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胃腺癌患者铁死亡相关LncRNA预后模型的构建

谢欣媛 牛晓辰 孙建辉 张雅涵 陈鹏飞

谢欣媛, 牛晓辰, 孙建辉, 张雅涵, 陈鹏飞. 胃腺癌患者铁死亡相关LncRNA预后模型的构建[J]. 昆明医科大学学报.
引用本文: 谢欣媛, 牛晓辰, 孙建辉, 张雅涵, 陈鹏飞. 胃腺癌患者铁死亡相关LncRNA预后模型的构建[J]. 昆明医科大学学报.
Xinyuan XIE, Xiaochen NIU, Jianhui SUN, Yahan ZHANG, Pengfei CHEN. Ferroptosis-Related LncRNAs Signature Predicts the Prognosis of Stomach Adenocarcinoma[J]. Journal of Kunming Medical University.
Citation: Xinyuan XIE, Xiaochen NIU, Jianhui SUN, Yahan ZHANG, Pengfei CHEN. Ferroptosis-Related LncRNAs Signature Predicts the Prognosis of Stomach Adenocarcinoma[J]. Journal of Kunming Medical University.

胃腺癌患者铁死亡相关LncRNA预后模型的构建

基金项目: 湖北省卫生健康委临床医学教育教学改革基金资助项目(HBJG-220018)
详细信息
    作者简介:

    谢欣媛(1993~),女,土家族,湖北恩施人,医学硕士,住院医师,主要从事消化道肿瘤的早期诊治与预防工作

    通讯作者:

    陈鹏飞, E-mail:xfcpff@163.com

  • 中图分类号: R735.2

Ferroptosis-Related LncRNAs Signature Predicts the Prognosis of Stomach Adenocarcinoma

  • 摘要:   目的  通过研究胃癌细胞铁死亡相关LncRNA,建立预测胃腺癌患者的生存预后情况的预后模型,从而为其生物标志物与治疗靶点的开发提供理论依据。  方法  对 TCGA数据库中的胃腺癌患者的转录本测序数据进行分析,并与铁死亡相关基因取交集,通过共表达和差异分析方法,从而筛选出与铁死亡相关的 LncRNA。采用单因素和多因素 Cox回归分析,筛选出与胃腺癌患者预后相关的 LncRNA,从而建立预后评分模型。在此基础上,对每一样本进行风险值计算,并对模型的可靠性进行充分验证;根据模型结果对高低风险组之间进行免疫浸润与免疫反应等差异分析。  结果  肿瘤组织中相较正常组织筛选到与铁死亡相关的503个 LncRNA (上调431个,下调72个);单因素Cox回归分析得出33个可作为独立风险因子的 LncRNA,而多因素Cox回归分析构建出一个由17个 LncRNA组成的预测模型。生存曲线表明高风险的患者比低高风险的患者的存活率显著降低(P < 0.001);单因素和多因素独立预后分析表明,年龄、分期与风险值是患者的独立危险因素;时间依赖的ROC曲线提示,模型的1,2,3 a生存率预测AUC值为0.751,0.799,0.779,证明模型具备可靠与稳定性。高低风险组间多个免疫激活反应、免疫细胞的浸润程度与免疫检查点的表达水平存在显著差异。  结论  本研究以铁死亡相关lncRNA为基础,建立胃腺癌患者预后预测模型,可较好地评估患者预后情况,纳入模型的LncRNA具备开发为生物标志物与治疗靶点的可行性。
  • 图  1  差异基因功能富集

    A:上调基因GO功能富集;B:下调基因GO功能富集;C:上调基因KEGG通路富集;D:下调基因KEGG通路富集。

    Figure  1.  Functional enrichment of differential genes

    图  2  预后模型构建

    A:单因素Cox回归分析;B:预后模型的风险系数;C:LncRNA-mRNA共表达关系。

    Figure  2.  Construction of the prognostic model

    图  3  mRNA生存曲线

    Figure  3.  The K-M survival curves of mRNAs

    图  4  预后模型的评价

    A:生存曲线;B:生存状态图;C:风险曲线;D:风险基因热图。

    Figure  4.  Evaluation of the prognostic model

    图  5  独立预后分析

    A:单因素独立预后分析;B:多因素独立预后分析;C:ROC曲线;D:DCA曲线;E;时间依赖的ROC曲线;F:nomogram图。

    Figure  5.  Independent prognostic analysis

    图  6  GSEA富集分析结果

    Figure  6.  Results of GSEA enrichment analysis

    图  7  免疫细胞浸润情况

    Figure  7.  Immune cell infiltration

    图  8  高低风险组间表型的差异情况

    A:免疫反应差异;B:免疫检查点表达差异;C:m6A甲基化调控基因表达差异。

    Figure  8.  Phenotypic differences between the high and low-risk group

    表  1  患者临床基线资料表[n(%)]

    Table  1.   The clinical characteristics of patients in the TCGA database [n(%)]

    临床特征 分类 人数 死亡人数
    n 375 150
    性别 女性 134 (35.7) 51(34)
    男性 241 (64.3) 99(66)
    年龄 <=65 173 (46.1) 60(40)
    >65 202 (53.9) 90(60)
    组织学分级 G1 10 (2.7) 3(2)
    G2 131 (34.9) 49(32.7)
    G3 234 (62.4) 98(65.3)
    病理分期 Stage I 46 (12.3) 11(7.3)
    Stage II 123 (32.8) 34(22.7)
    Stage III 165 (44) 79(52.7)
    Stage IV 41 (10.9) 26(17.3)
    T 分期 T1 15 (4) 1(0.7)
    T2 80 (21.3) 27(18)
    T3 179 (47.8) 79(52.7)
    T4 101 (26.9) 43(28.6)
    N 分期 N0 114 (30.4) 29(19.3)
    N1 102 (27.2) 43(28.7)
    N2 75 (20) 31(20.7)
    N3 84 (22.4) 47(31.3)
    M 分期 M0 339 (90.4) 133(88.7)
    M1 36 (9.6) 17(11.3)
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