这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告：
该研究由Jian Hou、Zhenquan Lu、Xiaobao Cheng、Runan Dong、Yi Jiang、Guoqing Wu、Genyi Qu和Yong Xu共同完成，研究团队主要来自中国湖南省株洲市中心医院泌尿外科和香港大学深圳医院泌尿外科。研究于2022年发表在BMC Cancer期刊上，论文标题为“Ferroptosis-related long non-coding RNA signature predicts the prognosis of bladder cancer”。
膀胱癌（Bladder Cancer, BCA）是全球泌尿系统中最常见的恶性肿瘤之一，分为肌层浸润性膀胱癌（MIBC）和非肌层浸润性膀胱癌（NMIBC）。尽管现有的治疗方法包括手术和免疫治疗，但仍有部分患者会出现复发和进展，预后较差。铁死亡（Ferroptosis）是一种铁依赖的程序性细胞死亡方式，被认为具有抑制肿瘤的功能。长链非编码RNA（lncRNA）在肿瘤的发生、发展和转移中起重要作用。然而，铁死亡相关lncRNA在膀胱癌中的研究尚不充分。因此，本研究旨在探索铁死亡相关lncRNA在膀胱癌中的表达及其作为预后标志物的潜力。
研究流程主要包括以下几个步骤：
1. 数据收集：从TCGA数据库获取膀胱癌的转录组数据和临床信息，从Ferroptosis数据库下载铁死亡相关基因集。研究共纳入414个肿瘤样本和19个健康样本，排除信息不完整或生存时间≤30天的样本。
2. 差异表达分析：通过Pearson相关性分析筛选与铁死亡相关的lncRNA，设置相关系数|r²|>0.3且p<0.001为显著性阈值。使用DAVID数据库进行功能富集分析，发现61个与铁死亡相关的差异表达基因（DEGs），其中25个下调，36个上调。
3. 预后模型构建：采用LASSO回归和Cox回归模型筛选与膀胱癌预后相关的lncRNA，最终确定11个lncRNA作为预后标志物。基于这些lncRNA构建风险评分模型，并将患者分为高风险组和低风险组。
4. 模型验证：通过Kaplan-Meier生存分析、ROC曲线和决策曲线分析（DCA）验证模型的预测能力。结果显示，高风险组患者的生存率显著低于低风险组，模型AUC值为0.720，表明其具有良好的预测性能。
5. 免疫和通路分析：使用CIBERSORT、ESTIMATE、MCPcounter、ssGSEA和TIMER算法分析高低风险组的免疫细胞浸润和免疫检查点表达差异。结果显示，低风险组中免疫相关通路（如TNF信号通路、PI3K-AKT信号通路等）显著富集，且免疫检查点（如PD-1、CTLA4、LAG3等）在两组间表达差异显著。
6. 实验验证：通过qRT-PCR验证筛选出的lncRNA在膀胱癌细胞系（T24和EJ）和正常膀胱上皮细胞系（SV-HUC）中的表达。结果显示，大部分lncRNA在膀胱癌细胞中显著上调或下调，进一步支持其作为预后标志物的潜力。
本研究首次构建了基于铁死亡相关lncRNA的膀胱癌预后预测模型，为膀胱癌的个体化治疗提供了新的方向。该模型不仅能够有效预测患者的生存率，还为探索铁死亡在膀胱癌中的作用机制提供了重要线索。此外，研究还揭示了免疫检查点和m6A甲基化在膀胱癌中的潜在作用，为未来的治疗策略提供了新的靶点。
研究还探讨了铁死亡相关lncRNA与免疫检查点、m6A甲基化之间的调控关系，为深入理解膀胱癌的分子机制提供了新的视角。此外，研究团队开发的预后模型可通过Nomogram图直观展示，便于临床医生使用。