基于基因表达数据库的前列腺癌细胞自噬预后分析及C-Met调节机制研究
张茹1
谢永强2
赵强3
柴克强3
刘昱林3
1.甘肃中医药大学第一临床医学院,兰州 730000;甘肃中医药大学第三附属医院皮肤科,甘肃 白银 7309002.甘肃中医药大学第一临床医学院,兰州 730000;甘肃中医药大学第三附属医院泌尿外科,甘肃 白银 7309003.甘肃中医药大学第三附属医院泌尿外科,甘肃 白银 730900
摘要：目的 基于基因表达数据库(GEO)探究前列腺癌(PCa)中线粒体自噬相关基因(MRGs)的预后评估价值,揭示其与间质表皮转化因子(C-Met)的调控关系.方法 从GEO的GSE153892数据集中获取3个PCa样本的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据,并从GeneCards数据库及既往文献中收集MRGs.使用Seurat软件包对scRNA-seq数据进行处理和分析,包括质量控制、基因表达筛选、细胞类型注释、差异表达基因(DEGs)识别及与MRGs的交集分析.从癌症基因组图谱数据库-PRAD队列中下载PCa及对照样本的转录组数据,并进行差异表达分析和拷贝数变异分析.采用非负矩阵分解算法对PCa样本进行聚类分析,以鉴定不同的PCa亚型.构建基于交集基因的预后风险模型,并通过Kaplan-Meier生存曲线分析和时间依赖性受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的预测能力.进行独立预后分析,构建基于风险评分和临床特征的列线图模型,并评估其预测患者生存率的能力.利用单样本基因集富集分析(ssGSEA)算法和TIDE数据库对PCa样本的免疫浸润和肿瘤免疫逃逸可能性进行评估.采用Pearson相关分析交集基因与C-Met表达的关系.结果 scRNA-seq数据分析鉴定出B细胞、上皮细胞、单核细胞、自然杀伤细胞和T细胞等5种细胞类型,并发现了在不同细胞类型中高表达的交集基因.通过差异表达分析,筛选出与PCa患者预后显著相关的基因,并构建预后风险模型.通过LASSO分析保留ADH5、CAT等6个基因,构建诊断模型并分组,内部测试集两组生存时间差异明显(P<0.05).ROC曲线评估显示,模型对1、3和5年生存率有较好预测能力,外部测试集验证交集基因表达有统计学差异(P<0.05).独立预后分析确定T分期和风险评分为独立预后因素,构建列线图模型,校准曲线和ROC曲线分析显示,该模型预测能力优于单纯风险模型.ssGSEA分析显示两组免疫细胞浸润丰度及免疫功能评分差异,多数免疫细胞、免疫功能、风险评分与建模基因相关,高、低风险组TIDE评分及多种免疫检查点存在明显差异(P<0.05).BCAT2、DCXR、OGT和FUS与C-Met表达呈正相关,ADH5、CAT与C-Met表达呈负相关(P<0.05).结论 基于交集基因的预后风险模型能够有效地预测PCa患者的预后,且风险评分和T分期是PCa的独立预后因素.交集基因与C-Met表达的相关性分析为PCa的靶向治疗提供了新的思路.
关键词：前列腺癌基因表达数据库自噬间质表皮转化因子预后
资助基金：白银市科技计划项目(2023-2-16Y)
论文发表日期：2025-10-28
在线出版日期：2025-12-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 750-761 )
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