【摘 要】
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研究目的:构建并验证基于mRNA表达谱的宫颈鳞癌预后模型,探讨其对宫颈鳞癌个性化诊疗的指导意义。材料与方法:从癌症基因组图谱（TCGA）数据库下载宫颈鳞癌的RNA测序数据及相应的临床资料,严格按照随机数表法将患者分组为训练集和验证集,采用R语言鉴定宫颈鳞癌组织标本与健康宫颈组织标本的差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）,然后将相关DEGs的表达谱数
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研究目的:构建并验证基于mRNA表达谱的宫颈鳞癌预后模型,探讨其对宫颈鳞癌个性化诊疗的指导意义。材料与方法:从癌症基因组图谱（TCGA）数据库下载宫颈鳞癌的RNA测序数据及相应的临床资料,严格按照随机数表法将患者分组为训练集和验证集,采用R语言鉴定宫颈鳞癌组织标本与健康宫颈组织标本的差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）,然后将相关DEGs的表达谱数据进行log2（count+1）转换合并临床生存资料。我们在训练集对DEGs进行单因素Cox回归分析,筛选出影响预后的相关mRNAs,再对相关mRNAs变量进行Lasso回归分析,进一步缩小变量范围,然后对缩小范围后的变量进行多因素Cox回归分析,从而构建了一个基于mRNAs表达谱的宫颈鳞癌预后模型（PI）。在训练集及验证集,通过Kaplan-Meier法、log-rank检验及ROC曲线分析评估预后模型的特征值,探讨其对宫颈鳞癌3年生存率的预测价值,并通过计算C-index值,量化该预后模型的预测能力。同时,我们还进一步分析风险评分与宫颈鳞癌预后的相关性。最后,对预后模型（PI）和临床特征进行多因素Cox回归分析,探讨PI是否为宫颈鳞癌的独立预后因素。研究结果:本研究通过对宫颈鳞癌组织样本和健康宫颈组织样本比较,以P＜0.0001和|log2FC|＞2为截止标准,鉴定出1441个DEGs,其中包括407个上调的DEGs和1034个下调DEGs。在训练集中,根据DEGs和生存资料,通过单因素Cox回归分析,得出18个mRNAs的P值小于0.005,然后对18个mRNAs进行Lasso回归分析,进一步拟合得10个mRNAs用来构建宫颈鳞癌预后模型,再对10个mRNAs采用多变量Cox回归分析,获得4个mRNAs（分别为MCM5、TSACC、SELP和TMEM55A,前两者表达上调,后两者表达下调）组成的宫颈鳞癌预后模型,具体计算公式为:PI=SELP*-0.376918856+TMEM55A*0.310620545+MCM5*-1.009572859+TSACC*0.428376644。根据PI的中位数,将患者分为高危组和低危组,两组OS的差异具有统计学意义,ROC曲线下面积（AUC）为0.847,C-index值为0.80,说明此4-mRNAs宫颈鳞癌预后模型具有一定的预测能力。将该预后模型在验证集中进行验证同样显示相似的结果,ROC曲线下面积（AUC）为0.751,从而进一步说明此4-mRNAs宫颈鳞癌预后模型具备的预测能力。最后在结合临床特征数据的多因素Cox回归分析中,显示PI是独立预后因素（p值＜0.05）。结论:基于4-mRNAs表达水平的宫颈鳞癌预后模型具备良好的预测能力,对宫颈鳞癌个性化诊疗具有指导意义。
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