単細胞RNAシーケンスおよびBulk RNAシーケンスに基づく食道扁平上皮癌の予後予測モデル研究

研究背景

食道扁平上皮癌（Esophageal Squamous Cell Carcinoma, ESCC）は、世界的に見ても特に東アジア地域で発生率が高い悪性腫瘍の一つです。手術、内視鏡的切除、放射線化学療法などの治療法が存在するものの、患者の予後は依然として不良で、5年生存率はわずか21%です。免疫チェックポイント阻害剤などの新しい治療法は、20%-30%の患者にしか効果がありません。これは、ESCCの分子メカニズム、特に腫瘍微小環境（Tumor Microenvironment, TME）に対する理解がまだ不十分であることを示しています。グルコース代謝異常はESCCの初期段階における重要な特徴の一つであり、腫瘍細胞は酸素が十分にある状況でも解糖を行い、大量の乳酸を生成し、微小環境の酸性化を促進し、腫瘍の成長、血管新生、免疫抑制を引き起こします。したがって、グルコース代謝とESCCの関係、特に腫瘍微小環境および免疫療法への影響を深く研究することは、臨床的に重要な意義を持ちます。

論文の出所

この研究は、大連医科大学第一附属病院のJiaqi Zhang、Shunzhe Song、Yuqing Li、およびAixia Gongによって共同で行われ、2025年に「Cancer Medicine」誌に掲載されました。研究は大連医科大学第一附属病院の倫理委員会の承認を得ています（承認番号：PJ-KS-KY-2024-406）。

研究の流れと結果

1. データの出所と処理

研究では、Gene Expression Omnibus（GEO）、The Cancer Genome Atlas（TCGA）、およびMemorial Sloan Kettering Cancer Center（MSKCC）からのデータを使用し、それぞれ8例、99例、140例のESCC患者のサンプルを分析しました。研究ではまず、単細胞RNAシーケンス（scRNA-seq）技術を用いて51,134個の細胞を分析し、13種類の細胞タイプを選別しました。その中で、扁平上皮細胞のグルコース代謝スコアが最も高かったです。その後、研究者は扁平上皮細胞から558個の差異発現遺伝子（Differentially Expressed Genes, DEGs）を選別し、単一サンプル遺伝子セット富化分析（Single-Sample Gene Set Enrichment Analysis, ssGSEA）を用いて各細胞の代謝スコアを計算しました。

2. 予後モデルの構築と検証

単変量Cox回帰分析を通じて、研究者は17個の総生存期間（Overall Survival, OS）と有意に関連する遺伝子を選別しました。その後、最小絶対収縮選択演算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO）回帰分析を用いて、最終的に4つの主要遺伝子（SERP1、CTSC、RAP2B、およびSSR4）を特定し、予後モデルの構築に使用しました。リスクスコア（Risk Score, RS）に基づいて、患者は高リスク群（High-Risk Group, HRG）と低リスク群（Low-Risk Group, LRG）に分類されました。Kaplan-Meier生存曲線は、HRG患者の生存率がLRG患者よりも有意に低いことを示しました。さらに、外部検証コホート（MSKCCデータセット）を用いてモデルの精度を検証し、HRG患者の生存率が有意に低いことが確認されました。

3. リスクスコアと臨床的特徴の関係

研究者は、リスクスコアと臨床的特徴の関係をさらに分析し、リスクスコアが生存状態において有意な差異を示すことを発見しました（p < 0.001）。しかし、性別、T分類、N分類、M分類、および臨床分類においては有意な差異は見られませんでした。多変量Cox回帰分析は、リスクスコアがESCC患者の予後を独立して予測する因子であることを示しました。

4. 免疫浸潤と薬剤感受性分析

CIBERSORTアルゴリズムを用いて、研究者は22種類の免疫細胞のESCC患者における分布を分析し、HRGとLRGの間で好酸球およびM2マクロファージの含有量に有意な差異があることを発見しました。さらに、薬剤感受性分析は、LRG患者がAxitinib、AG.014699、ABT.263などの複数の化学療法薬に対して高い感受性を示すことを明らかにし、これらの薬剤がESCC患者の潜在的な治療標的となる可能性を示唆しました。

5. 遺伝子セット変動分析と転写因子予測

遺伝子セット変動分析（Gene Set Variation Analysis, GSVA）および遺伝子セット富化分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA）は、HRGとLRGの間で活性酸素経路、mTORC1シグナル経路、p53経路などの複数のシグナル経路に有意な差異があることを示しました。さらに、研究者は転写因子予測分析を通じて、CISBP_M0340が主要遺伝子を制御する主要な転写因子であることを発見しました。

6. 免疫組織化学的検証

研究者は、免疫組織化学（Immunohistochemistry, IHC）技術を用いて、主要遺伝子がESCC組織、高異型度上皮内腫瘍（High-Grade Intraepithelial Neoplasia, HGIEN）、低異型度上皮内腫瘍（Low-Grade Intraepithelial Neoplasia, LGIEN）、および隣接正常組織における発現を検証しました。結果は、SERP1、CTSC、RAP2B、およびSSR4がESCC組織において正常組織よりも有意に高い発現を示すことを明らかにしました。

研究の結論と意義

この研究は、単細胞RNAシーケンスとバルクRNAシーケンスデータを統合し、グルコース代謝関連遺伝子に基づくESCCの予後予測モデルを構築することに成功しました。このモデルは、患者の生存期間を効果的に予測するだけでなく、ESCCの分子メカニズム研究に新たな視点を提供します。研究結果は、グルコース代謝がESCCの発生と進展において重要な役割を果たしており、特に腫瘍微小環境および免疫細胞浸潤に影響を与えることを示しています。さらに、研究は複数の潜在的な治療標的を発見し、ESCCの個別化治療に理論的根拠を提供しました。

研究のハイライト

1. 革新的な手法：研究は初めて単細胞RNAシーケンスとバルクRNAシーケンスを組み合わせ、ESCCの細胞異質性とグルコース代謝特性を詳細に分析しました。
2. 主要遺伝子の発見：研究は、グルコース代謝に関連する4つの主要遺伝子（SERP1、CTSC、RAP2B、およびSSR4）を選別し、ESCCの予後予測における重要な役割を検証しました。
3. 臨床応用価値：研究で構築された予後モデルは高い予測精度を持ち、ESCC患者の個別化治療に重要な参考情報を提供します。

その他の価値ある情報

研究は、免疫組織化学技術を用いて主要遺伝子がESCC組織における発現を検証し、これらの遺伝子がESCCの発生と進展において重要な役割を果たすことをさらに確認しました。さらに、研究は複数の潜在的な治療標的を発見し、ESCCの個別化治療に新たな視点を提供しました。