《Frontiers in Molecular Biosciences》：Cuproptosis-related gene signatures define immune subtypes and predict prognosis in gastric cancer
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本研究通过整合TCGA和GEO数据库的多组学数据，首次系统构建了基于铜死亡（Cuproptosis）相关基因的胃癌免疫分型体系，并开发出包含PEG10、RPL39L等5个关键基因的预后模型。该模型显著关联肿瘤免疫微环境（TIME）特征（如CD8+T细胞浸润、PD-L1表达等），通过单细胞测序和分子对接揭示KRT17与铜死亡核心调控因子FDX1的相互作用机制，为胃癌免疫治疗策略优化提供新视角。
引言
胃癌（GC）作为全球癌症相关死亡的第四大原因，其治疗仍面临巨大挑战。铜死亡（Cuproptosis）是一种由细胞内铜超载触发的新型程序性死亡方式，但其在胃癌肿瘤免疫微环境（TIME）中的作用尚未明确。本研究旨在通过多组学分析揭示铜死亡相关基因（CRGs）在胃癌中的表达模式，构建预后模型并探索其与免疫调控的关联。
方法
研究整合TCGA和GEO数据库（包括GSE84433和GSE62254队列）的转录组数据及临床信息，共纳入745例胃癌患者。通过共识聚类分析基于10个CRGs的表达谱划分分子亚型，利用LASSO-Cox回归构建5基因（PEG10、RPL39L、MMP11、SYNPO2、KRT17）预后风险评分模型。采用ESTIMATE、CIBERSORT和ssGSEA评估免疫细胞浸润特征，并通过RT-qPCR验证关键基因在14对胃癌及癌旁组织中的表达。单细胞RNA测序（GSE163558）和分子 docking 分析揭示KRT17与FDX1的相互作用机制。
结果
3.1 CRGs的基因组改变
10个CRGs在胃癌中存在13%的体细胞突变率，CDKN2A突变频率最高。拷贝数变异（CNV）分析显示GLS、MTF1等基因扩增，而CDKN2A、FDX1等缺失。多数CRGs在肿瘤组织中表达上调，且CNV状态与mRNA水平不完全一致。
3.2 铜死亡亚型鉴定
基于CRGs表达谱将患者分为Cluster A（免疫富集型）和Cluster B（细胞周期活跃型）。GSVA分析显示Cluster A富集于NK细胞毒性、抗原呈递等免疫通路，而Cluster B激活类固醇合成通路。生存分析显示三基因亚型（A、B、C）间存在显著预后差异，其中亚型C患者生存期最短。
3.3 预后模型构建
5基因风险评分公式为：风险评分=0.1098×RPL39L+0.1460×PEG10+0.1657×SYNPO2+0.1701×MMP11+0.0598×KRT17。高风险组与晚期肿瘤（T3/T4期）、低免疫评分及M2型巨噬细胞浸润增加相关。模型在外部验证队列（GSE62254）中仍保持预测效能（p<0.0001）。
3.4 实验验证与机制探索
RT-qPCR证实KRT17、MMP11在肿瘤组织中高表达，SYNPO2低表达。分子 docking 显示KRT17与FDX1结合能达-204.18 kcal/mol，提示其可能通过抑制FDX1功能干扰铜死亡进程。单细胞测序进一步明确KRT17特异性表达于恶性上皮细胞，而非免疫细胞。
3.5 免疫微环境特征
高风险组显示MSI-H比例降低、肿瘤突变负荷（TMB）下降及HLA-DMA/F表达下调。药物敏感性分析提示高风险患者对多西他赛、拉帕替尼等更敏感，而低风险组对索拉非尼响应更佳。
3.6 列线图构建
整合风险评分、年龄和TNM分期构建的列线图在1、3、5年生存预测中表现出良好校准度（C-index=0.746），决策曲线分析（DCA）显示其临床实用性优于单纯TNM分期。
讨论
本研究首次建立胃癌铜死亡相关免疫分型系统，揭示KRT17通过结合FDX1抑制铜死亡的新机制。风险模型与MSI、TMB等免疫治疗生物标志物显著相关，为个体化免疫治疗策略提供依据。局限性包括样本量较小及机制验证不足，未来需通过共培养实验等进一步验证肿瘤-免疫相互作用。
结论
铜死亡相关基因特征可作为胃癌预后预测及免疫微环境评估的有效工具，为靶向铜死亡联合免疫治疗提供理论基础。
