炎症对胰腺癌患者预后的评估及免疫状态的影响

目的 研究炎症相关基因对胰腺癌（PAAD）患者预后及免疫状态的影响。方法 从TCGA公共数据库下载PAAD患者mRNA表达谱及其临床数据,从GTEx数据库中下载正常患者mRNA表达谱,使用最小收缩和选择运算子Cox分析在TCGA队列中构建多基因预后模型并在GEO数据库（GSE57495和GSE62452）中进行验证。Kaplan-Meier分析高风险组和低风险组的总生存期（OS）,应用单变量和多变量Cox分析确定OS的独立预测因子。另采用GO功能和KEGG途径进行功能富集分析,运行ESTIMATE版本进行肿瘤免疫环境分析,最后绘制整合患者临床信息和风险评分的列线图。结果 共得到29个差异表达基因,除HPN基因在正常组织中表达高于肿瘤组织,其余基因在肿瘤组织表达均高于正常组织（P＜0.05）;通过预后模型的构建,筛选出CXCL9、LY6E、HBEGF、MET、CXCL10、RTP4共6个炎症相关差异表达基因与预后相关;高风险组患者OS低于低风险组（P＜0.001）,构建预后模型高、低风险组的ROC曲线面积为0.774;通过单因素和多因素回归分析显示,风险评分是OS的独立预后因子,其中单因素分析风险评分风险比（HR）为3.194,可信区间（CI）为2.077~4.911（P＜0.001）,多因素分析风险评分HR为3.302,CI为2.074~5.260（P＜0.001）。GO富集分析显示,差异表达基因主要集中于细胞趋化作用、细胞对脂多糖的反应等;KEGG富集分析显示,差异表达基因主要参与细胞因子受体相互作用、病毒蛋白与细胞因子及细胞因子受体的相互作用生物功能及肿瘤坏死因子信号通路、趋化因子信号通路、Toll样受体信号通路。通过GEO数据库验证结果一致,肿瘤免疫微环境分析显示不同风险组的免疫状态明显不同,低风险组免疫评分、肿瘤评分和免疫及肿瘤微环境综合评分高于高风险组;列线图分析显示,性别、年龄以及风险分数可以预测患者2、3年的总生存率。结论 筛选出与炎症相关的差异表达基因,并构建预后模型,差异表达基因的风险评分可以作为独立预后因子。