开发一种基于放射治疗和免疫相关基因的预后模型,以预测甲状腺癌的预后和免疫微环境
Jianming Cheng1, Min Zhang1, Yuchan Yang1
1Department of Radiology, Shuguang Hospital Affiliated to Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai, China.
Biotechnology and applied biochemistry
|December 8, 2025
概括
这项研究确定了预测甲状腺癌 (THCA) 预后的关键免疫相关基因,并开发了一种风险评分模型. 该模型结合了放射治疗和年龄,有助于对患者进行分层,以获得更好的治疗策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 遗传学 遗传学 是一个
背景情况:
- 甲状腺癌 (THCA) 的预后受到复杂的遗传和免疫因素的影响.
- 放射治疗的敏感性在THCA治疗结果中起着至关重要的作用.
- 识别预测生物标志物对于个性化的THCA管理至关重要.
研究的目的:
- 为了确定与THCA预后相关的放射治疗和免疫相关基因.
- 开发一个强大的预测模型来分层THCA患者.
- 探索免疫细胞透,代谢途径和患者风险分层之间的关系.
主要方法:
- 利用UCSC Xena数据库进行THCA转录组数据分析.
- 对与放射治疗敏感性和预后相关的差异表达免疫相关基因 (DE-IRG) 进行查.
- 开发了一个风险评分 (RS) 预测模型,通过名图和接收器运行特征曲线进行验证,并分析了KEGG通路和免疫细胞透.
主要成果:
- 在THCA中确定了40个DE-IRG,其中有9个特征基因,包括ULBP2,PDIA3,PIK3R3,PGF,CAMP,CLDN4,GRP,SFTPA1和NR1D1.
- 低风险得分 (RS) 与更好的生存结果相关;使用RS,放射治疗和年龄构建了预后名谱.
- 在不同风险群体中观察到明显的KEGG通路参与 (例如,铁代谢) 和免疫细胞透模式 (例如,T细胞毛囊辅助体,Tregs). PDIA3,PGF和GRP显示出与免疫相关因素的显著关联.
结论:
- 成功开发了一个基于THCA患者分层风险得分的预后模型.
- 确定PDIA3,PGF和GRP作为甲状腺癌的潜在新型治疗生物标志物.
