【摘 要】
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目的：筛选与甲状腺乳头状癌（Papillary Thyroid Carcinoma,PTC）预后密切相关的激酶基因,并构建风险评分模型。方法：在人类癌症基因图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库中获取甲状腺乳头状癌表达谱数据与对应的临床数据,将数据按1:1的比例分成训练组和验证组,收集目前已知的激酶基因（PKGs）518个,提取所有激酶基因的表达数据和生存信息,筛选
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目的：筛选与甲状腺乳头状癌（Papillary Thyroid Carcinoma,PTC）预后密切相关的激酶基因,并构建风险评分模型。方法：在人类癌症基因图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库中获取甲状腺乳头状癌表达谱数据与对应的临床数据,将数据按1:1的比例分成训练组和验证组,收集目前已知的激酶基因（PKGs）518个,提取所有激酶基因的表达数据和生存信息,筛选出差异表达的激酶基因,整合生存信息。对差异的PKGs进行单因素Cox回归分析得到与预后相关的PKGs并进行功能富集分析。采用Lasso和多因素cox回归构建最佳风险预后模型使用验证组数据评价模型效能。使用风险评分的中位值,将患者分为两组即高风险评分组和低风险评分组两组。然后绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC曲线）并计算ROC曲线下面积（area under curve,AUC）并绘制（Kaplan-Meier,KM）生存曲线评估模型性能,最终在验证组数据中进行验证。最后利用单因素和多因素Cox回归分析评价模型是否具有独立预后价值,并分析其临床相关性,绘制列线图。结果：通过对甲状腺乳头状癌和癌旁组织进行差异分析共得到66个差异的PKGs,其中上调基因34个,下调基因32个,对差异基因进行单因素cox回归分析获得17个与预后相关的PKGs,对这预后相关PKGs进行KEGG、GO通路富集分析发现,预后相关基因主要富集于免疫相关通路,功能主要与营养物质代谢相关,接下来经过进一步筛选我们最终确定5个PKGs（PLK2、FLT3、TGFBR1、DAPK2、BRSK2）构建预后模型ROC曲线在训练和验证数据集上AUC值均大于0.60,显示出预后模型有良好的预测性能。在预后模型中KM分析显示训练组和验证组高低风险组的预后都存在显著差异（P＜0.05）。单因素Cox回归、多因素cox显示风险评分是TC的独立预后因素（P＜0.05）。建立的列线图结合预后基因特征和临床参数,能够高效预测患者预后。结论：我们的研究建立了一个5个基因特征的风险预后模型,并构建了一个列线图,这在预测PTC的预后是可行的;有利于个体化治疗和医疗决策。
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