【摘 要】
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目的:头颈部鳞状细胞癌（Head and neck squamous cell cancer,HNSCC）是世界范围内常见的癌症,由于大多数患者无临床前期病史,诊断发现时均表现为晚期HNSCC,预后较差。因此,运用生物信息学去研究其生物标志物对HNSCC来说具有重要意义。以往研究中多数针对单基因做肿瘤标志物,在应用上具有较大局限性。本文主要挖掘出关于HNSCC灵敏度和特异性较高的预后风险联合标志物
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目的:头颈部鳞状细胞癌（Head and neck squamous cell cancer,HNSCC）是世界范围内常见的癌症,由于大多数患者无临床前期病史,诊断发现时均表现为晚期HNSCC,预后较差。因此,运用生物信息学去研究其生物标志物对HNSCC来说具有重要意义。以往研究中多数针对单基因做肿瘤标志物,在应用上具有较大局限性。本文主要挖掘出关于HNSCC灵敏度和特异性较高的预后风险联合标志物模型。研究方法:我们首先从人类肿瘤基因组（The Cancer Genome Atlas,TCGA）获得HNSCC基因表达谱与临床病理参数等相关数据,运用R语言进行数据标准化预处理同时进一步获得差异基因。然后将上述差异基因与GEO（The Gene Expression Omnibus）数据库中GSE6631芯片运用GEO2R分析获得差异基因进行取交集处理。针对获得的861个交集差异基因用GSEA进行富集分析,选取富集程度最高的G2M检查点的相关基因进行单因素和多元素COX回归分析,构建出一个七基因风险回归模型,并运用K-M曲线对模型和模型内单基因进行预后分析,同时运用ROC曲线比较我们得到模型的和单基因的灵敏度和特异性。结果:1.本研究首先从TCGA中下载500例头颈鳞癌组织与44例正常人组织基因表达数据,差异分析得到差异基因4892个,其中上调基因有2525个,下调基因2367个。2.将TCGA得到差异基因与GSE6631得到的差异基因取交集处理,得到交集差异基因861个。3.对得到的861差异基因进行GSEA富集分析,得到显著富集的5个基因集,选取G2M检查点通路,共包含基因65个。4.对上述65个基因进行单因素COX风险模型分析得到35个预后显著相关基因,对35个基因进行多因素COX分析得到七基因风险回归模型,风险评分=0.2598*AURKAEXP+0.2984*BIRC5EXP+0.28*CKS1BEXP+0.4865*CDC20EXP+0.2255*HMMREXP-0.2996*SLC12A2EXP-0.2148*MEIS1EXP。5.我们根据中位风险评分（0.98）将患者分为高风险组和低风险两组,对两组Kaplan-Meier进行生存预后分析,结果提示高风险预后不良（P=5e-05）。同时在训练集（P=0.01136）和测试集（P=2e-04）中的预后分析均提示高风险组预后不良。接下来,我们得到ROC曲线下面积AUC=0.763（介于0.7和0.9之间）,同时均大于单基因的AUC曲线下面积。表明该模型相较于单基因模型具有更好的灵敏度和特异性。结论:本文通过生信分析,对HNSCC进行深度挖掘,得到一个七基因联合预后标志物即保护因素SLC12A2、MEIS1,风险因素AURKA、BIRC5、CDC20、CKS1B、HMMR,此模型高低风险评分分组与HNSCC预后显著相关,同时具有良好的灵敏度和特异性,表明该模型可做为HNSCC预后的联合标志物。
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