影響因子：7.3

研究概述：作為最致命的乳腺癌亞型劲绪，三陰性乳腺癌（TNBC）是一種侵襲性極強(qiáng)的內(nèi)分泌惡性腫瘤，復(fù)發(fā)率和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移率都很高盆赤。盡管化療和新輔助免疫療法在改善患者預(yù)后方面取得了進(jìn)展贾富，但許多患者仍會產(chǎn)生化療耐藥性。TNBC患者出現(xiàn)化療耐藥的可能性各不相同牺六。一種推測認(rèn)為颤枪，它與腫瘤微環(huán)境（TME）密切相關(guān)。與其他亞型相比淑际，TNBC具有獨(dú)特的TME畏纲，為癌細(xì)胞與周圍的內(nèi)皮細(xì)胞、免疫細(xì)胞和成纖維細(xì)胞相互作用創(chuàng)造了有利的環(huán)境春缕，可刺激病情進(jìn)展盗胀。作為T細(xì)胞的一個(gè)特殊亞群，T調(diào)節(jié)細(xì)胞（Tregs）可抑制抗腫瘤免疫反應(yīng)锄贼，并通過抑制T細(xì)胞增殖和細(xì)胞因子的產(chǎn)生來防止自身免疫票灰。TME浸潤的Tregs可通過激活免疫抑制和促腫瘤生成信號來創(chuàng)造免疫抑制環(huán)境，從而減少對化療和放療反應(yīng)的影響宅荤。Tregs在TME中的潛在作用和Treg細(xì)胞的潛在治療靶點(diǎn)可能為TNBC的腫瘤免疫療法提供新的干預(yù)措施屑迂。本研究利用WGCNA確定了METABRICTNBC樣本中與Treg浸潤相關(guān)的模塊。隨后冯键，根據(jù)與Treg浸潤相關(guān)的模塊建立了預(yù)后模型惹盼。隨后證明Treg浸潤相關(guān)基因模塊可用于建立TNBC進(jìn)展的臨床相關(guān)分類。本研究揭示了TK1作為腫瘤生物標(biāo)記物和免疫治療靶點(diǎn)的潛力琼了。研究流程如下：

研究結(jié)果：

正常乳腺上皮細(xì)胞和TNBC組織的scRNA-seq分析

從GSE125449中提取并重新分析了21個(gè)樣本的scRNA-seq數(shù)據(jù)婉支。在這些樣本中否彩，13個(gè)來自正常乳腺組織获诈，8個(gè)來自TNBC嚷闭，基于細(xì)胞marker定義了六個(gè)細(xì)胞群（圖A）锻全。為探索NKT細(xì)胞的異質(zhì)性勉吻，作者將NKT細(xì)胞進(jìn)一步分為5群（圖B）父泳。由于Treg細(xì)胞有利于腫瘤抑制性微環(huán)境的形成澈吨，而腫瘤抑制性微環(huán)境會促進(jìn)腫瘤進(jìn)展并降低對免疫療法的反應(yīng)凶掰，因此作者探討了腫瘤形成過程中Treg細(xì)胞浸潤的變化燥爷，發(fā)現(xiàn)與正常乳腺組織相比蜈亩，Tregs在TNBC組織中的浸潤明顯增加（圖C、D）前翎。

根據(jù)Treg浸潤對TNBC腫瘤進(jìn)行分層

為了確定與Tregs浸潤相關(guān)的關(guān)鍵標(biāo)記基因稚配，作者使用CIBERSORT算法對Treg浸潤進(jìn)行量化，并使用WGCNA檢測與Treg浸潤相關(guān)的基因模塊港华。在METABRIC隊(duì)列中發(fā)現(xiàn)了10個(gè)基因模塊道川，其中藍(lán)色基因模塊與Treg浸潤呈正相關(guān)，與患者生存狀態(tài)呈負(fù)相關(guān)（圖A）立宜。利用METABRIC隊(duì)列中的生存數(shù)據(jù)和藍(lán)色模塊基因的表達(dá)值冒萄，作者使用單因素cox回歸使進(jìn)行了生存分析，并確定了22個(gè)與Treg浸潤相關(guān)的預(yù)后基因橙数，然后根據(jù)這22個(gè)基因的表達(dá)值對METABRIC隊(duì)列中的患者進(jìn)行了無監(jiān)督聚類（圖B）與主成分分析（圖C）尊流。圖D熱圖顯示，這22個(gè)基因的表達(dá)模式在群組1和群組2之間存在差異灯帮。關(guān)聯(lián)臨床信息崖技，與群組1相比，群組2患者的腫瘤分級施流、分期更高响疚，生存狀況更差（圖E）。生存分析也顯示瞪醋，Cluster2組的預(yù)后比Cluster1組差（圖F）忿晕。考慮到TNBC患者可能對多種化療藥物產(chǎn)生耐藥性银受，作者使用oncopredict包評估了這兩個(gè)群組對四種TNBC化療藥物的反應(yīng)践盼，發(fā)現(xiàn)群組1中的患者對這四種常見化療藥物更敏感（圖G）。

