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.