CEACAM1与免疫激活的肿瘤微环境及肉瘤的治疗分层相关

《International Journal of Genomics》：CEACAM1 Is Associated With an Immune-Activated Tumor Microenvironment and Therapeutic Stratification in Sarcoma

　　摘要

癌胚抗原相关细胞黏附分子1（CEACAM1）是一种多功能免疫调节蛋白，参与多种癌症类型的免疫激活和免疫抑制过程。然而，其在肉瘤（SARC）中的生物学意义和临床相关性仍不明确。通过对TCGA、GTEx、CPTAC以及大规模药物敏感性数据集中的转录组学、基因组学、表观遗传学、免疫学和药物基因组学数据进行了综合分析，全面研究了CEACAM1的功能。系统评估了CEACAM1的表达模式、预后价值、免疫浸润特征、通路关联、基因组改变、DNA甲基化、转录调控和治疗反应。在肉瘤中，CEACAM1表达升高与良好的临床结果显著相关，并且其特征是肿瘤微环境富含免疫细胞。高水平的CEACAM1表达与CD8+ T细胞浸润增加、干扰素-γ信号增强、三级淋巴结构特征的富集以及免疫效应基因的上调有关。功能富集分析进一步将CEACAM1与免疫相关通路联系起来，包括炎症反应、干扰素信号通路和细胞凋亡。在治疗层面，CEACAM1表达与对多种化疗药物的敏感性降低相关，同时与免疫治疗反应基因特征的富集相关，表明肉瘤存在一种免疫活性较高但治疗上异质性的亚型。总体而言，这些发现表明CEACAM1可能是肉瘤中免疫激活和治疗分层的潜在生物标志物，值得进一步研究作为预测指标和免疫治疗相关靶点。

1. 引言

癌症仍然是全球发病率和死亡率的主要原因，其多样化的组织学亚型和复杂的肿瘤微环境给有效治疗带来了重大挑战[1, 2]。其中，肉瘤（SARC）是一组起源于间充质组织的恶性肿瘤，占成人实体瘤的约1%和儿童实体瘤的15%[3, 4]。尽管相对罕见，但肉瘤往往具有侵袭性，转移率、复发率和对传统疗法的抵抗率高[5]。许多肉瘤亚型的免疫“冷”特性进一步限制了免疫检查点抑制剂的疗效，这突显了迫切需要识别新的生物标志物和治疗靶点来指导治疗并改善这种难以治疗的癌症的预后[6, 7]。癌胚抗原相关细胞黏附分子1（CEACAM1）属于免疫球蛋白超家族，它在细胞黏附、免疫调节、血管生成和肿瘤生物学中发挥多种作用[8, 9]。最初发现CEACAM1在细胞间相互作用和免疫稳态中起作用，后来研究表明，根据细胞环境和疾病状态的不同，它既可促进免疫激活也可抑制免疫[10, 11]。近年来，越来越多的证据表明其在癌症免疫中的重要性，包括调节T细胞活性、自然杀伤（NK）细胞抑制和细胞因子信号通路[12]。据报道，CEACAM1在人类癌症中的表达模式存在异质性，这对预后和治疗反应具有特定的影响[13]。在肺癌和黑色素瘤等实体瘤中，CEACAM1通过与效应细胞上的抑制性受体相互作用参与免疫逃逸，从而削弱抗肿瘤免疫[14, 15]。尽管已知其具有免疫调节功能，但CEACAM1在整个癌症中的表达情况、基因组调控、免疫相关性和临床价值仍不完全清楚。特别是对于肉瘤这种具有高度异质性、治疗选择有限且对免疫治疗反应不佳的间充质恶性肿瘤，CEACAM1的作用尚未得到全面阐明。CEACAM1是否作为肉瘤中免疫激活的生物标志物或抑制的标志物，以及它是否能够预测治疗反应，目前尚不清楚。在这项研究中，我们针对肉瘤进行了全面的CEACAM1多组学分析，整合了TCGA、GTEx、GDSC和公共免疫数据库中的转录组学、基因组学、表观遗传学、免疫学和药物基因组学数据，研究了CEACAM1的表达谱、预后意义、调控机制和免疫治疗相关性。这种综合多组学方法已被广泛用于癌症研究，以发现免疫相关生物标志物和治疗靶点，为阐明复杂的肿瘤-免疫关系提供了有力框架[16, 17]。值得注意的是，通过同时捕捉分子改变、免疫环境和治疗相关特征，多组学策略能够比单一层分析更全面地评估免疫相关生物标志物，尤其是在像肉瘤这样免疫异质性高的肿瘤中[18, 19]。我们的发现为CEACAM1的上下文依赖功能提供了新的见解，并突显了其作为肉瘤及其他疾病中免疫相关生物标志物和治疗靶点的潜力。

