【摘 要】
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背景:作为一种有效的治疗方式,免疫疗法已经在包括肝细胞癌在内的各种癌症中进行了广泛研究。但由于肿瘤的异质性和免疫微环境的多样性,并非所有的肝癌患者都能从免疫疗法中获得的可观治疗效果。因此,本论文旨在探索肝细胞癌在免疫微环境分层中的详细免疫状态,以提升对肝癌免疫疗法的认识。方法:从TCGA和GEO数据库中获得6个肝癌的转录组测序数据（合计949个样本）,并从免疫学数据库中筛选1172个免疫相关基因。
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背景:作为一种有效的治疗方式,免疫疗法已经在包括肝细胞癌在内的各种癌症中进行了广泛研究。但由于肿瘤的异质性和免疫微环境的多样性,并非所有的肝癌患者都能从免疫疗法中获得的可观治疗效果。因此,本论文旨在探索肝细胞癌在免疫微环境分层中的详细免疫状态,以提升对肝癌免疫疗法的认识。方法:从TCGA和GEO数据库中获得6个肝癌的转录组测序数据（合计949个样本）,并从免疫学数据库中筛选1172个免疫相关基因。基于免疫基因的表达水平,通过KMeans和t SNE算法执行无监督聚类,对肝癌样本进行聚类簇划分。结合ESTIMATE免疫评分算法,对分类簇进行二次评估。而后根据肝癌的单细胞转录组数据,进行细胞类型注释并获取免疫细胞的分布及其相应基因标志物。以此为基础,结合CIBERSORT和MCPcounter免疫评分算法,对肝癌免疫簇之间的免疫浸润水平,免疫相关功能富集进行分析。基于肿瘤外显子数据,深入探讨分类簇间的肿瘤突变负荷以及基因突变特征。最后使用LASSO-Cox回归算法,构建并评估免疫风险模型。结果:成功识别出三个有效的免疫分类簇,并根据ESTIMATE评分将其划分为高、中、低三个层次。研究表明三个免疫分类簇在免疫浸润细胞和免疫检查点上存在显著的水平差异及多样化的分布模式。在单细胞数据分析中获得的免疫细胞及其基因标志物上,免疫分类簇也表现出与转录组分析一致的免疫功能状态。此外,体细胞突变分析表现出分类簇之间的肿瘤突变负荷差异,以及其异常的突变基因特征。同时,研究发现在TP53突变/正常分组的三种免疫簇样本中,存在免疫浸润细胞的异常差异状态。尤其在Cluster B样本中,所有的免疫浸润细胞在TP53分组下均未表现出显著的差异效果。此外,基于免疫分类簇的免疫风险模型表现出高/低风险组的显著生存效果和生物学差异,进而有效地表现该模型在肝癌患者总体生存预测的价值。结论:依据免疫基因所定义的肝癌免疫微环境分层,在多组学分析下获得详细的免疫状态细节,为肝癌的免疫治疗提供了新的思路。
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