基于 IFN-β 和 SASP 相关基因、批量及单细胞测序综合分析评估胃腺癌预后与免疫微环境的研究及临床意义

胃腺癌（STAD）耐药性强、预后差、治愈率低。研究人员基于 IFN-β 和 SASP 相关基因开展研究，识别出 17 个预后基因并分类患者，构建模型能预测预后。该研究为 STAD 临床决策和免疫治疗提供思路。

　　背景：胃腺癌（STAD）是胃癌的主要亚型，以耐药性、不良预后和低治愈率而闻名。干扰素 -β（IFN-β）是免疫细胞产生的细胞因子，在肿瘤免疫清除和肿瘤微环境中发挥重要作用。衰老相关分泌表型（SASP）可改变局部组织环境，促进胃癌进展和化疗耐药。
目的：本研究旨在基于 IFN-β 和 SASP 相关基因识别 STAD 亚型，并开发风险预后模型，以预测患者生存、肿瘤免疫微环境和对药物治疗的反应。
方法：基因组和临床数据集来自癌症基因组图谱（TCGA）数据库，IFN-β 和 SASP 相关基因来自相关学术文章。通过 Cox 回归分析发现 STAD 中与 IFN-β 和 SASP 相关的预后基因。应用非负矩阵分解（NMF）将肝细胞癌（LIHC，此处原文疑似有误，应为 STAD）分为不同分子亚型，识别亚型间差异表达基因。利用 Cox 和 LASSO 回归分析开发预测模型，对患者进行风险分层，验证模型以评估识别特征的预后意义。最后，整合单细胞数据阐明 STAD 的免疫微环境，识别潜在药物及其敏感性特征。
结果：识别出 17 个与 IFN-β 和 SASP 相关的预后基因，成功将患者分为两种不同分子亚型，它们在免疫谱和预后结果上存在显著差异。确定三个差异表达基因建立风险特征，创建的预后模型能准确预测患者结局。研究发现 STAD 与细胞外基质密切相关，低风险组预后良好，可能从免疫治疗中获益更多。
结论：利用 IFN-β 和 SASP 相关基因开发的风险模型能更准确预测 STAD 患者预后。通过整合批量 RNA 和单细胞测序分析评估了 STAD 的免疫微环境。该方法可能为 STAD 的临床决策和免疫治疗策略提供有价值的见解。