2. 材料与方法

2.1. 数据获取与预处理

使用UCSC Xena平台（https://xenabrowser.net/）从癌症基因组图谱（TCGA）数据库获取了33种癌症类型的RNA测序数据、临床信息和生存结果。为了改进差异表达分析，补充了GTEx（基因型-组织表达）数据集。蛋白质水平表达数据来自临床蛋白质组肿瘤分析联盟（CPTAC）。所有表达值均标准化为每百万转录本（TPM），并进行对数2变换以用于后续分析。选择肉瘤作为深入分析的癌症类型。

2.2. 差异表达与生存分析

使用Wilcoxon秩和检验评估了不同癌症类型中肿瘤组织和正常组织之间CEACAM1的差异表达。通过Kaplan–Meier生存分析评估CEACAM1对总生存（OS）、疾病特异性生存（DSS）、无进展间隔（PFI）和无疾病间隔（DFI）的预后意义。使用单变量Cox比例风险回归模型计算风险比（HRs）及其对应的p值。应用限制性立方样条模型探索CEACAM1表达与临床结果之间的潜在非线性关联。

2.3. 免疫浸润与免疫亚型分析

使用多种成熟的免疫反卷积算法估计免疫细胞浸润水平。使用多种已建立的计算方法计算肿瘤微环境特征，如免疫细胞和基质评分。这些互补的方法用于全面描述肿瘤样本内的免疫细胞组成和基质成分。此外，根据Thorsson建立的框架[19]进行全癌症免疫亚型分类，该框架基于免疫细胞浸润模式、免疫基因表达特征、肿瘤异质性和TCGA癌症的临床结果定义了六个免疫亚型（C1–C6）。

2.4. 功能富集分析

使用标志基因集进行基因集变异分析（GSVA），以识别CEACAM1高表达组与低表达组之间的差异富集通路。使用R包进行KEGG通路分析。进一步使用基因集富集分析（GSEA）识别与CEACAM1相关的免疫相关和致癌通路。

2.5. 基因组改变与表观遗传调控

使用GISTIC2.0从TCGA获取拷贝数改变（CNA）数据。计算CEACAM1表达与CNA以及基因组不稳定性（FGA/FGL/FGG）之间的相关性。从Illumina Human Methylation 450K数据集获取甲基化beta值，并比较肿瘤组织和正常组织之间的差异。可视化并分析了CEACAM1的位点特异性甲基化效应。使用Cistrome数据库识别CEACAM1的潜在转录因子调控因子。

2.6. 免疫基因组相关性与免疫检查点分析

系统评估了CEACAM1表达与免疫检查点基因、趋化因子、趋化因子受体和主要组织相容性复合体（MHC）分子之间的关联。使用预定义的基因集评估免疫相关活性，包括T细胞-炎症特征、IFN-γ反应和趋化因子表达。计算富集分数，并比较CEACAM1表达组之间的差异。此外，使用标准计算流程评估CEACAM1表达与体细胞突变衍生新抗原负荷之间的关系。

2.7. 药物敏感性分析

从癌症药物敏感性基因组学（GDSC1/2）、癌症治疗反应门户（CTRP）和PRISM再利用数据集获取药物反应数据。使用Spearman相关性分析评估CEACAM1表达与药物敏感性指标（包括IC50和剂量-反应曲线下面积（AUC）之间的关联。将具有统计学显著关联的化合物可视化以便进一步解释。

2.8. 肿瘤免疫周期与三级淋巴结构（TLS）估计

使用单样本基因集富集分析（ssGSEA）量化了七步癌症-免疫周期，如Chen等人先前所述。将CEACAM1表达与免疫周期的每个步骤相关联，以评估其在抗肿瘤免疫过程中的作用。使用经过验证的TLS相关基因特征（例如CXCL13、CCL19）和基于ssGSEA的评分方法估计TLS分数。

2.9. 统计分析

所有统计分析均在R软件（版本4.2.1）中进行。根据需要使用Wilcoxon秩和检验、Spearman相关性、Cox回归和卡方检验。p值<0.05被视为统计学显著。使用ggplot2、ComplexHeatmap和survminer进行可视化。

