急性髓性白血病预后免疫相关基因的生物信息学分析

作者：郭凤霞; 赵海燕; 王博; 汪梅; 任咏慧; 李洁^*

来源：生命科学研究, 2021, 25(03): 259-267.

DOI：10.16605/j.cnki.1007-7847.2020.03.0138

• 急性髓性白血病(AML)
• 免疫相关基因(IRGs)
• 预后标志物
• 机器学习
• 预后风险模型

急性髓性白血病(acute myeloid leukemia, AML)是一种造血干细胞的恶性克隆性疾病,复发率高,预后差,临床缺乏准确而稳健的预后标志物。本研究旨在构建一个免疫相关基因(immune-related genes, IRGs)的拟合模型来预测AML患者的预后。首先,从TCGA中下载AML样本的基因表达谱数据和临床相关信息矩阵,从Imm Port数据库获取IRGs列表,利用R语言提取并筛选IRGs的表达矩阵;然后,对IRGs进行单变量Cox回归生存分析,筛选出预后IRGs;随后,对预后IRGs进行GO和KEGG富集分析、PPI网络构建以及关键IRGs的筛选;最后,构建AML预后的最优IRGs拟合。经过筛选共得到302个预后IRGs,这些预后IRGs涉及细胞趋化反应、白细胞黏附以及细胞因子-细胞因子受体相互作用和JAK-STAT等信号通路。最重要的是,文中通过迭代Lasso的算法构建了由9个IRGs组成的预后风险模型。该模型对AML预后的高低风险具有很高的诊断效能(AUC=0.91)。总之,本文开发了一种最优IRGs拟合模型,其能准确预测AML患者的预后,该模型可能有助于指导临床医生对高风险AML患者进行个性化管理。

• 单位
  哈尔滨医科大学; 牡丹江医学院附属红旗医院