基于癌症基因组图谱数据库肺腺癌预后风险模型的建立

作者：赵丹; 牟海军^*; 王显艳; 毕红霞; 郑红艳; 孔维丽; 李晶; 程薪樾; 戴翔宇

来源：中华实验外科杂志, 2022, 39(12).

• 肺腺癌
• 微小RNA
• 癌症基因组图谱
• 预后列线图模型

目的构建基于微小RNA(miRNA, miR)表达量的肺腺癌预后列线图风险模型, 研究其对肺腺癌患者生存的预测价值。方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载获取肺腺癌miRNA表达数据, 包括miRNAseq和临床数据。应用R 3.6.2软件中的edgeR包筛选肺腺癌组织和正常肺组织的差异基因, 以│logFC│>2, P<0.05为筛选条件。应用单因素回归分析、LASSO回归分析、多因素Cox回归分析筛选与预后明显相关的miRNAs, 建立风险评分(risk score)方程, 构建列线图模型。应用内部验证法和图像校准法、受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的特异性和敏感性。通过风险评分及生存曲线对患者进行生存分析。分析miRNAs在各种族表达差异。结果识别127个差异miRNA, 下调16个, 上调111个。单因素回归分析得到14个与预后相关的miRNAs, LASSO回归分析得到13个与预后相关的miRNAs(P<0.05)。多因素回归分析结果显示hsa-miR-1293、hsa-miR-450a-1、hsa-miR-5571、hsa-miR-3189、hsa-miR-490、hsa-miR-142、hsa-miR-31、hsa-miR-548v是显著的预测因素(P<0.05)。应用这8个miRNA构建列线图模型, Concordance值(0.701)及图像校准显示该列线图预测能力较好。1、3、5年曲线下面积(AUC)为0.721、0.748、0.733。生存分析结果显示高风险组较低风险组生存率低(P<0.05), 随着风险评分数值的升高, 死亡人数增多。KM生存曲线显示hsa-miR-1293、hsa-miR-5571、hsa-miR-490、hsa-miR-142、hsa-miR-31、hsa-miR-548v与肺腺癌生存预后相关(P<0.05)。另外这8个miRNAs表达种族差异无统计学意义(P>0.05)。结论成功构建基于miRNAs表达预测肺腺癌预后的列线图模型, 其预测准确性较高。

• 单位
  齐齐哈尔医学院; 齐齐哈尔医学院附属第三医院