基于细胞焦亡相关基因表达谱的子宫内膜癌预后模型构建

目的:筛选在子宫内膜癌(UCEC)中具有预后价值的细胞焦亡相关基因并构建风险评分模型,进一步构建整合细胞焦亡基因表达谱和临床病理参数的UCEC预后列线图(Nomogram).方法:基于癌症基因组图谱数据库(TCGA)筛选UCEC细胞焦亡相关差异表达基因.通过最小绝对收缩和选择算子(Lasso)回归获得细胞焦亡相关预后基因并构建风险评分模型.使用受试者工作特征曲线(ROC)评估模型的特异度和敏感度.根据风险值(risk)的中位数将患者划分为高风险组和低风险组,整合临床病理信息(临床分期、病理分级和肿瘤类型),采用Kaplan-Meier法进行生存分析,使用单样本基因集富集分析(ssGSEA)评估28 种免疫细胞浸润丰度.比较高风险组和低风险组的临床病理分型、预后特征和免疫细胞浸润程度的差异.结合临床变量(年龄和临床病理分期),通过逐步回归方法获得最优变量组合建立Nomogram,使用ROC和校准曲线对Nomogram进行评估.结果:13 种细胞焦亡基因在UCEC组织中的表达高于癌旁组织(P<0.05).进一步获得由9 种有预后价值的细胞焦亡基因组成的表达谱,并据此构建风险评分模型.预后风险模型1 年、3 年和5 年的生存预测性能AUC值分别是 0.627、0.722 和 0.770.百分比柱状图显示,临床分期、病理分级和肿瘤类型在高风险组、低风险组间所占比例存在差异,高风险组表现出更差的临床分期、病理分级和更高的复发风险.生存分析显示,低风险组患者的总生存期(OS)显著高于高风险组(P<0.001).ssGSEA分析表明,低风险组中20 种免疫细胞的浸润程度高于高风险组(P<0.05).Nomogram的C指数(C-index)为0.681(95％CI为 0.618～0.742,P<0.001),预测总生存时间方面表现出良好的准确性.校准曲线分析显示,校准预测曲线与实际观测结果一致性较高.结论:本研究通过 9种细胞焦亡相关基因构建UCEC预后模型,该模型具有良好的预测能力和稳定性,可帮助患者生存预后评估及优化治疗策略.