基于生物信息学构建胰腺癌患者预后相关miRNA预测模型及其应用价值

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目的

探讨基于生物信息学构建胰腺癌患者预后相关微小RNA(miRNA)预测模型及其应用价值。

方法

采用回顾性队列研究方法。收集肿瘤基因图谱计划(TCGA)数据库(https://cancergenome.nih.gov/)自建库起至2017年9月171例胰腺癌患者的临床病理资料;男93例,女78例;中位年龄为65岁,年龄范围为35~88岁。171例患者中,64例临床病理资料完整。171例患者采用随机抽样法按7∶3比例分为训练集123例和测试集48例。训练集用于构建预测模型,测试集用于验证预测模型效能。从GEO基因公共表达数据库中下载包含9对胰腺癌及对应癌旁组织的miRNA测序数据的数据集GSE41372,从癌组织及癌旁组织差异表达的miRNA中筛选出候选差异表达miRNA,基于训练集患者信息,进行LASSO-COX回归分析,从候选差异表达miRNA中筛选出与生存相关miRNA,将其拟合成一个相对精简的预后相关miRNA模型。分别在训练集和测试集中对构建的预后相关miRNA模型的预测效能进行验证,以受试者工作曲线下面积(AUC)评价模型准确性,以一致性指数(C-index值)评价模型效能。观察指标:(1)患者生存情况。(2)差异表达miRNA筛选结果。(3)预后相关miRNA模型的构建。(4)预后相关miRNA模型的验证。(5)胰腺癌患者临床病理因素比较。(6)影响胰腺癌患者预后的相关因素分析。(7)预后相关miRNA模型与第8版TNM分期预测效能的比较。正态分布的计量资料以

±s表示,两组间比较采用Student-t检验,多组间比较采用方差分析。偏态分布的计量资料以M(范围)表示,组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以绝对数或百分比表示,组间比较采用χ2检验。等级资料分析采用秩和检验。采用计数资料相关性分析,挖掘预后相关miRNA模型与患者临床病理参数之间的相关性。采用COX进行单因素及多因素分析,并判断相关性,结果以风险比及95%可信区间表示,风险比<1时,证明该因素为保护因素;风险比>1时,证明该因素为危险因素;风险比=1时,说明对生存无明显影响。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线并计算生存率,采用Log-rank检验进行生存分析。

结果

(1)患者生存情况:123例训练集患者随访时间为31~2 141 d,中位随访时间为449 d,3、5年总体生存率分别为16.67%、8.06%。48例测试集患者随访时间为41~2 182 d,中位随访时间为457 d,3、5年总体生存率分别为15.63%、9.68%。两组患者3、5年总体生存率比较,差异均无统计学意义(χ2=0.017,0.068,P>0.05)。(2)差异表达miRNA筛选结果:生物信息学分析结果显示,共筛选102个候选差异表达miRNA,其中63个miRNA在癌组织中上调,39个miRNA在癌组织中下调。(3)预后相关miRNA模型的构建:在102个候选差异表达基因中,筛选出5个与生存相关的miRNA。名称分别为miR-21、miR-125a-5p、miR-744、miR-374b、miR-664,差异表达模式(癌组织对比癌旁组织)分别为升高、升高、降低、升高、降低,差异表达倍数分别为4.00、3.43、3.85、2.62、2.35倍。由5个与生存相关miRNA构建的预后表达方程=0.454×miR-21表达量-0.492×miR-125a-5p表达量-0.49×miR-744表达量-0.419×miR-374b表达量-0.036×miR-664表达量。(4)预后相关miRNA模型的验证:在训练集和测试集中,预后相关miRNA模型C-index值分别为0.643和0.642。(5)胰腺癌患者临床病理因素比较:COX分析结果显示,预后相关miRNA模型与肿瘤病理学T分期和肿瘤位置具有相关性(Z=45.481, χ2=10.176,P<0.05)。(6)影响胰腺癌患者预后的相关因素分析:单因素分析结果显示为肿瘤病理学N分期、接受放射治疗、接受分子靶向治疗、预后相关miRNA模型评分是胰腺癌患者预后的相关因素(风险比=2.471,0.290,0.172,2.001,95%可信区间为1.012~6.032,0.101~0.833,0.082~0.364,1.371~2.922,P<0.05)。多因素分析结果显示:接受分子靶向治疗是胰腺癌患者预后的独立保护因素(风险比=0.261,95%可信区间为0.116~0.588,P<0.05);预后相关miRNA模型评分≥1.16分是胰腺癌患者预后的独立危险因素(风险比=1.608,95%可信区间为1.091~2.369,P<0.05)。(7)预后相关miRNA模型与第8版TNM分期预测效能的比较:在训练集中,预后相关miRNA模型对胰腺癌患者3、5年生存时间预测概率与第8版TNM分期比较,差异有统计学意义(Z=-1.671,-1.867,P<0.05)。预后相关miRNA模型与第8版TNM分期AUC分别为0.797、0.935与0.737、0.703,95%可信区间分别为0.622~0.972、0.828~1.042与0.571~0.904、0.456~0.951;C-index值分别为0.643与0.534。在测试集中,预后相关miRNA模型对胰腺癌患者3、5年生存时间预测概率与第8版TNM分期比较,差异有统计学意义(Z=-1.729,-1.923,P<0.05)。预后相关miRNA模型与第8版TNM分期AUC分别为0.750、0.873与0.721、0.703,95%可信区间分别为0.553~0.948、0.720~1.025与0.553~0.889、0.456~0.950;C-index值分别为0.642与0.544。

结论

基于5个与胰腺癌生存相关miRNA构建可用于胰腺癌患者生存预测的预后相关miRNA模型。该模型可与现有TNM分期系统及其他临床病理参数形成互补,为患者提供个体化、准确的生存时间预测,为临床治疗提供参考。

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