**题目：** 新型干性相关lncRNA特征预测透明细胞肾细胞癌的预后、免疫浸润及药物敏感性

**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）是一种常见且具有异质性的泌尿生殖系统恶性肿瘤。干性是影响肿瘤进展、复发和转移的重要因素，但其在ccRCC预后中的具体作用仍不明确。长非编码RNA（lncRNA）在调节基因表达及影响ccRCC的增殖和凋亡方面发挥了关键作用，但干性相关lncRNA（SRlncRNA）在ccRCC中的表达及其机制尚待研究。

**研究思路：** 本研究旨在探讨ccRCC中的SRlncRNA特征，开发用于风险分层和预后预测的指标。研究团队从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），并应用加权相关网络分析（WGCNA）识别SRlncRNA及干性相关mRNA（SRmRNA），同时进行功能富集分析。通过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，分析其在预后、免疫浸润、药物敏感性等方面的差异。此外，通过单细胞RNA测序（scRNA-seq）以及体外和体内实验进一步验证SRlncRNA在ccRCC中的表达和作用。

**研究结果：** 基于RNAss及WGCNA，在TCGA-KIRC队列中构建了一个共表达网络，并识别出与RNAss显著相关的452个SRlncRNA。对于mRNA，筛选出1005个干性相关mRNA（SRmRNAs），并通过基因本体论（GO）及京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路分析，发现这些差异基因富集于多种生物学过程。

采用101种算法组合及留一法交叉验证（LOOCV）后，LASSO回归与逐步Cox回归结合确定了最佳模型，该模型纳入10个SRlncRNA，最终识别出6个核心SRlncRNA构建预后特征。这些核心lncRNA包括LINC01711、LINC00944、AC2451283和AL1625861等对预后有显著影响。

研究显示，高风险组患者的预后显著差于低风险组。在TCGA队列中，生存预测的AUC显示该预后特征具有良好的预测价值，并且相较于其他ccRCC预后模型具有更高的C-index。

通过GSE29609队列的数据验证，结果同样确认了高风险组的生存期明显缩短，且随着风险评分的升高，死亡患者的比例逐渐增加。使用基因集富集分析（GSEA）发现高风险组在多种生物学过程中表现出富集现象。

进一步的免疫浸润分析表明，高风险组中多种免疫细胞的浸润水平显著高于低风险组，且高风险组对免疫治疗的反应也更为敏感。同时，药物敏感性预测显示低风险组对多种药物更为敏感，而高风险组对特定药物的敏感性较高。

通过对突变频率的分析，两组均发现VHL、PBRM1等为高频突变基因，且高风险组的肿瘤突变负荷显著增加。进一步构建的列线图结合多项潜在预测因子，具备良好的预后预测能力。

**总结：** 本研究首次构建了ccRCC的干性相关lncRNA特征集，有效预测了预后、免疫浸润及药物敏感性。EMX2OS和LINC00944在肿瘤进展中发挥重要作用，未来可以作为ccRCC精准治疗的潜在靶点。

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