上皮细胞特异性预后特征(FTH1、RIT1、WASL、NDRG2、KIFC3)对宫颈癌患者进行分层并与免疫浸润相关

Epithelial Cell-Specific Prognostic Signature (FTH1, RIT1, WASL, NDRG2, KIFC3) Stratifies Cervical Cancer Patients and Correlates With Immune Infiltration.

作者信息Xuegu Wang, Xingchen Pan, Xiang Li, Biao Ding, Zhixin Jin, Xiaojing Wang, Chengli Dou, Sujit Nair
PMID41660555
期刊Hum Mutat
发布时间2026-02
DOI10.1155/humu/4109928

实验完整度

包含生物信息学分析和体外细胞功能实验,但缺乏体内动物模型或临床样本验证。

主要模型

GSE208653单细胞RNA测序数据(2例正常样本和3例HPV阳性宫颈癌样本) TCGA-CESC队列(273例原发性肿瘤样本) GSE52903队列(54例样本) 宫颈癌细胞系HeLa和MS751

重点核对

细胞系:HeLa、MS751、hEEC siRNA转染:针对FTH1的siRNA及scramble对照,使用Lipo6000转染试剂 细胞接种密度:CCK-8实验每孔2×10^3个细胞;迁移实验每孔5×10^5个细胞;侵袭实验每孔8×10^3个细胞 处理时间:CCK-8在0、24、48、72小时检测;迁移和侵袭实验为48小时 实验分组:高风险组(n=134)和低风险组(n=139)基于风险评分中位数划分

摘要

背景 宫颈癌(CC)仍然是最主要的女性恶性肿瘤之一。上皮细胞(EpCs)主要来源于宫颈鳞状上皮和腺上皮,是人乳头瘤病毒(HPV)靶向驱动CC的细胞。在此,我们旨在开发一种EpC特异性风险模型,以改善临床结局并揭示CC中肿瘤免疫微环境的变化。 方法 使用Seurat处理GSE208653的scRNA-seq数据(包括SCTransform归一化和Harmony批次校正)。通过亚聚类、monocle2拟时间轨迹分析和CellChat细胞间通讯推断分析EpC异质性。hdWGCNA包识别EpC特异性共表达模块。通过单变量Cox和LASSO回归筛选预后基因,并使用多变量Cox回归构建风险评分模型。通过ssGSEA、MCPCounter和ESTIMATE算法评估免疫浸润。使用pRRophetic分析药物敏感性相关性。体外功能实验验证了关键基因在CC细胞中的作用。 结果 将40457个细胞注释为八个细胞群,其中EpC百分比更低。此后,EpC被分为三个亚群,这些亚群具有特异高表达基因,涉及特殊生物通路,并具有不同的命运轨迹。观察到强细胞间通讯网络,特别是涉及Ep C3和免疫细胞,通过配体-受体对如LGALS9-CD44和HBEGF-EGFR。hdWGCNA分析揭示了Ep C3特异性基因模块,从中构建了一个五基因预后特征(FTH1、RIT1、WASL、NDRG2和KIFC3)。所得风险模型能有效将患者分为高风险和低风险组,在TCGA-CESC和GSE52903队列中总生存期显著不同,并由时间依赖性ROC曲线支持。高风险组表现出较低的免疫/基质评分和不同的免疫细胞浸润模式。风险评分与几种化疗药物的敏感性显著相关。至关重要的是,体外实验证实,敲低FTH1抑制CC细胞的增殖、迁移和侵袭,同时提高癌细胞凋亡水平。 结论 所提出的CC EpC特异性基因特征可能适用于支持临床决策。

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
本研究旨在开发一种基于上皮细胞(EpC)特异性的预后风险模型,以改善宫颈癌患者的临床结局并揭示肿瘤免疫微环境的变化。
核心机制
FTH1通过促进宫颈癌细胞增殖、抑制凋亡、增强迁移和侵袭能力发挥致癌作用。
主要证据
体外实验证实,敲低FTH1显著抑制HeLa和MS751细胞的增殖、迁移和侵袭能力,同时增加细胞凋亡。
研究意义
研究提出的EpC特异性五基因特征可能为宫颈癌的临床决策提供参考,并为个性化治疗提供潜在分子靶点。

