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为解决 ESCC 免疫治疗缺乏有效预测生物标志物及 5 年生存率低的问题，北京大学肿瘤医院研究人员开展 TTK 相关基因研究。发现 TTKPI 可预测患者生存及免疫治疗效果，KIF11 是潜在靶点。推荐科研读者阅读，助力攻克 ESCC 难题。
在全球范围内，癌症都是一个让人谈之色变的 “大魔头”，而食管癌更是其中的 “狠角色”。食管癌是消化系统中极为常见的恶性肿瘤，在癌症死亡原因排行榜上，它稳稳占据着第 6 名的位置 。中国可以说是食管癌的 “重灾区”，全球超过 70% 的食管癌病例都发生在这里，而且其中最常见的类型就是食管鳞状细胞癌（ESCC）。由于缺乏有效的早期诊断和治疗手段，ESCC 患者的 5 年生存率低得可怜，只有 20% 左右，这就像给患者和家属判了 “死刑缓期执行”，让人满心绝望。
不过，医学的发展就像一束光，给这些患者带来了新希望。免疫疗法的出现，让人们看到了战胜 ESCC 的可能。免疫检查点抑制剂（ICIs）就像是免疫系统的 “强力助推器”，能帮助免疫系统更好地识别和攻击肿瘤细胞。像程序性死亡蛋白 1（PD-1）、程序性死亡配体 1（PD-L1）和细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4（CTLA4），都是 ICIs 的主要作用靶点。临床应用发现，针对这些免疫检查点的免疫疗法确实显著改善了 ESCC 的治疗效果，让治疗模式都发生了大变化。
但现实总是很残酷，癌症哪会这么轻易就被打败。虽然免疫疗法效果不错，但大部分患者的临床预后还是不太乐观。肿瘤容易复发、转移，还会产生耐药性，就像打不死的 “小强”，不断折磨着患者。而且，目前用来预测免疫疗法效果和患者总生存期（OS）的可靠生物标志物少之又少。临床上常用的像 PD-L1 表达和肿瘤突变特征等生物标志物，只有少数患者能从中受益。还有一些免疫相关基因特征，预测治疗结果的准确性也不太够，根本满足不了临床需求。
另外，T 细胞在免疫过程中明明起着至关重要的作用，之前也有研究探索过它在传染病和癌症中的分子特征，可针对 ESCC 中 T 细胞介导的肿瘤杀伤（TTK）的全面分子分析却一直是空白。不过，科研人员已经通过 CRISPR 筛选和高通量实验方法找到了一些 TTK 相关基因。所以，开发一个与免疫状态密切相关的 TTK 相关基因特征来预测免疫疗法效果，就显得十分必要和可行。
在这样的背景下，北京大学肿瘤医院的研究人员决心攻克这一难题。他们的研究成果发表在了《Journal of Translational Medicine》期刊上，论文题目是 “Integrative analysis of T cell-mediated tumor killing-related genes reveals KIF11 as a novel therapeutic target in esophageal squamous cell carcinoma”。经过一系列研究，他们发现了一个很有潜力的预后指标 TTKPI（TTK-related gene prognostic index，TTK 相关基因预后指数），它可以准确预测 ESCC 患者的生存期和免疫疗法效果。而且，他们还找到了一个关键基因 KIF11，它在促进 ESCC 肿瘤生长和转移中起着重要作用，有望成为新的肿瘤生物标志物和治疗靶点。这一发现就像在黑暗中找到了一盏明灯，为 ESCC 的治疗带来了新的方向。
为了开展这项研究，研究人员使用了多种技术方法。他们从 TISIDB 数据库筛选出 TTK 相关基因，又从 Gene Expression Omnibus（GEO）和 The Cancer Genome Atlas（TCGA）数据库收集 ESCC 样本数据。通过 LASSO Cox 回归模型构建 TTKPI，并利用 KM 曲线和时间依赖性 ROC 曲线评估它的预测能力。在细胞实验中，他们用慢病毒感染技术敲低 KIF11 基因，还用 Western blot、CCK-8、集落形成实验、伤口愈合划痕实验等方法研究 KIF11 对 ESCC 细胞功能的影响。在动物实验方面，他们建立了裸鼠异种移植瘤模型。最后，通过多重荧光免疫组化（mIHC）检测 ESCC 患者组织样本中 KIF11 的表达。
下面来详细看看研究人员都取得了哪些成果。
