AIF1L作为微卫星状态驱动的结直肠癌中铁死亡相关生物标志物:来自多组学分析的功能和诊断见解

AIF1L as a Ferroptosis-Linked Biomarker in Microsatellite States-Driven Colorectal Cancer: Functional and Diagnostic Insights From Multiomics Analysis.

作者信息Yuanyuan Qin, Hongli Zhou, Lingyan Zhu, Wenting Li, Zequn Jiang, Li Li, Mianhua Wu
PMID41113993
期刊Hum Mutat
发布时间2025-10-10
DOI10.1155/humu/6663166

实验完整度

包含生物信息学分析、体外细胞实验和体内小鼠模型等多个独立证据层级,并进行功能验证和机制验证。

主要模型

MSI-H结直肠癌细胞系HCT116、MC38 MSS结直肠癌细胞系HT29、CT26 MSI-H和MSS小鼠皮下及盲肠原位移植瘤模型 TCGA-COAD和TCGA-READ队列 GSE166555单细胞数据集

重点核对

AIF1L在MSI-H细胞系中的表达水平高于MSS细胞系 siRNA介导的AIF1L敲低后细胞增殖和迁移能力显著降低 AIF1L敲低后FACL4表达降低、GPX4表达升高,MDA水平降低、GSH水平升高 体内MSI-H小鼠肿瘤组织中AIF1L和FACL4表达较高,GPX4表达较低,MDA水平较高、GSH水平较低 五基因风险模型在TCGA训练、验证和GEO外部验证队列中AUC均>0.6

摘要

背景:微卫星不稳定性(MSI)是结直肠癌(CRC)免疫检查点阻断治疗的关键生物标志物。然而,仅约40%的MSI CRC患者受益于ICB。研究MSI CRC的潜在机制,特别是其与细胞死亡和免疫微环境的关联,可为提高免疫治疗效果提供见解。方法:从TCGA和GEO数据库收集MSI CRC患者的转录组和临床数据。采用差异表达分析、加权基因共表达网络分析和Cox回归模型来鉴定五个细胞死亡相关预后基因(POU4F1、AIF1L、SLC18A1、INSL4和HOXC6)。进行单细胞分析、免疫浸润分析以及体外和体内实验以验证它们在MSI CRC中的作用。结果:五基因风险模型有效区分高低风险组并预测生存差异(AUC > 0.6)。AIF1L在MSI-H组中表达升高,并与铁死亡和免疫细胞浸润显著相关。体外实验表明,AIF1L通过调节铁死亡促进细胞增殖和迁移,与体内实验一致。此外,富集分析显示AIF1L参与免疫相关信号通路,可能影响肿瘤微环境和患者预后。结论:AIF1L可能通过促进铁死亡调节MSI CRC的进展,作为预后和个性化治疗靶点的潜在生物标志物。本研究揭示了MSI CRC的新机制,为优化免疫治疗提供了基础,但其具体作用仍需进一步研究。

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
MSI结直肠癌中细胞死亡相关基因的表达模式及其与预后的关联,以及AIF1L在MSI CRC中的功能和机制。
核心机制
AIF1L通过促进铁死亡调节MSI CRC的进展,可能通过影响脂质过氧化和抗氧化能力(如调节FACL4、GPX4、MDA、GSH)来发挥作用。
主要证据
体外实验中,siRNA敲低AIF1L降低了MSI-H和MSS细胞系的增殖和迁移,并改变了铁死亡标志物(FACL4和GPX4)的表达及MDA和GSH水平;体内MSI-H小鼠模型中观察到AIF1L和FACL4高表达、GPX4低表达,以及MDA升高和GSH降低。
研究意义
AIF1L可能作为MSI CRC的预后生物标志物和治疗靶点,为个性化治疗和优化免疫治疗提供基础。

