TCGA數(shù)據(jù)庫中自噬相關lncRNA的鑒定對TSCC患者具有預后意義

我們通過分析從 TCGA 獲得的 162 名 TSCC 患者樣本的 RNA 序列，鑒定了 14,142 個 lncRNA。從HADb數(shù)據(jù)庫中下載了總共232個自噬相關基因，并獲取了患者樣本中相應的表達水平。通過設定Pearson系數(shù)和p值的閾值，篩選出941個與自噬相關的lncRNA。采用單變量Cox回歸分析獲得25個與TSCC患者總生存時間顯著相關的自噬相關lncRNA?；谧钚?AIC，多變量 Cox 分析顯示，10 個 lncRNA AC010326.3、AL160006.1、AL122010.1、AC139530.1、AC092747.4、AL139287.1、MIR503HG、AC009318.2、LINC01711 和 LINC02560 是構建預后模型。10個自噬相關lncRNA中，AC010326.3和AL139287.1的HR值大于1，其余為HR值小于1的保護因素。

TSCC 中自噬相關 lncRNA 的預后評估

為了研究自噬相關的lncRNA是否與TSCC的預后相關，我們建立了風險評分模型。該模型是lncRNA表達量乘以相應系數(shù)的總和，即風險評分 = (0.3919 × AC010326.3 表達量) + (? 0.3971 × AL160006.1 表達量) + (? 0.4357 × AL122010.1 表達量) ) + (? 0.9133 × AC139530.1 的表達量) + (? 0.1894 × AC092747.4 的表達量) + (0.2274 × AL139287.1 的表達量) + (? 0.2733 × MIR503HG 的表達量) + (? 0.7450 × AC009318 的表達量.2) + (? 1.3486 × LINC01711 的表達式) + (? 0.0652 × LINC02560 的表達式)。根據(jù)中位風險評分 1.607，將 TSCC 患者分為高風險組和低風險組。為了驗證高危組和低危組在TSCC患者OS中的意義，卡普蘭-邁耶生存曲線分析用于創(chuàng)建風險生存曲線。隨著生存時間的增加，高危組的生存率急劇下降，而低危組的結果優(yōu)于高危組。自噬相關lncRNA預后模型的時間依賴性受試者工作特征（ROC）曲線下面積為0.782，這表明預后特征具有預測生存的潛力。數(shù)字?1C顯示不同組間的生存狀況。?1D 描述了根據(jù)風險評分將 TSCC 患者分為高風險組和低風險組。這些結果表明，基于自噬相關lncRNA的預后模型可以準確地對TSCC患者的生存狀態(tài)和風險進行分類。熱圖顯示了高危組和低危組中10個自噬相關lncRNA的表達水平。顏色從紅色變?yōu)榫G色，表明表達水平從高到低呈下降趨勢。

自噬相關lncRNA構建的預后模型與臨床特征的相關性

我們從TCGA數(shù)據(jù)庫中獲取了TSCC患者的臨床數(shù)據(jù)，并分析了風險評分與臨床病理特征之間的相關性。結果顯示，TSCC患者的風險評分與年齡、性別、分級、AJCC分期、N分期之間無顯著統(tǒng)計學差異。同時，在T階段，T3-T4患者的風險評分高于T1-T2，p??< 0.05）。這些分析結果提示自噬相關lncRNA風險評分與TSCC患者的T分期相關。

我們進一步對 TSCC 患者的臨床信息進行分層，以評估自噬相關的 lncRNA 預后模型。如圖所示。?3，我們根據(jù)年齡（年齡 ≥ 65：p??= 7.05e?04；年齡 < 65：p??= 1.925e?03）、性別（男性：p??= 1.234e?02；女性：p??= 1.234e?02)，腫瘤分級（G1–2：p??= 2.152e?05；G3–4：p??= 6.335e?02），AJCC 分期（I–II 期：p??= 5.429e?02；III 期–IV：p??= 2.527e?05)、T 階段（T1–2：p??= 6.708e?04；T3–4：p??= 5.056e?03）和 N 階段（N0：p??= 3.141e?03；N1 –2:?p??= 4.263e?04) 分別。這些表明低風險評分患者的 OS 時間明顯長于高風險評分患者。