Treg浸潤相關(guān)預(yù)后模型的構(gòu)建與驗(yàn)證

為了促進(jìn)Treg浸潤相關(guān)基因在預(yù)后中的臨床應(yīng)用宾巍，作者采用了LASSO和RF兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法從所有22個(gè)Treg浸潤相關(guān)基因中分別篩選出17和13個(gè)關(guān)鍵基因咕幻，其中有7個(gè)交叉基因（圖A），多因素Cox回歸模型證明了其獨(dú)立危險(xiǎn)性（圖B）顶霞。隨后作者構(gòu)建了風(fēng)險(xiǎn)評分肄程，將METABRIC隊(duì)列中的患者分為兩組，Treg浸潤相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分較高的患者OS較差（圖C）选浑，時(shí)間ROC曲線也展示了其良好的預(yù)測性能（圖F）蓝厌，這些結(jié)果在兩個(gè)外部隊(duì)列（GSE58812和SCAN-B）中得到了驗(yàn)證（圖D,E,G,H）。

高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)評分組免疫相關(guān)特征的差異

為了揭示各風(fēng)險(xiǎn)評分組在通路激活方面的差異古徒，作者計(jì)算了基于KEGG通路基因集的GSVA評分拓提。圖A表明高風(fēng)險(xiǎn)評分患者的代謝相關(guān)通路，而高風(fēng)險(xiǎn)評分患者的免疫相關(guān)通路的活化程度較低隧膘。此外代态，METABRIC隊(duì)列和SCAN-B的CIBERSORT算法結(jié)果顯示寺惫，與低風(fēng)險(xiǎn)評分患者相比，高風(fēng)險(xiǎn)評分患者的B細(xì)胞和CD8T細(xì)胞浸潤較低蹦疑，但Treg細(xì)胞和M2-巨噬細(xì)胞浸潤較高（圖B）西雀。有趣的是，高風(fēng)險(xiǎn)組的腫瘤突變負(fù)荷（TMB）水平低于低風(fēng)險(xiǎn)組（圖C）必尼。此外蒋搜，作者還發(fā)現(xiàn)了免疫檢查點(diǎn)表達(dá)在低風(fēng)險(xiǎn)組和高風(fēng)險(xiǎn)組之間的差異，顯示高風(fēng)險(xiǎn)組患者的免疫檢查點(diǎn)基因表達(dá)低于低風(fēng)險(xiǎn)組（圖D）判莉。最后豆挽，作者計(jì)算了風(fēng)險(xiǎn)評分基因與免疫細(xì)胞浸潤之間的相關(guān)性，結(jié)果表明大多數(shù)基因與促進(jìn)免疫治療反應(yīng)的免疫細(xì)胞浸潤（B細(xì)胞券盅、CD8T細(xì)胞）呈負(fù)相關(guān)帮哈，而與Treg細(xì)胞浸潤呈正相關(guān)（圖E）。

評估藥物和免疫療法反應(yīng)

作者收集了一個(gè)包含TNBC患者免疫治療數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集GSE173839锰镀。兔兔A表明免疫治療無反應(yīng)者的風(fēng)險(xiǎn)評分高于免疫治療有反應(yīng)者娘侍，圖B表明高風(fēng)險(xiǎn)評分組免疫治療失敗的患者比例高于低風(fēng)險(xiǎn)評分組。此外泳炉，ROC曲線分析表明憾筏，Treg浸潤相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分在預(yù)測免疫治療反應(yīng)性方面表現(xiàn)出色（圖C）。作者采用了使用CTRP和PRISM衍生的藥物反應(yīng)數(shù)據(jù)來確定在Treg浸潤相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分較高的患者中藥物敏感性較高的候選藥物花鹅。首先氧腰，在高Treg浸潤相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分組和低Treg浸潤相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分組之間進(jìn)行差異藥物反應(yīng)分析，以確定在高Treg浸潤相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分組中估計(jì)AUC值較低的化合物（log2FC>0.10）刨肃。接下來古拴，作者利用AUC值與Treg浸潤相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分之間的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)，篩選出相關(guān)系數(shù)為負(fù)的化合物真友。這些分析得出了10種CTRP衍生化合物（包括SGX-523黄痪、DNMDP、tivozanib盔然、AZD6482桅打、BRD-K04800985、PLX-4720愈案、MK-0752挺尾、MI-1、BRD-K33199242和TG-100-115）（圖Da）和4種PRISM衍生化合物（包括uprosertib刻帚、NVP-BEZ235潦嘶、BAY-87-2243和temsirolimus）（圖Ea）涩嚣。所有這些化合物在高Treg浸潤相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分組的估計(jì)AUC值都較低崇众，并且與Treg浸潤相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評分成反比（圖Db掂僵、Eb）。

