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摘要研究背景及目的：骨肉瘤是最常见的原发性骨恶性肿瘤之一，好发于儿童和青少年，具有高侵袭、易转移、放化疗耐受等特点，预后较差。目前标准治疗方案下5年总体生存率约65-70%，肿瘤局部复发、转移、耐药为治疗的最大障碍。研究发现，缺氧微环境在肿瘤侵袭、免疫逃逸、耐药等方面起到关键的促进作用，而导致骨肉瘤患者不良预后。目前尚无相关文献报道应用有效缺氧相关预后标记物来预测骨肉瘤患者的临床预后。本研究拟通过鉴定及验证骨肉瘤中缺氧相关基因预后标记物，构建一种新的风险预后模型，以用于预测患者临床预后，指导骨肉瘤的临床治疗。同时通过探究骨肉瘤缺氧及免疫微环境间相互作用，进一步解释缺氧在肿瘤免疫抑制及免疫逃逸中的作用。<br>　　研究方法：1.从TCGA数据库下载85例骨肉瘤RNA-seq数据和临床数据作为训练集，从GEO下载87例骨肉瘤的RNA-seq数据及临床数据为验证集。从MSigDB下载缺氧基因集，含334个缺氧相关基因；2.通过单因素COX回归分析及LASSO回归方法筛选出预后相关缺氧基因，构建风险预后模型，并依据风险分数进行分组；3.采用Kaplan-Meier行高、低风险组间生存分析，通过ROC曲线评估模型预测的准确性；4.通过单因素及多因素COX回归分析验证风险预后模型的独立预后能力，并分析风险分组在各个临床亚组间的生存差异；5.采用GSEA方法对高、低风险组进行细胞信号通路富集分析，通过联合ssGSEA、xCell、ESTIMATE等方法对风险组间样本进行肿瘤免疫浸润分析；6.采用“limma”包进行组间基因差异分析并对差异基因进行KEGG和GO功能富集分析；7.基于风险预后模型对GEO数据集样本进行风险分组并作组间生存分析，通过ROC曲线验证评估模型预测准确性，进一步验证预后风险模型的适用性。<br>　　研究结果：通过对TCGA骨肉瘤RNA-seq数据进行单因素COX回归分析和LASSO回归分析筛选得到8个预后相关缺氧基因（BNIP3、CALD1、COL5A2、MXI1、P4HA1、STC2、PSMC4、PSMD10）并构建风险预后模型，分为高风险组和低风险组。风险组间生存分析结果显示高风险组患者总体生存时间明显高于低风险组（P＜0.0001），ROC曲线结果证实风险模型有较好的预测准确性。通过单因素及多因素COX回归分析结果显示风险分数可作为骨肉瘤患者的独立预后指标。对风险组间基因功能富集分析结果显示，高风险组缺氧相关基因富集程度高，低风险组中凋亡信号及免疫相关信号通路显著富集；肿瘤免疫浸润分析结果显示在低风险组中免疫浸润程度显著较高风险组高。通过对风险组间进行基因表达差异分析得到共101个差异基因，对差异基因进行KEGG及GO功能富集分析结果显示在免疫反应相关生物过程、细胞自噬等高度富集。最后，预后模型在验证集中亦得到与训练集相似预测效果。<br>　　结论：本研究通过生物信息学方法在骨肉瘤构建并验证了一个基于8个缺氧相关基因的新风险预后模型，此模型具有较好的准确性及普适性，可用于骨肉瘤患者临床结局的预测，为治疗提供参考。同时，研究发现骨肉瘤缺氧微环境通过多种机制影响着肿瘤免疫浸润程度，二者在促进骨肉瘤侵袭、进展、转移及免疫逃逸中起着重要作用，但仍需进一步实验探索。