通过生物信息学分析预测肺鳞癌病人预后的免疫信号

作者：樊雨乔; 林玫; 徐文华^*

来源：青岛大学学报(医学版), 2021, 57(05): 679-684.

• 肺肿瘤
• 转录因子
• 计算生物学
• ROC曲线
• 预后

目的基于免疫相关基因(IRGs)构建肺鳞癌(LUSC)病人预后风险模型。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载551例LUSC病人的基因表达谱,并从ImmPort数据库中获得IRGs,再利用R软件筛选差异表达的免疫相关基因(DEIRGs);构建转录因子调控网络,探讨其异常表达的机制。应用单变量Cox回归确定DEIRGs的预后价值,应用Lasso回归和多变量Cox比例风险回归构建预后风险模型,并对模型的预测性能进行验证。评估这些危险因素与各种临床变量和免疫浸润细胞之间的关系。结果由PLAU、JUN、RNASE7、FOS、IGGD3-22、IGKV1-6、SEMA4C、APLN、FGFR4和TRAV39共10个IRGs构成的风险模型显示出良好的预测性能,有望成为预测LUSC病人预后的独立因素,且该模型还能对不同预后的病人进行分层,风险评分高的病人更容易出现免疫细胞浸润。结论 IRGs可用于评估LUSC病人的预后和肿瘤免疫微环境的状态。

• 单位
  青岛大学