前立腺がんの精確な予後のための免疫微環境と薬剤耐性シグネチャーの統合マルチオミックプロファイリング

Chao Li^1,2, Longxiang Wu^3,2, Bowen Zhong^3,2

¹Department of Urology, The Third Xiangya Hospital, Central South University, Changsha 410013, Hunan, China.

Cancer drug resistance (Alhambra, Calif.)

|August 22, 2025

まとめ

この研究は,腫瘍微環境 (TME) のデータを分析することによって,前立腺がん (PCa) の新しい予後モデルを開発した. このモデルは,特定の遺伝子変異を有する高リスクのPCa患者を特定し,異なる治療に対する反応を予測します.

科学分野:

腫瘍学
免疫学
ゲノミクス

背景:

前立腺がん (PCa) は男性における癌死亡の主な原因である.
PCaにおける治療耐性は,複雑な腫瘍微環境 (TME) によって著しく影響を受けます.

研究の目的:

PCaの免疫中心の予後モデルを開発する.
TMEのダイナミクス,ゲノム不安定性,薬物耐性の異質性を相関させる.

主な方法:

TCGAとGEOのデータベースから集積されたマルチオミックデータ (554個のPCaサンプル).
CIBERSORTとESTIMATEを使って免疫細胞の浸透を評価した.
免疫関連のモジュールを特定するためにWGCNAを使用しました.
単細胞RNA配列解析 (ScRNA-seq) を利用して,耐性パターンを明らかにした.
LASSO回帰を用いた10遺伝子予測モデルを構築し,検証した.

主要な成果:

2つの免疫サブタイプが特定されました:高リスクサブグループはTP53変異,腫瘍変異負荷 (TMB) の増加,エネルギー代謝の強化を示しました.
ScRNA-seqは,ベンダムスティン/ダコミチニブに敏感で,アパルウタミド/ネラチニブに耐性のある高リスクサブタイプを持つPCa細胞群を明らかにした.
10遺伝子のモデルは,高リスク/低リスクのグループに分類し,生存結果 (ログランクP < 0. 0001) と高予測精度 (AUC: 0. 854- 0. 889) を確認した.

結論:

PCaにおける免疫異質性,ゲノム不安定性,および治療抵抗性を結びつけるTME主導の予後枠組みを確立した.
標的治療に対する代謝依存症とサブタイプ特有の脆弱性
発見は,エネルギー代謝をターゲットにしたり,レジスタンスシグネチャーに基づく治療法を調整することによって,治療の失敗を克服する戦略を提供します.

キーワード:

腫瘍の微小環境薬剤耐性免疫療法予測モデル前立腺がん

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