基于肿瘤坏死因子信号通路相关基因的低级别胶质瘤预后与药物敏感性预测模型的构建与验证

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摘要目的基于肿瘤坏死因子(TNF)信号通路相关基因构建低级别胶质瘤预后(LGG)与药物敏感性模型研究.方法从中国脑胶质瘤基因组图谱计划(chinese glioma genome atlas,CGGA)数据库(http://cgga.org.cn/)中获得LGG患者的RNA测序表达数据和临床数据,共纳入420例患者作为训练组,从癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库(https://portal.gdc.cancer.gov/repository)下载RNA测序表达数据和匹配的临床信息,共603例作为验证组.应用LASSO-Cox分析构建预测风险评分,采用ROC曲线评价风险评分效能,通过ESTIMATE以及CIBERSORT等算法分析LGG的免疫环境,Oncopredict分析风险评分与治疗药物敏感性的相关性.最后构建列线图,采用校准曲线评价列线图的性能.结果筛选出7个与LGG预后相关的TNF信号通路相关基因(ACTN4、CARD16、HSPA1B、NKIRAS2、SPPL2A、TNFRSF11A、TRAF5),构建预后评分.Kaplan-Meier生存曲线显示,高风险组患者的总生存期(OS)低于低风险组.风险评分与巨噬细胞M1和调节性T细胞等免疫细胞相关.高风险组的LGG患者表现出更高的替莫唑胺敏感性.多因素Cox回归分析显示风险评分和染色体1p19q联合缺失状态均是LGG患者预后的独立危险因素.结论基于TNF信号通路相关基因构建的预测模型可用于预测LGG患者的预后以及药物敏感性.