基于斑马鱼同源基因的头颈鳞癌预后模型构建及免疫治疗生物标志物鉴定

本研究通过整合TCGA和ZFIN数据库，构建了22个斑马鱼相关lncRNA（ZFLncSigs）的风险预后模型，并利用孟德尔随机化（MR）分析揭示了B细胞受体信号通路等关键通路与HNSC的因果关系。研究首次将斑马鱼模型与免疫检查点抑制剂（ICIs）疗效预测相结合，为HNSC的精准治疗提供新视角。

　　

^Highlight

^背景

斑马鱼拥有与人类高度相似的基因组，是研究关键基因和通路的宝贵肿瘤模型。本研究深入探讨了头颈鳞状细胞癌（HNSC）中斑马鱼相关长链非编码RNA（lncRNAs）的特征。

^方法

利用癌症基因组图谱（TCGA）和斑马鱼信息网络（ZFIN）数据开展基因差异表达分析，筛选与HNSC相关的lncRNAs。采用LASSO回归建模建立风险预后模型并绘制列线图。进一步在高/低风险亚组中分析差异基因及其富集通路，通过MR和BWMR分析验证通路与HNSC的因果关系。最终利用风险模型锁定评估免疫检查点抑制剂（ICIs）疗效的生物标志物。

^结果

研究鉴定出22个ZFLncSigs并构建风险模型。通过GO和KEGG富集分析发现，B细胞受体信号通路、小细胞肺癌通路和亚油酸代谢通路与HNSC存在因果关联。高风险组患者病理分级更高、5年生存率更低。肿瘤突变负荷（TMB）、CD8⁺T细胞和髓源性抑制细胞（MDSC）被确定为预测HNSC患者ICIs疗效的潜在生物标志物。

^结论

本研究不仅建立了新型风险预测模型，还揭示了斑马鱼相关基因通过代谢通路参与HNSC的机制，为构建HNSC斑马鱼肿瘤模型提供了重要理论依据。