先进机器学习揭示CD8+T细胞遗传标记增强乳腺癌预后和免疫治疗疗效

背景：乳腺癌（BC）是女性中最常见的癌症，构成重大健康负担，尤其是在中国。尽管诊断和治疗取得了进展，但患者异质性和有限的早期检测导致不良结局。本研究探讨CD8+T细胞在肿瘤微环境中的作用，以确定新的生物标志物，改善预后并指导治疗策略。方法：使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）鉴定CD8+T细胞标记基因，并使用10种机器学习算法开发了CD8+T细胞相关基因预后特征（CTRGPS）。该模型在来自GEO数据库的七个独立公共数据集中进行了验证。还分析了临床特征和先前发表的特征进行比较。探讨了CTRGPS在生物学功能、免疫微环境和药物选择中的临床应用，并进一步研究了枢纽基因在BC进展中的作用。结果：我们鉴定了71个CD8+T细胞相关基因，并开发了CTRGPS，其显示出显著的预后价值，较高的风险评分与较差的总生存期（OS）相关。通过Kaplan-Meier和ROC曲线分析，在多个数据集中证实了模型的准确性和稳健性。CTRGPS优于现有的预后特征，并作为独立的预后因素。验证了枢纽基因TTK在促进BC细胞恶性增殖和迁移中的作用。结论：CTRGPS增强了BC的早期诊断和治疗精准度，改善了临床结局。TTK是特征中的关键基因，有望成为治疗靶点，支持CTRGPS的潜在临床实用性。