基于生物信息学探索肺鳞癌肿瘤微环境及寻找关键基因

目的:探究肺鳞癌肿瘤微环境，并寻找影响肺鳞癌肿瘤微环境的关键基因。方法:使用R语言ESTIMATE算法计算TCGA数据库中肺鳞癌样本的基质评分、免疫评分与综合评分；CIBERSORT算法计算肺鳞癌22种肿瘤浸润免疫细胞丰度。根据surv_cutpoint函数分别获得3种评分的最佳截断值并分为各自的高评分组与低评分组，进行3种评分的高评分组与低评分组5年限制平均生存时间分析及差异表达分析。将差异表达分析获取的基因定义为差异表达基因，再根据蛋白质相互作用网络和单因素Cox回归分析结果确定关键基因。最后，利用Timer数据库探索关键基因与肿瘤浸润免疫细胞之间的相互关系。结果:肺鳞癌基质评分、免疫评分与综合评分均低于癌旁组织，差异均有统计学意义( P值均<0.001)。限制平均生存时间分析显示，随访5年，3种评分的高评分组均较低评分组预后差( P值均<0.05)。肺鳞癌组织中22种肿瘤浸润免疫细胞含量有18种与癌旁组织比较，差异均有统计学意义( P值均<0.05)。差异分析确定了影响肿瘤微环境的972个差异基因，将972个差异基因进行单因素Cox回归分析，确定了135个与生存相关的基因( P值均<0.05)，与蛋白相互作用网络中前50个中枢基因进行交叉，获得3个与肿瘤微环境相关且影响肺鳞癌预后的关键基因AGTR2、CXCL2、ADORA1。最后Timer数据库探究显示关键基因表达量与肿瘤浸润免疫细胞具有相关性( P值均<0.05)。 结论:通过生物信息学探索了肺鳞癌肿瘤微环境，筛选出3个与肺鳞癌预后相关且影响肿瘤微环境的关键基因AGTR2、CXCL2、ADORA1，为肺鳞癌提供了潜在的治疗靶点。