1、基于E2F靶点基因集和免疫亚型差异的肝细胞癌预后风险评分模型的建立讲解了利用TCGA数据库中的大型HCC队列进行的研究，该研究通过一系列生物信息学分析方法，旨在探索E2F靶点基因集和免疫微环境相关基因在肝细胞癌（HCC）预后预测中的作用。文章描述了如何使用基因集富集分析、单样本富集分析等技术手段识别与HCC密切相关的基因，并通过Lasso回归筛选出七个关键基因（CYR61、FBLN5、LPA、SAA1、SDC3、SERPINE1和SSRP1）。这七个基因被用来构建一个预后风险评分模型，该模型的风险评分为：-0.55CYR61表达-0.18FBLN5表达-0.17LPA表达-0.06SAA1表达
2、+0.31SDC3表达+0.38SERPINE1表达+1.08SSRP1表达。研究表明，此评分模型具有较高的预测准确性，其ROC曲线下的AUC值为0.846，Kaplan-Meier生存曲线显示高风险评分患者预后较差。此外，多因素Cox回归分析表明，该模型的预测能力独立于临床因素，且在区分预后方面优于肿瘤大小、UICC分期以外的一些其他因素。最后，研究还通过联合蛋白组学找到了两个关键基因SERPINE1和LPA，并推测抑制纤溶酶原激活可能是治疗HCC的新途径。尽管如此，作者也指出，为了进一步验证该模型的有效性，仍需要更多多中心的循证医学证据。基于E2F靶点基因集和免疫亚型差异的肝细胞癌预后风险评分模型的建立适用于从事肝细胞癌研究的专业人士，特别是那些专注于癌症生物学、分子生物学和生物信息学领域的研究人员。对于临床医生来说，尤其是肝胆外科医生，本研究提供了新的工具来评估患者的预后风险，有助于制定更个性化的治疗方案。同时，该研究也为药物研发人员提供了潜在的治疗靶点，如SERPINE1和LPA，可能成为未来开发新疗法的基础。此外，参与或有兴趣了解癌症预后模型构建的研究机构和技术平台也可以从这项研究中受益，因为它展示了如何利用公共数据库和先进的统计分析方法来进行癌症预后研究。
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