吕坤 乐奇 王军 姜雷 姚南

    研究显示，每年有新增超过100万的胃癌病例，为世界上第五大最常见的癌症，也是继肺癌和结直肠癌之后的第三大癌症死亡原因，而且在亚洲的发病率明显高于其他地区[1,2]。肿瘤复发和转移是其预后不良的重要因素，而免疫相关机制参与了肿瘤的发生、发展、转移和复发[3,4]；而免疫治疗在临床上已被广泛使用[5]。已有的研究报道了免疫治疗在许多晚期实体瘤中的显著疗效[6]。在转移性或复发性胃癌患者中，几乎所有MSI-H亚型的胃癌患者接受了帕博利珠单抗的治疗后有显著疗效[7]。细胞毒性T淋巴细胞相关抗原4(CTLA4)、程序性死亡1(PD-1)和程序性死亡配体1(PD-L1)抑制剂在治疗转移性黑色素瘤、非小细胞肺癌和肾细胞癌方面显示出更明显的抗肿瘤效果[7-9]。然而，抗CTLA4、抗PD-1和抗PD-L1治疗晚期胃癌的临床疗效并不显著。肿瘤细胞的免疫反应主要由CD8阳性细胞毒性T细胞诱导，导致一系列的阶梯式和级联式反应(所谓的癌症免疫循环)，一些受体及其配体促进或抑制癌症免疫循环的每个步骤[10]。免疫治疗的疗效似乎与肿瘤的免疫微环境和免疫反应的表现有关，临床试验证明，肿瘤微环境中的各类免疫细胞和基质细胞在肿瘤化疗和免疫治疗的临床疗效和疾病预后中具有明显的相关性[4,11]。因此，深入了解胃癌的发病机制和免疫相关机制，找到更敏感的免疫治疗靶点至关重要。

    1 材料与方法

    1.1 TCGA数据库分析 为了探索SERPINE1作为胃肠道肿瘤预后生物标志物的潜力，我们使用癌症基因组图谱(TCGA)RNA-seq数据集[12]下载了胃癌的临床信息数据，并对转录组分析数据进行处理，对所有数据进行对数转换。缺少随访数据的样本被排除。使用Strawberry Perl(5.32.1版)软件将原始转录组数据整理成基因表达矩阵文件。最后，使用 “limma[13]”、“beeswarm”和“ggpubr”将数据可视化。R软件(版本4.0.3)软件包来可视化和分析数据。

    1.2 PrognoScan数据库分析 利用PrognoScan数据库搜索SERPINE1的表达水平，确定其与预后的关系，包括总生存期(OS)和无病生存期(DFS)[14]。

    1.3 Kaplan-Meier plotter分析 Kaplan-Meier plotter是利用从GEO、EGA和TCGA数据库下载的癌症患者的基因表达数据和生存信息创建的在线数据库。它有效地提供了21种癌症的54 k个基因(mRNA、miRNA、蛋白质)的生存影响[15] ......