基于TCGA数据库构建免疫相关LncRNA的胰腺癌预后风险评估模型

摘要

目的 筛选癌症基因组图谱(TCGA)数据库胰腺癌数据集中与免疫相关的长链非编码RNA(LncRNA),构建与免疫相关LncRNA的胰腺癌预后风险评估模型，探索预后相关潜在分子机制。方法 首先通过TCGA数据库获取171例胰腺癌样本RNA-seq数据及其临床信息，并利用两个经典的免疫相关基因数据集GO0006955/IMMUNE RESPONSE和GO0002376/IMMUNE SYSTERM PROCESS以及基因注释信息识别免疫相关LncRNA;其次利用单因素Cox回归分析筛选与胰腺癌预后相关免疫LncRNA,并用多因素Cox回归分析和进行模型优化，以建立基于免疫相关LncRNA的胰腺癌预后风险的评估模型；最后使用风险模型进行生存分析、临床相关性分析、预后列线图模型绘制、免疫细胞浸润分析以及通路富集分析。结果 筛选出119个胰腺癌中与免疫相关的LncRNA,鉴定出5个免疫相关LncRNA(AC064836.3、LINC00941、ZNF236-DT、TMEM161B-AS1和AC068580.2)用于建立胰腺癌预后风险评估模型。根据预后风险评估模型将胰腺癌患者分为低风险组(n=86例)和高风险组(n=85例),高风险组相较于低风险组表现出对免疫相关信号通路的明显负向富集趋势，发现低风险组胰腺癌患者5年总生存期较高风险组显著增加。低风险免疫相关LncRNA(AC064836.3、ZNF236-DT和TMEM161B-AS1)的表达量随着胰腺癌患者的临床分期的升高而逐渐降低。患者年龄(P=0.031,风险比及95%置信区间为1.025/1.002～1.048)和预后风险评分(P<0.001,风险比及95%置信区间为1.801/1.465～2.215)可作为胰腺癌总生存期的独立预后危险因素。此外，相较于常见临床特征的疾病预测能力，预后风险评估模型具有更好的预测效率(曲线下面积=0.695)。类固醇的生物合成、磷酸戊糖途径、细胞间连接、细胞骨架重排等与胰腺癌细胞能量代谢及侵袭迁移相关通路在高风险组中被显著激活；同时，高风险组胰腺癌患者肿瘤组织中有更低水平的抗肿瘤活性的幼稚B细胞、浆细胞和中性粒细胞，而其巨噬细胞浸润水平显著高于低风险组。结论 基于5个免疫相关LncRNA构建的预后风险评估模型可以有效预测胰腺癌患者的生存状态、临床特征、分子通路与免疫细胞浸润差异情况；同时，依托该模型，可前瞻性预测胰腺癌患者预后情况，增强了风险预测模型的实用性。

关键词

胰腺癌 / 预后 / 长链非编码RNA(LncRNA) / 免疫反应

基金资助

国家自然科学基金青年基金项目资助(No.82103117); 陕西省青年科技新星项目(No.2025ZC-KJXX-126)