基于TCGA数据库建立胆管癌自噬相关基因预后预测模型及其应用

• 作者: 史华帝 左瑜芳 钟富兰 易小琼 徐祖敏
• 来源期刊: 山东医药
• 学科: 医学
• 关键词: 胆管癌 预后风险模型 列线图 癌症基因组图谱数据库 自噬相关基因
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: R735.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-266X.2021.02.002

摘要

目的 利用癌症基因组图谱(TCGA)数据库构建胆管癌自噬相关基因(ARGs)预后预测模型.方法 通过人类自噬数据库和分子特征数据库获得531个胆管癌ARGs.从TCGA数据库中选择CHOL队列的转录组和临床数据进行下载,包含胆管癌组织36例、正常胆管组织9例.采用Perl软件将原始测序数据进行合并,提取所有ARGs的表达数据;利用R软件对胆管癌组织和正常胆管组织中的ARGs进行差异表达分析,筛选出胆管癌组织中表达失调的ARGs,并进行GO功能富集和KEGG信号通路分析.利用单因素Cox及Lasso回归模型筛选关键ARGs,多因素Cox回归模型建立预后预测模型,根据关键ARGs的mRNA表达水平和风险系数计算每个患者的风险评分,按其中位数将胆管癌患者分为高风险组和低风险组,绘制生存曲线,比较两组的生存期.绘制预后预测模型的ROC曲线,评价其预测预后的敏感度和特异性.最后利用R软件构建基于关键ARGs的列线图,绘制校准曲线评估实际生存和预测生存的一致性.结果 与正常胆管组织比较,胆管癌组织中有324个表达失调的ARGs.这些ARGs主要涉及自噬、利用自噬机制的过程、大自噬、自噬的调节、凋亡等生物学过程和信号通路.经过单因素Cox和Lasso回归分析,筛选出5个关键ARGs,即VPS11、EVA1A、BNIP3、GABARAP、VPS4B.以这5个关键ARGs建立预测胆管癌患者预后的风险模型,风险评分=(-3.739×VPS11)+(1.691×EVA1A)+(1.734×BNIP3)+(5.776×GABARAP)+(-1.310×VPS4B).生存分析显示,高风险组的总生存时间低于低风险组,预测1年、2年、3年生存率的ROC曲线下面积均大于0.9.构建了基于5个ARGs的列线图(C指数为0.822,95％CI为0.721～0.924),另外,绘制预测1年、2年、3年生存率的校准曲线几乎都落在了45°的对角线上,提示该模型的准确性和区分能力较好.结论 成功构建了基于VPS11、EVA1A、BNIP3、GABARAP、VPS4B共5个关键ARGs表达的胆管癌预后风险预测模型,该模型可有效预测胆管癌患者的预后.