基于加权基因共表达网络分析建立结肠腺癌预后风险模型以及关键基因药物敏感性分析

摘要

目的 筛选与结肠腺癌（COAD）发展相关的枢纽基因，构建COAD预后模型。方法通过下载两个GEO数据集进行加权基因共表达网络分析（WGCNA）和差异表达分析，将获得的差异表达基因（DEGs）和重要模块基因取交集得到共同基因用于进一步分析。将癌症样本随机分为训练集（70%）和测试集（30%），利用训练集进行预后模型的构建，利用测试集和TCGA数据对模型进行内外部验证。通过时间依赖性ROC曲线和列线图评估模型的预测能力；对高、低风险组进行GSEA富集分析探索潜在功能；最后通过Cell Miner和GEO数据库探究关键基因的表达与药物敏感性之间的关系。结果 筛选出5个关键基因构建COAD预后模型并成功验证，风险评分可以作为独立的预后因子（HR=1.581,P ＜0.001）。ROC曲线分析显示，在1年、2年和3年的随访中，训练集的AUC分别为0.690、0.709、0.699。生存分析显示，与高风险组相比，低风险组总体生存率更高（P ＜0.001）。此外，模型中的HSD17B2基因与多种COAD化疗药物的耐药性相关。结论 筛选并验证了5个枢纽基因（GZMB、HSD17B2、PDK4、PIGR和PXMP2）可能为COAD的潜在预后标志物，其中HSD17B2可能与结肠腺癌的耐药性有关。