中心体相关基因预后模型构建及免疫微环境分析在骨肉瘤精准诊疗中的价值

本研究通过整合多组学数据，首次建立基于中心体相关基因（CRGs）的骨肉瘤（OS）分子分型体系，开发了包含5个关键基因的预后评分模型（CR score），证实其在预测患者总体生存（OS）和免疫细胞浸润水平方面的临床价值，为OS的个体化治疗提供了新靶点和量化工具。

　　

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Source of the information

从TARGET数据库获取85例骨肉瘤（OS）患者的转录组数据作为训练集用于分型分析和评分系统构建，表达数据中的FPKM值经log2(x + 0.001)转换。两个独立队列（GSE21257: n=53；GSE39055: n=37）作为验证数据集。中心体相关基因（CRGs）源自Gene Ontology数据库（补充表S1）。

Identification of OS subtypes using consensus clustering

聚类分析

Identification of two CR subtypes based on CRGs

四个数据集共包含531个基因（图1A）。通过单变量Cox回归分析鉴定出54个与骨肉瘤预后相关的CRGs（补充表2），火山图展示这些基因的分布（图1B）。基于预后相关CRGs的共识聚类分析确定了三个分子亚型（图1C-E），PCA分析显示三组间存在显著差异（图1F）。

Discussion

骨肉瘤（OS）作为间充质来源的恶性骨肿瘤，在青少年恶性肿瘤中具有最高致死率。肿瘤特异性定位于骨骼活跃生长区域，流行病学数据显示远端股骨、近端胫骨和近端肱骨为主要发病部位。男性发病率显著高于女性，且新发现的组织学亚型与特定基因突变相关。

Conclusion

本研究基于CRGs将患者分为三个具有免疫浸润差异的亚型，进一步建立的CR评分可有效区分OS患者预后，其中5个CRGs能显著预测生存率。通过数据库和PCR验证发现PCR低表达而MAPK1高表达。

CRediT authorship contribution statement

Jianhui Liang: 监督指导、项目管理、资金获取、概念设计；Biao Long: 文稿审阅编辑；Song Luo: 文稿审阅编辑、初稿撰写、可视化、方法论；Guoming Xia: 文稿审阅编辑；Yue Huang: 初稿撰写、方法论、研究实施；Hui Yu: 初稿撰写、方法论、研究实施。

Conflict of Interest

无潜在利益冲突声明。

Data Availability

本研究数据来源于TARGET-OS和GEO公共数据库，所有数据均可公开获取且符合伦理规范。

Funding

本研究获江西省中医药管理局基金资助（项目编号：2024B1016）。

Funding Information:

江西省中医药管理局基金（2024B1016）资助。

Declaration of Competing Interest

无竞争性利益声明。

Acknowledgments

作者感谢GEO和TARGET数据库中的患者及研究者对数据共享的贡献。