諾曼圖建立和評估

為了提高上述風(fēng)險(xiǎn)評分的預(yù)測能力顷歌，將風(fēng)險(xiǎn)評分和腫瘤大小結(jié)合起來锰蓬，利用多因素cox回歸分析建立了一個(gè)諾曼模型（圖A）。1年眯漩、2年芹扭、3年和5年的疾病特異性生存（DSS）校正曲線顯示，預(yù)測的生存概率與實(shí)際生存率一致赦抖，證明了該提名圖在預(yù)測生存方面的穩(wěn)健性（圖A）舱卡。此外，作者還進(jìn)行了DCA分析队萤，結(jié)果顯示諾曼圖的預(yù)后價(jià)值優(yōu)于單個(gè)變量的預(yù)后價(jià)值（圖A）轮锥。在訓(xùn)練集和測試組中，諾曼圖預(yù)測的AUC均超過了風(fēng)險(xiǎn)評分（圖B-E）要尔。

TK1是TNBC的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)評分因子和腫瘤促進(jìn)因子

空間轉(zhuǎn)錄組分析結(jié)果顯示舍杜，TK1陽性表達(dá)的細(xì)胞主要定位于腫瘤細(xì)胞。此外赵辕，在TK1高表達(dá)的TNBC組織中既绩，Treg細(xì)胞的浸潤也有所升高（圖A、B）还惠。為了檢測TK1表達(dá)與Tregs之間的關(guān)系饲握，作者采用Treg標(biāo)記物FOXP3多重?zé)晒馊旧▽?1例TNBC患者進(jìn)行了評估。不出所料吸重，TK1的表達(dá)與Treg標(biāo)記物FOXP3的表達(dá)狀態(tài)呈正相關(guān)（圖C-E）互拾。這一結(jié)果表明，TK1表達(dá)較高的患者表現(xiàn)出更多的Treg浸潤嚎幸。

隨后作者分析了TCGA泛癌癥隊(duì)列中TK1與Hallmark通路之間的關(guān)系颜矿。在多種癌癥類型中，TK1與細(xì)胞周期和增殖相關(guān)通路（如MYC靶點(diǎn)和MTORCI信號通路）呈正相關(guān)（圖A）嫉晶。同時(shí)作者分析了TCGA隊(duì)列中20種癌癥類型的腫瘤和正常組織中TK1的表達(dá)情況骑疆；70%的腫瘤中TK1上調(diào)，包括BLCA替废、UCEC箍铭、HNSC、PRAD椎镣、KIRP诈火、COAD、LUSC状答、KIRC冷守、LIHC刀崖、BRCA、THCA拍摇、LUAD亮钦、CHOL、ESCA和STAD（圖B）充活。生存分析表明蜂莉，TK1的高表達(dá)與10多種癌癥較差的預(yù)后相關(guān)（圖C）。

為了驗(yàn)證TK1在TNBC中作為風(fēng)險(xiǎn)評分的關(guān)鍵角色以及腫瘤啟動子的作用混卵，作者進(jìn)行了幾項(xiàng)功能實(shí)驗(yàn)來檢測對照組和siRNA介導(dǎo)敲除組的遷移映穗、侵襲和增殖能力。HPA數(shù)據(jù)庫顯示幕随，TK1在癌癥組織中高表達(dá)（圖A）男公。為了探索TK1在體外TNBC增殖和遷移中的作用，研究人員采用瞬時(shí)轉(zhuǎn)染靶向TK1的方法抑制其表達(dá)（si-TK1-1和si-TK1-2）合陵。TK1敲除后枢赔，TNBC細(xì)胞的遷移、侵襲和增殖能力下降拥知，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義踏拜。與對照組相比，CCK-8（圖D）和集落形成實(shí)驗(yàn)（圖E）結(jié)果顯示低剔，沉默TK1分別顯著降低了TNBC細(xì)胞的活力和增殖能力速梗。此外，傷口愈合試驗(yàn)和Transwell試驗(yàn)的結(jié)果也顯示襟齿，與對照組相比姻锁，TK1敲除后細(xì)胞的遷移能力下降（圖C、F）猜欺∥涣ィ總之，這些發(fā)現(xiàn)共同證實(shí)了TK1能促進(jìn)TNBC細(xì)胞的增殖和遷移开皿。

研究總結(jié)：

在這項(xiàng)研究中涧黄，作者證明了TNBC中的Treg浸潤相關(guān)基因可用于建立與臨床相關(guān)的TNBC分類「尘＃基于三個(gè)TNBC隊(duì)列笋妥，開發(fā)并驗(yàn)證了與Treg浸潤相關(guān)的預(yù)后模型，確定了Treg浸潤相關(guān)基因在腫瘤免疫微環(huán)境的發(fā)展和免疫治療反應(yīng)中的作用窄潭。此外春宣，作者還發(fā)現(xiàn)與Treg浸潤相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)評分呈負(fù)相關(guān)且藥物敏感性較高的候選藥物，它們可以預(yù)測TNBC的臨床結(jié)果和免疫治療反應(yīng)。最終月帝，作者通過表型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證Tregs可能通過調(diào)節(jié)TME內(nèi)TK1的表達(dá)來影響腫瘤的發(fā)生材义、發(fā)展和預(yù)后。最終得出結(jié)論：Treg浸潤相關(guān)預(yù)后模型可以拓寬我們對TNBC生物學(xué)和預(yù)后預(yù)測的理解嫁赏，靶向Tregs是治療TNBC的一種很有前景的方法。