基于胶质瘤微环境中多种免疫相关性表征构建预后模型

来源 :南方医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sjzm2009
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研究背景胶质瘤是中枢神经系统中最致命的肿瘤之一。以往的研究逐渐揭示了肿瘤微环境与胶质瘤患者预后之间的关联。然而,肿瘤浸润性免疫细胞与基质特征之间的相关性尚不清楚。研究方法在我们的研究中,我们首先从CGGA和TCGA获得了胶质瘤样本。通过CIBERSORT计算胶质瘤中肿瘤浸润免疫细胞亚型的景观。然后通过GSEA进行高/低巨噬细胞浸润组的功能富集分析。接下来我们构建了 PPI网络并分析了 102个核心基因的预后价值。其次,我们通过免疫相关性lncRNA也构建了预测模型。我们提取了 253个与预后相关的免疫相关lncRNA。经过LASSO分析和多变量Cox回归分析,8个免疫相关lncRNA用于构建分类器。通过WCGNA计算转录因子与免疫相关lncRNA之间的相关性。最终,我们在8个lncRNA和转录因子之间建立了一个网络。通过CIBERTSORT研究了核心免疫相关lncRNA在胶质瘤免疫微环境中的功能。研究结果我们发现巨噬细胞的高浸润与不良预后相关(P<0.05)。在高巨噬细胞浸润组中检测到3个基因组,包括102个关于血管生成的核心基因。我们发现5个基质特征表明预后不良,包括HSPG2、FOXF1、KDR、COL3A1、SRPX2(P<0.05)。采用5个基质特征构建的预后分类器显示出强大的预测能力(AUC=0.748)。我们在TCGA中验证了这个分类器,结果与CGGA一致。而基于8个免疫相关lncRNA分类器的有效性也在CGGA(AUC=0.869)和TCGA(AUC=0.902)队列中得到证实。研究结论本研究为胶质瘤开发了两种免疫相关预测模型,这些结果可能会激发胶质瘤患者免疫治疗的新策略。
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