自噬相關lncRNA預后模型是TSCC的獨立預后因素

為了確定我們構建的預后特征是否可以成為 TSCC 的獨立預后因素，我們應用了單變量和多變量 Cox 回歸分析。單變量Cox回歸分析結果顯示，?TSCC患者的AJCC分期（?p??=0.018）、T分期（p??=0.001）、N分期（p??=0.022）和風險評分（p?<0.001）的風險比更大大于1。表明這些因素與患者的OS顯著相關。多變量Cox回歸分析結果顯示，T分期（p??=0.001）和風險評分（p??<0.001）與OS顯著相關。我們進一步繪制了AUC曲線。自噬相關lncRNA預后特征的風險評分AUC為0.782，高于年齡（AUC = 0.567）、性別（AUC = 0.497）、分級（AUC = 0.559）、分期（AUC = 0.585） 、T 期（AUC = 0.681）和 N 期（AUC = 0.545）。這些數(shù)據(jù)表明，自噬相關的 lncRNA 預后特征是 TSCC 患者的獨立預后因素。

由自噬相關 lncRNA 預后特征組成的列線圖評估

我們構建了一個一致性指數(shù)（C 指數(shù)）值為 0.81 的列線圖，由臨床病理特征組成，包括年齡、性別、分級、AJCC 分期、T 分期、N 分期和預后特征的風險評分。數(shù)字?5B和C分別顯示1年和3年校準曲線分析的結果。如圖所示，與參考線相比，實際生存時間與預測生存時間相同。這一結果表明，我們構建的自噬相關lncRNA預后特征可以準確預測TSCC患者的預后生存時間。

基于十種自噬相關lncRNA的預后模型評估。以自噬相關 lncRNA 預后特征風險評分作為參數(shù)之一的預后列線圖的構建和驗證。A建立包含自噬相關 lncRNA 預后特征、風險評分和臨床特征的列線圖分別是1年和3年預測生存率和實際生存率的校準圖，用于評估預后模型的準確性

共表達網(wǎng)絡構建及相關功能富集分析

為了進一步明確TSCC患者中自噬相關mRNA與所選10個自噬相關lncRNA之間的關系，我們通過Pearson相關系數(shù)閾值（|R 2 | > 0.3）獲得97個自噬相關mRNA?，構建通過 Cytoscape（版本 3.7.1）構建 mRNA-lncRNA 共表達網(wǎng)顯示了共表達網(wǎng)絡中自噬相關lncRNA與危險因素（風險或保護因素）之間的對應關系。數(shù)字?6C描繪了基因本體（GO）富集分析中生物過程（BP）、細胞成分（CC）和分子功能（MF）的前十個富集術語。BP 中排名前三位的術語是自噬、利用自噬機制的過程和巨自噬。自噬體、真空膜和晚期內(nèi)體是 CC 中排名前三位的術語。蛋白絲氨酸/蘇氨酸激酶活性、熱休克蛋白結合和磷酸酶結合是 CC 中排名前三的術語。在 KEGG 通路分析中，我們顯示了前 30 個富集通路、自噬、PI3K-Akt信號通路、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)通路中的蛋白質(zhì)加工在mRNA和自噬相關lncRNA的共表達中發(fā)揮著不可或缺的作用。

基因集富集分析

進一步的功能GSEA顯示，改變的基因（包括mRNA和lncRNA）在自噬、癌癥和免疫相關通路中顯著富集，例如癌癥通路（p = 0.032）、mTOR信號通路（p =?0.008??）、??p53信號通路 (?p??= 0.045)、NOD 樣受體信號通路 (?p??= 0.006)、Toll 樣受體信號通路 (?p??= 0.021)、肌動蛋白細胞骨架調(diào)節(jié) (?p??= 0.01) 、趨化因子信號通路 (?p??= 0.019) TSCC 高風險患者這表明這些通路的改變可能影響TSCC患者的預后。這些結果為 TSCC 的發(fā)病機制和癌癥靶向治療策略（如免疫治療）提供了新的見解。