原发性肝癌患者的临床结局与治疗反应预测模型:基于失巢凋亡和免疫基因
王莹1
李静1
王伊迪2
华明钰1
胡玮彬1
张晓智1
1.西安交通大学第一附属医院 放射肿瘤科,陕西 西安 7100612.西安交通大学第一附属医院 乳腺外科,陕西 西安 710061
摘要：目的 利用生物信息学方法构建原发性肝癌(PLC)的预后模型.方法 在The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据库中纳入了404名PLC患者.使用单变量 Cox 回归及LASSO-Cox方法构建失巢凋亡和免疫相关基因(DAIs)的预后模型.Kaplan-Meier法和受试者工作特征曲线用于评估模型的预测能力,建立列线图以方便临床应用.进行基因集富集分析(GSEA)揭示相关通路,并使用CIBERSORT和TIDE方法进一步探讨DAIs与肿瘤免疫微环境之间的关系.使用"pRRophetic"R包来计算PLC药物的半数最大抑制浓度(IC50).检测了PLC患者组织中SEMA7A的表达.结果 构建并验证了基于7个DAIs(NR4A3、SEMA7A、IL11、AR、BIRC5、EGF和SPP1)的预后模型,在TCGA训练队列和GEO验证队列(GSE14520)中均发现一致的结果,即低风险组患者具有更好的临床预后和良好的免疫状态.将该预后模型与临床信息相结合,生成复合列线图以促进临床实践.体细胞突变分析显示TTN、TP53和CTNNB1突变占总突变比例最大,低风险-低TMB组生存率更高.药物敏感性分析显示高风险与低风险组之间以及TP53突变与非突变之间对化疗药物的敏感性存在差异.免疫组化结果显示SEMA7A在PLC中的表达高于癌旁正常肝组织(P<0.05).结论 本研究建立了一个基于DAIs的新的预测模型,用于预测PLC患者的临床结局和治疗反应,为个体化治疗提供新思路.
关键词：肝癌失巢凋亡免疫相关基因预后模型生物信息学
资助基金：陕西省自然科学基金(2025JC-YBQN-1105)
论文发表日期：2025-09-20
在线出版日期：2025-10-10（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 1967-1979 )
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