基于生物信息学分析胃癌铁死亡相关基因预后及免疫细胞浸润的临床和功能意义

目的：采用生物信息学方法寻找胃癌（GC）中有预后价值的差异表达基因（DEGs）和免疫细胞浸润矩阵，并探讨其临床和功能意义。方法：建立基于TCGA GC数据集的10个铁死亡相关基因风险模型，并采用GEO数据集验证其预后预测准确性。利用R软件clusterProfiler包进行功能富集分析。单样本基因集富集分析（ssGSEA）量化16个免疫细胞的浸润水平和13个免疫相关通路活性。结果：根据10基因模型得出的中位风险评分将患者分为高风险组和低风险组。生存分析表明，高风险组和低风险组GC患者总生存率（OS）差异有统计学意义。铁死亡相关风险评分与是GC患者OS的独立预测因子。功能富集分析显示，风险模型与PI3K-Akt信号通路相关。ssGSEA和免疫评分相关性分析指出了高风险组中上调的免疫细胞和免疫相关途径，开发了一个列线图帮助临床医生更好地决策。结论：基于10个铁死亡相关基因的风险模型显示出较好的预后预测性能，为GC提供了一种有希望的治疗策略。