《Biochemistry and Biophysics Reports》：Recognition of immunogenomic signature and prognostic value of the subtype of epithelial-mesenchymal transition in breast cancer
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本研究针对乳腺癌复发转移率高、预后差异大的临床挑战，聚焦上皮-间质转化（EMT）与肿瘤免疫微环境的相互作用。研究人员通过分析TCGA-BRCA队列的1223个RNA-seq样本，构建了一个包含10个基因（GKN2、FZD2、NDRG2、SCUBE2、ALX4、CCL19、SDC1、EZR、CPEB1、HRG）的EMT特征模型。结果表明，低风险组患者具有更高的免疫细胞浸润、肿瘤突变负荷和免疫检查点表达，对免疫治疗和化疗更敏感。该特征为乳腺癌预后预测和个体化治疗策略提供了新的生物标志物。
乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤，尽管诊疗技术不断进步，复发和转移仍是导致患者死亡的主要原因。这一严峻挑战的背后，是肿瘤细胞一种关键的生物学行为——上皮-间质转化（EMT）在作祟。EMT使得原本排列整齐的上皮细胞获得迁移和侵袭能力，如同掌握了"变形"技能，为肿瘤细胞的扩散打开方便之门。更复杂的是，这一过程与肿瘤免疫微环境密切相关，形成了一张相互影响的大网。然而，现有的EMT相关研究多聚焦于转移潜能，对于EMT如何调节肿瘤免疫异质性并影响治疗反应的认知仍存在空白。
为解决这一关键问题，大连医科大学的研究团队在《Biochemistry and Biophysics Reports》上发表了一项创新性研究。他们开发了一种新型的EMT基因特征，不仅能准确预测乳腺癌预后，还能识别具有不同免疫表型和治疗敏感性的患者亚群，为乳腺癌精准治疗提供了新视角。
研究团队采用多组学整合分析策略，主要技术方法包括：从TCGA数据库获取1223例乳腺癌样本的RNA-seq数据和临床信息，使用edgeR进行差异表达分析，通过LASSO-Cox回归构建10基因特征模型，利用ESTIMATE、CIBERSORT和MCP-counter算法评估免疫细胞浸润，并应用TIDE和IPS评分预测免疫治疗反应。
3.1. 识别差异表达的上皮-间质转化相关基因
研究团队从TCGA-BRCA数据集获得1110个肿瘤样本和113个癌旁样本，鉴定出8130个差异表达基因。通过与1184个EMT相关基因取交集，最终获得381个EMT相关差异表达基因用于后续分析。
3.2. 开发并评估用于预后预测的EMT特征
研究人员将1058例患者按7:3比例随机分为训练集和测试集。通过单变量Cox、LASSO-Cox和多变量Cox回归分析，最终确定了一个包含10个基因的EMT特征模型。风险评分公式为：风险评分 = Σ(系数n× 基因表达水平n)。在训练集中，低风险组5年生存率显著高于高风险组（0.89 vs 0.74）。该模型在TCGA内部验证集和GSE158309外部验证集中均表现出良好的预测性能。
3.3. 预后价值及与其他模型的比较
将EMT特征与年龄、TNM分期结合构建的列线图，其C指数为0.719，校准曲线显示模型预测与实际观察结果高度一致。与既往四个模型（Zhang、Xu、Zheng和Han模型）相比，本研究的新型EMT特征在1年、3年和5年预测的AUC值最大，显示出更优的预测能力。
3.4. 基因功能分析及与临床参数的相关性分析
基因富集分析表明，低风险组显著富集于免疫相关通路，如B细胞受体信号通路、T细胞受体信号通路等。风险评分与年龄和TNM分期显著相关，老年患者和晚期患者风险评分更高。
3.5. EMT特征与免疫浸润的关系
低风险组具有更高的免疫评分，且风险评分与免疫评分呈负相关。免疫细胞组成分析显示，低风险组富含CD8+T细胞和活化NK细胞等效应免疫细胞，而高风险组则富含M2巨噬细胞等免疫抑制性细胞。
3.6. 突变状态和免疫治疗反应评估
低风险组具有更高的肿瘤突变负荷（TMB）和微卫星不稳定性（MSI）。免疫检查点分析显示，低风险组PDCD1和CD274表达更高。TIDE评分与风险评分负相关，而免疫表型评分（IPS）在低风险组更高，提示低风险患者可能从免疫治疗中获益更多。
3.7. EMT特征与化疗的关联
药物敏感性分析显示，低风险组对50种化疗药物的估计IC50值更低，表明其对包括Refametinib、Ponatinib等靶向药物更为敏感。
3.8. EMT特征基因的免疫组化验证
通过人类蛋白质图谱数据库验证，发现GKN2、SDC1、HRG和FZD2在乳腺癌组织和正常乳腺组织中存在差异表达，支持了转录组水平的发现。
研究结论表明，这种新型的10基因EMT特征不仅能够准确预测乳腺癌患者的预后，还能有效区分具有不同免疫浸润模式、肿瘤突变负荷以及对免疫治疗和化疗潜在反应的患者亚群。该特征的核心创新在于将EMT过程与免疫调节功能有机结合，突破了传统EMT特征仅关注转移潜能的局限。
值得注意的是，特征中包含的基因具有EMT和免疫调节的双重功能。例如，FZD2作为经典Wnt/β-catenin EMT通路的触发因子，在鼻咽癌中还能促进M2样巨噬细胞极化。SDC1不仅是EMT的驱动因子，还是三阴性乳腺癌中上调的关键免疫相关基因。HRG可调节巨噬细胞极化和血管生成，可能是连接EMT、免疫反应和基质重编程的多效节点。
这种新型EMT特征为乳腺癌的预后分层和个体化治疗策略提供了新的分子工具，特别是在免疫治疗和化疗选择方面具有重要指导价值。然而，研究也存在一定局限性，如结论主要基于生物信息学分析，缺乏实验验证；免疫治疗反应的预测性能尚未在接受统一免疫治疗的前瞻性临床队列中评估。未来的实验验证和前瞻性临床研究对于将该特征转化为临床实践至关重要。
总体而言，这项研究为理解EMT与肿瘤免疫微环境的相互作用提供了新视角，为乳腺癌精准治疗的发展开辟了新途径。
