目的 构建衰老相关分泌表型(SASP)相关的可独立预测肝细胞癌(HCC)预后的风险模型,提高HCC的临床疗效.方法 在癌症基因组学图谱(TCGA)数据库中获取HCC的测序数据及临床数据并分离出lncRNAs;在GeneCard网站中检索并筛选出相关系数＞7 的SASP相关基因,利用R语言"limma"包筛选出差异表达的SASP相关的基因及对应的lncRNAs.利用Cox回归分析和lasso构建SASP相关的lncRNAs预测模型,根据样本的风险评分中位值将HCC患者分为高风险组、低风险组,采用Kaplan-Meier曲线进行生存分析.利用单样本基因集富集分析(ssGSEA)来研究样本的风险评分和免疫状态之间的联系.结果 从TCGA数据库中获取了 374 个肿瘤样本和50个正常组织样本,筛选出 6个SASP相关的lncRNAs组成预后模型,计算出各样本的风险评分.生存分析显示,低风险组患者的预后优于高风险组患者的预后.风险模型 1 年生存受试者操作特征曲线的曲线下面积0.812.单因素和多因素回归分析显示,患者风险评分是HCC预后的独立危险因素(OR＞1,P＜0.05).ssGSEA结果显示,高风险组免疫检查点特异性靶点和相关通路的表达水平更高.结论 本研究成功构建SASP相关的lncRNAs风险模型,风险模型可独立预测HCC患者的预后情况.
作者：周丁杰；戈伟；曹德东
来源：中国医药导报 2023 年 20卷 25期
