卵巢癌氧化磷酸化相关亚型特征及预后模型构建：揭示免疫微环境与精准诊疗新方向

针对卵巢癌死亡率高、氧化磷酸化（OXPHOS）作用模糊的问题，研究人员分析 TCGA、GEO 等数据库，筛选 OXPHOS 相关基因，构建 12 基因预后模型。发现高 OXPHOS 评分组免疫表型评分（IPS）更高，且与免疫过程密切相关，为个体化治疗提供新方向。

　　卵巢癌是一种死亡率较高的恶性肿瘤。氧化磷酸化（OXPHOS）作为肿瘤中活跃的代谢通路，其在卵巢癌中的作用尚不明确。本研究从 The Cancer Genome Atlas（TCGA）和 Gene Expression Omnibus（GEO）数据库获取公开的卵巢癌相关数据集，从 GeneCards 数据库及文献中识别 OXPHOS 相关基因。通过 Cox 回归分析筛选预后相关基因，并基于 OXPHOS 评分和患者临床病理特征构建预后列线图，同时进行功能富集分析。结果筛选出 12 基因特征将患者分为高低风险组，OXPHOS 评分高组免疫表型评分（IPS）更高，提示对免疫检查点抑制剂响应更佳。功能富集分析显示 OXPHOS 相关基因在一系列免疫过程中显著富集，构建的预后列线图在 1、2、3 年的校准曲线显示预测与实际生存概率高度一致。本研究构建的含 12 个 OXPHOS 相关基因的预后模型在卵巢癌患者中具有较强预测价值，且 OXPHOS 与免疫浸润及免疫治疗反应密切相关，为改善卵巢癌个体化治疗和预后评估提供新依据。