Construction and Validation of a Hepatocellular Carcinoma Prognostic Model Based on Bile Acid Metabolism and Immune-Related Genes

目的：免疫逃逸和代谢重编程在肝癌进展中起着协同作用，胆汁酸代谢是连接它们的关键桥梁。因此，本研究旨在构建一个与胆汁酸代谢及免疫相关基因（BAMIRGs）相互作用的肝癌风险预测模型。该方法基于从 TCGA 和 GEO 数据库中提取 BAMIRG，通过非负矩阵分解聚类和最小绝对收缩和选择算子 Cox 回归构建模型，并评估其有效性。同时，该模型的准确性也与其他已发表的肝癌预后预测模型进行了比较。BAMIRG可以区分肝癌患者的不同亚型，并影响免疫微环境。BAMIRGs模型具有良好的预测表现（C指数=0.668），优于以往已发表的模型，尤其是在肝癌患者中具有不同临床特征，因为风险评分是肝癌的独立预后因子。模型风险评分与免疫抑制微环境和肿瘤突变负荷显著相关。高风险肝癌组与免疫浸润过程相关，而低风险组则与代谢过程相关。结论：BAMIRGs模型能够预测肝癌的预后风险和免疫微环境，预计将为评估肝癌预后风险和个体化治疗提供有利工具。