摘要目的 构建与口腔鳞状细胞癌(OSCC)预后相关的免疫基因风险回归模型,并分析其与免疫浸润特征及转录因子调控网络的关系,以评估患者的预后情况.方法 从ImmPort数据库获取2 498个免疫基因数据,从Cistrome Cancer数据库获取318个转录因子数据,并从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载OSCC的mRNA表达数据及相应的临床信息.通过R4.2.2进行数据分析,筛选出OSCC中差异表达的免疫基因和转录因子,并使用单因素和多因素Cox回归分析及LASSO回归分析筛选出与预后相关的免疫基因,进而建立预后相关免疫基因风险回归模型.同时,应用Cytoscape 3.7.1构建转录因子-免疫基因调控网络,并分析该模型与免疫细胞浸润丰度之间的关系.结果 共筛选出313个差异表达的免疫基因,并从中选出10个用于构建OSCC风险评估模型的免疫基因,包括肽聚糖识别蛋白4(PGLYRP4)、趋化因子配体26(CCL26)、跨膜蛋白信号素3A(SEMA3A)、胃泌素(GAST)、白细胞介素33(IL-33)、分泌型Ly6/PLAUR结构域含蛋白1(SLURP1)、斯坦尼钙蛋白1(STC1)、精氨酸加压素受体2(AVPR2)、肿瘤坏死因子受体超家族成员19(TNFRSF19)和细胞毒性T淋巴细胞相关蛋白4(CTLA4),这些基因均与OSCC患者的预后相关.转录因子-免疫基因调控网络分析揭示了信号转导子和转录激活子(STAT)1、STAT2、ETS原癌基因1(ETS1)等转录因子与CTLA4、趋化因子受体8(CCR8)和穿孔素1(PRF1)等免疫基因之间的显著调控关系.生存分析显示,高风险评分组的5年生存率低于低风险评分组(P＜0.001),受试者工作特征曲线下面积为0.688,表明该模型在预测患者生存方面具有较高的可靠性.此外,随着风险评分的增加,B细胞、CD8+T细胞和树突状细胞的含量呈下降趋势,提示该模型与免疫浸润特征存在显著关联.单因素和多因素Cox分析结果提示,临床分期、T分期、N分期和风险评分可独立评估OSCC患者的预后状态,并发现特定免疫基因表达水平与疾病分期及分级显著相关,且男性及分期较高的患者具有更高的风险值.结论 成功构建了一个OSCC预后相关免疫基因风险回归模型,并揭示了其与免疫浸润特征及转录因子调控网络的关联,该模型可能成为OSCC患者临床预后和风险评估的重要工具.