【摘 要】
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目的 基于综合生物信息学分析，构建喉鳞状细胞癌（LSCC）预后模型，并筛选出LSCC的靶向分子药物。方法从TCGA数据库下载123个LSCC和正常对照样本的基因表达矩阵及患者临床信息，进行综合生物信息学分析方法，包括加权基因共表达网络分析（WGCNA），预后相关的免疫基因（PI-genes）的鉴定，LSCC预后模型的构建及其差异基因分析、生存分析、风险分析、独立预后分析和ROC曲线绘制，以及LSC
【机 构】
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济宁医学院附属医院耳鼻咽喉头颈外科
【基金项目】
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山东省自然科学基金（ZR2019MH059）； 济宁市重点研发计划项目（2021YXNS052）； 济宁医学院贺林院士新医学临床转化工作站科研基金（JYHL2018FZD06）； 济宁医学院科研扶持基金（JYFC2018FKJ133）；
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目的 基于综合生物信息学分析，构建喉鳞状细胞癌（LSCC）预后模型，并筛选出LSCC的靶向分子药物。方法从TCGA数据库下载123个LSCC和正常对照样本的基因表达矩阵及患者临床信息，进行综合生物信息学分析方法，包括加权基因共表达网络分析（WGCNA），预后相关的免疫基因（PI-genes）的鉴定，LSCC预后模型的构建及其差异基因分析、生存分析、风险分析、独立预后分析和ROC曲线绘制，以及LSCC潜在靶向药物的筛选。结果 对1352个免疫相关mRNAs（I-mRNAs）和各临床性状构建了加权基因共表达网络，找到了2个与LSCC患者生存状态最相关的模块（棕色和红色模块）。然后鉴定了26个PI-genes，构建了基于8个候选PI-genes（CPI-genes）（KC877982.1、AC017100.1、AATBC、LINC02031、ULBP1、SEMA6C、NRTN和CALCB）的LSCC预后模型。通过后续分析可知，该预后模型可预测高、低风险组患者的生存及风险预后，并验证了预后模型的独立预测能力及预测准确性。最后鉴定了5个LSCC的潜在靶向药物（Rilmenidine、Hycanthone、Anisomycin、Megestrol和AR-A014418）。结论 构建了基于8个CPI-genes 的LSCC预后模型，筛选了5个潜在的靶向分子药物，有望对LSCC的预后预测及精准治疗提供新思路。
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