李 纯 张 青 魏 巍 （大连大学附属中山医院，大连116001）

宫颈鳞状细胞癌（cervical squamous cell carcino‑ma，CSCC）严重威胁女性健康，每年可导致几十万例患者死亡［1］。早期宫颈癌患者建议采取手术治疗，但晚期患者现有治疗手段疗效较差［2］。目前，国际妇产科联合会FIGO 分期是CSCC 最重要的预后因素，但无法反映CSCC 的生物学异质性。因此，识别与CSCC 预后相关的生物标志物，实现精准个体化治疗对患者尤其是晚期患者极为重要。免疫治疗是癌症个性化诊疗的主要驱动力，是新的宫颈癌治疗模式［3］。但免疫相关基因（immune related genes，IRGs）在宫颈癌临床相关性和预后中的意义尚未阐明。因此，本研究拟基于宫颈癌的IRGs构建风险模型，对宫颈癌患者进行分组，系统分析IRGs与预后的相关性，深入了解IRGs对宫颈癌预后的潜在临床应用价值，为宫颈癌靶向治疗提供新的生物标志物。

1 材料与方法

1.1 材料 从TCGA 和GTEx 数据库下载268 例CSCC临床样本的mRNA数据和临床信息，其中包含255例肿瘤标本和13例非肿瘤标本。通过免疫学数据 库 和 分 析 门 户 TCIA 数 据 库（https：/ /tcia. at/home）下载IRGs。

1.2 方法

1.2.1 差异基因分析 采用limma 包以FDR<0.05和|log2（FC）|>1 为阈值对所有转录数据进行差异分析，筛选所有差异IRGs。采用DAVID 数据库行GO和KEGG功能富集分析。

1.2.2 生存分析及TFs 的调控 通过单因素COX回归分析与生存相关的IRGs。从STRING 在线数据库提取临床相关转录因子（TFs），通过Cytoscape 软件构建IRGs 和TFs 调控网络，探讨TFs 和转录组的调控联系。

1.2.3 建立免疫相关基因的预后模型 基于多因素COX 回归分析整合的IRGs 作为独立的预后指标，以IRGs 表达数×Cox 回归系数构建预后模型。将患者按中位PI 值分为高、低风险组，评估不同宫颈癌患者PI 的预后价值。……