中医黑科技！AI挖掘+实验验证，浙江中医药大学首次揭秘：人参Rg3重塑免疫微环境，黑色素瘤遇见天敌！

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黑色素瘤起源于黑素细胞，是皮肤肿瘤中恶性程度最高、转移最早、预后最差的一种。全球每年新发黑色素瘤病例超过30万，约5.7万人死于其远处转移。手术、放疗和化疗仍是临床三大支柱，但局切对转移灶无效，放疗受限于放射抗性，化疗则因毒性大、耐药快而疗效徘徊。更严峻的是，免疫检查点抑制剂虽部分改写结局，却伴随皮疹、肠炎、肝炎等免疫毒性，且获得性耐药常在1–2年内出现。因此，寻找高效低毒、机制新颖、可协同现有疗法的天然药物成为皮肤科与肿瘤科共同关注的焦点。

人参作为“百草之王”，其皂苷组分Rg3已被证实具有抗氧化、抗血管生成及免疫调节活性，但其在黑色素瘤中的确切作用与靶点长期空白。

浙江中医药大学张挺团队最新发表于《Journal of Advanced Research》的研究，首次把机器学习、转录组、代谢组、分子对接与动力学模拟整合为“五维一体”策略，系统阐明Rg3通过p53/SLC7A11/GPX4轴触发铁死亡，从而抑制黑色素瘤进展的全新机制，为临床拓展人参抗癌谱提供了高质量证据链。

图1 论文首图

预后相关程序性细胞死亡基因筛选结果

研究团队首先从TCGA-SKCM、GTEx与GEO（GSE54467、GSE59455）四大公共数据库中提取472例黑色素瘤与813例正常皮肤组织的转录组数据，以limma差异分析联合单因素Cox回归，锁定与患者总生存期密切相关的程序性细胞死亡（PCD）基因。在344个差异表达的PCD基因中，116个与预后显著相关（p＜0.05），其中低表达组患者5年生存率提高32%，提示这些基因不仅驱动肿瘤发生，更是决定临床转归的“生死开关”。作者进一步用十折交叉验证构建114种机器学习模型，最终Elastic Net（α=0.2）以C-index=0.999胜出，筛选出65个核心基因，其预测准确率训练集达100%，测试集AUC=0.999，6例正常组织被误判为肿瘤，而所有肿瘤样本无一漏诊，显示模型稳健性与临床可转化性极高。

图2 预后相关程序性细胞死亡基因筛选结果

多模型性能比较及核心基因筛选结果

为排除单一算法偏倚，作者同时运行Lasso、Ridge、Random Forest、plsRglm、glmBoost等九种主流算法，结果显示Elastic Net在特征数＞5的约束下综合性能最优，其筛选的65个基因构成的风险评分可将患者清晰分为高、低危两组，Kaplan-Meier曲线分离度p＜0.0001。值得注意的是，该基因集包含FTH1、GPX4、SLC7A11等铁死亡关键分子，提示铁死亡通路可能是决定黑色素瘤预后的“隐藏主效通路”。

GO与KEGG富集分析显示，65个核心基因显著富集于“铁死亡”“谷氨酸代谢”“细胞因子-细胞因子受体相互作用”“JAK-STAT信号”等通路。其中铁铁结合、质膜筏及溶酶体相关条目FDR＜0.01，提示铁稳态失衡与膜结构重塑是黑色素瘤恶性进展的共性特征。作者据此提出科学假设：若能精准干预铁死亡通路，有望同时阻断肿瘤增殖、转移及免疫逃逸三大恶性表型。

借助CIBERSORT、EPIC、MCP-counter、quanTIseq、ssGSEA、xCell六种去卷积算法，作者发现肿瘤组织内免疫细胞总量显著高于正常皮肤，但构成失衡：M2型巨噬细胞、调节性T细胞及静息NK细胞比例升高，而CD8+杀伤T细胞与活化NK细胞减少，呈现典型“冷肿瘤”免疫微环境。该结果从免疫学角度解释为何黑色素瘤对PD-1抑制剂响应率仅30%左右，也为后续Rg3重塑免疫格局埋下伏笔。

