目的:基于生物信息学方法构建铁死亡相关基因甲状腺癌预后模型,评估预测价值,并进一步分析其与肿瘤免疫微环境的关系。方法:基于TCGA数据库中甲状腺癌铁死亡相关基因的表达谱,建立LASSO cox回归模型。ROC曲线评估模型生存期预测效能。Kaplan-Meier生存曲线分析模型高低风险组生存差异。PCA分析模型分类的准确性。ssGSEA分析模型风险评分与免疫细胞浸润及免疫功能之间的关联,单因素及多变量COX回归分析预后模型的独立性。结果:确定DPP4、 GSS、HMGCR、TFRC、PGD 5个铁死亡相关基因的构建模型。ROC曲线评估模型预测1年,5年,10年生存期AUC分别为0.839、0.825、0.851。模型风险评分高风险组比低T immunophenotype风险组预后更差(Dorsomorphinp <0.05)。PCA分析结果显示模型分类有较高准确性。ssGSEA分析结果显示:模型风险评分高风险组对比低风险组:肿瘤微环境中的免疫细胞浸润丰度降低,免疫细胞功能减弱。COX回归分析结果显示:模型可作为甲状腺癌独立预后预测因素(p<0.05,HR:3.816,95%Chttps://www.selleck.cn/products/forskolin.htmlI:1.141–12.764)。结论:基于DPP4、GSS、HMGCR、TFRC、PGD 5个铁死亡相关基因构建预后评估模型及危险度评分系统,为预测甲状腺癌患者预后提供参考。铁死亡相关基因可能通过影响免疫细胞浸润和免疫细胞功能调控肿瘤免疫微环境。为甲状腺癌的免疫调控机制研究提供理论基础。