腎細胞癌（RCC）是全球泌尿系統(tǒng)腫瘤中的第三大常見惡性腫瘤，也是36種癌癥中的第十六大常見癌癥。乳頭狀腎細胞癌（pRCC）是僅次于腎透明細胞癌（ccRCC）的RCC第二常見組織學亞型，占RCC的15%-20%。據(jù)報道，pRCC與世界上廣泛存在的ccRCC在臨床病理特征和預后上存在較大差異。然而，相對更多的研究集中于ccRCC而不是pRCC， pRCC往往參考ccRCC的治療策略，因此pRCC患者因缺乏特異性研究而不能達到良好的療效。一旦患者宣稱晚期pRCC，靶向藥物的治療效果明顯低于ccRCC，意味著晚期pRCC的治療效果有限且預后不良。因此，迫切需要確定pRCC的新型預后生物標志物。近期，福建醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院許寧教授及其團隊下載pRCC的轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)，鑒定了4個lncRNA構(gòu)建預后模型，該模型與生存時間和生存狀態(tài)顯著相關(guān)，為治療提供了更多的參考。相關(guān)研究以“An immune-related lncRNA prognostic model in papillary renal cell carcinoma: A lncRNA expression analysis”為題發(fā)表在genomics雜志上，雜志影響因子為6.205。

技術(shù)路線：

結(jié)果：

1、共表達網(wǎng)絡鑒定pRCC中免疫相關(guān)lncRNA

作者從TCGA數(shù)據(jù)庫中提取pRCC的原始表達數(shù)據(jù)，包括289份腫瘤樣本和32份匹配的正常組織，根據(jù)分子簽名數(shù)據(jù)庫v4.0中的兩個免疫基因集共選擇了331個免疫相關(guān)mRNA，以∣cor∣>0.6和P<0.0001為臨界值，通過共表達網(wǎng)絡在pRCC中鑒定出453個免疫上調(diào)的lncRNA。

2、lncRNAs預后模型的構(gòu)建

作者使用Perl腳本獲得生存分析數(shù)據(jù)，將臨床表達文件（lncRNA名稱、患者生存時間、生存狀態(tài)）與生存數(shù)據(jù)相結(jié)合，進行單因素Cox分析，以森林圖的形式呈現(xiàn)前8位預后相關(guān)lncRNA各自的HR、95%CI及其P值，其中，7個為低風險，包括AL109936.2、AC135050.6、AC015922.3、FGF14-AS2、AL031710.1、AC107464.3和LIFR-AS1，而AC099850.3處于高風險。

通過多因素生存分析構(gòu)建四個lncRNA（AC015922.3，AL031710.1，AC099850.3和LIFR-AS1）預后模型，具體信息如下表，并對274例患者進行風險評分計算：

Risk score=(0.257*AC015922.3exp)+(0.636*AL031710.1exp)+(1.193*AC099850.3exp)+(-0.665*LIFR-AS1exp)。

3、預后模型預測pRCC患者預后

生存分析表明，這4種lncRNA的表達與pRCC的OS顯著相關(guān)，KM生存分析表示低危組和高危組生存時間的差異有統(tǒng)計學意義（A-D）。

在274例患者中，越來越多的患者在隨訪期間死于pRCC，為高危組提供了64.3%的五年生存率，為低危組提供了84.9%的五年生存率。熱圖顏色反映了4種lncRNA在高危組和低危組中的表達水平，通過風險評分進行排序并將患者分為高危組和低危組，以風險評分0.9169為截斷值，證明了OS的分布（A-D）。

4、預后模型的評估

作者為了進一步驗證預后模型的準確性和特異性，繪制了兩個基于獨立預后分析的森林圖，以證明該模型是否可以在不借助其他臨床特征（包括年齡、性別、生存時間、生存狀態(tài)、TNM分期和腫瘤分期）的情況下成為可用的獨立預后指標。單變量Cox回歸分析顯示，腫瘤分期、T分期和模型是pRCC的良好預后預測因素（A）。多變量Cox回歸分析顯示分期和預后模型可預測pRCC患者的OS（B）。同時，作者繪制了時間依賴性ROC曲線，計算了預后模型的曲線下面積（AUC）為0.927，分期的曲線下面積（AUC）為0.959，證明了lncRNA預后模型用于生存預測的競爭性能（C）。總之，四個lncRNA簽名是pRCC患者極好的預后模型。

5、臨床特征與4種lncRNA的相關(guān)性分析

作者通過箱形圖評價4種免疫相關(guān)lncRNA在3種臨床特征中的表達水平，例如性別、M分期和腫瘤分期，與女性相比，AC015922.3和LIFR-AS1在男人中表達上調(diào)，在遠處轉(zhuǎn)移患者中表達下調(diào)，而AC099850.3在性別和遠處轉(zhuǎn)移患者中的表達結(jié)果相反，AL031710.1的表達與性別和遠處轉(zhuǎn)移無相關(guān)性（A，B）。AC015922.3、AL031710.1和LIFR-AS1的表達水平隨著腫瘤分期的增加而降低，而AC099850.3隨著腫瘤分期的增加而增加（C）。

6、不同基因組中高危和低危人群的差異

作者為了研究高危組和低危組的潛在差異使用降維技術(shù)可視化了基因表達譜，通過主成分分析（PCA）分析顯示高危組和低危組在用于預后模型的所有基因（A），免疫基因（B），免疫lncRNA（C）以及4個lncRNA（D）上的差異, 紅點和綠點的分布在所有基因中是混合的，而在4個lncRNA中紅點和綠點之間有明顯的分割線，表明構(gòu)建的預后模型對識別高危和低危患者有很大幫助，也表明兩組在免疫力上有顯著差異。

同時，通過基因集富集分析（GSEA）發(fā)現(xiàn)兩個免疫基因集（免疫系統(tǒng)過程M13664，免疫反應M19817）在pRCC高危患者組中具有活躍的表現(xiàn)，∣FDR∣<0.25和P>0.05在兩個GSEA分析中意味著高危組具有顯著的免疫反應。

7、獨立隊列中四個lncRNA預后模型的可靠性

作者通過qRT-PCR檢測66例pRCC患者中4種lncRNA的表達水平，用相同的方法構(gòu)建66例pRCC患者的新風險評分公式：風險評分=(-0.545*AC015922.3exp)+(-0.452*AL031710.1exp)+(0.803*AC099850.3exp)+(-0.868*LIFR-AS1exp)。生存分析顯示，在獨立隊列中，高危患者的預后明顯差于低危患者，提示四個lncRNA預后模型是pRCC患者可靠且可重復的生存預測因子。

1、 獨立隊列中四個lncRNA預后模型的可靠性

作者通過qRT-PCR檢測66例pRCC患者中4種lncRNA的表達水平，用相同的方法構(gòu)建66例pRCC患者的新風險評分公式：風險評分=(-0.545*AC015922.3exp)+(-0.452*AL031710.1exp)+(0.803*AC099850.3exp)+(-0.868*LIFR-AS1exp)。生存分析顯示，在獨立隊列中，高危患者的預后明顯差于低危患者，提示四個lncRNA預后模型是pRCC患者可靠且可重復的生存預測因子。

結(jié)論：

作者鑒定了4個與免疫相關(guān)的lncRNA構(gòu)建預后模型，該模型與生存時間和生存狀態(tài)顯著相關(guān)，為治療提供了更多的參考。

參考文獻：

Shao-Hao Chen, Fei Lin, Jun-Ming Zhu, et al. An immune-related lncRNA prognostic model in papillary renal cell carcinoma: a lncRNA expression analysis. Genomics. 2020.