基于生物信息学构建子宫内膜癌类泛素化相关基因的预后模型

目的探讨类泛素化(SUMO)对子宫内膜癌(UCEC)病人预后及肿瘤免疫微环境的影响。方法自2024年1―2月,TCGA数据库与GeneCards数据库筛选SUMO相关差异基因(SRGs);功能富集分析确定生物学功能;构建蛋白质相互作用网络筛选Hub基因;通过单因素Cox回归、Lasso回归分析逐步筛选预后基因并构建生存预后模型,按病人的风险评分中位数将其分成高、低风险两组。通过Kaplan-Meier生存分析和ROC曲线评价模型的预测性能,结合临床指标建立Nomogram列线图。结合ESTIMATE算法分析SUMO相关基因与肿瘤免疫微环境关系。结果共获得48个SRGs,GO和KEGG富集分析表明SRGs主要富集于与细胞核功能相关的信号通路;从SRGs中筛选出4个SUMO预后相关基因,预后模型1、3、5年依赖ROC曲线下面积(AUC)分别为0.66、0.71和0.72;Nomogram列线图的C-index为0.75,表现出良好的预测效能;高低风险评分组之间肿瘤免疫微环境差异有统计学意义。结论构建的SUMO相关基因的生存预后模型可以准确预测UCEC病人的预后。