摘要目的 通过生物信息学筛选与卵巢癌患者预后的坏死性凋亡相关基因.方法 从公共数据库下载坏死性凋亡相关基因、卵巢癌的基因表达和相关临床数据,利用RStudio 4.1 软件筛选出在卵巢癌组织与卵巢正常组织间差异表达的坏死性凋亡相关基因(差异表达基因),对差异表达基因进行基因本体论(GO)功能富集分析与京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析.采用多因素COX回归模型筛选出与卵巢癌患者预后有关的坏死性凋亡相关基因.根据多因素COX回归结果构建卵巢癌预后风险模型,根据该模型风险评分中位数将卵巢癌样本分为高风险组和低风险组,采用Kaplan-Meier法比较高风险组和低风险组患者的生存情况,采用受试者工作特征(ROC)曲线验证卵巢癌预后风险模型的评估效能.通过COX回归模型分析卵巢癌预后的独立影响因素,并通过列线图展示卵巢癌独立预后影响因素与卵巢癌患者总生存率的相关性.结果 (1)确定卵巢癌中有25 个差异表达基因,包括 13 个上调基因与 12 个下调基因.(2)GO分析结果显示,差异表达基因涉及的生物学过程包括调节凋亡信号通路等,涉及的细胞组分主要为晚期内体膜等,涉及的分子功能主要包括细胞因子活性等.KEGG通路富集分析结果提示,差异表达基因主要富集在坏死性凋亡等信号通路.(3)多因素COX回归模型分析结果显示,信号转导与转录激活因子4(STAT4)基因和钙/钙调素依赖蛋白激酶Ⅱ型亚基α(CAMK2 A)基因与卵巢癌患者预后相关(P<0.05),其中STAT4 基因属于保护基因,CAMK2 A基因为危险基因.(4)构建基于STAT4 基因和CAMK2 A基因的卵巢癌预后风险模型,生存分析结果显示高风险组患者总生存期低于低风险组(P<0.05),根据此模型评估卵巢癌患者 1 年、2 年和 3 年生存情况的曲线下面积分别为0.575、0.616 和0.593.(5)COX回归分析结果显示,该模型风险评分是卵巢癌患者预后的独立影响因素(P<0.05);基于卵巢癌独立预后影响因素构建的预测患者总生存期的列线图C指数折线图、列线图校准曲线分析结果提示列线图具有较好的准确性.结论 坏死性凋亡相关基因中的STAT4 基因和CAMK2 A基因与卵巢癌患者预后相关,其中 STAT4 基因属于保护基因,CAMK2 A 基因为危险基因,基于STAT4 基因和CAMK2 A基因构建的卵巢癌预后风险模型对评估卵巢癌患者预后具有一定价值.