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小记者读过这篇文章后发现，作者以致命性最高的妇科癌症---卵巢癌（overian cancer）为切入点，利用间充质干细胞可以定向分化以及在卵巢癌中独特的基因表达，构建了可靠的预后模型。加上大量的临床样本验证，提升了预后模型可靠性的同时，文章分数也是噌噌地涨啊。
题目：基于间充质干细胞表型的浆液性卵巢癌预后风险因素分析以及治疗效果指导
杂志：Journal of Translational Medicine
影响因子：IF=7
发表时间：2023年7月
后台回复“999”获取原文，文献编号231218
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研究背景
作为最致命的妇科恶性肿瘤之一，卵巢癌的发病率近年来逐年攀升。而浆液性卵巢癌作为最常见的上皮性卵巢癌表型，对其建立预后模型以及预测免疫治疗的反应和效果就显得尤为重要。尽管PARP（DNA修复酶）抑制剂以及抗血管生成药已经被允许作为浆液性卵巢癌的治疗药物且已证实他们可以延长患者的生存周期，但是对患者整体的存活率没有明显提高。此外我们对于浆液性卵巢癌患者进行免疫治疗的反应还知之甚少，因此建立模型来预测不同患者对免疫治疗的效果是治疗浆液性卵巢癌中不可或缺的一环。间充质干细胞具有自我更新和多向分化的能力，它不仅免疫调节中起到关键的作用（抑制T淋巴细胞的活性，干扰B淋巴细胞分化等），还可以分泌可溶性因子来促进血管生成。
数据来源
数据集/队列 |
数据库 |
数据类型 |
详细信息 |
GSE26712 |
GEO |
芯片数据 |
185个卵巢肿瘤样本+10个正常卵巢上皮样本 |
GSE14764 |
GEO |
芯片数据 |
80个卵巢肿瘤样本 |
GSE23554 |
GEO |
芯片数据 |
28个浆液性卵巢肿瘤样本 |
GSE17260 |
GEO |
芯片数据 |
110位患有浆液性卵巢癌的患者 |
GSE53963 |
GEO |
芯片数据 |
174个浆液性卵巢肿瘤样本+106个正常卵巢样本 |
研究思路
作者首先利用间充质干细胞的19个基因表达特征对卵巢癌患者进行了单样本基因集富集分析（ssGSEA)，然后基于不同的MSC评分将患者分为两类（高分，低分）。通过对比两类患者的基因数据集，得到交叉差异表达基因（DEGs）并进行GO和KEGG富集分析。之后作者通过对比正常卵巢和癌变卵巢的基因表达筛选出7269个DEGS，用WGCNA将表达模式相似的基因进行聚类，并筛选出与MSC评分相关性最高的基因模块。依次进行单变量与多变量Cox回归分析，得到三个与卵巢癌患者存活时间有强关联性的基因（MMP17，AKAP12，PER1）。利用这三个基因来构建预后模型，将患者分为高风险以及低风险，进而进行更有针对性的治疗。最后用GEO数据集以及湿实验来验证MSC预后模型。
主要结果
1.MSC评分和功能富集分析
图1 GO和KEGG富集分析
2.加权基因共表达网络分析（WGCNA）及构建基于MSC评分的预后模型
作者首先使用WGCNA将表达模式相似的基因进行聚类，并用不同颜色进行区分。在88个正常卵巢和374个浆液性卵巢癌样本中共筛选出了7269个DEGs，结果显示模块“brown”的相关性与MSC评分最强（图2B），其中245个基因的相关性超过了0.81（图2C）。在构建预后模型的过程中，作者使用先进行了单变量Cox回归分析，从245个强相关性基因中筛选出13个候选基因，再使用多变量Cox回归分析得到三个与卵巢癌患者存活时间有明显关联性的基因（MMP17，AKAP12，PER1）用于构建预后模型。此模型将卵巢癌患者分为高风险预后患者组及低风险预后患者组，进行卡普兰梅尔生存曲线分析后，发现在此模型中被定义为高风险的患者相较于低风险患者随时间延长有着更低的生存率（图2D）。
图2 通过WGCNA和Cox回归分析发现预后模型基因
3.使用GEO数据集对构建模型验证及发掘潜在基因突变对模型的影响
作者使用了5个有关卵巢样本的GEO数据集，共565个样本来验证预后模型的一致性。验证后发现，MSC评分低风险患者拥有明显较高的存活率（图3A，B）。之后，作者对在卵巢肿瘤中20个最易突变的基因进行了精确评估，得出了MSC评分高风险患者往往有更多常见的卵巢癌基因突变，如TP53，TTN等（图3D，E）。
图3 使用数据集验证预后模型以及基因突变分析
4.预后模型的临床应用以及模型基因的表达验证
通过TCGA训练数据集，作者发现在MSC高风险样本中，有更高比例的基因表达与血管生成因子有关（图4D）。同样MSC预后模型与血管生成的相关性在使用贝伐珠单抗（Bevacizumab，血管生长因子抑制剂）的患者中也得到了证实（图4E）。随后，作者将临床数据分成了4组（MSC高/低风险+贝伐珠单抗/化疗），结果显示只进行化疗的高风险患者有着最低的生存率（图4F）。因此，基于MSC预后模型，我们可以考虑进行有针对性地联合治疗（如化疗+贝伐珠单抗）。作者对MSC的三个模型基因进行了湿实验基因表达验证（qRT-PCR），结果表明相比于卵巢癌组织，三个模型基因在正常卵巢组织中有更高的表达（图5 E，F，G）。
图4
图5 模型基因表达验证
5.三个预后模型基因（MMP17，AKAP12，PER1）在人类浆液性卵巢癌（SOC）组织的表达验证
最后作者对SOC患者的卵巢组织进行了免疫组织化学染色，样本被分为两组（有无癌细胞转移），结果证明有癌细胞转移的卵巢组织有更高的模型基因表达（正相关性）（图6A）。发现了MSC高风险患者的癌症干细胞更具有侵略性（更高可能转移）以及SOC细胞分化的越好，模型基因表达越差（负相关性）（图6B，C）。
图6 预后模型基因在卵巢组织的表达验证
文章小结
本文的创新性主要集中在实验设计以及模型的实用性上。间充质干细胞的定向分化能力以及在卵巢癌中特殊的基因表达给了作者构建预后模型的思路，利用生信工具筛选出与卵巢癌发展高度相关的基因，构建出了高度可靠的预后模型辅以大量临床样本验证。整体验证实验基于预后模型的构建，思路清晰且有逻辑，验证实验简单但有效。如此完整的干湿结合文章，7分+还不是轻松拿下！
小记者话生信
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