基于TCGA构建口腔鳞癌自噬相关基因风险预测模型及验证

摘要

目的 利用癌症基因组图谱(TCGA)数据库构建口腔鳞状细胞癌(OSCC)的自噬相关基因(ARG)风险预测模型。方法 基于TCGA数据库筛选OSCC中差异表达ARG。依次行单因素Cox分析、Lasso回归分析和多因素Cox分析构建ARG风险预测模型,并根据模型风险评分(RS)的中位数将患者分为高、低风险组,组间生存差异通过Kaplan-Meier进行评估。单因素和多因素Cox分析检验模型在预测预后中的作用,受试者工作特征曲线(ROC)评估模型的准确性,最后分析模型与临床病理特征的相关性。Western-blot验证模型中基因BAK1在OSCC中的表达。结果 OSCC中共筛选出37个差异表达ARG(FDR1)。行单因素Cox分析、Lasso回归分析及多因素Cox分析筛选出FADD、NKX2-3、BAK1作为预后相关差异表达ARG,用于风险预测模型的构建,即RS=(1.558 5×FADD)+(-0.557 8×NKX2-3)+(1.547 1×BAK1)。Kaplan-Meier生存分析表明,高风险组的5年生存率低于低风险组(P<0.001)。单因素和多因素Cox分析表明,预测模型有效且独立于其他临床因素(P<0.001)。ROC曲线结果显示,该模型诊断OSCC预后的曲线下面积为0.614。在较高T分期和较大年龄患者中可发现模型的RS增高(P<0.05)。Western-blot结果表明,在OSCC癌组织中BAK1蛋白表达高于癌旁组织(t=3.197,P=0.033)。结论 基于FADD、NKX2-3、BAK1等3个ARG构建的风险预测模型可作为OSCC患者预测预后的生物标志物,从而有助于对不同风险的患者进行个体化诊疗。