WGCNA、Lasso、およびSVMアルゴリズムは、RAC1の相関M0マクロファージとリスクスコアを明らかにして、肝細胞癌患者の生存を予測することを明らかにしました

背景：RAC1はレギュレーターとしてのHCCの進行に関与していますが、その予後性能とそれによって媒介される免疫細胞浸潤の不均衡はまだ不明です。HCCのRAC1の予後特性と免疫特性を探ることを目指しています。方法：がんゲノムアトラス（TCGA）およびGEOデータベースからHCCに関連するデータを個別にダウンロードしました。CiberSortデコンボリューションアルゴリズム、加重遺伝子共発現ネットワーク分析（WGCNA）、およびラッソアルゴリズムは、IRGの特定と予後シグネチャの構築に参加します。結果：この研究では、RAC1の発現はHCC病変の重症度に関連しており、その高発現が予後不良に関連していることが発見されました。COX分析により、RAC1は臨床的に独立した予後マーカーであることが確認されました。M0、M1、およびM2マクロファージの存在量は、HCCで著しく異なります。マクロファージ浸潤に関連する828のIRGを発見し、優れた予後性能を備えた新しい11遺伝子署名を確立しました。RAC1ベースのリスクスコアとM0マクロファージは、全生存率を予測する優れた能力を持っています。結論：不規則なマクロファージ浸潤の免疫状態は、発癌の前駆体の1つである可能性があります。RAC1は、M0マクロファージとリスクスコアと相関して、HCC患者の生存を予測するための良好なパフォーマンスを示しました。

Background: RAC1 is involved in the progression of HCC as a regulator, but its prognostic performance and the imbalance of immune cell infiltration mediated by it are still unclear. We aim to explore the prognostic and immune properties of RAC1 in HCC. Methods: We separately downloaded the data related to HCC from the Cancer Genome Atlas (TCGA) and GEO database. CIBERSORT deconvolution algorithm, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) and LASSO algorithm participate in identifying IRGs and the construction of prognostic signatures. Results: The study discovered that RAC1 expression was linked to the severity of HCC lesions, and that its high expression was linked to a poor prognosis. Cox analysis confirmed that RAC1 is a clinically independent prognostic marker. M0, M1 and M2 macrophages' abundance are significantly different in HCC. We found 828 IRGs related to macrophage infiltration, and established a novel 11-gene signature with excellent prognostic performance. RAC1-based risk score and M0 macrophage has a good ability to predict overall survival. Conclusion: The immune state of irregular macrophage infiltration may be one of the precursors to carcinogenesis. The RAC1 correlated with M0 macrophage and the risk score to show a good performance to predict the survival of HCC patients.