基于TGGA数据库构建肺腺癌自噬相关基因预后风险模型

目的 基于TCGA数据库，结合人类自噬数据库构建预测肺腺癌患者预后的风险模型，探讨自噬相关基因预后风险模型对肺腺癌患者预后的预测性能及与免疫微环境的相关性。方法 从癌症基因组图谱数据库下载肺腺癌患者临床信息和转录组数据，结合人类自噬数据库筛选出232个自噬相关基因。通过Cox回归分析筛选出4个独立与预后相关的自噬基因，并采用风险评分构建肺腺癌预后预测模型，用ROC曲线评价预测模型性能。使用ESTIMATE和CIBERSORT在线网站(https://cibersort.stanford.edu/)探索风险评分与肿瘤免疫微环境之间的关系。结果 肺腺癌中有30个差异表达的自噬相关基因，其中4个自噬基因(BIRC5、ERO1A、ITGB4、NLRC4)具有预测患者预后的功能。依据风险评分进行分组，Kaplan-Meier分析表明高风险组生存率低于低风险组(P <0.000 1)。ROC曲线表明风险评分模型判断肺腺癌预后的准确性(AUC=0.757)。ESTIMATE和CIBERSORT分析提示风险评分模型与肿瘤微环境中的多个免疫细胞亚群浸润相关。结论 自噬相关基因预后风险模型较临床数据...