基于高通量测序计算免疫细胞评分构建子宫内膜癌诊断与预后模型

作者：王丽凤; **^*; 李炜修^*

来源：中华肿瘤防治杂志, 2022, 29(01): 66-71.

DOI：10.16073/j.cnki.cjcpt.2022.01.10

• 子宫内膜癌
• 免疫细胞评分
• 诊断模型
• 预后评价

目的基于高通量测序数据计算子宫内膜癌组织中免疫细胞评分,探讨免疫细胞浸润与子宫内膜癌诊断、预后的关系。方法数据来源于癌症和肿瘤基因图谱(TCGA)数据库,采用caret包将数据按8∶2分为训练集和验证集,通过xCell对免疫细胞类型进行识别和丰度分析,Logistic回归分析对肿瘤组织进行判别、建模,Cox回归进行生存分析,曲线下面积(AUC)用于模型灵敏度和特异度分析,生存曲线采用Log-rank检验。结果共纳入544例子宫内膜癌样本和23例癌旁正常组织样本,病例组与对照组基线资料差异无统计学意义,均衡可比,P>0.05。不同免疫细胞在肿瘤组织与瘤旁正常组织的分布不同,对总样本、训练集及验证集有较好的区分(P<0.05),训练集AUC为0.93(0.89～0.97),验证集AUC为0.90(0.78～1.00)。样本总体、训练集及验证集2、3、5年生存概率AUC点估计值均≥55.7%,样本总体和训练集免疫评分低者生存概率高(P<0.05),验证集差异无统计学意义,P>0.05。结论子宫内膜癌变引发高强度免疫细胞浸润,依赖免疫细胞评分的统计学模型可用于子宫内膜癌诊断和预后评价。