铁死亡相关特征预测肺癌的临床诊断和预后，并与免疫微环境相关

靶向铁死亡相关通路是治疗肺癌（LC）的潜在策略。因此，探索铁死亡相关标志物对于治疗LC具有重要意义。我们从TCGA和GEO数据库收集了LC临床数据和mRNA表达谱。通过FerrDB数据库获得铁死亡相关基因（FRGs）。进行表达分析以获得差异表达的FRGs。分别通过LASSO回归、单因素和多因素Cox回归分析构建基于FRGs的诊断和预后模型。使用外部验证队列GSE72094和GSE157011进行验证。分析了基于FRGs的预后风险评分与肿瘤免疫微环境之间的相互关系。免疫组织化学、Western blotting和RT-qPCR检测FRGs水平。18个FRGs用于诊断模型，8个FRGs用于预后模型。诊断模型在TCGA训练和验证队列中能很好地区分LC和正常样本。TCGA、GSE72094和GSE157011队列的预后模型显著证实了高风险组的总生存期（OS）较低，这显示了生存模型的优异预测性能。多因素Cox回归分析进一步证实风险评分是与OS相关的独立危险因素。免疫测定显示，在高风险组中，Macrophages_M0、Neutrophils、静息自然杀伤细胞和活化肥大细胞的比例显著更高，B7H3、CD112、CD155、B7H5和ICOSL的水平升高。总之，诊断和预后模型为LC提供了优越的诊断和预测能力，并揭示了铁死亡与TIME之间的潜在联系。