基于生物信息学分析乳酸代谢基因对肺鳞癌预后及免疫微环境的影响

摘要

目的 以生物信息学的分析方法探究乳酸代谢基因在肺鳞癌（lung squamous cell carcinoma,LUSC）中的表达情况,分析其对于LUSC预后及免疫微环境的影响。方法 通过分析癌症基因图谱数据库（TCGA）和高通量基因表达数据库（GEO）中的LUSC相关的乳酸代谢基因;通过单因素Cox回归、LASSO回归和多因素Cox回归分析筛选出生存相关乳酸代谢基因并以此构建LUSC的预后模型;使用CIBERSORT方法评估该风险分组中患者基因表达图谱与免疫细胞浸润情况的关系;采用Kaplan-Meier （KM）生存分析和受试者工作特征（ROC）在内部训练队列和外部验证队列分别验证模型的预测能力;综合风险分组和临床信息得出患者生存时间得分列线图。结果 成功筛选出34个生存相关乳酸代谢基因并构建LUSC患者1、3、5年预后模型,根据乳酸代谢基因表达量得出风险评分,将LUSC患者分为高风险组和低风险组,其中风险分组与LUSC免疫微环境中静息CD4⁺记忆T细胞（P=0.001）、活化CD4⁺记忆T细胞（P<0.001）、静息NK细胞（P=0.03）、单核细胞（P=0.01）、M0型巨噬细胞（P=0.009）、活化树突状细胞（P<0.001）、活化肥大细胞（P=0.04）和中性粒细胞（P<0.001）的浸润丰度相关。KM生存分析表明低风险组总生存时间明显高于高风险组（P<0.001）。风险评分预测LUSC患者1、3、5年ROC曲线下面积（AUC）均>0.7,联合风险分组与临床信息后得到可预测患者1、3、5年生存率的列线图,校正曲线显示预测准确率较好。结论 乳酸代谢基因可用于构建LUSC预后模型,其构建的风险评分可用于评估LUSC患者的免疫微环境及1、3、5年预后情况。

关键词

肺鳞癌 / 预后模型 / 免疫微环境 / 乳酸代谢 / 生物信息学