不知道各位在看文章的时候，有没有遇到过这种情况：文章看起来很简单，里边每个步骤我都会做，怎么别人能把它发到这么高的杂志？当然了，科研不是简单的排列组合，各种工作堆砌在一起并不代表工作做得好。今天分享的这篇文章或许就是那种看似简单，但是工作做得非常好的。相信各位看完之后能够为自己的课题带来帮助和启发。

文章今年一月份在线发表在Theranostics（IF: 8.579）。

Identification and validation of hypoxia derived gene signatures to predict clinical outcomes and therapeutic responses in stage I lung adenocarcinoma patients

识别和验证缺氧衍生的特征以预测stage I肺腺癌患者临床结局和治疗反应

摘要：

目前的肿瘤淋巴结转移(TNM)分期系统不足以对I期肺腺癌(LUAD)患者做出精确的治疗决策和准确的生存预测。因此，迫切需要更可靠的生物标志物来识别I期患者的高风险亚群，指导辅助治疗。缺氧环境是氧供需不平衡的结果，肿瘤内缺氧是肿瘤的一个重要标志，它与恶性进展、治疗耐药性和不良预后密切相关。

在此研究中，缺氧被确定为I期LUAD总生存的主要危险因素。一系列生物信息和机器学习方法联合起来用于筛选鲁棒的候选基因，并建立个性化的缺氧衍生特征，分别预测I期患者的总生存期(OS)和免疫检查点封锁(ICB)治疗反应。

材料方法：

ssGSEA，CIBERSORT，LASSO，随机森林，生存分析，TIDE，WGCNA。

结果：

1.研究设计示意图

.流程图

2.缺氧在LUAD stage I中被识别为OS的主要危险因素

.缺氧是stage I LUAD主要风险因素以及特异缺氧候选因子识别

3.LUAD stage I特异缺氧候选基因识别与验证

.不同水平验证199个缺氧相关基因

4.stage I 患者中缺氧相关OS预后特征构建与验证

.建立和验证stage I患者预后缺氧特征

5.缺氧相关预后得分和传统特征之间的预后和预测效能比较

.传统特征与HPRS预后和预测效能比较

6.建立综合模型以优化stage I患者的风险分层和生存预测

.生存决策树与列线图

7.不同风险组间富集通路和基因组改变综合分析

.不同风险组间富集通路和基因组改变

8.缺氧衍生的特征可以预测stage I病人治疗反应

.缺氧衍生的特征预测患者治疗反应

总结：

如果只是初看，很有可能产生一种误解，不就是筛选了缺氧预后因子吗，最多3+水平，怎么可能到8+。文章没有开发新的算法，也没有做湿实验，能发到Theranostics肯定有其过人之处。首先，最重要的一点是文章故事讲的很完整，从立意到分析，再到最后的结论，前后逻辑和衔接非常紧密。其次，文章分析所使用的样本量很丰富，对于筛选出的候选物进行了多个层面的验证保证其有效性。这篇文章对于公共数据的挖掘非常值得学习。