【摘 要】
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背景:基于解剖学的TNM分期是目前指导肿瘤治疗、预后评估的唯一有效手段,然而由于胃肠道肿瘤在分子发生机制方面的高异质性,TNM分期已经不能完全满足胃癌的治疗及预后的评估的需求。本研究旨在利用大样本的胃肠肿瘤表达谱数据,构建稳定的预后分子标签模型,以提高胃癌的预后预测及指导治疗。方法:本研究共纳入2799例胃肠肿瘤病例,分别利用随机森林、LASSO Cox回归模型及K-means算法建立预后、治疗相
【基金项目】
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国家自然科学基金（31371273）
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背景:基于解剖学的TNM分期是目前指导肿瘤治疗、预后评估的唯一有效手段,然而由于胃肠道肿瘤在分子发生机制方面的高异质性,TNM分期已经不能完全满足胃癌的治疗及预后的评估的需求。本研究旨在利用大样本的胃肠肿瘤表达谱数据,构建稳定的预后分子标签模型,以提高胃癌的预后预测及指导治疗。方法:本研究共纳入2799例胃肠肿瘤病例,分别利用随机森林、LASSO Cox回归模型及K-means算法建立预后、治疗相关的分子标签模型,同时在独立的大样本数据集中对其进行验证。结果:本研究首先利用两种不同的方法分别构建了两个与胃癌预后相关的分子标签,即基于随机森林预后模型构建的lnc RNAs分子标签和基于LASSO-Cox预后模型构建的m RNA分子标签,均能将胃癌患者分为高、低危组,提高胃癌预后的预测能力;其次,本研究还通过与化疗反应相关的间质特异表达的基因分子标签建立了由六个亚型组成的大肠癌分子分型模型。六个亚型在临床病理分子特征、突变、表观遗传改变、信号通路、药物反应、预后和免疫细胞比例方面有着显著的差别。结论:利用基因表达谱构建的分子标签能后显著提高胃癌的预后预测效能。大肠癌间质与上皮间异常表达的基因从一定程度上能反应大肠癌对化疗药物的反应程度和大肠癌的预后情况,进一步把大肠癌分为六个亚型。该分子分型在大肠癌化疗药物的选择方面有其明显优势,还能提高对大肠癌的预后预测,具有潜在的应用价值。
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