基于E2F靶點基因集和免疫...胞癌預后風險評分模型的建立_何鍶.pdf

《基于E2F靶點基因集和免疫亞型差異的肝細胞癌預后風險評分模型的建立》講解了利用TCGA數據庫中的大型HCC隊列進行的研究，該研究通過一系列生物信息學分析方法，旨在探索E2F靶點基因集和免疫微環境相關基因在肝細胞癌（HCC）預后預測中的作用。文章描述了如何使用基因集富集分析、單樣本富集分析等技術手段識別與HCC密切相關的基因，并通過Lasso回歸篩選出七個關鍵基因（CYR61、FBLN5、LPA、SAA1、SDC3、SERPINE1和SSRP1）。這七個基因被用來構建一個預后風險評分模型，該模型的風險評分為：-0.55CYR61表達-0.18FBLN5表達-0.17LPA表達-0.06SAA1表達+0.31SDC3表達+0.38SERPINE1表達+1.08SSRP1表達。研究表明，此評分模型具有較高的預測準確性，其ROC曲線下的AUC值為0.846，Kaplan-Meier生存曲線顯示高風險評分患者預后較差。此外，多因素Cox回歸分析表明，該模型的預測能力獨立于臨床因素，且在區分預后方面優于腫瘤大小、UICC分期以外的一些其他因素。最后，研究還通過聯合蛋白組學找到了兩個關鍵基因——SERPINE1和LPA，并推測抑制纖溶酶原激活可能是治療HCC的新途徑。盡管如此，作者也指出，為了進一步驗證該模型的有效性，仍需要更多多中心的循證醫學證據。

《基于E2F靶點基因集和免疫亞型差異的肝細胞癌預后風險評分模型的建立》適用于從事肝細胞癌研究的專業人士，特別是那些專注于癌癥生物學、分子生物學和生物信息學領域的研究人員。對于臨床醫生來說，尤其是肝膽外科醫生，本研究提供了新的工具來評估患者的預后風險，有助于制定更個性化的治療方案。同時，該研究也為藥物研發人員提供了潛在的治療靶點，如SERPINE1和LPA，可能成為未來開發新療法的基礎。此外，參與或有興趣了解癌癥預后模型構建的研究機構和技術平臺也可以從這項研究中受益，因為它展示了如何利用公共數據庫和先進的統計分析方法來進行癌癥預后研究。