筛选影响口腔鳞状细胞癌预后的铁死亡相关lncRNAs并构建预后风险模型

摘要

目的:探讨铁死亡相关的长链非编码RNAs（long non-coding RNAs, lncRNAs）在口腔鳞状细胞癌（oral squamous cell carcinoma, OSCC）中的预后价值并构建预后风险模型。方法:从癌症基因组图谱（The cancer genome atlas, TCGA）数据库下载OSCC患者RNA测序数据。通过差异分析筛选出在OSCC患者和正常组中差异表达的lncRNAs。将差异lncRNAs与铁死亡基因通过Pearson相关分析得到差异表达的铁死亡相关lncRNAs。通过LASSO回归分析构建铁死亡相关的lncRNAs预后风险模型。使用生存曲线和受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve, ROC）评估模型的准确性。进一步使用单因素和多因素Cox回归分析评估独立预后因子。通过PCA和t-SNE分析,观察高低风险组基因分布;GO和KEGG分析高低风险组差异基因的富集情况。结果:通过差异分析得到454个差异lncRNAs,其中86个铁死亡相关的lncRNAs;生存分析得到8个与OSCC预后相关的铁死亡lncRNAs,包括TTLL11-IT1,HOTAIRM1,ZNF710-AS1,AL022323.1,LINC02454,LINC00294,AC100861.1和LINC02081。生存分析表明高风险组预后较差。3年生存率的ROC曲线下面积（AUC）为0.951。单因素和多因素Cox分析表明风险值可以作为独立预后因子。GO和KEGG通路富集分析发现,差异基因可能与体液免疫反应、化学致癌作用与受体激活等通路有关。结论:通过生物信息学方法筛选出8个影响OSCC预后的铁死亡相关lncRNAs,并成功构建预后风险模型,也为铁死亡相关lncRNAs在OSCC中的研究奠定基础。