基于免疫细胞浸润构建肌层浸润性膀胱癌预后预测模型及靶基因筛选

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目的本研究旨在于通过分析TCGA及GEO数据库相关数据,初步探究肌层浸润性膀胱癌的关键基因及信号通路并构建肌层浸润性膀胱癌预后预测模型。方法1.从TCGA数据库下载306例T2期及以上膀胱癌数据作为实验组。从GEO数据集下载基因芯片GSE13507,将其中62例肌层浸润性膀胱癌样本纳入研究,设置为验证组。2.通过CIBERSORT算法及ssGSEA量化免疫细胞并进行生存分析及免疫细胞COX单因素相关性分析。3.筛选与目标免疫细胞相关的基因并将其作为输入基因集进行WGCNA分析,筛选与死亡、肿瘤复发相关的模块。4.选择模块内连接度最高的30个基因进行LASSO-Cox回归分析,从而构建风险值预测模型并结合其他临床性状绘制列线图。5.对模块内基因进行富集分析后对构建模型的基因集进行生存分析筛选出潜在靶基因,并通过cBioPortal数据库及GDSC数据库分析潜在靶基因的突变位点和药敏信息。结果1.由免疫细胞浸润分析得出嗜酸性粒细胞对于肌层浸润性膀胱癌患者为保护性因素。2.对与嗜酸性粒细胞具有较高相关性的2689个基因进行权重基因共表达网络分析(WGCNA)得到与死亡(cor=0.15,p<0.05)和肿瘤复发(cor=0.19,P<0.05)均相关的绿色模块。3.对绿色模块中连接度最高的30个基因进行LASSO-Cox回归分析,从而构建出一个由14个基因组成的风险值预测模型,并将年龄、性别、肿瘤分级、TNM分期以及风险值模型一起整合于列线图中。经过计算C-index值为0.744,校正曲线及DCA曲线也验证了列线图的预测准确性。4.对绿色模块中227个基因进行富集分析发现这些基因主要富集于纺锤体、染色体、中间体、着丝点等,并通过微管蛋白结合、腺苷三磷酸酶活性、微管结合、驱动蛋白驱动活性等参与了核分裂、染色体分离的调控、有丝分裂核分裂的调节等。它们还与以下信号通路相关:细胞周期、卵母细胞减数分裂、细胞衰老、转化生长因子-β信号通路、孕激素介导的卵母细胞成熟等。5.通过生存分析验证及oncomine在线数据库验证筛选出三个潜在靶基因或药物靶点:ASPM、KIF23、CDC20。ASPM突变频率为5%,KIF23突变频率为2.4%,CDC20突变频率为1%,且均以错义突变为主。ASPM突变主要位于IQ钙调蛋白结合基序,KIF23突变主要位于驱动蛋白运动域。通过GDSC数据库发现ASPM突变敏感药物:Nutlin-3a(-)、Leflunomide。结论我们基于免疫细胞浸润、WGCNA、LASSO-Cox回归构建了一个融合了 14个基因以及年龄、性别等临床性状的肌层浸润性膀胱癌预后预测模型,并证实该模型具有较好的准确性和直观性。ASPM、KIF23、CDC20三种基因的高表达与肌层浸润性膀胱癌的不良预后有关,或可成为新的分子标志物或治疗靶点。对ASPM敏感的Nutlin-3a及Leflunomide可为肌层浸润性膀胱癌的靶向治疗提供新的方向。
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