构建铁死亡相关长链非编码RNA模型预测卵巢癌患者预后及免疫微环境

作者：张瑜; 王乐^*

来源：兰州大学学报(医学版), 2023, 49(06): 39-44.

DOI：10.13885/j.issn.1000-2812.2023.06.007

• 卵巢癌
• 铁死亡
• 长链非编码RNA
• 免疫状态
• 预后

目的 构建一种可预测卵巢癌患者预后的铁死亡相关长链非编码RNA (lncRNA)模型，并探讨不同危险人群的免疫特征及免疫检查点相关基因的差异表达。方法 构建铁死亡相关lncRNA的卵巢癌患者的预后模型，根据模型计算风险值（Riskscore）的中位值，将卵巢癌患者分为高风险组和低风险组。对患者的生存状态、肿瘤浸润的免疫细胞、免疫检查点抑制剂（ICI）相关基因表达量进行分析。结果 构建出由5个lncRNA构成的预后模型。与低风险组患者相比，高风险组患者的生存时间明显缩短（P <0.001）。单因素Cox回归分析显示：年龄（HR=1.021,95%CI:[1.008, 1.034],P=0.001）和Riskscore (HR=1.689,95%CI:[1.382, 2.065],P <0.001)与卵巢癌患者的总生存预后相关；多因素Cox回归分析显示：Riskscore是总生存期的独立预测因素（HR=1.629,95%CI:[1.324, 2.005],P <0.001）。多项免疫途径在两组之间的差异具有统计学意义。免疫检查点如程序性细胞死亡蛋白-1，程序性死亡配体-1，细胞毒性T淋巴细胞相关抗原-4等在两组中的表达也显著不同。结论 基于铁死亡相关lncRNA的卵巢癌患者预后模型，可预测卵巢癌患者的预后和免疫状态，将有助于卵巢癌患者的个体化治疗。

• 单位
  陕西省人民医院; 神经内科