【摘 要】
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目的 胰腺癌是一种恶性程度极高的肿瘤,在全球范围内死亡率极高。本研究的目的是分析胰腺癌的肿瘤免疫微环境,确定预后相关免疫生物标志物和潜在靶点。方法 利用癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）胰腺癌数据库和基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus,GEO数据库）,进行单样本基因集富集分析以评估肿瘤组织浸润24种免疫细胞类型的比例。通过最小
【机 构】
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北京医院生物治疗中心国家老年医学中心中国医学科学院老年医学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（82173109）； 中国医学科学院医学与健康科技创新工程（2021-I2M-1-050）；
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目的 胰腺癌是一种恶性程度极高的肿瘤,在全球范围内死亡率极高。本研究的目的是分析胰腺癌的肿瘤免疫微环境,确定预后相关免疫生物标志物和潜在靶点。方法 利用癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）胰腺癌数据库和基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus,GEO数据库）,进行单样本基因集富集分析以评估肿瘤组织浸润24种免疫细胞类型的比例。通过最小绝对收缩和选择算子分析确定关键免疫细胞类型,并用于建立风险评分模型（risk scoring model,RSM）。结果 RSM在TCGA队列中被验证为一种强有力的总体生存预后工具（P＜0.05）,1年、3年和5年总生存期的曲线下面积分别为0.789、0.764和0.887。此外,基于患者临床信息构建的列线图生成了拟合良好的校准曲线。通过分析免疫相关基因和肿瘤突变负荷（tumor mutational burden,TMB）,发现胰腺癌TMB与RSM评分高度相关,RSM评分可以在一定程度上对免疫治疗的预后进行预测。RSM的可靠性通过GEO数据库中的GSE62452和GSE28735数据集成功验证。结论 通过单样本基因集富集方法可预测胰腺癌浸润免疫细胞图谱,基于浸润免疫细胞建立了一个有效评估胰腺癌预后和免疫治疗反应的风险评分模型。
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