3. 结果

3.1. CEACAM1在癌症类型中的差异表达及其与预后的关联

为了评估癌症中CEACAM1的表达谱，我们使用了TCGA和GTEx数据集进行了全癌症分析。如图1(a)所示，与正常组织相比，CEACAM1在多种癌症类型（包括BRCA、CHOL、COAD、HNSC和KIRC）的肿瘤组织中显著下调（p < 0.05）。整合TCGA和GTEx数据进一步证实了这些发现，显示CEACAM1在大多数癌症类型中的肿瘤中一致下调（图1(b)）。使用CPTAC队列的独立数据集进行额外验证，在选定的癌症中也发现了类似的趋势（图1(c)）。接下来，我们使用单变量Cox回归分析研究了CEACAM1表达的预后意义。高水平的CEACAM1表达与几种癌症中的良好OS相关（图1(d)），并与更好的DSS相关（图1(e)）。对于PFI，高水平的CEACAM1表达在某些癌症类型中预测了良好的结果（图1(f)）。这些发现表明CEACAM1可能作为特定癌症类型的潜在预后生物标志物。

3.2. CEACAM1相关的基因组改变及癌症中的免疫学特征

为了探索CEACAM1在癌症中的分子和免疫学相关性，我们进行了全面的多维分析。图2(a)显示了一个热图，总结了CEACAM1表达及其与多种数据集中免疫细胞的相关性。进一步的免疫浸润分析表明，CEACAM1表达与广泛的免疫细胞浸润估计显著相关（图2(b)）。我们还分析了CEACAM1表达与标志性癌症通路之间的关系。CEACAM1与血管生成、炎症和静止等通路呈正相关，但与细胞周期和DNA修复通路呈负相关，表明其在肿瘤免疫和抑制增殖程序中的双重作用（图2(c)）。通过对多个数据集的基因组改变进行分析，发现CEACAM1的基因组改变频率总体较低，但在子宫内膜癌、卵巢上皮癌和黑色素瘤肿瘤中观察到的频率相对较高（图2(d)）。接下来，我们评估了CEACAM1表达与不同癌症类型中SNV衍生新抗原负担之间的关联。雷达图显示，在某些肿瘤中存在弱到中等的正相关关系，这表明CEACAM1可能在特定情况下反映肿瘤的免疫原性（图2(e)）。为了更好地理解与CEACAM1相关的免疫学特征，我们将9,073名TCGA患者分为六种泛癌症免疫亚型。高CEACAM1表达在C2（IFN-γ主导）和C1（伤口愈合）亚型中显著富集（图2(f)）。在TCGA和TCGA–GTEx队列中，CEACAM1在CHOL、LIHC和BRCA等癌症中显示出良好的诊断准确性（AUC > 0.6），支持其作为诊断生物标志物的潜力（图2(g)。

图2 (a) 在图形查看器中打开

多维免疫学和基因组学特征分析显示CEACAM1在各种癌症中的表现。(a) CEACAM1表达与免疫细胞的相关性热图。(b) 不同亚型中CEACAM1与免疫细胞浸润的相关性。(c) 与标志性癌症通路的相关性。(d) CEACAM1基因组改变的频率和类型。(e) 与SNV衍生新抗原负担的相关性。(f) 在免疫亚型中CEACAM1表达富集。(g) ROC曲线展示了CEACAM1在各种癌症中的诊断潜力。

图2 (b) 在图形查看器中打开

多维免疫学和基因组学特征分析显示CEACAM1在各种癌症中的表现。(a) CEACAM1表达与免疫细胞的相关性热图。(b) 不同亚型中CEACAM1与免疫细胞浸润的相关性。(c) 与标志性癌症通路的相关性。(d) CEACAM1基因组改变的频率和类型。(e) 与SNV衍生新抗原负担的相关性。(f) 在免疫亚型中CEACAM1表达富集。(g) ROC曲线展示了CEACAM1在各种癌症中的诊断潜力。

图2 (c) 在图形查看器中打开

多维免疫学和基因组学特征分析显示CEACAM1在各种癌症中的表现。(a) CEACAM1表达与免疫细胞的相关性热图。(b) 不同亚型中CEACAM1与免疫细胞浸润的相关性。(c) 与标志性癌症通路的相关性。(d) CEACAM1基因组改变的频率和类型。(e) 与SNV衍生新抗原负担的相关性。(f) 在免疫亚型中CEACAM1表达富集。(g) ROC曲线展示了CEACAM1在各种癌症中的诊断潜力。

