mTORC1信号通路在口腔鳞癌预后风险特征中的鉴定与验证

　　本研究针对口腔鳞癌(OSCC)预后评估难题，通过整合ssGSEA算法和WGCNA分析TCGA数据，首次构建了基于mTORC1信号通路的六基因预后模型。该模型有效量化患者生存风险，揭示TP53突变与高风险组的关联，为OSCC精准治疗提供新策略。

　　

通过单样本基因集富集分析(ssGSEA)算法计算口腔鳞状细胞癌(OSCC)中Hallmarks基因集的Z-Score值，结合单因素Cox回归筛选出与预后显著相关的生物学过程。研究团队利用癌症基因组图谱(TCGA)队列的转录组数据开展加权基因共表达网络分析(WGCNA)，鉴定出与mTORC1信号通路密切相关的基因模块。

研究首次揭示mTORC1信号与糖酵解、缺氧过程共同构成OSCC预后的关键调控网络，其中mTORC1信号被确定为最重要的风险因子，其激活状态与患者生存率呈负相关。通过多因素Cox回归构建的六基因预后风险评分模型，能够量化评估患者生存概率。值得注意的是，在高风险组中观察到TP53基因突变的高度富集现象，提示该亚组患者具有特殊的遗传复杂性。

研究还报道了不同风险分组间的免疫细胞浸润差异模式，并整合临床参数构建了包含风险评分的列线图(nomogram)。该成果不仅阐明mTORC1信号在OSCC预后中的核心地位，更为临床提供经过外部数据集验证的精准预测工具。