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

识别MSI CRC差异表达基因

比较MSI-H与MSS之间基因表达差异

利用TCGA-COAD和TCGA-READ数据,通过DESeq2识别MSI-H和MSS之间的差异表达基因(DEGs),并进行GO和KEGG富集分析。

2

鉴定细胞死亡相关基因模块

识别与MSI和细胞死亡相关的基因模块

基于ssGSEA计算细胞死亡分数,通过WGCNA分析确定关键模块,与DEGs取交集得到候选基因。

3

构建并验证预后风险模型

建立基于细胞死亡相关基因的预后模型并验证其预测能力

使用单变量Cox、LASSO和多变量Cox筛选候选基因,构建风险评分模型,并在训练、验证和外部队列中验证。

4

评估免疫微环境与风险模型关联

分析风险评分与免疫细胞浸润及免疫检查点表达的关系

使用ESTIMATE和ssGSEA评估免疫评分、基质评分等,比较风险高低组,分析免疫细胞与预后基因相关性,并计算TIDE评分。

5

单细胞转录组分析

在单细胞水平解析预后基因的表达和细胞亚群特征

对GSE166555进行单细胞分析,注释细胞类型,分析预后基因表达,进行CNV推断和细胞通讯分析。

6

体外功能验证AIF1L对细胞增殖和迁移的影响

敲低AIF1L后观察细胞增殖和迁移能力的变化

使用siRNA敲低MSI-H(MC38)和MSS(CT26)细胞系中AIF1L,通过CCK-8、EdU和划痕实验评估细胞增殖和迁移。

7

验证AIF1L对铁死亡的影响

确定AIF1L是否调节铁死亡相关标志物

在细胞和肿瘤组织中检测铁死亡相关蛋白(GPX4、FACL4)表达及MDA和GSH水平。

8

体内验证AIF1L与铁死亡的关系

在小鼠模型中验证AIF1L与铁死亡的关联

构建MSI-H和MSS小鼠模型,通过IHC和WB检测肿瘤组织中AIF1L、GPX4、FACL4表达,并检测MDA和GSH水平。

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
RPMI 1640培养基Keygen BioTECHKGL1501-500
胎牛血清Moregate--
TRIzol试剂Invitrogen--
cDNA合成试剂盒ThermoFisherK1622
SYBR Green预混液Thermo Fisher--
CCK-8试剂APExBIOK1018
EdU Elab Fluor 488成像检测试剂盒Elabscience Biotechnology Co. Ltd.--
划痕插件CoolrunCR211-2
PVDF膜----
GPX4抗体Abcamab197345
FACL4抗体Abcamab155282
β-actin抗体Abcamab125066
AIF1L抗体SolarbioK109926P
GPX4抗体Abcamab125066
FACL4抗体Abcamab155282
HRP标记的抗兔二抗ProteintechPR30011
MDA检测试剂盒Nanjing Jiancheng Bioengineering InstituteA003-1
GSH检测试剂盒Nanjing Jiancheng Bioengineering InstituteA006-2

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
细胞培养
细胞系MSI-H(HCT116、MC38)和MSS(HT29、CT26)的来源;培养基RPMI 1640;FBS浓度10%;培养条件37°C、5% CO2
阅读提示:Materials and Methods, 2.12 Cell Culture and Transfection
RT-qPCR
RNA提取试剂TRIzol;cDNA合成试剂盒;SYBR Green Master Mix;引物序列见表S1
阅读提示:Materials and Methods, 2.13; Supporting Information 3: Table S1
细胞增殖实验
CCK-8实验细胞数5×10^3,试剂10μL,波长450nm;EdU试剂盒操作步骤
阅读提示:Materials and Methods, 2.14
细胞迁移实验
划痕插件CR211-2;血清-free培养基;观察时间0h和48h;使用ImageJ测量
阅读提示:Materials and Methods, 2.15
动物实验
小鼠品系BALB/c和C57BL/6J;体重18-22g;每组9只;皮下注射细胞浓度1×10^7/mL,0.1mL;15天后取瘤;移植后10天收集
阅读提示:Materials and Methods, 2.16; Supporting Information 1: Figure S1
Western blot
蛋白上样量20μg;PVDF膜孔径0.22μm;一抗稀释比GPX4 1:1000,FACL4 1:5000,β-actin 1:2000;二抗孵育1h
阅读提示:Materials and Methods, 2.17
免疫组化
切片厚度5μm;EDTA修复15min;3% H2O2 20min;封闭5min;一抗稀释比AIF1L 1:100,GPX4 1:100,FACL4 1:200;二抗孵育30min
阅读提示:Materials and Methods, 2.18
MDA和GSH检测
细胞沉淀约1×10^6;组织约50mg;匀浆条件;离心条件;试剂盒货号A003-1和A006-2
阅读提示:Materials and Methods, 2.19