图2 (d) 在图形查看器中打开

多维免疫学和基因组学特征分析显示CEACAM1在各种癌症中的表现。(a) CEACAM1表达与免疫细胞的相关性热图。(b) 不同亚型中CEACAM1与免疫细胞浸润的相关性。(c) 与标志性癌症通路的相关性。(d) CEACAM1基因组改变的频率和类型。(e) 与SNV衍生新抗原负担的相关性。(f) 在免疫亚型中CEACAM1表达富集。(g) ROC曲线展示了CEACAM1在各种癌症中的诊断潜力。

图2 (e) 在图形查看器中打开

多维免疫学和基因组学特征分析显示CEACAM1在各种癌症中的表现。(a) CEACAM1表达与免疫细胞的相关性热图。(b) 不同亚型中CEACAM1与免疫细胞浸润的相关性。(c) 与标志性癌症通路的相关性。(d) CEACAM1基因组改变的频率和类型。(e) 与SNV衍生新抗原负担的相关性。(f) 在免疫亚型中CEACAM1表达富集。(g) ROC曲线展示了CEACAM1在各种癌症中的诊断潜力。

图2 (f) 在图形查看器中打开

多维免疫学和基因组学特征分析显示CEACAM1在各种癌症中的表现。(a) CEACAM1表达与免疫细胞的相关性热图。(b) 不同亚型中CEACAM1与免疫细胞浸润的相关性。(c) 与标志性癌症通路的相关性。(d) CEACAM1基因组改变的频率和类型。(e) 与SNV衍生新抗原负担的相关性。(f) 在免疫亚型中CEACAM1表达富集。(g) ROC曲线展示了CEACAM1在各种癌症中的诊断潜力。

图2 (g) 在图形查看器中打开

多维免疫学和基因组学特征分析显示CEACAM1在各种癌症中的表现。(a) CEACAM1表达与免疫细胞的相关性热图。(b) 不同亚型中CEACAM1与免疫细胞浸润的相关性。(c) 与标志性癌症通路的相关性。(d) CEACAM1基因组改变的频率和类型。(e) 与SNV衍生新抗原负担的相关性。(f) 在免疫亚型中CEACAM1表达富集。(g) ROC曲线展示了CEACAM1在各种癌症中的诊断潜力。

3.3. CEACAM1表达与SARC患者的预后和免疫相互作用相关

Kaplan–Meier生存分析表明，高CEACAM1表达与SARC患者的更好临床结果显著相关，包括总生存期（OS）（p = 0.002；图3(a)）、无进展生存期（DSS）（p = 0.009；图3(b)）、进展-free生存期（PFI）（p = 0.012；图3(c)）和疾病-free生存期（DFI）（p = 0.029；图3(d)）。进行了受限立方样条分析以探讨CEACAM1表达与SARC生存结果之间的关系（图3(e)、3(f)、3(g)、3(h)）。为了探讨CEACAM1的免疫学背景，我们将其与CD8+ T细胞浸润评分进行了联合分析。根据高/低CEACAM1和CD8表达将患者分为四个亚组，揭示了不同的免疫表型（图3(i)）。随后的生存分析未显示显著差异（图3(j)、3(k)）。卡方分析显示，在TCGA–SARC中，不同CEACAM1表达四分位数之间的生存状态没有显著差异（p = 0.075）。在GSE17119数据集中，不同四分位数之间的疾病进展状态存在差异（p = 0.011）（图3(l)、3(m)。

图3 (a) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (b) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (c) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (d) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (e) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (f) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (g) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (h) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (i) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (j) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (k) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (l) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。(l–m) TCGA-SARC和GSE17119队列中CEACAM1表达四分位数的结果状态分布。

图3 (m) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的预后和免疫学意义。(a–d) Kaplan–Meier分析显示高CEACAM1表达预示着良好的OS、DSS、PFI和DFI。(e–h) CEACAM1表达与生存结果的关系曲线。(i–k) 按CEACAM1表达和CD8+ T细胞浸润水平分层的患者分布和生存分析。

