【摘 要】
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目的:使用生物信息学方法评估免疫相关铁死亡基因对甲状腺癌（THCA）患者预后的预测价值并多视角探究其影响THCA发生发展的机制。方法:1.从TCGA和GEO数据库下载THCA患者的临床数据和转录组测序数据,从FerrDb和InnateDB数据库下载铁死亡和免疫相关基因列表。并将临床数据完整的THCA样本随机分为训练集和验证集。2.获得交叉的免疫相关差异表达基因和铁死亡差异表达基因后,分别使用加权基
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目的:使用生物信息学方法评估免疫相关铁死亡基因对甲状腺癌（THCA）患者预后的预测价值并多视角探究其影响THCA发生发展的机制。方法:1.从TCGA和GEO数据库下载THCA患者的临床数据和转录组测序数据,从FerrDb和InnateDB数据库下载铁死亡和免疫相关基因列表。并将临床数据完整的THCA样本随机分为训练集和验证集。2.获得交叉的免疫相关差异表达基因和铁死亡差异表达基因后,分别使用加权基因共表达网络分析（WGCNA）、聚类分析、单因素cox回归分析、共表达分析筛选出9个预后、免疫相关铁死亡基因。3.在训练集中运用lasso回归分析得到BID和CDKN2A这2个基因,利用最优惩罚参数（λ）构建多因素Cox回归模型并计算其相关系数。4.获得相应风险评分公式,分别计算训练集、测试集和总集中风险评分的中位值,并将患者分为高风险评分组和低风险评分组。5.运用受试者操作特征曲线、Kaplan-Meier生存曲线、一致性指数（c指数）与其它类似模型进行比较,验证风险模型的预测准确性、可靠性与优越性。6.整合年龄、肿瘤的临床分级和风险评分后用“rms”来构建诺莫图并验证其性能。7.使用StarBase（v2.0）预测风险模型基因的ceRNA调控网络。8.使用R包“GenVisR”评估样本的体细胞突变并对样本进行拷贝数变异分析。9.探究风险评分与微卫星不稳定性（MSI）、肿瘤突变负荷（TMB）、肿瘤免疫功能障碍和排斥（TIDE）评分等免疫治疗预测指标的关系10.探究风险评分与药物敏感性的关系。11.使用外部数据、临床样本、免疫组化验证相关基因在癌和癌旁组织中的差异表达。结果:1.BID和CDKN2A这2个基因被确定为预后相关因素并用于构建风险评分模型。在训练集、测试集和总集中低风险评分组THCA患者的总体生存率高于高风险评分组患者（p＜0.05）。2.本风险评分模型的优越性经过验证,优于其他模型（AUC＞0.65）。3.由CYTOR、has-miRNA-873-5p和CDKN2A组成的预测调控网络能影响预后（P＜0.01）。4.CDKN2A的单拷贝数缺失、CDKN2A表达的上调与较差的预后有关（P＜0.001）。5.风险评分与TMB、MSI等免疫治疗预测指标都有相关性（P＜0.05）且在高、低风险评分组间存在差异（P＜0.05）。6.部分药物的半数最大抑制浓度与风险评分具有相关性（P＜0.05）且在高、低风险评分组间的差异具有统计学意义（P＜0.05）。7.经外部数据、临床样本、免疫组化验证,相关基因在癌和癌旁组织中的差异表达与研究结果一致。结论:本研究筛选出的预后、免疫相关铁死亡差异表达基因所构建的模型能够有效地预测THCA患者的预后和免疫治疗效果。
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