摘要: 研究背景： 乳腺癌是女性发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，对全球女性的生命健康构成了巨大威胁。传统的乳腺癌临床病理分期结合分子生物学特征为乳腺癌患者的预后评估提供了临床可用的标准，但是乳腺癌是一种异质性疾病，那些具有相似临床特征的患... 展开 研究背景： 乳腺癌是女性发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，对全球女性的生命健康构成了巨大威胁。传统的乳腺癌临床病理分期结合分子生物学特征为乳腺癌患者的预后评估提供了临床可用的标准，但是乳腺癌是一种异质性疾病，那些具有相似临床特征的患者可能会有不同的临床结局。在癌症个性化治疗的时代，这些传统预后因素已不再满足最佳的患者管理需求。因此，近年来大量的研究正致力于开发和验证生物分子标志物，这些分子标志物可更加准确地评估乳腺癌患者的预后和治疗反应，帮助患者制定个性化的治疗方案，同时助力于乳腺癌新型治疗靶点的开发。 肿瘤微环境(tumor microenvironment，n伍)由多种细胞和细胞因子组成，是高度异质性的网络系统。TME的异质性导致了乳腺癌患者不同的治疗反应和临床结局，同时阻碍了精准医学在乳腺癌中的实现。肿瘤浸润免疫细胞作为TME中的主要细胞，可以发挥抗肿瘤或促肿瘤的双重作用。大量研究表明，免疫抑制性TME对于免疫疗法和其它癌症疗法的临床效果具有重要影响。因此，继续深入地了解肿瘤免疫，将有助于开发更为可靠的乳腺癌预后和预测分子标志物，这对于评估患者预后和优化治疗决策至关重要。 生物信息技术的发展极大地扩充了公共数据资源，这对于进一步深入研究乳腺癌分子标记物具有重要意义。论文的第一部分从整体乳腺癌患者的角度出发，探索了乳腺癌免疫相关预后长链非编码RNA(long non-coding RNA，lncRNA)并成功构建预后模型。由于三阴性乳腺癌(triple-negativebreastcancer，TNBC)是乳腺癌中最具侵袭性的亚型，并且缺乏特异性的生物学靶点，因此在临床治疗上面临诸多挑战。随着免疫疗法的兴起，TNBC展示出其在免疫治疗上的优势。但是，目前免疫治疗也有患者反应率不高等诸多问题存在。如何更好地预测TNBC患者的预后和治疗反应是一个重要课题。从论文的第二部分开始将主要精力转移到TNBC亚型，确认了影响TNBC患者预后的关键免疫相关基因PPP2R2B。论文的第三部分重点对PPP2R2B在TNBC中发挥的生物学功能和分子机制进行分析，同时结合体外实验对PPP2R2B的部分生物学功能进行验证。 第一部分 乳腺癌免疫相关预后因子的筛选及预后模型的构建 研究目的： 1.筛选乳腺癌免疫相关预后lncRNA并构建预后模型。 2.lncRNA预后模型结合传统临床病理特征构建列线图。 3.探索预后模型内lncRNA潜在的生物学功能和分子机制。 研究方法： 基于TCGA和GEO数据库的乳腺癌基因表达谱，利用基因共表达分析识别免疫相关lncRNA。通过结合Kaplan-Meier法、单因素Cox回归和lasso回归分析筛选预后相关IncRNA并利用多因素Cox回归分析构建预后评估模型。经外部数据集验证模型的预测效能后，将预后模型结合临床病理因素构建列线图。最后，使用整合的生物信息学方法探索了模型内潜在的生物学功能和分子机制。 研究结果： 1.识别乳腺癌免疫相关预后lncRNA并构建了由6个lncRNA组成的预后模型，该模型可准确地将乳腺癌患者进行风险分层。 2.外部数据集的验证结果显示，该模型在乳腺癌患者的预后预测方面表现优异，并且是乳腺癌患者的独立预后因素。 3.与目前的基因检测方法相比，lncRNA模型的预测效能不受临床分期的影响，并且对Basal-like亚型患者的总生存期也有预测价值。 4.lncRNA模型结合年龄和AJCC分期构建列线图，提高了模型的临床实用性和预测准确性。 5.lncRNA模型的风险值与CD8+T细胞的浸润水平显著负相关，同时高风险组的免疫反应相关信号受到明显的抑制。 