3.4. CEACAM1在SARC中的功能特征揭示了其与增殖、免疫调节和致癌通路的相关性

为了阐明CEACAM1在SARC中的功能作用，我们首先分析了其与标志性致癌过程的相关性。CEACAM1表达与细胞周期（R = ?0.19，p = 0.00021）和DNA修复（R = ?0.18，p = 0.0036）显著负相关，而与炎症反应（R = 0.21，p = 0.00074）、增殖（R = 0.23，p = 0.00016）和干性（R = 0.24，p = 0.00011）显著正相关（图4(a)）。基于GSVA的通路富集分析显示，CEACAM1高表达主要与代谢通路富集相关，尤其是脂质和氨基酸代谢通路（图4(b)）。进一步的KEGG富集分析证实了这些发现，表明CEACAM1参与了多个与癌症相关的通路，包括细胞生长和信号转导（图4(c)）。为了可视化通路级别的相互作用，我们构建了一个相关弦图，显示了CEACAM1与免疫和癌症相关信号模块之间的强相关性，包括PI3K/Akt、mTOR和凋亡通路（图4(d)）。这些相关性突显了CEACAM1作为肿瘤细胞存活和微环境中免疫信号调节因子的潜在作用。

图4 (a) 在图形查看器中打开

CEACAM1在SARC中的功能和通路分析。(a) CEACAM1表达与标志性致癌过程的相关性分析。(b) 基于高和低CEACAM1表达组的基因集变异分析（GSVA）。(c) 基于CEACAM1相关基因的KEGG通路富集分析。(d) 显示CEACAM1与选定的免疫和信号通路之间相关性的弦图。图4（b）在PowerPoint图查看器中打开

SARC中CEACAM1的功能和通路分析。(a) CEACAM1表达与标志性致癌过程之间的相关性分析。(b) 比较高表达和低表达CEACAM1组的基因集变异分析（GSVA）。(c) 基于CEACAM1相关基因的KEGG通路富集分析。(d) 体现CEACAM1与选定的免疫和信号通路之间相关性的弦图。

图4（c）在PowerPoint图查看器中打开

SARC中CEACAM1的功能和通路分析。(a) CEACAM1表达与标志性致癌过程之间的相关性分析。(b) 比较高表达和低表达CEACAM1组的基因集变异分析（GSVA）。(c) 基于CEACAM1相关基因的KEGG通路富集分析。(d) 体现CEACAM1与选定的免疫和信号通路之间相关性的弦图。

图4（d）在PowerPoint图查看器中打开

SARC中CEACAM1的功能和通路分析。(a) CEACAM1表达与标志性致癌过程之间的相关性分析。(b) 比较高表达和低表达CEACAM1组的基因集变异分析（GSVA）。(c) 基于CEACAM1相关基因的KEGG通路富集分析。(d) 体现CEACAM1与选定的免疫和信号通路之间相关性的弦图。

3.5. CEACAM1与免疫抑制微环境特征和免疫检查点调节相关

为了研究CEACAM1在SARC中的免疫学作用，我们分析了它与各种免疫成分的关系。高CEACAM1表达与多种免疫抑制基因、趋化因子、趋化因子受体和HLA分子的表达呈正相关（图5(a)）。CEACAM1与多个共抑制和共刺激免疫检查点基因在不同表达四分位数中的差异表达模式相关（图5(b)）。MeTIL分析表明，高CEACAM1表达的肿瘤显示出显著升高的MeTIL评分（图5(c)）。此外，CEACAM1表达与肿瘤微环境评分呈正相关（R = 0.34，p = 3e–08），表明其与免疫富集的微环境相关（图5(d)）。更广泛的免疫基因组相关性分析显示，CEACAM1表达与肿瘤增殖和肿瘤内异质性呈正相关，而与SNV新抗原和片段数量呈负相关（图5(e)）。TCGA和GEO数据集之间的相关性热图确认CEACAM1表达与CD8+ T细胞和中性粒细胞呈正相关，而与M0巨噬细胞呈负相关（图5(f)）。热图分析显示，高CEACAM1表达组在多个算法中表现出总体增加的免疫细胞浸润和更高的基质及微环境评分（图5(g)）。总体而言，这些发现表明CEACAM1有助于SARC中的免疫激活微环境。

3.6. SARC中CEACAM1的基因组和表观遗传调控

为了探索SARC中CEACAM1表达的调控机制，我们首先分析了其拷贝数变化（CNAs）（图6(a)）。相关性分析确认CEACAM1表达与其拷贝数状态在SARC中没有显著关联（图6(b)）。我们进一步评估了CEACAM1表达水平与基因组改变比例（FGA）之间的关系。高CEACAM1表达四分位数（Q3–Q4）与增加的基因组不稳定性相关（图6(c)），表明CEACAM1可能与更广泛的基因组改变有关。为了评估转录调控，我们使用Cistrome数据库来识别可能结合到CEACAM1启动子区域的转录因子。鉴定出多个与免疫和癌症相关的转录因子，表明它们可能参与CEACAM1的转录激活（图6(d)）。接下来，我们通过启动子甲基化来评估CEACAM1的表观遗传调控。在SARC的肿瘤和正常样本之间，整体CEACAM1启动子甲基化没有显著差异（图6(e)）。然而，个别CpG位点的甲基化水平存在显著差异，一些位点（例如cg20657383和cg14904363）表现出明显的甲基化分布差异（图6(f)），这表明位点特异性甲基化可能影响CEACAM1表达的异质性。这些结果表明，SARC中的CEACAM1表达不是由拷贝数变化或全局启动子甲基化驱动的，而是可能受到特定转录因子和局部表观遗传修饰的调控。

