C 减少 EMT、血管生成和免疫抑制（图 6-7）
体外实验中，伤口愈合和 Transwell 实验表明敲低 POLR2C 抑制肿瘤细胞迁移和侵袭（图 6A-D）。体内 orthotopic 肿瘤模型显示，shNC 组肿瘤生长显著，肿瘤重量和体积增加，肺转移更多（图 6G-J）。
RNA-seq 分析显示，敲低 POLR2C 的肿瘤组织中，613 个基因上调，609 个基因下调（图 7A，图 S1C、D）。GO 分析显示上调 DEGs 富集于免疫细胞反应和免疫受体激活，下调 DEGs 富集于血管生成和 EMT 相关通路（图 7B，图 S1A）。KEGG 分析表明，EMT 相关通路（如细胞粘附分子、白细胞跨内皮迁移）和免疫相关通路（如 NF-κB 信号、Toll 样受体信号）在 shPOLR2C 肿瘤中显著下调（图 7C，图 S1B）。GSEA 和 GSVA 分析显示，EMT 和血管生成相关通路在 shPOLR2C 肿瘤中富集减少（图 7D-F）。CIBERSORT 分析显示 shPOLR2C 肿瘤中 CD8+ T 细胞和 T 滤泡辅助细胞显著增加，M2 巨噬细胞减少（图 7G，图 S1D）。体内外实验证实敲低 POLR2C 通过下调关键通路和基因抑制血管生成和 EMT，同时通过调节免疫细胞浸润和激活增强抗肿瘤免疫。
靶向 POLR2C 联合抗 PD-1 和抗血管生成治疗抑制 TNBC 生长和转移（图 8）
在 4T1 细胞建立的 BALB/c orthotopic 肿瘤模型中，与对照组相比，抗 PD-1 联合抗 VEGFA 治疗更有效抑制肿瘤生长和减少肺转移（图 8A、B）。联合治疗（shPOLR2C 联合抗 PD-1 和抗 VEGFA）显示出更强的抑制肿瘤 EMT 过程的能力（图 8C-H）。靶向 POLR2C 联合免疫治疗和抗血管生成治疗在抑制 TNBC 进展方面具有协同效应。
本研究聚焦乳腺癌与嘧啶代谢的关联，通过生物信息学分析和实验验证，鉴定出乳腺癌中的三种嘧啶代谢簇，其中 PM 簇 C 因激活肿瘤增殖相关通路而预后最差。基于 10 个嘧啶代谢相关基因建立的 PM 风险评分模型可有效预测患者生存，高风险组呈现免疫抑制微环境特征。枢纽基因 POLR2C 被证实与 DNA 损伤修复相关，可作为潜在预后标志物，敲低 POLR2C 能抑制肿瘤细胞的上皮 - 间质转化（EMT）和血管生成，并增强抗肿瘤免疫。此外，靶向 POLR2C 联合抗 PD-1 和抗血管生成治疗在临床前模型中显示出显著的肿瘤抑制效果。该研究为乳腺癌的预后预测和治疗策略提供了新的思路，强调了嘧啶代谢在乳腺癌进展中的关键作用及代谢治疗与免疫治疗联合应用的潜力。
