【摘 要】
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目的 基于胃癌免疫相关lncRNAs,建立早期诊断模型和预后风险模型,为胃癌早期诊断和预后预测提供数据支持.方法 利用TCGA-STAD数据集与immport数据库筛选胃癌相关免疫lncRNAs.将TCGA-STAD作为训练集,利用logistic回归分析构建胃癌早期诊断模型;单因素Cox和LASSO回归分析用于筛选影响患者总生存期的免疫lncRNAs并构建预后基因标签,最后结合基因标签和患者临床指标,构建胃癌预后风险模型.胃癌基因芯片数据集GSE54129和GSE62254分别作为诊断和预后模型的验证集
【机 构】
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哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计教研室 哈尔滨 150086;哈尔滨医科大学附属肿瘤医院消化内科第一病房;上海交通大学附属第一人民医院;桦川县悦来镇卫生院
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目的 基于胃癌免疫相关lncRNAs,建立早期诊断模型和预后风险模型,为胃癌早期诊断和预后预测提供数据支持.方法 利用TCGA-STAD数据集与immport数据库筛选胃癌相关免疫lncRNAs.将TCGA-STAD作为训练集,利用logistic回归分析构建胃癌早期诊断模型;单因素Cox和LASSO回归分析用于筛选影响患者总生存期的免疫lncRNAs并构建预后基因标签,最后结合基因标签和患者临床指标,构建胃癌预后风险模型.胃癌基因芯片数据集GSE54129和GSE62254分别作为诊断和预后模型的验证集进行外部验证.结果 筛选出9个免疫相关lncRNAs用于构建胃癌早期诊断模型,模型构建和验证的Hosmer-Lemeshow检验P值分别为0.9982和1.0000,ROC曲线下面积分别为0.991和0.958.获得6个影响患者总生存期的免疫lncRNAs用于构建基因标签.根据标签风险得分中位数将患者分为高、低风险组,生存分析表明高风险组患者总生存率低于低风险组患者(训练集及验证集,P<0.05).生存状态预测基因标签构建构建及验证的C-index分别为0.61和0.59,1、3、5年总生存率ROC曲线下面积分别为0.623、0.623、0.677和0.581、0.613、0.622.多因素Cox回归分析表明基因标签、年龄、肿瘤分期是影响胃癌患者总生存率的独立预后因素,以此构建预后风险模型.C-in-dex、ROC曲线和校准曲线分析表明,预后风险模型的预测效能优于基因标签.结论 早期诊断模型可以有效协助胃癌早期筛查;基因标签是影响胃癌患者总生存率的独立因素,可以中等程度地预测患者的预后,相比而言,预后风险模型可以进一步提高模型的预测能力.
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