目的 基于单细胞RNA测序技术构建结肠癌预后风险预测模型,在此基础上探讨模型相关的生物学特征和临床应用价值,为临床评估患者预后提供参考。方法本研究从GEO(Gene Expression Omnibus)数据库下载结肠癌单细胞转录组测序(scRNA-seq)数据,对数据集进行细胞轨迹分析,筛选出差异表达的结肠癌分化相关基因(colorectal cancer differentiation-related gene,CDRG)作为预测模型的候选基因,并在TCGA(The Cancer Genome Atlas)和GEO数据库上下载结肠癌的分化相关基因对应的表达数据和相应的临床信息。接着采用LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归算法和Cox比例风险回归模型构建了预后风险模型,并通过接受者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)的曲线下面积(area under curve,AUC)评估了风险模型预测的准确性。本研究还使用CIBERSORT算法评估结直肠癌样本中高/低风险组的肿瘤微环境评分和免疫细胞浸润水平,以及免疫检查点基因(ICG)表达的差异;使用癌症免疫治疗图谱(The Cancer Immunotherapy Atlas,TCIA)数据库的免疫表型评分,分析风险模型与免疫治疗的潜在联系;使用药物半抑制浓度(IC50)评估高/低风险组对常见化疗药物的敏感性差异。使用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)评价高/低风险组的潜在生物学特征差异。最后通过多因素Cox回归分析验证该预后风险模型是否为结直肠癌的独立预后因素,并基于模型中结直肠癌患者的风险评分与其他临床因素,绘制列线图预测患者的生存概率。结果本研究最终纳入4个结直肠癌样本共12499个结肠癌细胞的单细胞RNA测序数据。通过细胞轨迹分析得到823个在不同分化状态肿瘤细胞中差异表达的基因(CDRG),结合TCGA数据库的WGCNA结果显示,蓝色模块与结肠癌生存时间密切相关,包含615个CDRG,其中169个基因在肿瘤样品和正常样品中差异表达,56个基因在肿此网站瘤中上调,113个基因在肿瘤中下调(|log2(FC)|>1,FDR<0.05)。通过Fetal medicine进一步LASSO回归算法和Cox回归分析,构建了由2个CDRG(TLN1和TIMP1)组成的结直肠癌预后风险模型。生存分析显示该风险模型中高风险组的结直肠癌患者的总生存期(overall survival,OS)明显低于低风险组患者(P=0.002)。1年、3年、5年生存ROC曲线的AUC值分别为0.599、0.619及0.677。并在GSE94437数据集中验证该模型,结果显示高风险组的结直肠癌患者的总生存率也明显缩短(P=0.006),1年、3年、5年生存ROC曲线的AUC值分别为0.560、0.587和0.574。CIBERSORT分析显示,风险模型的高分风险组基质评分、免疫评分和综合评分更高(P<0.05)。肿瘤浸润的细胞类型中B细胞、T细胞、巨噬细胞、NK细胞的数量相对较多。且有10种免疫细胞在两组之间有显著差异(P<0.05)。浆细胞、沉默的CD4+ T细胞、树突细胞、中性粒细胞在低风险组中的表达明显高于高selleck HPLC风险组,而沉默的NK细胞、M0型巨噬细胞、M1型巨噬细胞、沉默的肥大细胞、嗜酸性粒细胞在高风险组中表达更高。此外,通过分析患者之间免疫检查点相关基因表达和免疫表型评分,我们发现高风险组CD274、CTLA4、HAVCR2、IDO1、LAG3、PDCD1、PDCD1LG2基因表达更高,对于免疫治疗更具敏感性。此外,在高风险组中埃罗替尼、博莱霉素、达沙替尼、多柔比星、吉西他滨、雷帕霉素、尼洛替尼、帕唑帕尼、苏尼替尼、依托泊苷、乙胺嘧啶、紫杉醇、紫草素的药物半抑制浓度(IC50)更低,而全反式维A酸、二甲双胍则相反。基因富集分析表明高/低风险组在细胞外基质的结构功能和代谢降解以及与细胞的相互作用等多种生物学过程存在显著差异。最后用多因素Cox回归分析证明了该风险模型可以作为结直肠癌的独立预后因素(P<0.001,HR=2.155,95%CI:1.407-3.302),并基于模型的风险评分以及患者年龄和肿瘤分期进一步建立了列线图,校准曲线提示其在预测结直肠癌1年、3年、5年总生存率方面有良好的可靠性。结论 本研究构建了一个基于2个CDRG的结直肠癌预后风险模型。风险模型可独立于其他临床病理特征作为结直肠癌患者的预后因素,由此建立的列线图能够预测结直肠癌患者的生存概率。模型还能作为评估工具从而筛选出可能从免疫治疗获益的患者,预测化疗药物敏感性,为个体化治疗方案提供一定的参考。