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本研究构建了基于金属基因的预后风险模型，结合TCGA和CGGA数据，有效区分低级别胶质瘤患者的生存风险，并揭示其与肿瘤突变负荷、免疫微环境及免疫检查点分子的关联，为个性化免疫治疗和化疗方案提供新思路。
文献概述
本文《Prognostic value of metal-based ferroptosis and cuproptosis genes and score in lower grade gliomas》，发表于Frontiers in Immunology杂志，回顾并总结了低级别胶质瘤（LGG）中金属依赖性铁死亡（ferroptosis）和铜死亡（cuproptosis）基因的预后价值。研究通过构建金属基因评分模型（MBFCGs），结合多组学数据和临床信息，深入分析了LGG患者的风险分层、免疫微环境特征及对免疫治疗和化疗的响应差异。文章还通过Kaplan-Meier分析、ROC曲线及校准图评估模型的预测性能，并利用免疫组化（IHC）验证候选基因表达。整体研究为LGG的精准治疗和预后判断提供了新的生物标志物和风险评估工具。
背景知识
低级别胶质瘤（LGG）是一类起源于中枢神经系统的低度恶性胶质瘤，其临床进展具有高度异质性，亟需精准的分子标志物用于预后判断和个体化治疗。铁死亡和铜死亡是近年来发现的非凋亡性程序性细胞死亡机制，分别由铁或铜离子诱导，涉及TCA循环及脂质过氧化等关键过程，对肿瘤微环境及免疫治疗响应具有重要影响。已有研究显示，铜离子水平与肿瘤进展密切相关，如非小细胞肺癌、三阴性乳腺癌中铜转运蛋白的调控可抑制肿瘤增殖。铁死亡相关基因如BACH1、CDCA3、TIMP1等在多种肿瘤中异常表达，可能通过影响氧化应激、脂质代谢及免疫检查点分子表达，调节肿瘤免疫逃逸及治疗响应。然而，铁死亡与铜死亡相关基因在LGG中的综合风险模型尚未建立，阻碍了其在预后评估及治疗策略中的应用。本研究首次整合铁死亡和铜死亡相关基因，构建MBFCGs评分模型，并在多个独立队列中验证其预后价值，为LGG的精准医学提供重要依据。
研究方法与实验
研究团队整合了来自TCGA和CGGA的多组学数据，共纳入529例LGG患者用于训练队列，并在CGGA1和CGGA2队列中进行外部验证。首先，利用FerrDB数据库和已有文献筛选铁死亡与铜死亡相关基因，结合相关性分析获得136个金属基因。进一步通过Lasso-Cox回归筛选24个关键基因，并通过十折交叉验证优化惩罚参数，最终通过多变量Cox回归确定BACH1、CDCA3、TIMP1为最佳预测基因。MBFCGs评分公式为：MBFCGs = 1.6265423 * BACH1 + 6.0534006 * CDCA3 + 0.4718346 * TIMP1。随后，使用Kaplan-Meier生存分析、ROC曲线及校准图评估模型预后性能，并结合临床特征构建列线图以提升预测个体生存概率。同时，利用CIBERSORT、TIDE等算法分析免疫浸润、免疫检查点表达及免疫治疗响应，并通过IHC验证BACH1在LGG组织中的表达模式。
关键结论与观点
研究意义与展望
本研究首次将铁死亡和铜死亡相关基因整合为MBFCGs评分模型，为LGG患者的精准预后评估和治疗决策提供有效工具。未来可进一步探索该模型在前瞻性队列中的适用性，并结合动物模型验证其在免疫治疗及靶向治疗中的预测能力。此外，BACH1、CDCA3和TIMP1的生物学功能及调控机制仍需深入解析，以开发针对金属基因通路的治疗策略。
结语
本研究通过构建并验证MBFCGs风险评分模型，揭示铁死亡与铜死亡相关基因在低级别胶质瘤中的综合预后价值。该模型在多个独立队列中表现出良好的预测性能，且与免疫微环境、免疫检查点表达及化疗敏感性密切相关。研究结果为LGG患者的个体化治疗提供潜在生物标志物，并为未来靶向金属基因调控的免疫治疗策略奠定基础。进一步功能研究与临床验证将有助于推动该评分模型在临床实践中的应用，提升LGG患者的精准医疗水平。