- 鉴定 TTK 相关的差异表达基因（DEGs）：研究人员在 GSE53625 队列中对肿瘤和健康样本进行分析，发现了 2322 个差异表达基因。把这些基因和 1109 个 TTK 相关基因一交叉对比，就找到了 98 个 TTK 相关的 DEGs。对这些基因进行分析后发现，肿瘤组织和健康组织的基因表达差异可大了。GO 分析显示，这些基因在 “有丝分裂姐妹染色单体分离” 这个功能上富集得最明显；KEGG 分析则表明，上调的基因和 “麻疹” 以及 “转化生长因子 -β 信号通路” 有关，下调的基因主要和 “核苷酸糖的生物合成” 相关。这就好比发现了肿瘤组织和健康组织在基因表达上的 “秘密通道”，为后续研究指明了方向。
- 构建 TTK 相关的预后特征模型：为了找到能预测 ESCC 患者预后的生物标志物，研究人员先是用单变量 Cox 回归分析找出和生存结局相关的基因，发现有 10 个 TTK 相关 DEGs 符合要求。接着通过 LASSO 回归分析和交叉验证，最终确定了一个包含 8 个基因（KIF11、SLC2A1、KCNMA1、BARHL2、CA9、TIMP1、MAGEC3 和 PDZK1IP1）的特征模型，并计算出了每个患者的 TTKPI。其中，KIF11 被发现是最关键的预后因素。根据 TTKPI 的最佳临界值，研究人员把 ESCC 患者分成了低风险和高风险两组，这就像给患者贴上了不同的 “标签”，方便后续观察和研究。
- 训练和验证风险评分模型：研究人员发现，TTKPI 水平高的患者生存时间更短。在 GSE53625 队列中，TTKPI 监测 ESCC 患者 OS 的能力很强，1 年、3 年和 5 年的 AUC 值都挺高。而且在 GSE53624、GSE47404 和 TCGA-ESCC 这三个外部数据集里进行验证时，也得到了类似的结果。这说明 TTKPI 就像一个可靠的 “预言家”，能比较准确地预测 ESCC 患者的生存情况。
- 建立和评估预测生存的列线图模型：经过单变量和多变量 Cox 回归分析，研究人员发现 TTKPI 是 ESCC 患者独立的预后因素。他们把 TTKPI 和一些临床病理特征结合起来，构建了一个预测列线图模型。这个模型就像一个精密的 “预测仪器”，通过校准曲线验证，发现它预测 1 年、3 年和 5 年生存概率的准确性还挺高，能为个性化生存预测提供有力帮助。
- TTKPI 预测免疫治疗的临床反应：研究人员发现，TTKPI 的风险评分和主要免疫检查点分子（PD-1、CTLA4 和 PD-L2）的水平呈正相关，而且 8 个基因的表达也和免疫检查点分子水平显著相关。在 IMvigor210 组（尿路上皮癌）、GSE91061（黑色素瘤）和 GSE135222（非小细胞肺癌）这些接受抗 PD-L1 治疗的队列里，低风险评分的患者对治疗的反应更好，生存情况也更好。这表明 TTKPI 可以作为一个预测生物标志物，帮助筛选出可能从免疫治疗中获益的 ESCC 患者。
- 鉴定预后风险基因：研究人员分析了 8 个风险基因之间的相关性，发现它们之间有协同作用。重点研究 KIF11 后发现，它的表达和 ESCC 患者的预后有关，高表达的患者预后更差。而且，KIF11 的 mRNA 表达和 CD8? T 细胞浸润呈负相关，肿瘤细胞中 KIF11 高表达可能会抑制免疫细胞浸润。通过对 ESCC 患者组织芯片进行 mIHC 染色，也证实了高 KIF11 表达的患者 CD8? T 细胞浸润水平更低。这说明 KIF11 在 ESCC 的发展过程中扮演着重要角色，值得深入研究。
- KIF11 促进体内外细胞增殖和迁移：研究人员检测了 6 种 ESCC 细胞系中 KIF11 的表达水平，选了高表达的 KYSE30 和 KYSE450 细胞系进一步研究。敲低 KIF11 后，细胞活力、集落形成率都明显下降，细胞迁移距离也缩短了，这表明 KIF11 能促进 ESCC 细胞的增殖和迁移。在裸鼠体内实验中，敲低 KIF11 的细胞形成的肿瘤比对照组小很多，这就从体内和体外两个方面都证实了 KIF11 在促进 ESCC 恶性发展中的关键作用。
综合来看，研究人员通过整合分析，建立了一个超有用的生存预测指标 TTKPI。它不仅能准确预测 ESCC 患者的生存期，还能反映免疫疗法的效果，对临床结果评估也很有帮助。更重要的是，他们验证了 KIF11 这个关键基因的特征和作用。KIF11 不仅是一个潜在的生物标志物，还可能成为治疗 ESCC 的新靶点，为提高 ESCC 精准治疗水平带来了新希望。
不过，研究人员也很清醒地认识到，虽然这个研究成果很有意义，但也存在一些局限性。比如，TTKPI 的预测风险评分还需要大规模前瞻性队列研究来进一步验证；目前 TTKPI 没有一个统一的全球临界值，这限制了它的广泛应用和跨数据集验证。另外，KIF11 影响 ESCC 进展的具体分子机制还不清楚，还需要更多的体内研究。但不管怎么说，这项研究为 ESCC 的治疗开辟了新的道路，就像在黑暗的迷宫里找到了一条可能通向出口的路，相信未来随着研究的深入，ESCC 患者的治疗效果会越来越好，他们也能迎来更多生的希望。
