杜顺达：通过GPCR相关基因分析探索肝细胞癌的预后和治疗标志物
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Exploration of prognostic and treatment markers in hepatocellular carcinoma via GPCR-related genes analysis
Wang Y.; Jin B.; Wu X.; Xing J.; Zhang B.; Chen X.; Liu X.; Wan X.; Du S.
Published：2024-05-15
DOI：10.1016/j.heliyon.2024.e29659
研究背景
在当今社会，肝细胞癌一直是一个备受关注的社会性话题。然而，目前在研究领域存在一个问题，即对于GPCRs在肝细胞癌中的作用机制还需要更深入的探究。
研究内容
这项研究通过分析GPCR相关基因，建立了一个风险评分模型，用于预测肝细胞癌患者的预后和治疗效果。研究采用了来自Liver Hepatocellular Carcinoma-Japan (LIRI-JP)和The Cancer Genome Atlas (TCGA)数据库的患者数据，以及来自Molecular Signatures Database (MSigDB)的GPCR相关基因。通过单变量和多变量Cox回归分析，以及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）方法，鉴定了不同表达的GPCR相关基因并对患者进行分组。进行了差异表达和功能富集分析；探索了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）机制；构建了中心基因和微核糖核酸（miRNA）-靶基因调控网络。利用肿瘤免疫功能障碍和排斥（TIDE）算法评估了免疫浸润水平和基因变异。通过癌症药物敏感性基因组学数据库（GDSC）预测了对免疫治疗和常见抗肿瘤药物的敏感性。
研究意义
本研究构建了一个包含八个GPCR相关基因（非典型趋化因子受体3（ACKR3）、C-C趋化因子受体3型（CCR3）、CCR7、类毛状蛋白5（FZD5）、代谢性谷氨酸受体8（GRM8）、羟基羧酸受体1（HCAR1）、5-羟色胺受体5A（HTR5A）和核苷酸结合寡聚化域样受体家族吡林结构域含6（NLRP6））的GPCR相关风险评分。此外，患者被分为高风险和低风险组。高风险组的患者预后较差，但对免疫治疗有更有利的反应率，与低风险组相比。观察到对化疗药物的不同敏感性。基于GPCR相关风险评分构建了一个临床预测模型。对应于一年、三年和五年生存的曲线下面积（AUC）分别为0.731、0.765和0.731。
这项研究通过仅使用GPCR相关基因构建了一个高效的肝细胞癌预后预测模型，这些基因都是肝细胞癌治疗的潜在靶点。
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