目的:铜死亡是一种新颖且独立的铜依赖的程序性细胞死亡方式,在各种癌症的发生和进展中起着关键作寻找更多用。然而,铜死亡相关基因对肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的影响知之甚少。本研究旨在探索铜死亡相关基因,确定肝细胞癌亚型,并开发肝细胞癌的新型预后模型,探究其与肿瘤微环境浸润的关系。方法:在癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库的基础上,评估10个铜死亡相关基因在肝细胞癌中的表达、体细胞突变和拷贝数变异等遗传学变化。一致性聚类用于鉴定肝细胞癌铜死亡相关新分子亚型,并进行富集分析确定其生物学功能。随后鉴定亚型间差异表达基因,通过单因素Cox回归分析,获得候选预后基因,进一步采用最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)回归分析缩小过拟合,建立预测总体生存的基因风险评分模型,并在国际肿瘤基因组协作组(International Cancer Genome Consortium,ICGC)数据库中进行了验证。使用单因素和多因素Cox回归来确定风险评分是否可以用作独立预测因子。将风险评分与临床特征因素纳入绘制列线图,校准曲线、ROC曲线、DCA曲线用以评估列线图的预测价值。此外,使用“Estimate”和“ss GSEA”算法来评估高低风险组之间肿瘤免疫微环境中免疫细胞浸润的情况以及和预后模型基因的相关性。同时,评估不同风险组与常用化疗药物和免疫检查点表达水平之间的相关性。最后,通过人蛋白质数据库(Human Protein Atlas,HPA)验证了风险模型中基因的表达模式。结果:本研究共纳入分析了10个铜死亡相关基因,与正常组织相比,肝细胞癌组织中FDX1表现下调,其余9个基因表现上调。CDKN2A的突变率最高,为3%。GO和KEGG分析genetic evaluation显示,铜死亡相关基因主要参与柠檬酸循环等途径。利用10个差异表达的基因,将HCC分为两个亚型,预后不同。Cluster2的预后比Cluster1差(P<0.05),T分期、TNM分期和肿瘤的亚型有明显正相关性。基于CBX2,G6PD,SLC2A1,KPNA2,NEIL3,TAF3,TTK,KIAA1841和UCK2的LASSO回归系数,建立了一个新的风险预测模型。在两个数据集中,低风险组的总生存率(OS)比高风险组好(P<0.001)。TCGA数据集1、3、4年的AUC面积分别为0.788、0.720和0.722,ICGC外部验证集1、3、4年的AUC面积分别为0.778、0.782和0.776。同时,将构建的模型与以往研究中构建的模型进行比较,本研究的模型优于以往的模型,这进一步说明了构建的模型的准确性。高风险的患者具有较高的肿瘤组织学等级、较高的分期和较差的预后。多因素Cox回归分析也证实,在TCGA和ICGC组中,风险评分是HCC的独立预后因素(P<0.001)。此外,将风险评分与临床特征因素(性别、年龄、TNM分期、组织学分级)5个变量纳入构建列线图。校准曲线显示列线图的预测与实际观测概率之间具有出色的一致性。一致性指数(CI)说明联合临床病理特征因素模型的CI比单个临床病理因素的CI更高。ROC曲线分析显示,AUC值高于单独使用临床特征变量中的每一个来预测OS时的值,这表明新的列线图预测模型具有较高的准确性。临床决策曲线说明,组合5个变量构建的列线图的临床获益率高于每个临床变量的获益率。“Estimate”评分方面观察到两个风险组之间有明显差异,高风险组的基质评分低于低风险组,风险评分与基质评分呈负相关。ss GSEA分析的结果显示,高风险组和低风险组之间在7种免疫细胞和4种免疫相关功能方面存在差异。免疫检查点基因在高危组的表达水平普遍selleck Liraglutide高于低危组。确定了索拉菲尼、5-氟尿嘧啶、多柔比星、吉西他滨、舒尼替尼和丝裂霉素在高风险组患者中的治疗敏感性。最后,在HPA数据库中,检测到肝癌组织中CBX2、G6PD、KPNA2、TTK和SLC2A1的蛋白表达高于正常组织,而KIAA1841的蛋白表达却低于正常组织。NEIL3、TAF3和UCK2在数据库中没有记录。结论:本研究基于铜死亡相关基因对肝细胞癌患者进行分型,并构建了新的预后模型,可以较好的预测肝细胞癌的生存结局,加深了对肿瘤免疫微环境的理解,有望帮助临床医生识别更具侵袭性的肿瘤并启动适当的个体化治疗。