頭頸部扁平上皮癌のイオンチャネルジェーンベースの予測モデル：予後評価と治療ガイダンス

目的：頭頸部扁平上皮癌（HNSCC）は、予後不良を伴う非常に多様な悪性腫瘍です。この研究の目的は、HNSCC患者の結果と免疫状態を予測するために、12のイオンチャネル遺伝子に基づいた新しい署名を開発することでした。 方法：HNSCC患者の臨床病理学的情報と遺伝子シーケンスデータは、がんゲノムアトラスと遺伝子発現オムニバスデータベースから生成されました。Hugo遺伝子命名法委員会のデータベースおよび文献レビューから、323個のイオンチャネル遺伝子のセットが得られました。単変量COX回帰分析を使用して、HNSCC予後に関連するイオンチャネル遺伝子が特定されました。その後、機械学習方法を使用して、予後署名とノモグラムが作成されました。Kaplan-Meier分析を使用して、リスクスコアと全生存（OS）の関連性を調査しました。また、リスクスコア、腫瘍免疫浸潤、および遺伝子変異状態との関連を調査しました。最後に、定量的リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応、ウエスタンブロッティング、免疫組織化学により、シグネチャ遺伝子の発現レベルを検出しました。 結果：これらの12のイオンチャネル遺伝子に基づいて計算されたリスクスコアに従って患者を高リスクおよび低リスクグループに分離し、低リスクグループのOSは有意に長かった（P <0.001）。3年生存を予測するための曲線下の面積は0.729でした。単変量および多変量解析により、12-イオン - チャネル - 遺伝子リスクモデルが独立した予後因子であることが示されました。また、リスクスコアと臨床病理学的変数に基づいたノモグラムモデルを開発して、結果を予測しました。さらに、免疫細胞浸潤、遺伝子変異状態、免疫療法反応、および化学療法の感受性はすべて、リスクスコアに関連していました。さらに、ANO1、AQP9、およびBEST2の高発現レベルはHNSCC組織で検出されましたが、AQP5、SCNN1G、およびSCN4A発現は、実験によって決定されるように、HNSCC組織では低かった。 結論：12-イオン - チャンネル - 遺伝子予後署名は、HNSCC患者の予後、免疫微小環境、遺伝子変異状態、免疫療法反応、および化学療法感度の予測に非常に効率的であることが実証されています。

PURPOSE: Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is a very diverse malignancy with a poor prognosis. The purpose of this study was to develop a new signature based on 12 ion channel genes to predict the outcome and immune status of HNSCC patients. METHODS: Clinicopathological information and gene sequencing data of HNSCC patients were generated from the Cancer Genome Atlas and Gene Expression Omnibus databases. A set of 323 ion channel genes was obtained from the HUGO Gene Nomenclature Committee database and literature review. Using univariate Cox regression analysis, the ion channel genes related to HNSCC prognosis were identified. A prognostic signature and nomogram were then created using machine learning methods. Kaplan-Meier analysis was used to explore the relevance of the risk scores and overall survival (OS). We also investigated the association between risk scores, tumor immune infiltration, and gene mutational status. Finally, we detected the expression levels of the signature genes by quantitative real-time polymerase chain reaction, western blotting, and immunohistochemistry. RESULTS: We separated the patients into high- and low-risk groups according to the risk scores computed based on these 12 ion channel genes, and the OS of the low-risk group was significantly longer (p&lt;0.001). The area under the curve for predicting 3-year survival was 0.729. Univariate and multivariate analyses showed that the 12-ion-channel-gene risk model was an independent prognostic factor. We also developed a nomogram model based on risk scores and clinicopathological variables to forecast outcomes. Furthermore, immune cell infiltration, gene mutation status, immunotherapy response, and chemotherapeutic treatment sensitivity were all linked to risk scores. Moreover, high expression levels of ANO1, AQP9, and BEST2 were detected in HNSCC tissues, whereas AQP5, SCNN1G, and SCN4A expression was low in HNSCC tissues, as determined by experiments. CONCLUSION: The 12-ion-channel-gene prognostic signatures have been demonstrated to be highly efficient in predicting the prognosis, immune microenvironment, gene mutation status, immunotherapy response, and chemotherapeutic sensitivity of HNSCC patients.