标题：新型干性相关lncRNA特征可预测透明细胞肾细胞癌的预后、免疫浸润和药物敏感性

英文名：A Novel Stemness-Related lncRNA Signature Predicts Prognosis, Immune Infiltration, and Drug Sensitivity of Clear Cell Renal Cell Carcinoma

杂志：Journal of Translational Medicine

影响因子：7.5

发表时间：2025年2月27日

研究背景：透明细胞肾细胞癌（ccRCC）是泌尿生殖系统中常见的恶性肿瘤之一，具有显著的异质性。干性作为肿瘤进展、复发和转移的重要因素，其在ccRCC预后中的作用尚未明确。长非编码RNA（lncRNA）已被证实能够调控基因表达，并与ccRCC的增殖和凋亡过程密切相关，但干性相关lncRNA（SRlncRNA）在ccRCC中的表达及具体功能仍待探讨。

研究思路：本研究旨在探索ccRCC中的SRlncRNA特征，并开发用于风险分层与预后预测的工具。研究者利用TCGA和GEO数据库获取基因表达及临床数据，计算样本的RNA干性得分（RNAss），通过加权相关网络分析（WGCNA）识别SRlncRNA及干性相关mRNA（SRmRNA），并进行功能富集分析。同时，使用多种机器学习算法构建预后特征，并在TCGA-KIRC和GSE29609队列中进行训练与验证，探讨其在预后、免疫浸润、药物敏感性、突变景观和基因集富集分析（GSEA）中的表现。此外，研究者还开发了基于网络的计算工具，方便临床应用，并通过单细胞RNA测序（scRNA-seq）及体外实验验证SRlncRNA在ccRCC中的表达和功能。

研究结果：依据RNA干性评分（RNAss）和WGCNA分析，在TCGA-KIRC队列中构建共表达网络，识别出452个干性相关lncRNA（SRlncRNAs），并筛选出与RNAss相关性最高的基因模块。进一步对这些差异表达基因（DEGs）进行基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析，发现DEGs在诸如神经发生、腺体发育和细胞衰老等过程中的重要作用。

通过101种算法组合和留一法交叉验证（LOOCV），LASSO回归与逐步Cox回归的结合被证明为最佳预测模型，最终筛选出10个SRlncRNA并确立6个核心SRlncRNA作为预后特征，成功将患者分为高、低风险组，高风险组预后显著更差，具有较高的AUC值。此签名在GSE29609队列中也得到良好验证，显示出其在药物敏感性预测中的潜力，并为ccRCC的精准治疗提供了新契机。

总结：本研究首次构建了ccRCC的干性相关lncRNA特征集，能够有效预测预后、免疫浸润和药物敏感性。值得注意的是，EMX2OS和LINC00944通过调控细胞增殖和迁移等机制参与肿瘤进展，为ccRCC的精准治疗指明了新的靶点。在此背景下，不朽情缘MG将继续深耕生物信息学分析领域，提供全面的实验方案、机制研究服务以及一对一的专属支持，助力科研工作者顺利应对学术挑战。