バイオインフォマティクスに基づく卵巣癌における乳酸代謝関連遺伝子の予後価値の分析

背景 近年の研究により、乳酸が抗癌免疫を抑制する機能的役割とメカニズムを支持する証拠が提供されています。しかし、乳酸代謝関連遺伝子（LMRGs）と卵巣癌（OV）予後に関する系統的な分析はありません。結果 6つの遺伝子（CCL18、CCND1、MXRA5、NRBP2、OLFML2B、およびTHY1）が予後遺伝子として選択され、予後モデルが利用されました。カプラン・マイヤー（K-M）および受信者動作特性（ROC）分析がさらに実施され、予後モデルが効果的であることが示されました。その後、腫瘍癌状態とRiskScoreが独立した予後因子として決定され、比較的正確な予測能力を持つノモグラムが確立されました。さらに、2種類の免疫細胞（中枢記憶CD8 T細胞および未熟B細胞）、4種類の免疫機能（APC共抑制、DCs、TfhおよびTh1細胞）、9つの免疫チェックポイント（BTLA、CTLA4、IDO1、LAG3、VTCN1、CXCL10、CXCL9、IFNG、CD27）および腫瘍免疫機能不全および排除（TIDE）スコアがリスクグループ間で有意に異なっていました。6つの遺伝子の発現は定量的リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応（qRT-PCR）で確認され、6つの遺伝子の発現は高悪性度漿液性癌（HGSC）サンプルで高いことが示されました。結論 乳酸代謝に関連する予後モデルが6つの遺伝子（CCL18、CCND1、MXRA5、NRBP2、OLFML2B、およびTHY1）に基づいてOV用に確立され、治療に新たな洞察を提供できる可能性があります。