ferroptosis,gene expression,breast cancer,neoadjuvant chemotherapy,prediction model,"/>
临床外科杂志 ›› 2025, Vol. 33 ›› Issue (11): 1175-1179.doi: 10.3969/j.issn.1005-6483.20240906
摘要: 目的 探讨乳腺癌组织中铁死亡相关基因表达水平对新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)治疗反应性的影响,构建基于铁死亡相关基因的化疗反应性预测模型并评估其效能。方法 选取2021年4月~2023年9月我院收治的接受NAC的乳腺癌病人140例。所有病人于化疗前采取病理穿刺活检方式收集病理标本,采用反转录荧光定量PCR法测定乳腺癌组织中铁死亡相关基因FSP1、ACSL4、GPX4、p53表达情况。NAC后根据Miller-Payne 标准判定病人的化疗反应性,据此分为组织学显著反应组(R组)和组织学非显著反应组(NR组)。对比两组临床资料,采用Logistic回归方程分析NAC低反应的相关因素;通过R语言ggrisk软件包进行NAC反应性模型构建,绘制ROC曲线评估模型效能。结果 140例病人中有56例病人组织学显著反应,因此R组56例,NR组84例。两组病人一般临床资料和雌激素受体、孕激素受体、人类表皮生长因子受体2、Ki-67阳性表达情况比较差异无统计学意义(P>0.05);铁死亡相关基因表达方面,R组FSP1、GPX4、ACSL4、p53基因相对表达量分别为0.28±0.06、0.52±0.21、1.59±0.21、2.09±0.31,NR组FSP1、GPX4、ACSL4、p53基因相对表达量分别为0.42±0.09、0.64±0.23、1.28±0.17、1.81±0.23,两组比较差异均有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示, FSP1(OR<0.001)、GPX4基因(OR=0.008)、ACSL4(OR=24-721.186)、p53基因(OR=225.671)与乳腺癌病人NAC反应性独立相关(P<0.05)。ROC曲线分析显示,由上述基因构建的预测风险模型在早期评估NAC反应性方面具有良好的预测价值(AUC=0.979,P<0.001),敏感性为98.21%,特异性为89.29%。结论 铁死亡相关基因FSP1、ACSL4、GPX4、p53表达水平与乳腺癌NAC治疗反应性存在一定相关性,构建的基于铁死亡相关基因表达的预测模型能够早期评估乳腺癌NAC治疗反应性。
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