【摘 要】
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为了探讨铁死亡相关长链非编码RNA(long non-coding RNAs, lncRNA)在预测肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者临床预后方面的价值,基于铁死亡相关lncRNA构建了预后风险模型,用于评估HCC患者的生存及预后状况。从癌症基因组图谱(the cancer genome atlas, TCGA)数据库中收集HCC患者的转录组及临床数据,通过R
【基金项目】
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四川省科技计划项目(2020YFS0492);
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为了探讨铁死亡相关长链非编码RNA(long non-coding RNAs, lncRNA)在预测肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者临床预后方面的价值,基于铁死亡相关lncRNA构建了预后风险模型,用于评估HCC患者的生存及预后状况。从癌症基因组图谱(the cancer genome atlas, TCGA)数据库中收集HCC患者的转录组及临床数据,通过R软件包“LIMMA”鉴定出HCC与正常组织之间差异表达的lncRNA和mRNA,从FerrDB数据库中收集铁死亡相关mRNA。将上述mRNA取交集后得到差异表达的铁死亡相关mRNA,通过GO和KEGG分析阐明这些差异表达的mRNA在HCC中的作用。通过Pearson相关性分析得到了与铁死亡相关mRNA具有显著相关性的差异lncRNA。将这些lncRNA纳入Cox回归分析构建铁死亡相关lnc RNA的预后风险模型。运用Kaplan-Meier(KM)生存分析、决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)、受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析及独立预后分析评估该预后风险模型的准确性。研究共鉴定出17个铁死亡相关lncRNA(ZFPM2-AS1、AC012073.1、AL031985.3、AC026401.3、POLH-AS1、SNHG21、LINC00205、LINC00942、AP001469.3、AL139384.1、AC145207.8、AC090772.3、AL603839.3、SNHG10、AC099850.1、MKLN1-AS和AL928654.1),它们是HCC潜在的预后生物标志物。通过这些铁死亡相关lncRNA构建的预后模型,其曲线下面积(area under curve, AUC)达到0.801。根据模型计算的风险评分将患者分为高风险组和低风险组,Kaplan-Meier曲线分析结果表明高风险组的总生存期较短。基因集富集分析(gene set enrichment analysis, GSEA)结果表明,免疫和肿瘤相关通路在高危人群中被激活。多因素独立预后分析表明,该预后风险模型是HCC的独立预后因素(HR:1.229,95CI:1.171~1.290)。研究结果提示基于17个铁死亡相关lncRNA构建的HCC预后风险模型是预测HCC患者预后的可靠工具。
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