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摘要目的：构建铁死亡相关的lncRNA模型，用于评估子宫内膜癌（EC）的预后并指导临床治疗。<br>　　方法：通过基因组图谱数据库筛选具有铁死亡相关、癌组织差异表达和预后相关三重特征的lncRNA，并基于上述lncRNA使用LASSO-Cox方法构建用于评估EC患者总生存期的评分模型。对南华大学附属郴州医院的39例临床标本进行qRT-PCR验证模型中关键lncRNA表达量。根据风险评分中位数将EC患者分为高、低风险组，使用生物信息学方法分析两组患者的基因富集通路、浸润免疫细胞丰度和免疫检查点表达量，利用肿瘤细胞系药敏基因组数据库预测两组患者的敏感药物。<br>　　结果：本研究纳入500例来自基因组图谱数据库的EC患者，鉴定出2630个铁死亡相关lncRNA、2122个预后相关lncRNA以及1978个差异表达lncRNA，具有上述三重特征的lncRNA共69个。使用LASSO-Cox方法选择5个lncRNA（AC092969.1，AL356489.2，AP000757.1又称FXYD6-AS1，AP001189.3，LINC01936）构建风险评分模型；在我院的39个标本中进行qRT-PCR验证这5个关键基因在癌与癌旁组织间存在差异表达。进一步的生物学分析提示，高风险组的生存期较短、肿瘤分级较高、分期较晚、年龄较大，并且浆液性腺癌、微卫星稳定/低不稳定性、TP53-mut亚型占比较高。ROC曲线证实本风险评分可以准确预测患者的1、3、5年总生存期。多因素Cox回归提示风险评分是总生存期的独立危险因素。整合风险评分和临床病理特征的列线图有更优的预测性能。低风险组的铁死亡机制更活跃，并且有更高的CD8+T细胞浸润；而高风险组的肿瘤成纤维细胞和内皮细胞丰度更高，免疫检查点PD-L2和FGL1表达上调。高风险组对氟尿嘧啶、紫杉醇、异环磷酰胺、甲氨蝶呤和长春新碱等药物更为敏感，而低风险组对卡铂和奥拉帕尼敏感评分较高。<br>　　结论：本研究构建的铁死亡lncRNA风险评分模型可预测子宫内膜癌患者的总生存期，是可靠的预后预测生物标志物；AC092969.1、AL356489.2、AP000757.1（FXYD6-AS1）、AP001189.3、LINC01936表达量是患者总生存期的危险因素。