摘要
目的:揭示乳腺癌中细胞衰老相关信号及其在临床结局和免疫治疗中的价值.方法:通过DEseq2包分析细胞衰老相关差异基因,TCGA-BRCA队列作为训练集,单因素Cox回归筛选预后相关基因,LASSO回归和多因素Cox回归构建模型,GSE20685-BRCA队列作为外部验证集.构建TCGA-BRCA队列的列线图模型并通过校准曲线和ROC曲线检验其预测性能.根据细胞衰老关键预后基因风险评分中位值分组进行GSEA富集分析,CIBERSORT反卷积算法、ESTIMATE算法分析高、低风险患者免疫细胞浸润、免疫微环境评分及免疫检查点基因表达,Maftools包观察高、低风险患者基因组突变情况.结果:构建了包含WT1、IFNG、TP63、IGFBP6、CPEB1共5个基因在内的最佳预后模型并在外部验证集中得到了验证,单因素及多因素Cox回归分析显示该风险模型是乳腺癌患者的独立预后因素.基于风险评分和临床参数成功构建了TCGA-BRCA队列的列线图模型,其校准曲线拟合良好,在指导临床决策方面具有积极收益.免疫细胞浸润、免疫评分、免疫检查点基因表达等相关分析提示高风险患者免疫抑制表型上调.结论:细胞衰老相关基因预测模型对指导乳腺癌患者预后具有积极作用,并可与特异性免疫检查点因子或肿瘤微环境联合作为预测免疫检查点抑制剂反应的生物标志物.
基金项目
四川省自然科学基金应用基础研究计划(2022NSF-SC0696)
维普
万方数据