1. 领域背景与文献引入
文献英文标题：High IL1R1 expression predicts poor survival and benefit from stem cell transplant in intermediate-risk acute myeloid leukemia from the Leucegene cohort；发表期刊：Biomark Res；影响因子：未公开；研究领域：急性髓系白血病（AML）生物标志物与治疗决策。
急性髓系白血病（AML）是一种异质性极强的造血系统恶性肿瘤，欧洲白血病网（ELN）风险分类是当前指导治疗的核心框架：不良风险患者推荐首次完全缓解（CR1）时行异基因造血干细胞移植（HSCT），良好风险患者通常采用巩固化疗；但中间风险细胞遗传学（IRC）患者的HSCT决策存在显著争议——一方面，Meta分析显示HSCT可能改善OS，但唯一的随机对照研究（ETAL-1）发现HSCT仅降低复发率，未显著改善总生存（OS）；另一方面，IRC患者中约60%无FLT3-ITD突变（这类患者是HSCT的明确受益人群），尤其是NPM1+/FLT3-ITD-或无关键突变的患者，缺乏生物标志物指导HSCT：NPM1+/FLT3-ITD-患者虽被归为良好风险，但仍有50%复发却未被推荐HSCT；无NPM1、FLT3-ITD、bZIP CEBPA突变的患者（约占IRC的25%），临床决策完全依赖医生经验。
针对这一未满足需求，本研究通过分析Leucegene队列的转录组数据，旨在寻找能精准预测IRC AML患者HSCT受益的基因表达生物标志物，为这类患者的个性化治疗决策提供依据。
2. 文献综述解析
作者对现有研究的评述逻辑围绕“IRC AML患者HSCT决策的不确定性”与“现有生物标志物的局限性”展开：
- HSCT受益的争议：部分Meta分析支持HSCT改善IRC患者OS，但ETAL-1研究显示HSCT仅降低复发率（CIR），未改善OS；
- 现有生物标志物的局限：FLT3-ITD突变仅覆盖40%的IRC患者，NPM1+/FLT3-ITD-患者（约30%）仍有高复发风险却未被推荐HSCT；无关键突变的患者（约25%）缺乏任何生物标志物指导；
- MRD的不足：可测量残留病（MRD）虽能预测复发，但需化疗后检测，且技术标准不统一，无法在诊断时指导治疗决策。
作者指出，现有研究的核心缺口是“缺乏诊断时可检测、能预测HSCT受益的生物标志物”。本研究的创新点在于：首次通过大样本队列的转录组分析，系统筛选能预测IRC AML患者HSCT受益的基因表达标志物，并验证其临床 utility。
3. 研究思路总结与详细解析
3.1 队列选择与数据收集
实验目的：获取IRC AML患者的转录组数据与临床随访数据，为生物标志物筛选提供基础。
方法细节：纳入Leucegene队列中316例IRC AML患者（符合ELN 2022中间风险细胞遗传学标准），收集患者诊断时的骨髓/外周血样本转录组数据（RNA-seq，Illumina HiSeq 2000/NovaSeq 6000）、临床数据（年龄、白细胞计数、治疗方案、HSCT时间、OS/RFS等）、分子数据（FLT3-ITD、NPM1、CEBPA等基因突变状态）。
结果解读：队列患者中位年龄57岁，81%（255/316）达到CR1，21%（66/316）接受CR1期HSCT；常见突变包括NPM1（59%）、FLT3-ITD（41%）、DNMT3A（41%）。
3.2 生物标志物筛选与 cutoff确定
实验目的：筛选与IRC AML患者OS/RFS相关、且能预测HSCT受益的基因表达标志物，并确定最优 cutoff值。
方法细节：① 采用Cox比例风险（CPH）模型，分析27740个基因的连续表达水平与OS、复发-free生存（RFS）的关联（调整年龄、白细胞计数、关键基因突变等协变量）；② 通过交互作用分析，评估基因表达与HSCT（时间依赖变量，HSCT-TD）的相互作用；③ 采用Youden指数（ROC曲线）、多 cutoff值（10th-90th百分位数）的预后/预测影响分析，确定IL1R1的最优 cutoff。
