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患者信息
研究结果： 一、TCGA队列中CRG的预后和差异分析 1.作者对19例CRG进行单因素Cox回归分析，共获得9例与预后相关的CRG（图1B）。 2.获得与预后相关的9个CRG-DEGs，并用于后续分析（图1A，C）。此外，LIPT1、LIPT2、PDHA1和DLAT在相互作用网络中有着密切的联系和相互作用（图1D）,有一定的相关性（图1E）。
二、TCGA队列预测模型的构建与探索 1.作者使用LASSO结合cox回归分析构建了预后模型，并将患者分为低风险组（n=181）和高风险组（n=180）（图2A），与高风险组相比，低风险组的患者更可能有更长的OS（图2D）。 2.K-M曲线分析显示低风险组患者的OS高于高风险组患者（图2E）。总生存风险评分对HCC患者的预后具有良好的预测性能（图2F），验证佐证结果（图3）。
三、模型预测预后的潜力 TCGA队列的风险评分与OS相关，因此风险评分可作为OS的独立预后预测因子。（图4A，B）
四、三个队列的功能富集分析 在所有三个队列中，高危组和低危组共获得268个共同的DEGs(图5A)。DEGs在与细胞分裂相关的核分裂和细胞器分裂等生物过程中显著富集。同时，微管结合和微管蛋白结合的分子功能也显著增强。此外，在细胞定位方面，DEGs主要集中在染色体区域和纺锤体(图5B)。
五、三个队列的免疫细胞浸润富集评分 高危组树突状细胞、巨噬细胞、调节性T细胞、辅助T细胞、MHC类I分子、APC共刺激评分明显升高，肥大细胞、细胞溶解活性、Il型IF反应明显降低(图6A,D)。从ICGC队列和内部队列获得的数据验证了高风险组患者调节性T细胞和巨噬细胞的富集(图6B,C,E,F)。
六、基于scRNA-seq的铜死亡相关免疫抑制T细胞 1.六种亚型的免疫细胞，包括CD4Tconv，CD8T，CD Tex，Treg，Tprolif和其他细胞被识别(图7A）。E2F靶点和MYC靶点V1通路在Tprolif细胞中被显著激活。（图7B，C） 2.使用9种与预后相关的CRGs-DEGs来识别6种t细胞亚型的得分，其中Tprolif细胞得分最高，Treg细胞次之（图7D）。 3.Tprolif细胞表达CD4+ T细胞标记，CD8A和少量Treg细胞标记物(FOXP3和LAYN)，并显著表达免疫抑制标记物(HAVCR2, CTLA4, LAG3, TIGIT和PDCD1)(图7E)。
七、铜死亡相关基因和免疫细胞的验证 1.与正常肝细胞MIHA相比，Hep3B和HCC97-L细胞中CDKN2A表达水平较高，HCCLM3和SNU-449细胞中CDKN2A表达水平较低(图8A)。 2.在蛋白水平上，使用双色免疫荧光技术发现，与非肿瘤组织相比，CDKN2A在HCC肿瘤组织中高表达(图8B)，并通过人类蛋白质图谱(HPA)门户验证（图8C）。
研究总结：本研究基于铜死亡构建了一个包含4个铜死亡相关基因的肝癌预测模型。该模型在所有的三个方面都显示出与总体生存率的独立关联，显示出预测HCC预后的潜力。此外，本研究还发现铜死亡相关的HCC在调节性T细胞（Treg细胞）和巨噬细胞中显著富集，并与增殖T细胞的耗竭密切相关，这一发现为肝癌的联合免疫治疗提供了基础。 |
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