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  • 简介:摘要目的通过生物信息学分析筛选与胃癌预后相关的微RNA(miRNA),构建风险评分模型并进行验证。方法从人类癌症基因组图谱数据库下载491例样本的人类基因组miRNA测序数据(胃癌组织样本446份,正常胃组织样本45份)和相应的临床病理信息。通过R 4.0.2软件edgeR包对miRNA表达谱进行差异分析,将所得差异表达谱按1∶1的比例随机分为训练集和测试集。采用单因素Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析筛选预后相关miRNA,进一步对筛选出的预后相关miRNA进行多因素Cox回归分析并构建预后风险评分模型。采用Kaplan-Meier曲线、受试者操作特征曲线、曲线下面积(AUC)动态变化曲线评估模型的预测效能。结果以|log2差异倍数|>1.5、P<0.01为标准,筛选出175个胃癌组织中差异表达miRNA。通过单因素Cox回归分析和LASSO回归分析筛选出6个与胃癌患者总生存率相关的差异表达miRNA,使用多因素Cox回归分析成功构建5-miRNA风险评分模型:风险评分=0.183×hsa-miRNA-184+0.086×hsa-miRNA-675-0.231×hsa-miRNA-2115+0.548×hsa-miRNA-3943-1.455×hsa-miRNA-1246。在训练集、测试集、总体数据集中,高风险组患者的累积生存率均低于低风险组,差异均有统计学意义(χ2=18.90、9.50、26.70,P均<0.05),模型预测效能优于TNM分期,且分层分析显示模型能有效预测早期胃癌。单因素和多因素Cox回归分析显示模型风险评分、年龄和M分期是胃癌患者预后不良的独立危险因素[风险比(95%可信区间)分别为1.19(1.07~1.32)、1.20(1.06~1.40),1.50(1.01~2.23)、1.90(1.28~2.90),1.34(1.15~1.57)、2.10(1.05~4.40);P均<0.05]。结论基于5个miRNA构建的5-miRNA风险评分模型预测胃癌患者预后的准确性高,是独立的预后因子。

  • 标签: 胃肿瘤 微RNA TCGA数据库 预后 生物信息学