单基因也能发6+文章啦！公共数据库结合简单实验！看来看看吧。
早！今天小编和大家分析一篇25年2月发表在中科院一区ImmunotargetsTher. （IF:6.2）杂志的文章：生信结合实验表明单基因KIF18A作为一种重要的生物标志物与胰腺癌的预后和免疫相关。
Highlight：
胰腺癌被归类为消化道内的恶性肿瘤，其特点是5年生存率非常低，不到13%。驱动蛋白家族成员18A（KIF18A）是驱动蛋白8家族的一员，参与各种肿瘤的进展和转移。然而，它在胰腺癌（PAAD）中的作用仍不清楚。本研究首先分析了KIF18A在PAAD中的预后价值，再结合临床试验进行验证。最后鉴定出了与KIF18A相关的生物标志物与PAAD的预后以及免疫应答相关。
驱动蛋白家族成员18A（KIF18A）是驱动蛋白8家族的一员，参与各种肿瘤的进展和转移。然而，它在胰腺癌（PAAD）中的作用仍不清楚。从癌症基因组图谱（TCGA）和基因表达综合（GEO）数据库中获取了RNA测序数据集，并辅以相关的临床元数据。PAAD中KIF18A的蛋白表达水平来源于人蛋白图谱 （HPA）数据库。通过多因素Cox回归和Lasso回归分析确定KIF18A表达水平和预后相关基因的差异，构建预后风险模型。在免疫治疗队列和KIF18A表达队列中评估高低表达KIF18A组的肿瘤突变负荷（TMB）、微卫星（MSI）、免疫景观、突变景观和药物敏感性。最后，进行体外实验阐明KIF18A在调节PAAD 恶性行为中的分子功能。KIF18A在PAAD中高表达，与临床分期较差和预后不良密切相关。单细胞分析显示，KIF18A主要在肿瘤细胞的微管中表达，并参与 PAAD的有丝分裂和细胞周期。进一步分析显示，KIF18A的表达与TMB 、 MSI 和免疫细胞浸润密切相关。体外实验证实，KIF18A促进PAAD中粘附分子的增殖、迁移和表达，并抑制血管生成。此外，KIF18A的高表达与铁死亡和m6A基因表达呈正相关，其高表达由突变的KRAS和TP53驱动。
背景
胰腺癌被归类为消化道内的恶性肿瘤，其特点是5年生存率非常低，不到 13%。胰腺癌包括一系列病理亚型，例如胰腺癌（PAAD）、腺泡细胞癌和小腺体癌。值得注意的是，PAAD是主要形式，约占胰腺恶性肿瘤的 80-90%。尽管包括手术在内的治疗方法很多，但由于复发率高、药物缓解率低，PAAD的存活率仍然不理想。因此，探索PAAD相关标志物以及寻找药物和免疫治疗相关靶点对于PAAD的治疗尤为重要。
KIF18A是驱动蛋白-8马达蛋白家族的组成部分，其特征是能够利用ATP水解产生的能量沿微管向正端运输。KIF18A可调节纺锤体微管动力学和染色体振幅，在有丝分裂过程中及时完成染色体排列、维持基因组稳定性和成功完成有丝分裂中起关键作用。最近，一些报道暗示KIF18A会增加结直肠癌和肝细胞癌细胞的恶性行为。此外，KIF18A被确定为染色体不稳定肿瘤细胞的治疗靶点，而其在PAAD中的作用和机制仍不清楚。
在本研究中，在这项研究中，我们进行了全面的多组学分析，以描述KIF18A 的表达模式并评估其预后意义，以及其作为PAAD中免疫治疗反应和化疗耐药生物标志物的潜力。
研究结果
KIF18A 在 PAAD 细胞微管中的高表达
