基于低氧-免疫DNA甲基化标记在肺癌中的开发

为了探究缺氧和免疫联合分析DNA甲基化位点在肺癌预后中的作用,提高肺癌免疫治疗的有效性,本研究基于甲基化和转录组二维数据,构建了一个用于预后评估的风险评分模型.从TCGA数据库中下载了247个与缺氧、免疫状态相关的去冗余肺癌样本作为训练集.然后对低缺氧-强免疫状态的样本、高缺氧-弱免疫状态的样本进行了差异基因表达、甲基化位点和临床生存率分析.生存曲线分析显示,低缺氧状态-强免疫状态组中的肺腺癌患者的1、3、5年生存率均优于高缺氧状态-弱免疫状态组(log-rank检验,P<0.05、P<0.001、P<0.001).使用LASSO回归构建的多基因预后模型包含9个甲基化位点,在肺腺癌测试数据集和验证数据集中均显示出良好的预后预测能力(AUC=0.83,0.80,0.82).这9个甲基化位点分别分布在PEBP4、FLI1、HLA-DMB、MYO1F、ABCC2、AKNA、ETS1、CCR7和TXNRD1基因上.此外,我们从5年生存曲线中发现,在低缺氧-强免疫状态组中高表达的PEBP4、CCR7、FLI1、AKNA、HLA-DMB、MYO1F和低表达的ABCC2基因也可作为预后因子(P<0.05).结果表明这9个新筛选的生物标记物可以作为肺腺癌免疫治疗的潜在靶点.