衰老相关分泌表型相关的lncRNAs模型预测肝细胞癌患者预后的构建和验证

作者：周丁杰; 戈伟^*; 曹德东

来源：中国医药导报, 2023, 20(25): 12-19.

DOI：10.20047/j.issn1673-7210.2023.25.02

• 肝细胞癌
• 衰老相关分泌表型
• LncRNA
• 生物标志物
• 诊断

目的 构建衰老相关分泌表型（SASP）相关的可独立预测肝细胞癌（HCC）预后的风险模型，提高HCC的临床疗效。方法 在癌症基因组学图谱（TCGA）数据库中获取HCC的测序数据及临床数据并分离出lncRNAs；在Gene Card网站中检索并筛选出相关系数>7的SASP相关基因，利用R语言“limma”包筛选出差异表达的SASP相关的基因及对应的lncRNAs。利用Cox回归分析和lasso构建SASP相关的lncRNAs预测模型，根据样本的风险评分中位值将HCC患者分为高风险组、低风险组，采用Kaplan-Meier曲线进行生存分析。利用单样本基因集富集分析（ssGSEA）来研究样本的风险评分和免疫状态之间的联系。结果 从TCGA数据库中获取了374个肿瘤样本和50个正常组织样本，筛选出6个SASP相关的lncRNAs组成预后模型，计算出各样本的风险评分。生存分析显示，低风险组患者的预后优于高风险组患者的预后。风险模型1年生存受试者操作特征曲线的曲线下面积0.812。单因素和多因素回归分析显示，患者风险评分是HCC预后的独立危险因素（OR>1,P<0.05）。ssGSEA结果显示，高风险组免疫检查点特异性靶点和相关通路的表达水平更高。结论 本研究成功构建SASP相关的lncRNAs风险模型，风险模型可独立预测HCC患者的预后情况。

• 单位
  武汉大学人民医院