头颈鳞状细胞癌（HNSCC）中昼夜节律相关基因标志物的预后及免疫治疗预测价值研究

一、作者及发表信息
本研究由Hao Chi（西南医科大学临床医学院）、Jinyan Yang（西南医科大学口腔医学院）等9位作者共同完成，通讯作者为Zhijia Xia（德国慕尼黑大学）、Jinhui Liu（南京医科大学第一附属医院）和Gang Tian（西南医科大学附属医院）。研究成果于2023年3月10日发表在免疫学领域期刊*Frontiers in Immunology*（2023年影响因子：7.3），标题为《Circadian rhythm-related genes index: A predictor for HNSCC prognosis, immunotherapy efficacy, and chemosensitivity》。

二、学术背景
头颈鳞状细胞癌（HNSCC）是全球第六大常见癌症，具有高度异质性和侵袭性，患者预后差异显著。尽管现有治疗手段（如手术、放化疗）对早期患者有效，但晚期患者常因肿瘤转移和复发导致生存率低下。传统TNM分期系统无法完全解释患者预后的异质性，亟需新的分子标志物。

昼夜节律基因（Circadian rhythm-related genes, CRRGs）在肿瘤发生中的作用日益受到关注。研究表明，CRRGs通过调控DNA修复、细胞周期和炎症通路（如p38、NF-κB）影响肿瘤进展，并在多种癌症中被视为预后标志物。然而，CRRGs在HNSCC中的预后价值及其与肿瘤免疫微环境（Tumor microenvironment, TME）的关联尚不明确。本研究旨在构建基于CRRGs的风险评分模型，以预测HNSCC患者预后、免疫治疗响应及化疗敏感性。

三、研究流程与方法
1. 数据来源与预处理
- 从TCGA数据库获取502例HNSCC样本和44例正常组织的转录组数据（FPKM转换为TPM），并整合GSE41613数据集（97例样本）作为外部验证集。
- 通过GeneCards筛选1424个CRRGs，利用limma包鉴定差异表达基因（|log2FC|>1，FDR<0.05），共发现373个差异CRRGs（102个下调，271个上调）。

1. 模型构建

   • 基因筛选：通过单变量Cox回归分析筛选85个与总生存期（OS）相关的CRRGs，进一步结合Lasso回归（10折交叉验证）和随机森林（RF）算法，最终锁定6个关键基因（ADA、CYP2D6、RYR2、DSCAM、IRF4、HPRT1）。
     
   • 风险评分公式：基于多变量Cox回归系数构建：
     [ \text{Risk Score} = 0.2527 \times ADA + (-0.6680) \times CYP2D6 + 0.3155 \times RYR2 + 0.3035 \times DSCAM + (-0.1897) \times IRF4 + 0.5259 \times HPRT1 ]
     

2. 模型验证

   • 生存分析：按风险评分中位数分组，低风险组患者OS显著优于高风险组（TCGA队列：HR=2.21，p<0.001；GSE41613队列：HR=1.98，p=0.003）。
     
   • 预测效能：时间依赖性ROC曲线显示，TCGA队列1/3/5年AUC分别为0.701、0.705、0.664；外部验证集AUC为0.723、0.695、0.713。
     
   • 独立性验证：多变量Cox分析证实风险评分是独立预后因子（p<0.001），优于传统临床指标（如TNM分期）。
     

3. 免疫微环境与治疗响应分析

   • 免疫浸润：低风险组CD8+ T细胞、M1型巨噬细胞浸润水平更高，且免疫检查点分子（如PD-1、CTLA-4）表达上调（p<0.05）。
     
   • 化疗敏感性：GDSC数据库分析显示，低风险组对紫杉醇（Paclitaxel）和吉非替尼（Gefitinib）更敏感，而高风险组对顺铂（Cisplatin）和吉西他滨（Gemcitabine）响应更佳。
     
   • 免疫治疗预测：基于IMvigor210队列，低风险组患者对PD-L1抑制剂（Atezolizumab）的客观缓解率更高（p=7.2×10⁻⁶）。
     

四、主要结果
1. 基因功能与机制
- ADA：通过降解腺苷解除T细胞免疫抑制，其低表达与肿瘤进展相关。
- CYP2D6：药物代谢酶基因，其突变型增加HNSCC易感性。
- RYR2：体细胞突变通过钙信号通路促进肿瘤转移。

1. 多组学分析

   • 突变谱：高风险组TP53（72%）、FAT1（28%）突变频率更高，且肿瘤突变负荷（TMB）与预后负相关（p=0.012）。
     
   • 拷贝数变异（CNV）：RYR2和HPRT1扩增，而IRF4和DSCAM缺失。
     

2. 临床转化价值

   • Nomogram预测模型：整合风险评分与临床特征，1/3/5年生存预测校准曲线接近理想对角线（C-index=0.743）。
     
   • 免疫治疗分层：低风险组患者可能从CTLA-4/PD-1联合治疗中获益。
     

五、研究意义与创新性
1. 科学价值：首次系统阐明CRRGs在HNSCC预后和免疫调控中的作用，为昼夜节律失调与肿瘤免疫逃逸的关联提供新证据。
2. 临床价值：6-CRRGs标志物可指导个体化治疗决策，如筛选免疫治疗优势人群或优化化疗方案。
3. 方法学创新：结合Lasso-RF机器学习算法和多重免疫浸润算法（xCell、CIBERSORT），提升了模型稳健性。

六、亮点
- 跨组学整合：涵盖转录组、突变谱、CNV及药物敏感性数据。
- 临床实用性：Nomogram工具可直接用于临床预后评估。
- 免疫微环境解析：揭示CRRGs通过调节TME影响免疫治疗响应。

七、局限性
研究依赖回顾性数据，需前瞻性临床试验验证；未考虑肿瘤解剖位置的异质性。未来可结合单细胞测序进一步探索CRRGs的细胞特异性机制。