【摘 要】
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目的:胰腺癌作为一种高度恶性肿瘤,早期症状隐匿、诊断困难、易转移且预后差。铁死亡是一种新型的细胞程序性死亡形式,在高转移性肿瘤细胞中更容易发生以影响肿瘤进展。鉴于铁死亡在高转移性肿瘤发展进程中的重要作用,本研究旨在探究其相关基因在胰腺癌患者中的预后价值,预测胰腺癌发展进程中铁死亡相关的机制。方法:1.利用癌症基因图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)中的胰腺癌数据队列,1
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目的:胰腺癌作为一种高度恶性肿瘤,早期症状隐匿、诊断困难、易转移且预后差。铁死亡是一种新型的细胞程序性死亡形式,在高转移性肿瘤细胞中更容易发生以影响肿瘤进展。鉴于铁死亡在高转移性肿瘤发展进程中的重要作用,本研究旨在探究其相关基因在胰腺癌患者中的预后价值,预测胰腺癌发展进程中铁死亡相关的机制。方法:1.利用癌症基因图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)中的胰腺癌数据队列,1:1随机分选出训练集和验证集,结合已报道的60个铁死亡相关基因,通过Cox回归分析和LASSO回归分析,筛选胰腺癌预后相关基因构建风险回归模型,计算各样本风险值并进行Z-score后以“0”为截断值划分胰腺癌总样本为高、低风险组。2.采用时间依赖的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)评估模型对胰腺癌患者1、2、3年生存期的预测能力,并绘制高、低风险组的生存曲线。3.采取相同风险回归模型计算公式,分别利用TCGA-PAAD(pancreatic adenocarcinoma,PAAD)队列分选的验证集及全胰腺癌数据和基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中胰腺癌的基因表达数据验证模型鲁棒性,并比较同类型模型的预测能力。4.利用临床资料绘制列线图,分析风险评分与胰腺癌患者预后的关系。5.利用R包分析胰腺癌高、低风险分组间差异基因,功能富集和免疫特性差异。结果:1.模型构建:回归分析显示,6个基因(CD44、MT1G、PTGS2、SAT1、TFRC、STEAP3)的表达量与胰腺癌预后显著正相关(P<0.05);训练集6基因模型1、2、3年预测能力分别达到0.66、0.78和0.77,验证集证明模型具有较高的鲁棒性,并优于现有已报道模型;模型可有效划分高、低风险组患者,且高风险患者与胰腺癌不良预后呈正相关(P<0.01);不同肿瘤分期、分级以及淋巴结转移特征的胰腺癌患者风险评分存在显著差异(P<0.05);风险分组是胰腺癌预后的独立危险因素(HR=1.52,95%CI=1.1~2.11,P<0.05)。2.机制探讨:高、低风险组间差异表达基因共有1329个,其中上调基因1287个,下调基因42个;高风险组上调基因主要富集在细胞外基质受体相关通路;高风险胰腺癌亚型富集在错配修复、细胞周期等肿瘤相关通路;免疫细胞浸润评分显示,高风险组的中性粒细胞浸润显著增加,B、T、NK细胞等免疫细胞的浸润受到抑制(P<0.05);CD274、CD276、CD44、CD80、IDO1和PDCD1LG2等免疫检查点基因在高危组中显著上调(P<0.05);细胞外基质受体通路的标志基因的表达量与风险评分正相关(r>0.5)。结论:1.本研究构建的胰腺癌预后模型具有良好的稳定性和有效性,并优于现有已报道模型。2.铁死亡对胰腺癌的作用依赖于细胞外基质受体通路及肿瘤微环境中各种免疫细胞亚群间的相互影响。3.铁死亡诱导剂联合免疫检查点抑制剂有望成为有效提高胰腺癌患者生存率的治疗策略。
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