摘要
目的:急性髓系白血病(AML)是一种以未成熟的髓细胞异常增殖和骨髓衰竭为特征的恶性克隆性疾病，在所有急性白血病中最常见。AML的发病和进展与机体免疫失衡密切相关。调节性T细胞(Treg)是在肿瘤微环境中发挥免疫抑制效应的T细胞亚群，Treg相关基因在AML的作用尚未完全明确。基于Treg免疫相关基因筛选AML预后标志物及预测免疫治疗反应可为寻找免疫治疗新靶点提供参考。 方法:AML（非M3）转录组数据来自TCGA和GEO数据库，CIBERSORT反卷积算法和加权基因共表达网络分析(WGCNA)用于鉴定TCGA数据库AML数据集Treg相关基因模块，单因素COX回归分析及LASSO回归分析用于确定Treg相关基因并构建免疫预后模型，GEO数据库AML数据集被用来验证模型的准确性。对模型的高低风险组进行临床特征相关性分析、基因突变分析以及GSEA富集分析，比较高低风险组之间免疫检查点的表达差异，肿瘤免疫功能障碍与排斥(TIDE)工具被用来预测高低风险组之间的免疫检查点抑制剂治疗反应，纳入临床特征联合风险评分构建列线图预测患者的预后。 结果:免疫细胞比例在AML与正常入骨髓之间具有差异，与正常人相比，AML患者中性粒细胞、嗜酸性粒细胞、肥大细胞及巨噬细胞含量相对较高，而淋巴细胞比例相对下降。Treg在AML患者骨髓中表达显著上调，且与较短的总生存期(OS)相关(P=0.012)。通过单因素COX及LASSO回归分析确定了5个与AML预后显著相关的Treg基因，并基于这5个Treg基因（IFI27L1、YIPF6、PARVB、TRIM32和RHOBTB3）构建免疫预后模型，该模型的高风险组具有较短的OS (P＜0.001)，风险评分可能是AML患者OS的潜在独立预后因素(P＜0.001)。GEO数据库AML数据集验证该模型具有较高的准确性（1、2、3年AUC=0.756、0.774、0.751）。风险评分与AML患者的年龄、血红蛋白、细胞遗传学相关，高风险组主要富集于适应性免疫应答、调节造血功能、负调控免疫系统等生物学功能，具有更高的预后不良基因突变频率如TP53、更高的FOXP3表达水平(P=0.0298)及Treg细胞浸润水平(P=0.0183)。高风险患者的TIDE预测评分更高(P＜0.001)，免疫逃逸潜能越大，免疫检查点抑制剂疗效更差，可能与T细胞功能障碍所导致的免疫逃逸有关(P＜0.001)。 结论:本研究基于5个Treg相关基因构建了免疫预后模型，有助于区分AML患者的分子学及免疫学特征、预测预后及免疫治疗反应。高风险患者具有较短的OS，且免疫治疗效果较差。
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