图3 多模型性能比较及核心基因筛选结果

对B16F12细胞抑制效果最强的人参皂苷成分筛选

在明确铁死亡与免疫抑制为关键突破口后，作者采用B16F10同源小鼠模型，对Rg1、Rg3、Rg5、Rh2四种常见皂苷进行体外药效比较。MTT结果显示，Rg3的IC50=17.04 μM，显著低于Rg5（22.99 μM）、Rh2（25.94 μM）和Rg1（＞100 μM），且对正常黑素细胞毒性极低，治疗指数最宽。计算机辅助ADME预测亦表明Rg3口服生物利用度＞30%，提示其具备开发为抗黑色素瘤新药的成药潜力。

划痕实验显示，10、20、40 μM Rg3处理24 h后，细胞迁移率由77.2%分别降至52.6%、25.1%和3.6%，呈剂量依赖；克隆形成实验亦表明40 μM组集落数下降89%。Transwell与基质胶侵袭实验进一步证实Rg3可抑制细胞穿越基底膜，提示其对早期微转移灶同样有效。

C57BL/6小鼠腋下接种1×10^6 B16F10细胞后第5天，随机分为模型组、Rg3低剂量组（20 mg/kg）与高剂量组（40 mg/kg），每日灌胃给药。第7天，高剂量组肿瘤体积缩小42%（p＜0.01），而体质量无显著差异，表明Rg3安全窗充足。H-E染色可见高剂量组出现大片核固缩、碎裂及空泡样变性，Ki-67阳性率下降68%，TUNEL阳性率升高5.7倍，提示Rg3通过诱导细胞死亡而非抑制增殖单一机制发挥疗效。

图4 对B16F12细胞抑制效果最强的人参皂苷成分筛选

Rg3调控黑色素瘤小鼠代谢组学结果

作者采用UHPLC-QTOF-MS对肿瘤组织进行非靶向代谢组检测，正、负离子模式共鉴定出53种差异代谢物，其中谷胱甘肽（GSH）、氧化型谷胱甘肽（GSSG）及其中间代谢物cysteinylglycine变化最显著。OPLS-DA得分图显示模型组与Rg3-H组完全分离，KEGG通路分析指向“谷胱甘肽代谢”“组氨酸代谢”“酪氨酸代谢”。GSH含量下降61%，GSSG升高2.3倍，GSH/GSSG比值降低72%，MDA升高1.8倍，Fe²⁺升高2.1倍，系列经典铁死亡生化标志确证Rg3成功触发铁死亡。

图5 Rg3调控黑色素瘤小鼠代谢组学结果

Rg3调控黑色素瘤组织基因表达的RNA-seq分析

转录组层面，Rg3处理组共检出1325个差异基因，其中1182个上调、143个下调。GSEA显示p53信号通路、细胞外基质受体互作及超氧阴离子降解通路显著富集，qPCR验证p53 mRNA升高3.2倍，而SLC7A11、GPX4、FTH1分别下降68%、71%和59%，与代谢组结果高度一致，提示Rg3通过激活p53转录抑制SLC7A11，阻断胱氨酸摄入，导致GSH合成受限，进而失活GPX4，脂质过氧化物堆积，最终铁死亡爆发。

图6 Rg3调控黑色素瘤组织基因表达的RNA-seq分析

Rg3通过谷胱甘肽相关代谢物及关键基因抑制黑色素瘤铁死亡

多组学联合分析显示，GSH与Gsk3b、Mylk2、Sv2b呈强正相关（R²=0.83、0.66、0.76），GSSG与Adcy1相关（R²=0.49），cysteinylglycine与补体因子Cfi相关（R²=0.63）。作者构建“代谢-基因”互作网络，提出Rg3通过抑制Cfi-Adcy1-Gsk3b轴，切断GSH补救合成；同时下调Mylk2与Sv2b，破坏膜骨架对脂质过氧化的耐受，双重夹击放大铁死亡信号。

