肾透明细胞癌肿瘤免疫微环境特征鉴定及预后模型构建

摘要：

目的 通过生物信息学方法筛选肾透明细胞癌免疫相关预后基因并探讨肾透明细胞癌肿瘤免疫微环境中各细胞的浸润程度,基于预后基因建立预后风险评分模型.方法 选取癌症基因组图谱(TCGA)数据库中532例基因数据完整的肾透明细胞癌患者,根据差异基因表达分析筛选免疫相关基因,再使用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)-Cox分析筛选免疫相关预后基因,并建立预后风险评分公式.使用一致性聚类对TCGA中532例肾透明细胞癌患者划分不同免疫亚组,比较不同免疫亚组间的生存情况及免疫微环境差异.最终基于预后风险得分、年龄和临床分期通过R软件构建1、3、5年预后相关的风险模型,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估风险模型的预测能力.结果 差异性分析筛选出1 276个免疫相关基因,基于免疫相关基因对研究对象进行一致性聚类,其中免疫亚组1组281例,免疫亚组2组251例.免疫亚组2组患者的预后生存情况优于免疫亚组1组患者,且2个免疫亚组间的免疫细胞浸润程度和相关免疫检查点基因表达差异有统计学意义,均P＜0.05.使用LASSO-Cox鉴定出9个免疫相关预后基因以构建预后风险得分,即 IGHV1.3、IGHV1.69D、MANCR、LINC00460、LINC00942、NMB、CPA4、TMEM158 和 PI3K.多因素 Cox 回归分析结果显示,风险评分(HR=9.564,95％CI为3.439～26.600,P＜0.001)、临床分期(HR=1.788,95％CI为1.562～2.047,P＜0.001)和年龄(HR=1.032,95％CI 为 1.017～1.047,P＜0.001)均与预后相关.ROC 结果表明该风险得分对患者的总生存期具有良好的预测性能,其中预后模型的1、3和5年的平均曲线下面积(AUC)分别为0.866(95％CI 为 0.823～0.908)、0.799(95％CI 为 0.752～0.847)、0.765(95％CI 为 0.709～0.821).结论 基于免疫相关基因将患者分为2个免疫亚组,并进一步筛选免疫相关预后基因,构建的预后风险得分能够作为肾透明细胞癌的独立预测因子预测患者预后并且指导临床治疗.

关键词：肾透明细胞癌、肿瘤免疫微环境、风险得分、预后模型

所属期刊栏目：22

分类号：R737.11(肿瘤学)

资助基金：国家自然科学基金82222064

在线出版日期：2024-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：449-457