结果解读：① IL1R1是与OS/RFS关联最显著的基因（单变量HR for OS=2.27，P<0.01；多变量HR=1.78，P<0.01），且与HSCT-TD存在显著交互作用（连续变量OS P<0.01，二分类变量OS P=0.02）；② 最优 cutoff值为2.0 TPM（61st百分位数），对应预测3年OS的特异性82.5%、敏感性49.4%（Youden指数=0.319），且在所有测试的cutoff中保持稳定的预后和预测价值。
3.3 临床特征与分子谱关联分析
实验目的：分析IL1R1high（≥2.0 TPM）患者的临床与分子特征，明确其生物学意义。
方法细节：将患者分为IL1R1high（n=123，39%）与IL1R1low（n=193，61%）两组，比较两组的年龄、AML分化类型（髓单核/单核细胞分化比例）、基因突变频率。
结果解读：① IL1R1high患者年龄更大（中位年龄60岁 vs 55岁，P<0.01），更易出现髓单核/单核细胞分化（43% vs 25%，P<0.01）；② 分子谱上，IL1R1high与FLT3-ITD（47% vs 37%，P=0.04）、RUNX1突变（22% vs 12%，P=0.02）正相关，与IDH1/2（13% vs 24%，P=0.01）、bZIP CEBPA突变（3% vs 11%，P=0.01）负相关；NPM1突变频率无差异（59% vs 59%，P=1.00）。
3.4 预后价值验证
实验目的：验证IL1R1表达作为IRC AML患者独立预后因素的价值。
方法细节：① 单变量分析：Kaplan-Meier法比较IL1R1high与IL1R1low的OS、RFS、累积复发率（CIR）；② 多变量分析：CPH模型调整年龄、白细胞计数、关键基因突变等协变量；③ 分层分析：按FLT3-ITD有无、NPM1突变状态、年龄分层，验证IL1R1的预后一致性。
结果解读：① 单变量：IL1R1high患者的5年OS（10% vs 38%，P<0.01）、5年RFS（12% vs 31%，P<0.01）显著更低，5年CIR（76% vs 59%，P<0.01）显著更高；② 多变量：IL1R1high仍是OS（HR=1.78，95%CI 1.32-2.40，P<0.01）、RFS（HR=1.77，95%CI 1.31-2.39，P<0.01）的独立预后因素；③ 分层分析：IL1R1high的不良预后在FLT3-ITD+（3年OS 5% vs 35%，P<0.01）、FLT3-ITD-（3年OS 26% vs 49%，P<0.01）、NPM1+（3年OS 28% vs 51%，P<0.01）亚组中均一致。
（图1：IL1R1表达与OS、RFS、CIR的关联，红色线为IL1R1high，蓝色为IL1R1low）
（图2：FLT3-ITD有无亚组中，IL1R1表达与OS的关联）
3.5 HSCT受益预测分析
实验目的：验证IL1R1表达对IRC AML患者CR1期HSCT受益的预测价值。
方法细节：① 交互作用分析：评估IL1R1表达与HSCT-TD的相互作用；② 分层分析：比较IL1R1high与IL1R1low患者中，HSCT对OS/RFS的影响；③ Landmark分析：以诊断后6个月为时间点（排除未达CR1的患者），比较HSCT与非HSCT患者的5年OS；④ 亚组分析：按FLT3-ITD有无、NPM1突变状态分层，验证IL1R1的预测作用。
结果解读：① 交互作用显著：IL1R1连续表达与HSCT-TD的OS交互作用P<0.01，二分类表达P=0.02；② IL1R1high患者中，HSCT显著改善OS（HR=0.26，95%CI 0.14-0.48，P<0.01）、RFS（HR=0.32，95%CI 0.18-0.56，P<0.01）；IL1R1low患者中，HSCT无显著受益（OS HR=0.70，P=0.17；RFS HR=0.75，P=0.25）；③ Landmark分析：IL1R1high患者中，HSCT组5年OS为67%，显著高于非HSCT组的27%（HR=0.33，P<0.01）；IL1R1low患者中，HSCT组与非HSCT组5年OS无差异（62% vs 54%，HR=0.72，P=0.31）；④ 亚组分析：FLT3-ITD-患者中，IL1R1high患者HSCT的5年OS为65%，显著高于非HSCT的42%（HR=0.45，P=0.13）；其中NPM1-患者的受益更显著（HR=0.26，P=0.04）。
