基于单细胞RNA测序鉴定单核细胞/巨噬细胞标志基因构建卵巢癌预后模型的研究

《Scientific Reports》：The development of a predicti on model for ovarian cancer patients based on the monocyte/macrophage cell marker genes identified by the scRNA-seq data

摘要

卵巢癌是全球妇科恶性肿瘤中导致死亡的主要原因，每年约有14万人因此死亡。肿瘤异质性是卵巢癌的一个关键特征。随着分子技术的快速发展，包括深度测序、RNA测序、表观基因组学和蛋白质组学，人们对肿瘤内异质性的复杂性有了越来越深入的了解。我们对从GEO数据库获得的卵巢癌(OC)单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据进行了全面分析，以精确鉴定单核细胞/巨噬细胞标志基因。随后，以TCGA数据库作为训练队列，进行生存分析、单因素Cox回归分析、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析和多因素Cox回归分析，构建基于单核细胞/巨噬细胞标志基因的预后模型。该预后模型的预测性能在TCGA测试队列中得到了进一步验证。通过scRNA-seq分析共鉴定出108个单核细胞/巨噬细胞标志基因。其中，选取预测能力最强的9个基因，使用TCGA数据集构建预后模型。根据这9个基因的表达水平计算风险评分，将患者分为高风险组和低风险组。生存分析显示，无论是在训练队列还是测试集中，高风险组患者的总生存期(OS)均显著差于低风险组。多因素分析进一步证实风险评分是独立的预后因素。最终，我们成功建立并验证了卵巢癌的预测风险模型，并通过免疫组化(IHC)在44例卵巢癌患者中进一步验证了所选基因的表达。本研究强调了这些基因在评估患者预后中的潜在意义，并可能有助于制定卵巢癌的靶向或个体化治疗策略。通过scRNA-seq分析鉴定的9个单核细胞/巨噬细胞标志基因可作为预测OC患者预后的潜在生物标志物。这些发现为治疗策略提供了新的视角，并可能有助于改善卵巢癌患者的临床结局。