目的:探究沉默信息调节因子2(Silence information regulator 2,SIRT2)在胆管癌(Cholangiocarcinoma,CCA)组织中的表达、潜在作用机制及临床意义,并基于SIRT2构建可切除CCA患者生存预测模型。方法:首先,基于肿瘤基因图谱(The cancer genome atlas,TCGA)和基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)分析CCA组织及正常组织RNA序列数据,比较CCA及相应配对的正常胆管组织中SIRT2 m RNA表达水平;为了探究SIRT2在CCA中的潜在作用机制,通过STRING数据库构建SIRT2物理结合的蛋白互作网络;Linkedomics数据库探索SIRT2共表达基因,并对共表达基因进行功能富集分析;通过R包“DESeq2”筛选SIRT2高低表达组的差异表达基因(Differentially expressed genes,DEGs),筛选条件为|log FC|>1.5和Adjusted P<0.05,Metascape数据库进行DEGs功能富集分析,R包“cluster Profiler”进行基因集富集分析(Gene set enrichment analysis,GSEA),参考数据集来源于MSig DB数据库,FDR<0.25、Adjustselleck Tofacitinibed P<0.05和标准化富集评分|NES|>1为显著富集。其次,回顾性收集2016年1月1日至2021年12月31日在蚌埠医学院第一附属医院经手术治疗,且术后病理确诊为CCA的患者标本共89例,其中有癌旁正常(阴性切缘)(Adjacent non-tumor,ANT)组织标本的共44例,采用免疫组织化学染色法(Immunohistochemical staining,IHC)检测上述CCA及ANT组织中SIRT2的表达;通过我院病历系统收集上述89例CCA患者临床病理特征,电话随访患者生存状态及生存时间,计算患者总生存期(Overall survival,OS)。基于该研究者队列数据,分析SIRT2表达水平与CCA患者临床病理特征间的联系。通过Kaplan-Meier生存分析法分析不同SIRT2表达的CCA术后患者OS的差异,采用COX回归分析法筛选影响CCA术后患者OS的独立预测因Electrical bioimpedance素。最后,基于COX回归分析结果构建CCA术后患者预后列线图预测模型,使用校准曲线及时间依赖性的受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curve,ROC)对列线图模型进行评价,并与第八版TNM分期预测效果进行比较。结果:基于TCGA数据库分析转录组数据发现,CCA(CHOL)组织中SIRT2 m RNA水平较正常组织显著增高(P<0.001),并且SIRT2 m RNA的表达水平显著高于其相应配对的正常胆管组织(P<0.05);通过GEO数据库中GSE107943数据集(平台号GPL18573)进一步验证了CCA组织中SIRT2 m RNA表达高水平以及配对样本的差异分析结果。STRING数据库分析得到40个与SIRT2物理互作的蛋白,包括SFN、XRCC6、CBX5等。Linkedomics数据库分析分别得到与SIRT2 m RNA表达正相关和负相关的TOP50基因,其中正相关的基因包括ATG4A、SVorinostat MWMPD1、NFKBIB等;负相关的基因包括ZNF624、SMARCC1、ACVR2B等。Metascape数据库功能富集结果提示DEGs主要富集在激素水平调节、细胞间黏附、Notch信号通路调控等功能。GSEA结果提示,SIRT2高表达患者差异基因显著富集于核糖体、过氧物酶体、PPAR信号通路,并显著富集于氧化磷酸化、氨基酸代谢、脂肪酸代谢等多种代谢相关途径。基于研究者队列数据分析发现,CCA组织中SIRT2免疫组化评分较ANT显著增高(P<0.01),配对样本分析也得到进一步证实(P<0.01)。临床病理特征分析提示,SIRT2表达与可切除CCA患者基线甘油三酯水平(P=0.024)、肿瘤大小(P=0.035)、是否淋巴结转移(P=0.021)显著相关。生存分析结果提示,与SIRT2低表达CCA术后患者相比,SIRT2高表达患者OS显著降低(21月vs.29月,P=0.015);单因素COX回归分析提示肿瘤分化程度(P=0.010)、TNM分期(P=0.002)、是否接受后续治疗(P=0.040)、SIRT2表达情况(P=0.016)与CCA患者预后相关;多因素COX回归分析进一步表明TNM分期(HR:2.100,95%CI:1.129-3.904,P=0.019)和SIRT2表达水平(HR:1.726,95%CI:1.012-2.944,P=0.045)是CCA术后患者OS的独立预测因素。最后,基于SIRT2和有意义的临床病理参数构建了CCA术后患者列线图生存预测模型,该模型C-index为0.675,第1、2和3年的时间依赖性ROC曲线下面积分别为0.879、0.778、0.953与AJCC第八版TNM分期系统1、2和3年曲线下面积0.745、0.621、0.612相比,具有更好的预后预测价值。结论:可切除CCA患者肿瘤组织中SIRT2高表达并与患者不良预后相关,基于SIRT2构建的可切除CCA术后患者的预后列线图模型较AJCC第八版TNM分期系统具有更好的预测作用。