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초록: 고도로 공격적인 뼈 악성 종양인 골육종은 전이나 재발이 있는 경우 특히 상당한 치료적 도전 과제를 제기합니다. 본 연구의 목적은 CD8-Tex 세포 관련 유전자가 골육종의 면역유전체 프로파일을 밝혀내고 치료 결정을 안내하기 위한 예후 생물표지자로서의 가능성을 조사하는 것이었습니다. 골육종 환자의 mRNA 발현 데이터와 임상 세부정보는 TCGA 데이터베이스에서 얻었습니다 (TARGET-OS 데이터셋). GSE21257 데이터셋( GEO 데이터베이스에서)은 골육종 샘플에 대한 추가 정보를 제공하기 위해 외부 검증 세트로 사용되었습니다. TARGET-OS 데이터셋의 84개 샘플이 훈련 세트로 사용되었고, GSE21257 데이터셋의 53개 샘플이 외부 검증 집단으로 사용되었습니다. 단변량 Cox 회귀 분석이 예후와 관련된 CD8 Tex 세포 유전자를 식별하는 데 이용되었습니다. LASSO 알고리즘은 최상의 하위 집합을 선택하여 CD8 Tex 세포 유전자 서명(TRS)을 형성하기 위해 1000회 반복 수행되었습니다. 최종 유전자는 LASSO 알고리즘의 다변량 Cox 회귀 모델을 사용하여 식별되었습니다. 위험 점수는 환자를 고위험 및 저위험 그룹으로 분류하기 위해 계산되었으며, 모델 성능을 평가하기 위해 Kaplan-Meier 생존 분석을 통해 임상적 차이가 조사되었습니다. 예측 맵은 CD8 Tex세포 유전자 마커와 임상병리학적 요인을 포함하여 골육종 환자의 1년, 3년 및 5년 생존율을 추정하기 위해 구축되었습니다. ssGSEA 알고리즘은 TRS로 정의된 고위험 및 저위험 그룹 간의 면역 기능의 차이를 평가하는 데 사용되었습니다. TME 및 면역 세포 침윤은 ESTIMATE 및 CIBERSORT 알고리즘을 사용하여 추가로 평가되었습니다. 면역 체크포인트 유전자 발현 수준과 두 위험 정의 그룹 간의 관계를 탐구하기 위해 CD8 Tex 세포 관련 유전자 서명이 TISCH 데이터베이스에서 추출되었으며, 두 유전을 포함한 예후 마커가 개발되었습니다. 고위험 그룹은 낮은 생존율을 나타냈으며, 모델 성능은 ROC 곡선 및 C-지수로 검증되었습니다. CD8 Tex 세포 유전자 마커와 임상 요인을 결합하여 생존 추정치를 보여주는 예측 플롯이 구축되었습니다. 본 연구는 골육종의 분자 및 면역적 특성에 대한 귀중한 통찰을 제공하며 치료 접근 방식의 발전을 위한 잠재적인 경로를 제시합니다.
Lu et al. (Mon,) 이 질문을 연구하였습니다.