首先研究了KIF18A在不同年级阶段的表达。结果证实，与正常胰腺组织相比，KIF18A在肿瘤中的表达显着增强（图 1A）。此外，KIF18A在G3和G4期的表达显著高于G1和G2期（图1A）。为了进一步探讨 KIF18A与PAAD恶性进展的关系，基于HPA数据库探讨了KIF18A在细胞中的蛋白质定位。结果证实，KIF18A在A-431细胞的微管和细胞骨架桥中显著上调，表明它可能参与细胞骨架的形成及其对细胞形态的影响（图 1B）。为了进一步探索PAAD组织样本中KIF18A的表达，在HPA数据库中进行了探索。结果显示，KIF18A PAAD中的阳性率高于正常胰腺组织，主要分布在细胞质中（图 1C）。随后，进一步证实了KIF18A在细胞中的表达。与之前的结果一致，该研究发现KIF18A 在A-431细胞的微管中高度表达（图 1D）。接下来，我们从单细胞维度探讨了肿瘤组织中哪种细胞类型的KIF18A表达水平最高。研究结果证实，与肿瘤微环境中的其他细胞类型相比，KIF18A在肿瘤细胞中的表达水平最高（图 1E）。
KIF18A与PAAD的不良预后、TMB 和 MSI 呈正相关
接下来，研究了各种数据库中KIF18A表达与预后之间的关系。研究结果表明，KIF18A与ICGC、TCGA、GSE78229、GSE62452和E_MTAB_6134的不良预后显著相关（图 2A）。为了进一步探讨PAAD中KIF18A表达与免疫治疗之间的关系，研究了KIF18A表达与TMB之间的关系，以及KIF18A表达与MSI之间的关系。结果显示，KIF18A与TMB呈高度正相关（相关系数 =3.22e-01;p 值=3.14e-05），KIF18A可作为预测PAAD免疫治疗的标志物（图 2B和C）。此外，基于癌细胞系百科全书（CCLE）数据库探讨了KIF18A在PAAD细胞系中的表达。研究结果证实，KIF18A在两种细胞系PA-TU-8988T和PA-TU-8902中显著过表达（图 2D）。还在正常胰腺组织中检测到KIF18A的单细胞表达，结果证实KIF18A在巨噬细胞中显著过表达，而在内皮细胞中几乎不表达（图 2E）。随后，使用qPCR和Western blotting检测KIF18A的 mRNA 和蛋白表达。结果显示，与胰导管上皮细胞系 HPNE 相比，CFPAC-1 和 ASPC-1 细胞中 KIF18A 的 mRNA 表达显著升高（图 2F），这与 KIF18A 的蛋白表达一致（图 3G）。
KIF18A 促进 PAAD 细胞的增殖和迁移并抑制其血管生成
进一步探讨KIF18A对PAAD细胞恶性行为的影响。验证了KIF18A在 CFPAC-1细胞中的过表达和敲低效率。结果证实，与载体组相比，KIF18A的过表达效率是对照组的10倍。在敲低序列中，序列1的敲低序列最显著，敲低效率为60%（图 3A和B）。因此，随后的研究选择序列1作为主要的敲低序列。EdU实验证实，KIF18A的过表达显着增加了EdU阳性细胞的比例，表明KIF18A 促进增殖（图 3C）。迁移实验证实，过表达KIF18A后，腔室下室中的PAAD细胞数量显着增加（p=0.0002），而敲低KIF18A后，穿透下室的细胞数量显着减少（p=0.0007）（图 3D）。接下来，我们探讨了PAAD中KIF18A表达与血管生成之间的关系。结果证实KIF18A与血管生成途径之间存在显著的负相关 （相关系数=-2.45e-01，p=9.54e-04）。血管生成实验还证实，用过表达 KIF18A 的条件培养基干预 HUVEC 后，试管数量显着减少（图 3E）。随后，进一步研究了KIF18A与粘附分子ICAM1表达之间的相关性。结果显示KIF18A和 ICAM1 的mRNA 表达呈显著正相关 （R=0.16，p=0.037），表明 KIF18A 增强了 PAAD 细胞的粘附，从而促进了其恶性行为。Western blotting 实验进一步证实了这一结果（图 3F）。
KIF18A高表达与免疫检查点、 m6A 和铁死亡基因呈正相关
