背景与目的:肺腺癌是发病率最高的恶性肿瘤之一,即使在早期通过手术治疗,仍有三分之一的患者预后不良。因此,鉴定早期肺腺癌的关键预后基因并构建风险预测模型,对于预测患者的生存时间以及制定个体化治疗方案至关重要。本研究的目的是通过综合分析RNA-seq数据和临床病例数据,确定早期肺腺癌的重要预后基因并建立风险预测模型。材料和方法:从TCGA数据库中获取了早期肺腺癌患者的RNA-seq数据和临床病例数据,并将患者随机分为训练集和验证集。利用R语言筛选差异表达基因,并应用单因素Cox回归分析筛选与预后相关的基因。通过Lasso回归和多因素Cox回归确定最佳模型基因及其Cox系数,进而计算风险评分。根据风险评分中位数将患者分为高风险组和低风险组,并通过内部验证集、内部整体验证集以及外部验证集对预测模型进行验证。结合临床特征构建Nomogram,并评估其预测能力。对差异表达基因进行功能富集分析。最后,根据不同风险分组进行免疫治疗和化疗药物敏感性分析。随后进一步使用包含早期肺腺癌患者样本的组织芯片,采用特异性抗体对模型基因PPFIBP1进行免Belumosudil价格疫组化染色,并通过图像分析系统量化染色强度及阳性细胞比例,分析PPFIBP1在不同组织中的蛋白表达水平,以及与临床特征的相关性,并验证其表达水平与患者总生存期的关联性。结果:本研究鉴定了LATS2、PPFIBP1、RGS20和PPP1R3GBiofuel combustion作为早期肺腺癌的签名基因,并构建了相应的风险预测模型。基于生存分析和风险评分,将患者分为高风险组和低风险组,低风险组患者具有更好的生存。通过Cox回归筛选了独立预后变量,并构建了Nomogram模型。时间依赖的ROC曲线显示Nomogram在1年、3年和5年生存预测中具有较好的表现。校正图显示Nomogram的预测结果与实际观察结果吻合良好。功能富集分析提示了与癌症相关的多个生物学途径。免疫评分结果显示,低风险组TIDE评分较低,可能更适合免疫治疗。化疗药物敏感性分析显示,高风险组对多种化疗药物的治疗更为敏感。免疫组化结果显示selleck合成,PPFIBP1在早期肺癌组织中低表达,正常肺泡组织中高表达,且其表达水平与临床特征无显著相关性。在生存预后分析中,PPFIBP1低表达组患者的OS明显短于高表达组患者。结论:本研究基于TCGA早期肺腺癌RNA数据,识别出了4个预后关键基因(LATS2、PPFIBP1、RGS20、PPP1R3G),构建的预后模型经内部验证和外部验证,显示出可靠的预测性能;另外,免疫组化结果显示了PPFIBP1在早期肺腺癌组织中低表达,正常肺泡组织中高表达,且PPFIBP1低表达与患者的不良预后显著相关。