图7 Rg3通过谷胱甘肽相关代谢物及关键基因抑制黑色素瘤铁死亡

Rg3系统改变小鼠黑色素瘤炎症与免疫微环境

RNA-seq免疫去卷积显示，Rg3治疗后M1型巨噬细胞、CD8+ T细胞及活化NK细胞浸润增加，而M2型巨噬细胞与Treg减少。ELISA检测肿瘤组织IL-10、IFN-γ、TGF-β升高，促炎因子IL-6、TNF-α、CXCL8下降，提示Rg3诱导的铁死亡可“热化”冷肿瘤，增强免疫识别。作者进一步发现，铁死亡衍生的脂质过氧化物可作为损伤相关分子模式（DAMP），激活树突细胞交叉提呈，形成“铁死亡-免疫循环”，为联合免疫检查点抑制剂提供理论依据。

图8 Rg3系统改变小鼠黑色素瘤炎症与免疫微环境

Rg3通过调控小鼠黑色素瘤组织中p53、SLC7A11、GPX4和FTH1表达诱导铁死亡

生化试剂盒复测显示，Rg3高剂量组Fe²⁺、MDA、GSSG显著升高，GSH及GSH/GSSG比值降低，符合铁死亡经典三联征：铁超载、脂质过氧化、抗氧化系统崩溃。透射电镜观察到线粒体体积缩小、嵴断裂，而细胞膜完整，缺乏凋亡小体，进一步排除凋亡与坏死主导可能，确证铁死亡为Rg3主要杀瘤机制。

Western blot与IHC双重验证，Rg3以剂量依赖方式上调p53，下调SLC7A11、GPX4、FTH1。值得注意的是，FTH1作为铁蛋白重链，其降低可释放储存铁，加剧游离铁负荷，形成正反馈放大铁死亡环路。作者采用p53抑制剂Pifithrin-α反向挽救实验，证实Rg3诱导的Fe²⁺升高与细胞死亡可被p53阻断完全抵消，说明p53处于该信号轴最顶端，是Rg3发挥抗黑色素瘤作用的“总开关”。

图9 Rg3通过调控小鼠黑色素瘤组织中p53、SLC7A11、GPX4和FTH1表达诱导铁死亡

分子对接与分子动力学模拟揭示Rg3与铁死亡相关蛋白的高亲和力

AutoDock Vina显示Rg3与p53、SLC7A11、GPX4、FTH1结合能分别为-8.2、-7.8、-9.1、-13.2 kcal/mol，均低于-5 kcal/mol阈值，提示结合自发且稳固。200 ns分子动力学模拟表明Rg3-FTH1复合物RMSD最低（＜0.15 nm），Rg-GPX4回旋半径Rg最小，结构最紧密；氢键分析发现Rg3与GPX4在200 ns内维持4–6条持续氢键，MMPBSA计算结合自由能-35.4 kJ/mol，其中范德华力与静电作用占主导。该计算生物学结果从原子层面解释Rg3为何能高效抑制GPX4活性，为后续结构改造提供模板。

图10 分子对接与分子动力学模拟揭示Rg3与铁死亡相关蛋白的高亲和力

小结

这项研究以“临床问题-公共数据挖掘-AI预测-多组学验证-计算生物学解析-动物实验复现”的闭环策略，首次揭示人参皂苷Rg3通过激活p53、抑制SLC7A11/GPX4/FTH1轴，诱导铁死亡并重塑免疫微环境，从而高效低毒地抑制黑色素瘤。与现有化疗及免疫疗法相比，Rg3具有天然来源、副作用小、可口服、可协同免疫检查点抑制剂等多重优势。未来，团队将推进患者来源异种移植模型与Ⅰ期临床剂量探索，以期让这一传统中药活性成分早日写入黑色素瘤诊疗指南，为全球患者提供新的“中国方案”。

参考文献：

Ma A, Zhu S, Yao X, Chen Y, Yao J, Shen M, Shi S, Han X, Zhang T. Ginsenoside Rg3 inhibits melanoma progression by inducing ferroptosis via the p53/SLC7A11/GPX4 pathway. J Adv Res. 2025 Oct 28:S2090-1232(25)00864-1. doi: 10.1016/j.jare.2025.10.069. Epub ahead of print. PMID: 41167420.