构建一个12基因预后风险模型和瘤免疫微环境分析,基于清细胞细胞癌模型
Shuo Wang1, Ziyi Yu1, Yudong Cao1
1Urological Department, Peking University Cancer Hospital & Institute, Key Laboratory of Carcinogenesis and Translational Research (Ministry of Education), Beijing, China.
Cancer control : journal of the Moffitt Cancer Center
|August 8, 2024
概括
一个新的12基因模型准确地预测了清细胞细胞癌 (ccRCC) 的存活率. 该模型还与瘤免疫微环境相关,有助于为ccRCC患者提供早期干预策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 准确的生存预测对于清细胞细胞癌 (ccRCC) 管理至关重要.
- 早期干预治疗可以改善ccRCC患者的治疗结果.
研究的目的:
- 开发使用免疫相关和瘤基因的ccRCC的预后风险模型.
- 调查风险模型与瘤免疫微环境之间的关联.
主要方法:
- 从TCGA数据中识别出差异表达的免疫相关基因 (DE-IRG) 和瘤基因 (DE-OG).
- 使用单变Cox回归和LASSO分析构建了一个预后风险模型.
- 在TCGA和PUCH队列中验证了模型并分析了免疫基因组特征.
主要成果:
- 一个12基因 (9DE-IRG,3DE-OG) 的预后模型准确地预测了ccRCC在训练,测试和总数据集中的存活率.
- 高风险组的整体存活率明显较差 (P < 0.0001).
- 高风险患者表现出增加的免疫细胞透,更高的免疫分数,增加的免疫检查点表达,以及增强的T-因子/IFN-γ相关基因活性.
结论:
- 这种12基因预后风险模型可靠地预测ccRCC的存活率.
- 该模型与ccRCC瘤免疫微环境密切相关,这表明了潜在的治疗含义.