3.6. SARC中CEACAM1的基因组和表观遗传调控

为了探索SARC中CEACAM1表达的调控机制，我们首先分析了其拷贝数变化（CNAs）（图6(a)）。相关性分析确认CEACAM1表达与其拷贝数状态在SARC中没有显著关联（图6(b)）。我们进一步评估了CEACAM1表达水平与基因组改变比例（FGA）之间的关系。高CEACAM1表达四分位数（Q3–Q4）与增加的基因组不稳定性相关（图6(c)），表明CEACAM1可能与更广泛的基因组改变有关。为了评估转录调控，我们使用Cistrome数据库来识别可能结合到CEACAM1启动子区域的转录因子。鉴定出多个与免疫和癌症相关的转录因子，表明它们可能参与CEACAM1的转录激活（图6(d)）。接下来，我们通过启动子甲基化来评估CEACAM1的表观遗传调控。在SARC的肿瘤和正常样本之间，整体CEACAM1启动子甲基化没有显著差异（图6(e)）。然而，个别CpG位点的甲基化水平存在显著差异，一些位点（例如cg20657383和cg14904363）表现出明显的甲基化分布差异（图6(f)），这表明位点特异性甲基化可能影响CEACAM1表达的异质性。这些结果表明，SARC中的CEACAM1表达不是由拷贝数变化或全局启动子甲基化驱动的，而是可能受到特定转录因子和局部表观遗传修饰的调控。

3.7. SARC中CEACAM1表达与药物敏感性和免疫激活特征相关

我们分析了其在多个药物基因组数据库中的药物反应关联。CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的多种化合物的敏感性或耐药性显著相关。值得注意的是，CEACAM1表达与顺铂、多西他赛和激酶抑制剂的敏感性降低呈正相关（图7(a)）。分层分析显示，CEACAM1表达与GDSC1（图7(b)）、PRISM（图7(c)）和CTRP（图7(d)）中的药物IC50/AUC值之间存在一致的相关性，表明其作为药物反应生物标志物的潜力。为了进一步了解CEACAM1的免疫学特征，我们评估了其与关键免疫激活标志物的关联。高CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征（图7(e)）、IFN-γ反应基因（图7(f)）和趋化因子表达（图7(g)）的表达显著相关，表明肿瘤微环境更具炎症性和免疫活性。然后，我们评估了CEACAM1在癌症-免疫循环中的作用。CEACAM1的表达与多个步骤显示出正相关，进一步支持了其在促进抗肿瘤免疫中的作用（图7(h)）。此外，CEACAM1的表达与TLS特征显著相关（图7(i)），而这些特征与增强的免疫反应和改善的免疫治疗效果有关。CEACAM1不仅与特定的药物敏感性相关，还作为SARC中免疫激活和增强抗肿瘤免疫过程的标志物。图7 (a) 在图查看器中打开 PowerPoint

与SARC中的CEACAM1相关的药物反应和免疫激活特征分析。(a–d) CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的药物敏感性谱之间的关联。(e) CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征之间的相关性分析。(f) CEACAM1表达与IFN-γ反应相关基因之间的相关性。(g) 与趋化因子基因表达的关联。(h) CEACAM1表达与癌症-免疫周期不同步骤的关系分析。(i) CEACAM1表达与TLS相关基因特征之间的相关性。图7 (b) 在图查看器中打开 PowerPoint

与SARC中的CEACAM1相关的药物反应和免疫激活特征分析。(a–d) CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的药物敏感性谱之间的关联。(e) CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征之间的相关性分析。(f) CEACAM1表达与IFN-γ反应相关基因之间的相关性。(g) 与趋化因子基因表达的关联。(h) CEACAM1表达与癌症-免疫周期不同步骤的关系分析。(i) CEACAM1表达与TLS相关基因特征之间的相关性。图7 (c) 在图查看器中打开 PowerPoint

