目的构建基于铜死亡相关的铁死亡基因的预后模型,评估其在肝癌患者中的预测能力,并探讨与免疫功能和肿瘤突变负荷的关系。方法使用TCGA(The Cancer Genome Atlas)数据库分析370例肝癌患者的与铜死亡相关的铁死亡基因和生存数据,并将数...目的构建基于铜死亡相关的铁死亡基因的预后模型,评估其在肝癌患者中的预测能力,并探讨与免疫功能和肿瘤突变负荷的关系。方法使用TCGA(The Cancer Genome Atlas)数据库分析370例肝癌患者的与铜死亡相关的铁死亡基因和生存数据,并将数据集随机分为训练组和测试组。通过Lasso回归和Cox模型的构建,筛选出与铜死亡相关的铁死亡基因进行风险模型构建。进行单因素和多因素Cox回归分析来验证风险模型对肝癌预后影响的独立性,并分析风险模型与免疫功能和肿瘤突变负荷的关系。结果在多变量Cox回归数据中选择EIF2S1、G6PD、NRAS这3个与铜死亡相关的铁死亡基因,训练组中EIF2S1、G6PD、NRAS与生存期独立相关(P均<0.05),以该3个基因构建风险模型。Kaplan-Meier分析结果显示,与低风险组比较,高风险组患者的生存期较短(P<0.05),生存率较低(P<0.05)。单因素Cox回归分析显示,铜死亡相关的铁死亡基因构建的风险模型中HR为1.734,95%CI为1.494~2.034,P<0.001。多因素Cox回归分析显示,铜死亡相关的铁死亡基因构建的风险模型中HR为1.661,95%CI为1.397~1.976,P<0.001。ROC曲线分析显示,风险模型预测肝癌患者第1,3,5年生存期的曲线下面积(AUC)分别为0.760,0.663和0.636。运用该风险模型进行Kaplan-Meier生存曲线分析显示,与早期肝癌患者相比,晚期肝癌患者生存期更短(P<0.05),生存率更低(P<0.05)。在高风险组和低风险组中,TypeⅡIFN Response、Parainflammation、APC co-stimulation、CCR、Check-point和MHC classⅠ这6个免疫功能的表达存在统计学差异(P均<0.05)。高肿瘤突变负荷组的肝癌患者生存期明显低于低肿瘤突变负荷组的患者(P<0.05)。结论基于与铜死亡相关的铁死亡基因的风险模型能够有效区分肝癌患者的预后,且铜死亡相关的铁死亡基因与免疫功能和肿瘤突变负荷密切相关。展开更多
