介绍： 对脂质代谢失调的探索可能为腹膜后脂肪肉瘤（RPLS）提供新视角。在我们的研究中，我们旨在通过基于脂质代谢相关基因（LMAGs）的预后模型，探索潜在靶点并促进对 RPLS 免疫景观的进一步理解。

方法： 从两个公共数据库及华东最大的腹膜后肿瘤研究中心注册了 234 例病例的基因表达图谱及相关临床信息，包括队列 TCGA（n=58）、队列-GSE30929（n=92）、队列-FD（n=50）、队列-scRNA-seq（n=4）和队列验证（n=30）。进行了共识聚类分析以识别脂质代谢相关分子亚型（LMS）。通过 LASSO 算法和多元 Cox 分析在队列 TCGA 中建立了包含 13 个 LMAGs 的预后风险模型。进行了 ESTIMATE、CIBERSORT、XCELL 和 MCP 分析以可视化免疫环境。WGCNA 用于识别 13 个模型 LMAG 中的三个枢纽基因，并在队列 GSE30929 和队列 FD 中初步验证。此外，TIMER 还用于可视化抗原呈递细胞与潜在靶点之间的相关性。最后，对四种 RPLS 进行单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）分析，并进行多重免疫组化学（mIHC）的队列验证，以验证生物信息学分析的发现。

结果： LMS1 和 LMS2 被鉴定为免疫浸润和排除肿瘤，分子特征和临床预后均有显著差异。已识别出极长链脂肪酸蛋白 2（ELOVL2）的延长，这是一种催化长链脂肪酸延长的酶，参与正常细胞脂质代谢和细胞稳态的维持，并与抗原呈递细胞呈负相关，并被认定为 RPLS 的潜在靶点。此外，ELOVL2 在 LMS2 中富集，但免疫评分显著较低，预后不佳。最后，通过 scRNA-seq 进行了四次 RPLS 的高分辨率解剖，揭示了整个肿瘤生态系统并验证了先前的发现。

讨论： 我们研究中提出的 LMS 亚组和基于 LMAGs 的风险模型均为 RPLS 的预后分类提供了有前景的选择。ELOVL2 是一个潜在靶点，将脂质代谢与免疫调控对 RPLS 的调节联系起来，特别是针对 LMS2 肿瘤患者。

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