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

单细胞转录组数据分析

描绘宫颈癌组织的细胞组成,识别上皮细胞亚群及其异质性。

对GSE208653数据集进行质量控制、标准化、批次校正、聚类和细胞注释,共获得40457个细胞,注释为8个细胞群,并进一步对上皮细胞进行亚聚类得到3个亚群。

2

拟时间轨迹和细胞间通讯分析

探究上皮细胞分化轨迹及其与免疫细胞的相互作用。

使用monocle2进行拟时间轨迹分析,鉴定上皮细胞的两个分化命运;使用CellChat分析上皮细胞亚群与免疫细胞的配体-受体相互作用。

3

hdWGCNA共表达网络分析

识别上皮细胞亚群3(Ep C3)特异性的基因模块。

使用hdWGCNA包构建共表达网络,鉴定7个基因模块,并根据模块得分选择M1和M5模块进行后续分析。

4

预后风险模型构建与验证

建立并验证基于上皮细胞特征基因的预后风险模型。

取M1和M5模块中Top50基因交集,经单变量Cox、LASSO和多变量Cox回归筛选出5个基因(FTH1、RIT1、WASL、NDRG2、KIFC3),构建风险评分模型,并在TCGA-CESC和GSE52903队列中验证其预后效能。

5

免疫浸润和药物敏感性分析

评估风险评分与肿瘤免疫微环境和化疗药物敏感性的关联。

利用ESTIMATE、ssGSEA和MCPCounter算法评估高低风险组间的免疫浸润差异;通过pRRophetic预测药物IC50并分析其与风险评分的相关性。

6

体外功能验证

验证关键基因FTH1在宫颈癌细胞中的功能作用。

在HeLa和MS751细胞中敲低FTH1,通过RT-qPCR验证敲低效率,并检测细胞活力(CCK-8)、凋亡(流式细胞术)、迁移(划痕实验)和侵袭(Transwell实验)的变化。

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
DMEM培养基ProcellPM150270
胎牛血清BD BioF814-500
人子宫内膜上皮细胞ProcellCP-H058
HeLa细胞BD BioC5073
MS751细胞BD BioC5517
Lipo6000转染试剂BeyotimeC0526
RNA提取试剂盒BeyotimeR0011
第一链cDNA合成试剂盒BeyotimeD7190S
SYBR Green qPCR预混液BeyotimeD7260
CFX96触屏实时荧光定量PCR仪Bio-Rad--
细胞计数试剂盒-8BeyotimeC0039
酶标仪Bio-RadiMark
倒置光学显微镜NikonECLIPSE
Transwell小室Corning3422
Matrigel基质胶BeyotimeC0372
4%固定液BeyotimeP0099
0.1%结晶紫染色液BeyotimeC0121

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
单细胞转录组数据分析
数据来源:GSE208653;过滤标准:nFeature_RNA > 300,nCount_RNA ≤ 100,000,percent.mt < 15%;批次校正方法:Harmony
阅读提示:Methods 2.1节;Figure S1
上皮细胞亚聚类分析
上皮细胞亚群分为3个(Ep C1-C3);聚类参数:基于t-SNE;基因表达阈值:基因在至少10个细胞中表达
阅读提示:Methods 2.2节;Results 3.2节;Figure 2
拟时间轨迹分析
起始点:正常样本细胞;方法:monocle2,DDRTree;基因筛选:差异表达基因
阅读提示:Methods 2.2节;Results 3.3节;Figure 3
细胞间通讯分析
软件:CellChat;配体-受体对:LGALS9-CD44, LGALS9-CD45, HBEGF-EGFR
阅读提示:Methods 2.4节;Results 3.4节;Figure 4
hdWGCNA分析
软阈值:28;基因模块数:7;模块选择:M1和M5
阅读提示:Methods 2.5节;Results 3.5节;Figure 5
风险模型构建
训练集:TCGA-CESC(273例);验证集:GSE52903(54例);风险评分公式:Riskscore = 0.308*FTH1 + 0.681*RIT1 + 0.402*WASL - 0.358*NDRG2 + 0.304*KIFC3;分组:高风险(n=134)和低风险(n=139)
阅读提示:Methods 2.6节;Results 3.6节;Figure 6
免疫浸润和药物敏感性分析
算法:ssGSEA、MCPCounter、ESTIMATE;药物敏感性:pRRophetic;相关性阈值:p < 0.05 且 |cor| > 0.3
阅读提示:Methods 2.7节;Results 3.7节;Figure 7
体外细胞实验
细胞系:HeLa、MS751;siRNA:靶向FTH1的siRNA及scramble对照;转染试剂:Lipo6000;接种密度:CCK-8每孔2×10^3个细胞;迁移实验每孔5×10^5个细胞;侵袭实验每孔8×10^3个细胞;处理时间:CCK-8在0、24、48、72小时检测;迁移和侵袭实验为48小时
阅读提示:Methods 2.8节;Results 3.8节;Figures 8和9;表S1和S2