基于免疫基因构建肝细胞癌风险预后模型

摘要

目的 对肝细胞癌进行免疫分子分型，研究其微环境特征和功能，筛选与预后相关的基因，构建预后模型，探索其临床、免疫和治疗特性。方法 使用单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA)方法，对肝细胞癌进行免疫途径评分，并基于此进行层次聚类分析；对免疫亚型进行差异表达基因分析，并结合ImmPort数据库下载的免疫基因确定免疫相关差异表达基因；使用单变量Cox回归和LASSO回归分析，识别预后相关基因，建立免疫风险评分预后模型，并分析模型的预后价值、免疫浸润特征、临床特征和药物敏感性。结果 通过ssGSEA算法，识别出高免疫组和低免疫组，并筛选出1433个差异表达基因。与ImmPort数据库交集后，确定265个免疫相关差异表达基因。通过Cox和Lasso回归分析，确定16个预后相关基因，构建风险预后模型。Kaplan-Meier分析显示低风险组的总生存期明显优于高风险组，模型预测1年、3年、5年总生存率的AUC在训练集和验证集中表现良好。结论 本研究确定两种免疫分型，构建基于免疫预后基因的HCC风险预后模型。该模型能够评估肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)的免疫微环境，明确肿瘤免疫表型，并指导临床实践和个体化免疫治疗。

关键词

预后模型 / 肝细胞癌 / 免疫分型