基于脂代谢相关基因的肝癌预后预测模型的构建与评价

摘要

目的 基于脂代谢相关基因的生物信息学分析构建肝癌预后预测模型,并评价其对肝癌患者预后的预测能力.方法 从癌症基因组图谱数据库(TCGA)和国际癌症基因组联合体数据库(ICGC)下载肝癌患者肿瘤组织和正常肝组织的mRNA转录组数据和临床资料(TCGA数据以欧美人种为主、ICGC数据仅为亚洲人种),从基因集合富集分析(GSEA)下载与脂质代谢相关的基因集.以TCGA数据库中的mRNA表达数据为输人文件,通过GSEA软件对基因集进行基因富集分析.采用perl软件和R软件从基因集中筛选出在肝癌中差异表达的脂代谢相关基因,采用Cox回归分析筛选出与肝癌预后相关的关键脂代谢基因,构建肝癌患者预后预测模型.计算TC-GA、ICGC数据库中肝癌患者的肝癌预后预测模型风险评分,根据评分中位数将肝癌患者分为高风险者和低风险者,并进行Kaplan-Meier生存分析,绘制受试者工作曲线(ROC);根据TCGA数据库中患者的临床资料绘制诺莫列线图评价预后预测模型对肝癌预后的预测能力,通过Cox回归分析该模型风险评分与肝癌临床病理特征对肝癌患者预后的影响.结果 脂质代谢相关基因集中不同基因共757个,筛选其中109个表达上调的基因进行单因素Cox分析,结果显示21个脂代谢基因与预后相关.多因素Cox分析筛选出6个能独立影响肝癌预后的关键脂代谢基因,分别为DAGLA、PCSK9、PIGU、FABP6、GLA、ESYT3.根据6个关键脂代谢基因构建肝癌预后预测模型,风险评分=DAGLA×0.161878597+PCSK9×0.01496728+PIGU×0.043461843+FABP6×0.078505362+GLA×0.019799065+ESYT3×0.27806377.TCGA、ICGC数据库Kaplan-Meier生存分析结果均显示,高风险肝癌患者的生存时间低于低风险者(P＜0.01);两数据库ROC曲线下面积分别为为0.732、0.662;诺莫列线图显示该模型预测肝癌患者预后的C值为0.706;多因素Cox回归分析显示,该模型的风险评分与肝癌患者的TNM分期可作为独立预后影响因子(P＜0.001).结论 成功构建了基于脂代谢相关基因的肝癌预后预测模型,该模型对肝癌患者预后的预测能力较好.