与SARC中的CEACAM1相关的药物反应和免疫激活特征分析。(a–d) CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的药物敏感性谱之间的关联。(e) CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征之间的相关性分析。(f) CEACAM1表达与IFN-γ反应相关基因之间的相关性。(g) 与趋化因子基因表达的关联。(h) CEACAM1表达与癌症-免疫周期不同步骤的关系分析。(i) CEACAM1表达与TLS相关基因特征之间的相关性。图7 (d) 在图查看器中打开 PowerPoint

与SARC中的CEACAM1相关的药物反应和免疫激活特征分析。(a–d) CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的药物敏感性谱之间的关联。(e) CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征之间的相关性分析。(f) CEACAM1表达与IFN-γ反应相关基因之间的相关性。(g) 与趋化因子基因表达的关联。(h) CEACAM1表达与癌症-免疫周期不同步骤的关系分析。(i) CEACAM1表达与TLS相关基因特征之间的相关性。图7 (e) 在图查看器中打开 PowerPoint

与SARC中的CEACAM1相关的药物反应和免疫激活特征分析。(a–d) CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的药物敏感性谱之间的关联。(e) CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征之间的相关性分析。(f) CEACAM1表达与IFN-γ反应相关基因之间的相关性。(g) 与趋化因子基因表达的关联。(h) CEACAM1表达与癌症-免疫周期不同步骤的关系分析。(i) CEACAM1表达与TLS相关基因特征之间的相关性。图7 (f) 在图查看器中打开 PowerPoint

与SARC中的CEACAM1相关的药物反应和免疫激活特征分析。(a–d) CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的药物敏感性谱之间的关联。(e) CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征之间的相关性分析。(f) CEACAM1表达与IFN-γ反应相关基因之间的相关性。(g) 与趋化因子基因表达的关联。(h) CEACAM1表达与癌症-免疫周期不同步骤的关系分析。(i) CEACAM1表达与TLS相关基因特征之间的相关性。图7 (g) 在图查看器中打开 PowerPoint

与SARC中的CEACAM1相关的药物反应和免疫激活特征分析。(a–d) CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的药物敏感性谱之间的关联。(e) CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征之间的相关性分析。(f) CEACAM1表达与IFN-γ反应相关基因之间的相关性。(g) 与趋化因子基因表达的关联。(h) CEACAM1表达与癌症-免疫周期不同步骤的关系分析。(i) CEACAM1表达与TLS相关基因特征之间的相关性。图7 (h) 在图查看器中打开 PowerPoint

与SARC中的CEACAM1相关的药物反应和免疫激活特征分析。(a–d) CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的药物敏感性谱之间的关联。(e) CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征之间的相关性分析。(f) CEACAM1表达与IFN-γ反应相关基因之间的相关性。(g) 与趋化因子基因表达的关联。(h) CEACAM1表达与癌症-免疫周期不同步骤的关系分析。(i) CEACAM1表达与TLS相关基因特征之间的相关性。图7 (i) 在图查看器中打开 PowerPoint

与SARC中的CEACAM1相关的药物反应和免疫激活特征分析。(a–d) CEACAM1表达与PRISM、CTRP和GDSC数据集中的药物敏感性谱之间的关联。(e) CEACAM1表达与T细胞-炎症基因特征之间的相关性。(f) CEACAM1表达与IFN-γ反应相关基因之间的相关性。(g) 与趋化因子基因表达的关联。(h) CEACAM1表达与癌症-免疫周期不同步骤的关系分析。(i) CEACAM1表达与TLS相关基因特征之间的相关性。

