【摘 要】
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目的 通过生物信息学方法构建人乳头瘤病毒(human papillomavirus,HPV)阴性头颈鳞状细胞癌(head and neck squamous cell carcinoma,HNSCC)肿瘤微环境(tumor microenvironmen
【机 构】
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中国医科大学口腔医学院·附属口腔医院口腔颌面外科学教研室,辽宁省口腔疾病重点实验室,辽宁沈阳110002
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目的 通过生物信息学方法构建人乳头瘤病毒(human papillomavirus,HPV)阴性头颈鳞状细胞癌(head and neck squamous cell carcinoma,HNSCC)肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)相关的预后风险评分模型.方法 根据HPV阴性HNSCC患者免疫、基质评分中位数分组,并筛选影响HPV阴性HNSCC预后的TME相关基因.将TCGA数据库HPV阴性HNSCC患者按3:1比例分为训练组和测试组,在训练组内通过Lasso回归算法建立预后风险评分模型.利用Kaplan-Meier生存曲线和ROC曲线对模型进行评估.测试组和GEO数据库分别对模型进行内部验证和外部验证.通过Pearson相关性分析和GSVA分析探讨模型与免疫细胞浸润水平的关系.结果 筛选出241个与HPV阴性HNSCC患者TME相关预后基因.构建并验证了包括ABCB1、C13orf18、CCL21、CCR7、CD79a、CSF2RB、DPT、IL10和SFRP1在内的TME相关基因预后评分模型.预后低风险评分的HPV阴性HNSCC患者呈现高免疫细胞浸润水平.结论 构建并验证了 TME相关HPV阴性HNSCC预后风险评分模型,该模型可作为潜在的预后生物标志物,并有助于指导HPV阴性HNSCC患者个性化治疗.
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