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摘要
目的 构建基于铁死亡相关基因(ferroptosis-related genes, FRGs)的头颈部鳞状细胞癌(head and neck squamous cell carcinoma, HNSCC)预后预测模型并验证。方法 从TCGA和GEO数据库下载HNSCC RNA-seq数据及相关临床数据，分别作为训练队列和验证队列。从FerrDb网站提取共259个FRGs。利用单因素COX回归分析在训练队列中筛选与HNSCC患者预后有关的FRGs(P<0.01)。利用Lasso COX回归分析构建预后预测模型，并根据风险评分公式计算各临床样本的风险系数，然后使用Kaplan-Meier生存曲线和时间依赖性受试者操作特征(time-dependent receiver operating characteristic, time ROC)曲线评估该模型效能。同理，验证该模型在验证队列中的可行性和可重复性。最后采用单因素及多因素COX回归分析对该预后预测模型进行独立预后分析。结果 训练队列中与HNSCC患者预后显著相关的FRGs共有12个，在此基础之上利用Lasso COX回归算法构建了11个FRGs构成的预后预测模型。Kaplan-Meier生存曲线分析显示，高风险组的总生存率明显低于低风险组，差异有统计学意义(P<0.001)。time ROC曲线分析显示，该模型预测第1、3、5年总生存的曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为0.649、0.729、0.688。独立预后分析显示，该评分模型可作为预测HNSCC的独立预后因素(P<0.001)。该模型在验证队列中得到了进一步验证。结论 本研究构建了11个FRGs的预后预测模型，且可作为HNSCC患者的独立预后因素。
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