4. 讨论

在这项研究中，我们对人类癌症中的CEACAM1进行了全面的多组学分析，特别关注了SARC。我们的结果显示，CEACAM1在不同类型的癌症中表达存在差异，并且在SARC中与良好的预后显著相关。这些发现突显了CEACAM1作为潜在的免疫相关生物标志物的作用，具有诊断和预后价值。CEACAM1与SARC中的关键免疫学特征有很强的关联。CEACAM1的高表达与CD8+ T细胞浸润、免疫效应基因特征、干扰素-γ反应和TLS形成呈正相关，表明其参与了塑造免疫激活的肿瘤微环境。这些特征与增强的抗肿瘤免疫有关，表明CEACAM1可能反映了SARC中功能活跃的免疫环境[21–23]。此外，CEACAM1的表达与多种免疫相关基因显著相关，包括MHC分子、趋化因子和免疫检查点。有趣的是，CEACAM1还与升高的免疫浸润和干细胞评分相关，表明其表达可能标志着一种炎症但动态调节的免疫状态。因此，CEACAM1可能捕捉到一种复杂的免疫环境，其特征是同时存在免疫激活和适应性免疫调节，这可能适用于SARC的治疗调节或联合免疫治疗策略[24]。从机制上讲，我们发现CEACAM1的表达并非主要由拷贝数变异或全局启动子甲基化驱动。相反，转录因子预测分析指出STAT1和SPI1等免疫调节因子可能是CEACAM1的潜在上游调节因子，支持CEACAM1在炎症或免疫刺激条件下被转录激活的模型。为了将CEACAM1与已建立的免疫生物标志物进行对比，PD-L1表达反映了检查点信号传导，TMB代表了新抗原负荷，而TLS指示了适应性免疫的空间组织。相比之下，CEACAM1似乎捕捉到了更广泛的免疫环境，整合了免疫浸润、干扰素信号传导和免疫-肿瘤相互作用，支持其在免疫分层中的互补而非冗余价值。从治疗角度来看，药物基因组学分析显示，CEACAM1的表达与对多种化合物的敏感性改变有关，包括对传统细胞毒性药物（如顺铂和多西他赛）的敏感性降低。相反，其高表达始终与T细胞-炎症表型和强健的干扰素信号传导相关。总的来说，这些发现表明CEACAM1可能作为一种免疫分层标志物具有实际用途，可以补充已建立的生物标志物（如PD-L1表达、TMB和TLS状态），而不是作为独立的预测因子。在这种情况下，CEACAM1可能有助于识别更有可能从基于免疫治疗的策略中受益的SARC患者，从而指导个性化治疗选择。在黑色素瘤、肺癌和胃肠道恶性肿瘤中的新兴研究表明，CEACAM1可以调节T细胞耗竭并影响免疫检查点阻断疗法的效果[24]。一些临床研究探索了针对CEACAM1的抗体或CEACAM1/PD-1双重阻断策略来增强抗肿瘤免疫[25, 26]。我们的发现表明，CEACAM1与SARC中的免疫活跃微环境和良好预后相关，为探索这些策略是否也适用于间充质肿瘤提供了依据。重要的是，CEACAM1可以通过免疫组化或基于转录的检测方法在临床标本中容易检测到，其空间分布可以通过数字病理学或空间转录组平台进一步研究，支持其作为转化生物标志物的可行性，而无需额外的实验负担。此外，CEACAM1与TLS形成的关联（TLS是免疫治疗效果的已知预测因子）进一步增强了其作为患者分层和反应预测的转化生物标志物的潜力[26, 27]。然而，也应承认一些局限性。与大多数计算生物标志物研究一样，我们的分析主要是相关性的，并不建立因果关系。此外，依赖批量转录组数据限制了细胞类型特异性CEACAM1表达的分辨率。然而，通过使用多个独立队列和整合多种组学层次，这些局限性得到了部分缓解，从而增强了我们发现的稳健性和一致性。未来涉及回顾性临床队列、接受免疫治疗的人群以及与数字病理学流程整合的研究将是进一步验证CEACAM1在SARC中的临床用途的重要步骤。总之，我们的泛癌症和SARC重点分析表明，CEACAM1是一个与免疫激活、良好预后和不同治疗敏感性相关的稳健生物标志物。这些发现表明CEACAM1在指导免疫治疗策略方面具有前景，并支持其作为潜在临床生物标志物和治疗靶点的进一步研究。

作者贡献

概念化：Lin Ziyou、Guo Yadong和Zhang Mengmei；方法学：Zhang Mengmei和Lin Ziyou；软件：Cao Ziqi和Shan Minjue；验证：Cao Ziqi和Shan Minjue；正式分析：Cao Ziqi和Shan Minjue；调查：Cao Ziqi和Shan Minjue；资源：Zhang Mengmei和Guo Yadong；数据管理：Cao Ziqi和Shan Minjue；写作-原始草稿：Cao Ziqi和Shan Minjue；写作-审阅和编辑：Zhang Mengmei、Guo Yadong和Lin Ziyou；可视化：Cao Ziqi和Shan Minjue；监督：Zhang Mengmei、Guo Yadong和Lin Ziyou；项目管理：Zhang Mengmei、Guo Yadong和Lin Ziyou。

资金

本手稿未收到任何资助。

披露

所有作者均已阅读并批准了手稿的最终版本。

伦理声明

作者没有需要报告的内容。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

数据可用性声明

本研究中使用和/或分析的数据集可根据合理请求从相应作者处获得。