整合铁死亡和免疫相关基因建立胃癌预后风险评估模型

摘要：

目的 探讨铁死亡相关基因(FRGs)和免疫相关基因(IRGs)在胃癌中的预后价值并构建预后风险模型预测患者总生存期(OS).方法 从癌症基因组图谱(TCGA)和基因表达综合(GEO)数据库中下载胃癌转录组数据和临床数据,从FerrDb和Immport数据库中提取FRGs和IRGs.将TCGA表达谱基因与FRGs和IRGs取交集获得胃癌FRGs和IRGs,使用差异分析和预后相关性分析进行筛选并通过Venn图取交集获得具有预后价值的差异FRGs和IRGs,使用LASSO-Cox回归进一步筛选构建铁死亡相关基因风险评分(FRG risk-score)和免疫相关基因风险评分(IRG risk-score)模型,运用Kaplan-Meier生存分析、受试者工作特征曲线(ROC)、主成分分析(PCA)和t-分布领域嵌入算法(t-SNE)、单变量与多变量Cox回归分析评估FRG risk-score和IRG risk-score模型,并构建结合临床病理学特征和FRG risk-score、IRG risk-score的列线图和校准曲线.同时,GSE84437数据集用于验证模型.运用CIBERSORT算法估算TCGA队列所有样本中22种浸润免疫细胞的丰度并使用TIMER数据库分析FRGs和IRGs与免疫细胞浸润之间的相关性.采用TCIA和TIDE网站分析不同风险组间免疫药物敏感性与免疫逃逸评分的差异.结果 通过筛选共得到8个重叠候选FRGs和4个重叠候选IRGs.LASSO-Cox回归结果显示,5个FRGs(ZFP36、NOX4、SLC1A5、MYB、DUSP1)和4个IRGs(CGB5、GHR、GLP2R、NPR1)纳入预后模型.Kaplan-Meier生存分析、ROC曲线下面积(AUC)、PCA和t-SNE分析均验证了模型具有良好的预测能力.结合临床病理学特征和FRG risk-score、IRG risk-score的列线图及其校准曲线表明该模型对胃癌患者的1年和3年生存率具有较好的预测能力.免疫细胞浸润与模型基因相关性分析结果显示,FRGs和IRGs与免疫细胞浸润水平间存在显著相关性(P<0.05).免疫药物治疗分析表明,FRGs预后特征低风险组患者对CTLA4阻滞剂具有更好的免疫治疗反应.免疫逃逸结果显示,FRGs和IRGs预后模型高风险组患者的TIDE评分较高.结论 整合FRGs和IRGs的预后模型更好地预测了胃癌患者的预后,可作为早期检测的生物标志物和抗肿瘤免疫治疗靶点,具有临床治疗指导意义.

关键词：胃癌、铁死亡、免疫、生物信息学、总生存期

所属期刊栏目：28

分类号：R735.2(肿瘤学)

资助基金：国家重点实验室开放基金;国家重点实验室开放基金;新疆维吾尔自治区自然科学基金

在线出版日期：2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：38-48