RBM15是肺腺癌的新型预后生物标志物,并与免疫细胞浸润相关

RBM15 is a novel prognostic biomarker and correlates with immune cell infiltration in lung adenocarcinoma.

作者信息Mingsheng Ma, Wei Wang, Li Li, Xiaoyan Wang, Qiubo Huang, Chen Zhou, Lianhua Ye
PMID41137052
发布时间2025-10-24
DOI10.1186/s13019-025-03585-6

实验完整度

中

包含生物信息学分析、临床样本免疫组化验证,但缺乏体外或体内功能实验。

主要模型

TCGA-LUAD数据集 GEO数据集(GSE10072、GSE31210、GSE43458) 80例肺腺癌肿瘤组织及配对癌旁组织

重点核对

RBM15表达上调:TCGA、GSE10072、GSE31210数据集中肿瘤组织与正常组织比较 预后关联:K-M曲线显示高RBM15表达与较差的无病间期(DFI)和总生存期(OS)相关 独立预后因素:单因素和多因素Cox回归分析 诊断价值:ROC曲线下面积(AUC)在GSE31210为0.678,在TCGA为0.945 免疫浸润:TIMER、ssGSEA和ESTIMATE算法分析RBM15与免疫细胞浸润的相关性

摘要

背景与目的:本研究旨在评估RBM15基因表达及其作为肺腺癌(LUAD)进展生物标志物的潜在作用。材料与方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库获取LUAD患者的RNA测序(RNA-seq)数据和临床数据。生成Kaplan-Meier(K-M)曲线以研究RBM15与LUAD患者预后的关系。使用“clusterProfiler”R包进行基因本体(GO)和Reactome富集分析。最后,使用肿瘤免疫估计资源(TIMER)数据库和CIBERSORT算法评估RBM15表达与LUAD免疫浸润的相关性。结果:RBM15在肿瘤组织中上调,被认为是LUAD的独立预后因素。与RBM15共表达的基因与细胞周期检查点和M期信号通路密切相关。此外,RBM15基因表达与LUAD免疫浸润显著相关。结论:我们的数据表明,RBM15在LUAD进展中至关重要,与肿瘤免疫浸润相关,并可作为患者有价值的潜在诊断生物标志物。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
RBM15在肺腺癌中的表达、预后价值及其与肿瘤免疫浸润的关系。
核心机制
RBM15可能通过与共表达基因(如TOPBP1、CDC7、CENPF、MCM8、CLSPN)相互作用,影响细胞周期信号通路,从而影响肺腺癌的预后。
主要证据
基于TCGA和GEO数据库的RNA-seq数据分析显示RBM15在LUAD中高表达且与不良预后相关;免疫组化染色验证了RBM15蛋白在肿瘤组织中高表达;TIMER、ssGSEA和ESTIMATE算法显示RBM15表达与免疫细胞浸润显著相关。
研究意义
RBM15可作为LUAD诊断和预后的潜在生物标志物,并为新的癌症免疫治疗提供参考。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

RBM15表达分析

评估RBM15在LUAD肿瘤组织与正常组织中的表达差异。

使用TCGA和GEO数据集的RNA-seq数据,比较肿瘤与正常组织中RBM15的表达水平。

2

预后分析

评估RBM15表达与LUAD患者预后的关系。

根据RBM15表达的中位数或最佳截断值将患者分为高、低表达组,使用K-M曲线和Cox回归分析比较总生存期(OS)和无病间期(DFI)。

3

临床病理特征关联分析

评估RBM15表达与临床病理特征的相关性。

使用卡方检验和Wilcoxon检验分析RBM15表达与年龄、性别、分期、吸烟史等特征的关系,并在80例患者组织中进行免疫组化验证。

4

共表达基因鉴定与富集分析

鉴定与RBM15共表达的基因并分析其功能。

使用cBioPortal筛选共表达基因,进行GO和Reactome富集分析,并构建PPI网络。

5

免疫浸润相关性分析

评估RBM15表达与免疫细胞浸润的关系。

使用TIMER、ssGSEA和ESTIMATE算法评估免疫细胞浸润水平,并分析RBM15表达与免疫细胞标志物的相关性。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
抗RBM15抗体Biossbs-15019R

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
RBM15表达分析
TCGA-LUAD和GEO数据集(GSE10072、GSE31210)的样本来源、RNA-seq数据处理方法
阅读提示:Methods: Dataset source
预后分析
RBM15表达分组截断值、生存分析类型(OS、DFI)、统计方法(log-rank检验)
阅读提示:Methods: Survival analysis; Results: RBM15 expression was upregulated and influence prognosis in LUAD
临床病理特征关联
TCGA和80例患者样本的临床病理数据,RBM15表达分组方法,卡方检验和Wilcoxon检验
阅读提示:Methods: Relationship of RBM15 expression with clinicopathological features; Results: Diagnostic value of RBM15 in clinicopathological features in LUAD
共表达基因分析
共表达筛选标准(|cor|>0.4, P<0.05),STRING数据库交互评分阈值
阅读提示:Methods: Identification of co-expressed genes of RBM15 in TCGA
免疫浸润分析
TIMER、ssGSEA、ESTIMATE算法版本及参数,Spearman相关分析方法
阅读提示:Methods: Correlation between RBM15 expression and immune cell infiltration; Results: Correlation of RBM15 expression with immune cell infiltration