6.WGCNA分析显示内质网蛋白加工和抗原加工呈递通路的紊乱可能是影响高风险组CD8+T细胞浸润的关键因素。 研究结论 1.lncRNA模型在乳腺癌患者的预后评估方面表现优异，并且使用范围较目前的基因检测方法更为广泛。 2.列线图为乳腺癌患者的预后预测提供了实用性的临床指标。 3.lncRNA模型可以准确地预测肿瘤内CD8+T细胞的浸润水平;模型内的lncRNA有潜力成为乳腺癌患者的新型治疗靶点。 第二部分 三阴性乳腺癌免疫相关预后因子的鉴定与分析 研究目的： 1.整合并优化多种生物信息学方法以提高基因筛选的准确性。 2.筛选影响TNBC患者预后的关键免疫相关因子。 3.评估关键免疫相关因子的预后价值。 研究方法： CIBERSORT算法结合WGCNA分析识别TNBC中与CD8+T细胞浸润高相关的生物学模块，将模块内的关键基因通过ssGSEA方法整合成新免疫信号。基于该免疫信号，利用迭代lasso识别影响TNBC患者预后的关键基因。外部数据集评估候选基因对免疫浸润的影响。乳腺癌进展细胞系模型评估候选基因在乳腺癌演进中的作用。免疫组化检测候选基因在TNBC组织中的表达情况。利用多种生存分析方法评估候选基因的预后价值。 研究结果： 1.WGCNA结合ssGSEA分析构建与CD8+T细胞浸润高相关的免疫信号，该免疫信号是机体抗肿瘤免疫反应的核心信号。 2.迭代lasso分析显示PPP2R2B为影响TNBC患者预后的关键因子。 3.Q-PCR实验结果表明，从正常乳腺上皮细胞到乳腺癌细胞的恶性演进中，PPP2R2B基因表达呈梯度性下降趋势。免疫组化检测结果显示，PPP2R2B蛋白在TNBC组织的染色强度较正常乳腺组织明显降低。 4.外部数据集评估PPP2R2B与免疫浸润细胞的关系，结果显示PPP2R2B与CD8+T、Th1和M1细胞的浸润显著正相关，而与M2细胞的浸润显著负相关。 5.PPP2R2B高表达TNBC患者的总生存期显著延长，并且不受其它临床病理因素的影响。除TNBC外，PPP2R2B对HER2患者的预后也有显著影响。 研究结论： 1.本研究中整合优化后的筛选方法极大地提高了基因筛选的准确性。 2.PPP2R2B为影响TNBC患者预后的关键免疫相关因子，并与乳腺癌的发生发展密切相关。 3.除TNBC外，PPP2R2B对HER2患者的预后也有重要的预测价值。 第三部分 三阴性乳腺癌中PPP2R2B的多组学分析和功能研究 研究目的： 1.整合多组学数据分析PPP2R2B的功能和分子机制。 2.利用体外实验验证PPP2R2B的生物学功能。 研究方法： 整合并分析乳腺癌多组学数据，包括mRNA、拷贝数变异、体细胞突变、甲基化、药物敏感性数据和临床病理信息，重点评估PPP2R2B在TNBC中的免疫功能和分子机制，同时结合体外实验对PPP2R2B的部分生物学功能进行验证。 研究结果： 1.GO、GSEA和GSVA分析显示PPP2R2B与抗原处理呈递和T细胞反应的免疫信号显著相关。 2.识别出与PPP2R2B强正相关的3个基因GZMA、PRF1和IFNG，并利用TNBC数据集和TCGA泛癌数据集证明了PPP2R2B与三个基因之间的关系具有高度保守性。 3.体外实验结果显示，PPP2R2B可以诱导巨噬细胞向M1表型极化，并促进M1细胞的迁移能力;同时，PPP2R2B也可以通过非免疫的方式抑制TNBC细胞的耐药和转移能力。 4.在基因组水平上，PPP2R2B高低表达组在拷贝数变异、体细胞突变和甲基化方面均表现出明显的差异性特征。 5.PPP2R2B高表达患者表现出更高的淋巴细胞浸润水平和TCR丰度。 6.PPP2R2B高表达患者表现出对化疗药物更高的敏感性;此外，PPP2R2B高表达患者更易获得新辅助化疗(NAC)后的病理完全缓解(pCR)。 研究结论： 1.PPP2R2B是TNBC重要的免疫相关肿瘤抑制因子，在抗肿瘤免疫反应中发挥着重要作用，同时与TNBC的转移和耐药密切相关。 2.在TNBC中，PPP2R2B的表达下降与启动子区特定位点的高甲基化有关。 3.PPP2R2B可作为TNBC患者的关键预后和预测因子，并有潜力成为新的治疗靶点。 收起