基于生物信息学构建铜代谢相关基因肺腺癌预后模型及免疫分析

目的:构建预后风险模型探索铜代谢相关基因在肺腺癌(LUAD)中预后价值,为LUAD患者制定个性化治疗方案提供参考。方法:通过癌症基因组图谱(TCGA)数据库和基因型-组织表达资料库(GTEx)下载LUAD组织和癌旁或正常肺组织的RNA-seq数据,通过单因素Cox回归分析、Lasso分析和多因素Cox回归分析构建风险评分模型,绘制接受者操作特征(ROC)曲线及列线图模型对风险模型进行评价,并利用基因表达综合数据库(GEO)中的LUAD数据、肿瘤免疫单细胞中心(TISCH)单细胞测序分析、人类蛋白质图谱(HPA)免疫组化分析等进行外部验证。此外,对高、低风险组的免疫微环境和药物敏感性进行分析。结果:构建了一个由6个基因组成的风险模型,低风险组的总体生存率高于高风险组(P<0.001),训练集风险模型1、3、5年ROC曲线下的面积分别为0.729、0.749、0.707,C-index曲线的C指数为0.721(95%CI:0.678~0.764),免疫微环境在高、低风险组之间有统计学意义(P<0.001),药物敏感性分析发现高、低风险组患者对吉西他滨、吉非替尼、克唑替尼、沃利替尼等药物有统计学意义(P<0.001)。结论:基于6个铜代谢相关基因构建的风险模型能较为准确地预测LUAD患者预后,免疫微环境在高、低风险组之间有差异,高风险组患者对吉西他滨、吉非替尼、克唑替尼、沃利替尼等药物更为敏感,为LUAD患者的个性化治疗提供参考。