摘要

引言： 本研究的目的是通过对宫颈癌（CC）患者进行多基因分析，明确铁死亡在参与放疗抵抗和肿瘤免疫微环境调控的基因组中的作用。研究方法：采集宫颈癌患者的不同放射敏感性样本进行测序。RNA数据集与GSE9750数据集之间的差异表达基因（DEGs）被视为放疗DEGs。放疗DEGs与铁死亡相关基因（FRGs）的交叉基因和放疗DEGs与免疫相关基因（IRGs）的交叉基因被标记为FRGs-IRGs-DEGs（FIGs）。通过单变量Cox分析和最小绝对缩小和选择算子（LASSO）分析，从 FIGs 中筛选出预后基因，建立风险模型。结果通过 CC 组织样本进一步验证。结果：确定了329 个与 CC 放射治疗相关的 DEGs。利用 LSAAO 分析从六个候选预后基因中识别出五个预后基因（CALCRL、UCHL1、GNRH1、ACVRL1 和 MUC1），并构建了一个风险模型。风险模型在预测1年、3年和5年的预后方面表现出良好的效果。单变量和多变量Cox回归分析表明，CALCRL、GNRH1和MUC1是独立的预后因素。功能相似性分析结果显示，CALCRL、UCHL1、ACVRL1 和 MUC1 的平均功能相似性较高。PCR和IHC验证结果与上述结果呈相同趋势。讨论：该研究建立并验证了一个与宫颈癌放疗中铁死亡和免疫微环境相关的新型预后模型，为个性化抗癌治疗提供了有价值的指导。

关键词：宫颈癌 放射治疗 铁死亡 风险模型 单细胞RNA-seq分析