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第43卷第7期
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              性的基础上，通过将数据投影到低维主成分，能降                            高，而滤泡辅助T细胞与活化的NK细胞浸润在低风
              低数据的复杂性，最大限度地保留信息。结果显                             险组患者胰腺癌组织的比例更高。纳入 PC⁃m1AS⁃
              示：与71个m1A相关基因集和在胰腺癌显著差异表                          core 预后模型的两个基因中，CRLS1 的表达量与免
              达的14个m1A相关基因集相比，应用本研究构建的                          疫检查点 PDCD1 的表达量呈负相关（P < 0.05），同
              胰腺癌预后风险模型 PC⁃m1AScore，即（1.798 5×                  时与 LMTK3 的表达量呈正相关（P < 0.05，图 5B），
              CRLS1）+（-1.718 6×C7orf50），能够显著区分患者亚               而C7orf50的表达量分别与LMTK3的表达量呈正相
              群（图3I~K）。                                         关（P < 0.05），与 CD274 和 TIGIT 的表达量呈负相
              2.4 PC⁃m1AScore联合TMB预测胰腺癌预后的效能                    关，（P < 0.05，图5C）。
                  TMB 定义为肿瘤基因组每个编码区的突变                          2.6 使用GEO和本中心的数据集验证PC⁃m1AScore
              总数，对多种肿瘤的免疫治疗具有良好的预测价                             预后模型的效能
                ［8］
              值 。根据 178 例胰腺癌患者的 TMB 评分对其进                            除了前述来源于 TCGA 和 GTEx 的测序和临床
              行分组，log⁃rank 检验结果显示 TMB 水平与患者生                    数据以外，本研究还整理了基因表达数据库（GEO）
              存时间密切相关（图 4A），相比于低 TMB 组，高                        中 65 例 胰 腺 癌 患 者 的 测 序 和 临 床 数 据 集
              TMB组具有更差的预后。Kaplan⁃Meier 曲线也显示                    GSE62452，使用q⁃PCR技术建立了本中心60例胰腺
              PC⁃m1AScore与TMB的联合分析具有比两者单独分                      癌患者胰腺癌与癌旁非瘤组织的基因表达数据和

              析更强的预测胰腺癌预后的效能（图4B）。图4C、D                         患者生存期在内的临床数据集。使用 GEO 和本
              显示患者的PC⁃m1AScore风险评分值与基因突变频                       中心的验证数据集，根据每例患者的 PC⁃m1AScore
              率没有相关性，PC⁃m1AScore的高、低风险组基因突                      风险评分将患者分为高风险组和低风险组，采用
              变的前 10 名都是 KRAS>TP53>SMAD4>CDKN2A>                log⁃rank 检验，结果显示与低风险组相比，高风险组
              TTN>MUC16>RNF43>HECW2>TNXB>RYR1，其 中               生存期显著缩短（P=0.020，P < 0.001，图 6A、B），
              PC⁃m1AScore高风险组的突变频率更高（90%）。                      和前述在 TCGA 数据库中的分析结果趋势一致，
                  SCNA 模块提供了对给定基因具有不同体细胞                        再次证明 PC⁃m1AScore 模型预测胰腺癌预后的显
              拷贝数改变肿瘤之间的免疫细胞浸润水平比较。                             著效能。
              SCNA 由 GISTIC2.0 定义，包括深度缺失（deep dele⁃                  采用 log⁃rank 检验，使用 TCGA 的数据集，组成
              tion）（-2）、臂级缺失（arm⁃level deletion）（-1）、二倍         PC⁃m1AScore模型的两个权重基因的表达量也都有
              体/正常（0）、臂级增益（arm⁃level gain）（1）和高扩增               预测胰腺癌预后的效能（P < 0.01，图6C、D），其中高
             （high amplication）（2）。以箱形图显示所选癌症类                  表达 C7orf50 基因的胰腺癌患者生存期显著延长
              型中每个拷贝数状态下每个免疫子集的分布。使                             （P < 0.001），而高表达 CRLS1 基因的胰腺癌患者生
              用双侧 Wilcoxon 秩和检验将每个SCNA类别的渗透                     存期显著缩短（P=0.007）。60例癌与癌旁非瘤的配
              水平与正常水平进行比较。结果显示 CRLS1 的臂                         对组织检测结果显示 CRLS1 与 C7orf50 在胰腺癌组
              级缺失与增益均会带来不同程度的 B 细胞、T 细胞                         织中高表达（图 6E、F）。根据随访的统一截止时间
              以及巨噬细胞浸润程度的改变（P < 0.05，图 4E、                      点，将本中心来源的患者分为生存组与死亡组，分
              F）。C7orf50的体细胞拷贝数还存在高扩增改变，其                       别统计两个模型基因表达情况，结果显示，CRLS1
              臂级缺失会带来不同程度的 B 细胞、CD4 T 细胞浸                       在死亡组中的表达量显著升高，C7orf50 在死亡组
                                                   +
              润的改变（P < 0.05）。                                   中的表达量显著降低（P < 0.05，图 6G）。综合图
              2.5  PC⁃m1AScore 高、低风险组之间免疫细胞浸润                   6C~G的结果，均和PC⁃m1AScore预测胰腺癌预后的
              的差异及模型基因与免疫检查点基因表达量的相                             趋势吻合，不仅再次证明 PC⁃m1AScore 模型预测胰
              关性                                                腺癌预后的显著效能，而且提示组成 PC⁃m1AScore
                  根据PC⁃m1AScore风险评分的中位数将胰腺癌                     模型的两个权重基因可能与胰腺癌的恶性进展有

              患者分为高风险组和低风险组，使用 R 包“Ciber⁃                       关系。
              sort”统计分析两组之间 22 种免疫相关细胞类型的
              浸润差异，显示 4 种免疫细胞在两组之间存在差异                          3 讨     论
             （P < 0.05，图 5A），其中，中性粒细胞和 CD4 记忆静                       本研究通过 TCGA⁃GTEx 数据库分析胰腺癌组
                                                     +
              息T细胞浸润在高风险组患者胰腺癌组织的比例更                            织中差异表达的 m1A 相关基因，利用 Cox 分析与
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