Holistic Integrative Oncology（HIO）是由中国抗癌协会与Springer Nature出版集团强强联合打造的一本旗舰英文大刊，主编为中国抗癌协会理事长樊代明院士。HIO是面向全球开放的自由获取同行评议期刊，设有专家述评、CACA指南、研究综述和原创论著四个栏目。日前，口腔颌面肿瘤专题文章已正式上线，可通过此链接浏览全文：https://www.springer.com/journal/44178/，敬请各位读者阅读和引用。以下为本专题原创论著文章的中英文摘要。

　　黑色素瘤中纤维化基因标签的开发和预后模型的构建

　　陈思宇¹，石从郁¹，李博^2*，李龙江^1*

　　1 口腔疾病研究国家重点实验室，国家口腔疾病临床医学研究中心，四川大学华西口腔医院头颈肿瘤外科

　　2 口腔疾病研究国家重点实验室，国家口腔疾病临床医学研究中心，四川大学华西口腔医院正畸科

　　目的

　　皮肤黑色素瘤（Skin cutaneous melanoma,SKCM）是一种恶性肿瘤，75%以上因皮肤癌死亡的病例都与之有关，如今，纤维化和癌症之间的关系也越来越受到重视。本研究将开发黑色素瘤的纤维化基因标签（Fibrotic gene signature,FGS），并在此基础上构建预后模型。

　　方法

　　SKCM的相关数据集来自GEO数据库和TCGA数据库。对TCGA-SKCM队列和GSE65904队列进行加权基因共表达网络分析，得到与纤维化特征高度相关的核心模块和中心基因，并将交集基因定义为FGS。采用最小绝对收缩和选择算子回归分析和赤池信息量准则法构建预后模型。利用纤维化基因标签富集评分（Fibrotic gene signature enrichment score,FGES）和纤维化基因标签风险评分（Fibrotic gene signature risk score,FGRS）分析免疫浸润。并根据FGRS深入分析了不同风险组之间的临床特征和免疫检查点基因表达的相关性。

　　结果

　　共有301个基因被定义为FGS，基于FGS构建了8基因预测模型，分别是SV2A、HEYL、OLFML2A、PROX1、ACOX2、PRRX1、PHACTR1和LHX6。在该模型的基础上，含FGRS的列线图可以准确预测预后。此外，高风险组的患者表现出免疫抑制，而低风险组的患者可能从免疫治疗中获益更多。然而，不同FGES组的免疫浸润没有明显差异。

　　结论

　　在这项研究中，我们开发了黑色素瘤的纤维化基因标签，并在此基础上构建了8基因预后模型，为黑色素瘤患者的预后预测和治疗选择提供参考。

　　关键词：黑色素瘤，WGCNA，纤维化基因标签，预后，免疫