肺腺癌患者代谢相关基因和免疫相关预后模型的建立

目的:构建一个基于代谢相关基因(MRGs)的肺腺癌(LUAD)预测模型并分析肿瘤免疫微环境(TIME)与MRGs的关系。方法:从TCGA和GEO数据库下载LUAD的基因表达数据,Msign数据库提取MRGs,取交集得到LUAD患者MRGs表达矩阵和对应的临床数据。单因素COX回归分析和Lasso回归分析筛选出生存相关MRGs并据此构建风险预测模型。采用Kaplan-Meier曲线验证模型区分高低风险患者的能力,ROC曲线预测患者生存率的稳定性。对模型基因进行GO、KEGG富集分析和单样本基因集富集分析(ssGSEA)以评估相关通路活性和免疫细胞浸润水平。结果:构建并验证了一个基于MRGs的预后模型,该模型能较好地区分高低风险的LUAD患者,具有稳定的预测性能,并可在一定程度反映TIME。基于模型风险评分绘制的列线图可更准确地预测LUAD患者一、三、五年生存率,更方便临床使用。结论:本研究确定了一些有临床意义的MRGs,是LUAD患者生存率、TIME的潜在预测指标。基于这些基因构建的风险模型和列线图具有良好的预测性能。