Oral squamous cell carcinoma (OSCC) is a malignant cancer, the survival rate of patients is disappointing. Therefore, it is necessary to identify the driven-genes and prognostic biomarkers in OSCC. Four Gene Expression Omnibus (GEO) datasets were integratedly analyzed using bioinformatics approaches, including identification of differentially expressed genes (DEGs), GO and KEGG analysis, construction of protein-protein interaction (PPI) network, selection of hub genes, analysis of prognostic information and genetic alterations of hub genes. ONCOMINE, The Cancer Genome Atlas (TCGA) and Human Protein Atlas databases were used to evaluate the expression and prognostic value of hub genes. Tumor immunity was assessed to investigate the functions of hub genes. Finally, Cox regression model was performed to construct a multiple-gene prognostic signature. Totally 261 genes were found to be dysregulated. 10 genes were considered to be the hub genes. The Kaplan-Meier analysis showed that upregulated SPP1, FN1, CXCL8, BIRC5, PLAUR, and AURKA were related to poor outcomes in OSCC patients. FOXM1 and TPX2 were considered as the potential immunotherapeutic targets with future clinical significance. Moreover, we constructed a nine-gene signature (TEX101, DSG2, SCG5, ADA, BOC, SCARA5, FST, SOCS1, and STC2), which can be utilized to predict prognosis of OSCC patients effectively. These findings may provide new clues for exploring the molecular mechanisms and targeted therapy in OSCC. The hub genes and risk gene signature are helpful to the personalized treatment and prognostic judgement.

中文翻译：

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口腔鳞状细胞癌的预后生物标志物和治疗靶点：基于跨数据库分析的研究

口腔鳞状细胞癌（OSCC）是一种恶性肿瘤，患者的生存率令人失望。因此，有必要确定 OSCC 中的驱动基因和预后生物标志物。使用生物信息学方法对四个基因表达综合（GEO）数据集进行了综合分析，包括差异表达基因（DEGs）的识别、GO和KEGG分析、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络的构建、枢纽基因的选择、预后信息的分析和枢纽基因的遗传改变。ONCOMINE、癌症基因组图谱（TCGA）和人类蛋白质图谱数据库用于评估枢纽基因的表达和预后价值。评估肿瘤免疫以研究枢纽基因的功能。最后，进行Cox回归模型以构建多基因预后特征。共发现261个基因失调。10个基因被认为是枢纽基因。Kaplan-Meier 分析表明，上调的 SPP1、FN1、CXCL8、BIRC5、PLAUR 和 AURKA 与 OSCC 患者的不良预后有关。FOXM1 和 TPX2 被认为是具有未来临床意义的潜在免疫治疗靶点。此外，我们构建了一个九基因特征（TEX101、DSG2、SCG5、ADA、BOC、SCARA5、FST、SOCS1和STC2），可用于有效预测OSCC患者的预后。这些发现可能为探索OSCC的分子机制和靶向治疗提供新的线索。枢纽基因和风险基因特征有助于个体化治疗和预后判断。Kaplan-Meier 分析表明，上调的 SPP1、FN1、CXCL8、BIRC5、PLAUR 和 AURKA 与 OSCC 患者的不良预后有关。FOXM1 和 TPX2 被认为是具有未来临床意义的潜在免疫治疗靶点。此外，我们构建了一个九基因特征（TEX101、DSG2、SCG5、ADA、BOC、SCARA5、FST、SOCS1和STC2），可用于有效预测OSCC患者的预后。这些发现可能为探索OSCC的分子机制和靶向治疗提供新的线索。枢纽基因和风险基因特征有助于个体化治疗和预后判断。Kaplan-Meier 分析表明，上调的 SPP1、FN1、CXCL8、BIRC5、PLAUR 和 AURKA 与 OSCC 患者的不良预后有关。FOXM1 和 TPX2 被认为是具有未来临床意义的潜在免疫治疗靶点。此外，我们构建了一个九基因特征（TEX101、DSG2、SCG5、ADA、BOC、SCARA5、FST、SOCS1和STC2），可用于有效预测OSCC患者的预后。这些发现可能为探索OSCC的分子机制和靶向治疗提供新的线索。枢纽基因和风险基因特征有助于个体化治疗和预后判断。FOXM1 和 TPX2 被认为是具有未来临床意义的潜在免疫治疗靶点。此外，我们构建了一个九基因特征（TEX101、DSG2、SCG5、ADA、BOC、SCARA5、FST、SOCS1和STC2），可用于有效预测OSCC患者的预后。这些发现可能为探索OSCC的分子机制和靶向治疗提供新的线索。枢纽基因和风险基因特征有助于个体化治疗和预后判断。FOXM1 和 TPX2 被认为是具有未来临床意义的潜在免疫治疗靶点。此外，我们构建了一个九基因特征（TEX101、DSG2、SCG5、ADA、BOC、SCARA5、FST、SOCS1和STC2），可用于有效预测OSCC患者的预后。这些发现可能为探索OSCC的分子机制和靶向治疗提供新的线索。枢纽基因和风险基因特征有助于个体化治疗和预后判断。