然后，研究了TIDE 、 mRNAsi评分和KIF18A表达之间的相关性。结果显示，KIF18A高表达的患者具有较高的TIDE评分和mRNAsi评分（图 4A 和 B）。此外，KIF18A 的高表达与B细胞、NK 细胞和内皮细胞中较低的EPIC评分呈正相关（图 4C），这与之前的结果一致（图 3E）。随后，我们发现KIF18A 高表达组的CD274和siglec15表达较高（图 4D）。包含PAAD患者 KIF18A 表达和临床特征的列线图如图4E所示。所有这些结果表明，KIF18A可能作为一种免疫生物标志物，可能用于指导个体化治疗。最后，研究KIF18A高表达组和低KIF18A表达组以及 KIF18A高表达组中 m6A 和铁死亡基因的表达。发现 KIF18A患者的高表达具有更高的 m6A 和铁死亡基因表达 （图 4F 和 G），这表明 KIF18A 通过 m6A 和铁死亡途径促进 PAAD 进展。
高表达KIF18A 与细胞有丝分裂和细胞周期密切相关
既往研究证实 KIF18A 可作为预后和免疫治疗的预测指标。接下来，我们根据KIF18A的表达将PAAD患者分为两组，并通过分析两组的差异基因表达模式来探索涉及KIF18A的信号通路。共筛选出237个差异表达基因 （log2FC > 1，P < 0.05），包括183个上调基因和54个下调基因（图 5A 和 B）。GO富集分析显示，上调基因主要富集于有丝分裂途径、微管结合和浓缩染色体。KEGG 富集分析显示，上调基因主要富集于细胞周期、p53 信号通路和卵母细胞减数分裂 （图 5C）。
PAAD预后模型的构建
随后，我们对KIF18A高表达组和低表达组之间的差异表达基因（DEGs） 进行了预后分析。研究结果表明，157例 DEGs与预后相关，并已被纳入预后模型。为了更全面地识别有价值的预后基因，我们纳入了至少两种算法中重叠的基因以供进一步分析。不同 lambda 值和系数图的模型拟合分别显示在 6A 和 6B 中。在进行单变量Cox分析后，我们发现7个基因中有15个显着影响预后（图 6C）。然后，我们进行LASSO和多变量Cox回归分析，以改进从这11个基因中选择最佳预后特征。在 LASSO 分析之后，根据最小部分似然偏差确定了7个主要候选 DEGs——PCSK1N、LY6D、DSG3、MYEOV、PLAAT2、MET 和 CENPE。该分析得出的风险评分公式为：风险评分=0.0968×CENPE+0.1989×MET+0.0163×PLAAT2+0.0537×MYEOV+0.0219×DSG3+0.0903×LY6D+（−0.0049）× PCSK1N。利用这个公式，我们计算了每位患者的风险评分，根据中位风险评分将他们分为低风险组和高风险组。这些结果显示，高危组和低危组之间的总生存期（OS）存在显著的统计学差异，表明我们的预后特征的有效性。此外，在 1 、 3 和 5 年使用 ROC 分析评估模型的预测准确性，曲线下面积（AUC）值分别为 0.76 、 0.824 和 0.783。这详细说明了该模型在指导免疫治疗方面的潜在有效性。
TP53 和 KRAS 突变促进 KIF18A 的表达
接下来，我们研究了 KIF18A 上调背后的驱动因素。TP53 和 KRAS 突变是 PAAD 发生发展的重要驱动因素。结果证实，与野生型 TP53 和 KRAS 组相比，TP53 和 KRAS 突变后 PAAD 组织中 KIF18A 的表达显著上调，证实了 KIF18A 可能由 TP53 或 KRAS 驱动。生存分析显示，TP53 突变和 KRAS 突变的 PAAD 患者的预后显著差于野生型 TP53 和 KRAS 组（图7A和B）。根据 GDSC 数据库的结果，我们发现 KIF18A 表达主要与顺铂、吉西他滨和紫杉醇呈负相关（图7C）。
