mRNAs列线图模型对宫颈腺癌患者生存状况的预测价值

• 作者: 关德凤 张钗红 杨永秀
• 来源期刊: 疑难病杂志
• 关键词: 宫颈腺癌 生存分析 mRNA 基因组富集分析 癌症基因组图谱数据库 列线图模型
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 论著·临床
• 页码范围: 280-284
• 页数: 5页
• 字数: 3565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6450.2020.03.014

摘要

目的 通过分析宫颈腺癌(CAC)的mRNAs差异表达谱及模型mRNAs的基因集富集分析(GSEA),寻找其稳定可靠的靶向治疗、预后评估的新型分子标志物.方法 2019年8—10月在兰州大学第一医院实施研究.下载癌症基因组图谱数据库(TCGA)中CAC的mRNAs相关数据,使用R3.6.1软件进行差异分析、mRNAs筛选和预后模型构建.使用GSEA_4.0.1软件进行模型mRNAs的癌症和效应特征基因集富集分析.结果 经单因素Cox回归、Lasso回归分析、多因素Cox逐步回归分析获得CAC患者预后评估的列线图模型.该模型C-指数为0.95,3年生存率的AUC为0.9501,5年生存率的AUC为0.9497,风险评分为0.94474×CILP+3.86633×MYH13-3.7763×ANKRD53-1.91299×GLIPR2-0.64192×CPQ,生存分析提示低风险组患者生存预后显著优于高风险组(P<0.05).经基因集富集分析显示,VEGF_A_UP.V1_UP、MYC TARGETS V1和MTORC1 SIGNALING基因集分别与4个和3个模型mRNAs显著相关.结论 列线图模型可有效预测CAC患者生存状况,模型mRNAs可能通过VEGF_A_UP.V1_UP、MYC TARGETS V1和MTORC1 SIGNALING等途径影响患者预后,模型mRNAs及其核心基因集有望成为靶向治疗、预后评估的新靶标.