基于eRNA驱动基因前列腺癌预后模型的建立

来源 :山西医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong451
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目的:前列腺癌(prostate cancer,PCa)是男性第二常见的恶性肿瘤,但其致癌机制尚不清楚。我们的研究旨在探讨增强子RNA(enhancer RNAs,e RNAs)对前列腺癌发生发展的影响,并确定可能的PCa生物标志物。方法:利用癌症基因组图谱数据库(The Cancer Genome Atlas,TCGA),通过bootstrapping、Kaplan-Meier(KM)生存分析、Spearman相关系数分析、LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)等统计学方法对与PCa患者预后显著相关的e RNAs及其靶基因进行初步筛选。然后,我们建立了PCa风险评分模型,并在其他三个验证队列中验证了该风险评分模型。此外,我们还通过功能分析探讨了e RNAs影响前列腺癌发生发展的机制。此外,我们还通过癌症药物敏感性基因组学(Genomics of Drug Sensitivity in Cancer,GDSC)分析了前列腺癌的2种常用药物敏感性,并通过连通性图(Connectivity Map,CMAP)探索了潜在的前列腺癌治疗药物。在我们的研究中,包含了四个公共数据库中的共835个前列腺样本。结果:我们通过筛选得到了3个与前列腺癌预后相关的eRNA驱动基因(MAPK15,ZNF467和MC1R),并建立了一个与前列腺癌无病生存期(disease-free survival,DFS)相关的预后风险模型。风险模型在训练和验证队列中都表现良好。此外,我们还发现该风险模型所包含的基因在免疫细胞浸润和基因突变过程中显著富集。通过差异性分析,我们发现肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)、免疫细胞、DNA突变、肿瘤突变负荷(tumor mutational burden,TMB)、微卫星不稳定性(microsatellite instability,MSI)在高、低风险组之间存在显著差异。通过药敏分析,我们发现2种常用前列腺癌治疗药物的IC50在高、低风险组中有显著性差异。另外,我们用CMAP筛选了10种可能用于治疗PCa的小分子化合物。结论:本研究确定了一个与前列腺癌患者DFS显著相关的3个靶基因并建立了1个稳健的预后模型。此外,我们初步探讨了e RNA影响前列腺癌发生进展的机制。
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