基于TCGA数据库构建肝癌预后相关的mRNAs风险评分模型

作者：向杰; 陈鹏飞; 彭湃澜; 雷蕾^*

来源：标记免疫分析与临床, 2021, 28(01): 55-60.

• 肝癌
• mRNA
• 标志物
• 预后

目的寻找肝癌(hepatocellular carcinoma)特异性预后相关mRNAs,为肝癌的预后预测及个性化治疗提供策略。方法从癌症和肿瘤基因图谱数据库(The Cancer Genome Atlas, TCGA)下载365例肝癌组织样本的Rna-seq数据和临床数据作为训练集,从NCBI(美国国立生物技术信息中心)的GEO数据库下载肝癌相关芯片数据(GSE14520)及临床数据作为测试集;首先,利用LASSO惩罚回归算法在训练集中建立肝癌预后相关的mRNA风险评分(mRNA-risk score, mRNA-RS)模型,以风险评分的截断值,将患者分为高、低风险组,分析mRNA-RS与临床特征的关系,并分别在训练集及测试集中对mRNA-RS预测肝癌预后的有效性进行验证;然后采用Cox回归分析mRNA-RS是否为预后的独立因素;最后采用GSEA富集分析探究该模型可能的作用机制。结果采用LASSO惩罚回归算法在训练集中确定6个与总生存期相关的mRNA构建mRNA-RS模型。根据mRNA-RS的截断值(0.813)分为高风险组和低风险组,在训练集患者中mRNA-RS与肿瘤分级和肿瘤分期呈正相关(P<0.05),生存曲线(P<0.05)及时间依赖性ROC(AUC>0.629)在训练集和测试集中均有良好的预测效能;Cox回归分析表明,mRNA-RS在训练集和测试集均为影响肝癌预后的独立因素(P<0.05)。最后GSEA富集分析表明,mRNA-RS主要参与脂肪酸代谢、药物代谢酶细胞色素P450、氨基酸代谢、胆汁酸生物合成、丙酸代谢、补体和凝血级联、类固醇激素生物合成等信号通路。结论本研究基于TCGA数据库构建了6基因的mRNA-RS模型,可作为一种潜在的肝癌预后标志物组合。

• 单位
  恩施土家族苗族自治州中心医院