（图3：HSCT受益的森林图，显示IL1R1high患者显著受益）
（图4：Landmark分析的OS结果，IL1R1high患者HSCT受益显著）
3.6 机制探索
实验目的：探索IL1R1high患者不良预后与HSCT受益的分子机制。
方法细节：① 差异基因表达分析（DESeq2）：比较IL1R1high与IL1R1low患者的基因表达谱；② 基因集富集分析（GSEA）：分析IL1R1high患者富集的hallmark基因集；③ 单细胞RNA-seq：分析22例AML患者样本（含2例IL1R1high）与正常骨髓的IL1R1表达细胞类型。
结果解读：① 差异基因：IL1R1high患者显著高表达单核细胞/树突细胞分化相关基因（如MRC1、SIGLEC1、CLEC10A），低表达髓系分化基因；② GSEA：IL1R1high患者富集“炎症反应”“凝血”“上皮间质转化”等hallmark基因集（炎症反应为top5）；③ 单细胞分析：正常骨髓中IL1R1主要表达在CD14+单核细胞、常规树突细胞2（cDC2）；AML样本中，IL1R1有两种表达模式——在16H148样本中，IL1R1主要表达在未成熟CD34+原始细胞（与DNTT、CD34等干细胞标志物正相关）；在11H097样本中，IL1R1主要表达在cDC2（与MRC1、CLEC10A正相关）。
（图6：差异基因火山图、GSEA、单细胞分析结果）
4. Biomarker研究及发现成果解析
4.1 Biomarker定位与筛选逻辑
本研究的Biomarker是“IL1R1高表达（IL1R1high，≥2.0 TPM）”，类型为基因表达标志物（转录组水平）。筛选与验证逻辑为：
1. 队列筛选：Leucegene队列的316例IRC AML患者，覆盖临床、分子、转录组数据；
2. 初步筛选：CPH模型关联基因表达与OS/RFS，交互作用分析关联基因表达与HSCT受益，筛选出IL1R1；
3. cutoff确定：通过Youden指数、ROC曲线、多 cutoff验证，确定2.0 TPM为最优阈值；
4. 临床验证：单/多变量分析验证独立预后价值，分层分析验证亚组一致性；
5. 机制验证：差异基因、GSEA、单细胞分析揭示生物学意义；
6. 转化验证：开发RT-qPCR检测方法，验证与RNA-seq的相关性及临床 utility。
4.2 研究过程详述
- Biomarker来源：患者诊断时的骨髓/外周血样本的转录组数据（RNA-seq）；
- 验证方法：① 预后验证：Kaplan-Meier法、CPH模型（调整协变量）；② 预测验证：交互作用分析、Landmark分析、亚组分析；③ 转化验证：RT-qPCR检测（设计特异性引物，检测260例患者样本，与RNA-seq结果比较）；
- 特异性与敏感性：IL1R1high预测3年OS的特异性为82.5%，敏感性为49.4%（cutoff=2.0 TPM，n=316）；RT-qPCR检测的NCN cutoff为1354（61st百分位数），与RNA-seq的相关性r=0.90（P<2.2e-16）。
4.3 核心成果提炼
- 独立预后价值：IL1R1high是IRC AML患者的独立不良预后因素，调整协变量后的OS HR=1.78（95%CI 1.32-2.40，P<0.01），RFS HR=1.77（95%CI 1.31-2.39，P<0.01）；
- HSCT受益预测：IL1R1high能精准预测IRC患者的HSCT受益——IL1R1high患者HSCT后的5年OS为67%，显著高于非HSCT的27%（HR=0.33，P<0.01）；尤其是FLT3-ITD-患者，IL1R1high患者HSCT的5年OS为65%（vs 非HSCT的42%，HR=0.45）；
- 临床 utility：IL1R1表达可修改23%患者的HSCT决策——7%的NPM1+/FLT3-ITD-患者（通常不推荐HSCT）因IL1R1high应推荐HSCT，16%的无关键突变患者（通常推荐HSCT）因IL1R1low应避免HSCT；
- 转化价值：开发的RT-qPCR检测方法简便、低成本，与RNA-seq高度相关（r=0.90），可用于临床推广。
本研究首次揭示IL1R1高表达是IRC AML患者的预后与HSCT受益预测标志物，为这类患者的个性化治疗决策提供了关键依据，也为AML的生物标志物研究提供了新的思路。