肺鳞癌免疫基因组学分型及预测模型构建

来源 :生物医学工程与临床 | 被引量 : 0次 | 上传用户:k55551309787
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目的 通过基因组学分析建立肺鳞癌免疫分型,并进一步探索其临床应用价值.方法 通过检索下载分析癌症基因组图谱(TCGA)数据库中所有肺鳞癌数据包括患者基因表达谱及临床数据(检索时间:建库到2021年1月4日),通过单样本基因集富集分析(ssGSEA)对患者进行分组,利用基因表达数据估算恶性肿瘤组织中的基质细胞和免疫细胞占比(ESTIMATE)及通过估计RNA转录本的识别细胞类型(CIBERSORT)分别评估各样本中肿瘤微环境的组成及免疫细胞数量;套索算法(LASSO)筛选并构建预测模型.结果 纳入501例肺鳞癌患者进行分析.其中男性371例,女性130例;平均年龄67.2岁(标准差8.6岁).病理分期:Ⅰ期244例,Ⅱ期162例,Ⅲ期84例,Ⅳ期75例,分期不明5例.77例没有吸烟史,424例有吸烟史.白种人349例,黑种人30例,亚洲人种9例,不明113例.依据ssGSEA将患者分为高、中、低免疫组,中/高免疫组所包含的免疫细胞、基质细胞数量、大部分人类白细胞抗原(HLA)基因表达及程序性死亡受体-1(PD-L1)基因表达较低免疫组高;基因本体论(GO)及京都基因和基因组百科全书(KEGG)分析主要集中于细胞免疫功能.同时基于LASSO分析筛选获得了HLA-A和HLA-E,并构建了生存分析预测模型.结论 高/中免疫组肺鳞癌患者具有较高的免疫原性及抗肿瘤免疫活性.同时基于LASSO筛选的HLA-A和HLA-E及据此构建的生存风险模型具有较强预测肺鳞癌患者的预后能力,可为肺鳞癌免疫治疗的研究提供参考依据.
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