利用上皮源性卵巢癌预后的多基因信息建立预测预后模型

目的 通过基因表达谱汇编(GEO)数据库和癌症基因组图谱(TCGA)数据库筛选并建立与上皮源性卵巢癌(EOC)患者预后有关联的多基因模型,并验证其预后价值。 方法 从GEO数据库中下载EOC有关芯片数据(GSE14407),筛选出在EOC组织和正常卵巢上皮组织中差异表达的基因(DEGs),采用单因素和多因素Cox回归模型筛选出与预后有关联的DEGs,建立多基因预后模型和预后指数(PI)公式。对TCGA数据库中EOC患者的mRNA数据及临床信息进行整理,通过PI公式对患者进行评分,并根据评分将患者分为低风险组和高风险组。通过Cox回归风险模型分析临床病理参数(年龄、发病位置、组织分级、肿瘤残余及FIGO分期)和预后指数参数与EOC预后的关系。根据年龄、发病位置、组织分级、肿瘤残余及FIGO分期进行分组,采用Kaplan-Meier(K-M)生存分析验证多基因模型对卵巢癌的预后价值。 结果 共筛选出47个在EOC组织和正常卵巢组织中的DEGs,其中有37个表达下调的DEGs和10个表达上调的DEGs。将上述DEGs进行单因素和多因素Cox回归分析,共筛选出4个DEGs,分别是PACSIN3、KCNT1、LAMP3及KIR3DX1。PI公式:(-0.169×PACSIN3的表达量+0.078×KCNT1的表达量-0.246×LAMP3的表达量-0.147×KIR3DX1的表达量)。Cox回归模型分析证实,年龄、肿瘤残余和预后模型是卵巢癌患者的独立预后因素(P<0.01)。通过K-M生存分析证实,在TCGA数据库的312例EOC患者中,预后评分低风险的患者总体生存期(OS)较高风险患者延长,差异有统计学意义(P<0.05)。在不同的年龄、临床分期、发病位置(单侧和双侧)、肿瘤残余<10 mm的EOC患者亚组中,预后评分低风险的患者OS较高风险患者延长,差异有统计学意义(P<0.05)。 结论 四基因预后模型是EOC患者的独立预后因素,并在总体和根据各临床病理特征分组的EOC患者亚组中得到了验证。     

利用数据库信息构建乳腺癌免疫关联lncRNAs风险评估模型

目的 筛选乳腺癌中免疫关联长链非编码RNA(lncRNA),并构建乳腺癌预后风险评估模型,探索预后相关因素。 方法 从UCSC Xena(https://xena.ucsc.edu/)、TCGA、immport(https://www.immport.org/home)官网分别下载乳腺癌患者的测序数据、临床信息以及免疫基因集,并将这些数据进行整理和清洗,最终得到乳腺癌免疫关联lncRNA表达矩阵及临床信息。利用单因素Cox和多因素Cox回归分析筛选出与预后相关的免疫关联 lncRNA,用于构建预后风险评分。根据风险评分的中位数,将患者分为高风险组和低风险组,利用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者工作特征曲线(ROC)分析及独立预后因素评估对模型进行评价,并将此模型联合其他临床因素构建列线图,对乳腺癌患者进行生存率预测。 结果 最终确定10个免疫关联 lncRNAs 用来构建风险评分模型;高风险组较低风险组预后差;风险评分可作为乳腺癌患者的独立预后因素;列线图的C指数(CI)为0.751,校准图显示预测值与实际观测值一致性较好。 结论 由10个免疫关联lncRNAs 组成的风险评分模型可用于评估乳腺癌患者的预后,由此建立的列线图可进一步预测乳腺癌患者的生存率。     

基于数据库分析CCR基因对肾透明细胞癌预后的预测价值

目的 利用信息库资料探讨趋化因子受体家族对肾透明细胞癌(ccRCC)预后的预测价值。 方法 下载并分析癌症基因组图谱(TCGA)的基因表达数据,筛选CC趋化因子受体(CCR)亚基因家族在正常组织与ccRCC组织中的差异表达基因。采用COX回归分析构建预后模型并进行相关功能学分析。 结果 从 TCGA 数据库下载包括539例ccRCC组织和72例正常组织的基因转录组数据,筛选出11个差异表达的CCR家族基因。通过多因素Cox回归分析得到 2个(CCR3与CCR10)与ccRCC预后相关的CCR基因,并以此构建预后模型。根据模型风险评分的中位值将训练集样本分为高风险组(n=184)与低风险组(n=197)。Kaplan-Meier生存分析结果显示,低风险组总生存率高于高风险组,差异有统计学意义(P<0.001)。 结论 本研究构建的CCR基因预后模型可较好地评估ccRCC患者的预后并指导其个体化治疗。     

基于生物信息学分析构建肺腺癌蛋白质预后模型

目的: 通过生物信息学分析构建肺腺癌蛋白质预后模型。方法: 从癌症蛋白质组图谱和肿瘤基因组图谱数据库分别获取肺腺癌的蛋白质数据和相应的临床数据,通过单因素 Cox 回归分析和逐步回归分析筛选与肺腺癌预后相关的蛋白质,建立预后风险模型;使用多因素 Cox 回归对其进行预后风险评分分析,计算曲线下面积(AUC)评价模型的稳健性和准确性。结果: 筛选出3个与生存显著相关的蛋白质用于预后模型的构建;预后模型风险评分与预后显著相关(P＜0.001),可作为评估患者预后的独立风险因子;预后模型AUC=0.710,说明模型具有稳定的特异性和灵敏度。结论: 该预后模型能准确预测肺腺癌患者的总体生存率,有助于临床早期识别预后不良的肺腺癌患者并对其进行早期干预治疗,对提高肺腺癌的生存率具有重要意义。此外,筛选出3个促进肺腺癌进展的风险蛋白有望成为肺腺癌治疗的新靶点。     

基于长链非编码RNA的生物信息学分析构建膀胱癌预后模型并确定预后生物标志物

目的:构建基于长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)的膀胱癌预后模型,并寻找预后生物标志物。方法:从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库下载膀胱癌转录组及临床数据,Perl软件和R软件用于数据处理和分析。首先筛选差异表达lncRNA,继而对筛选结果进行单因素Cox回归分析以初步筛选与预后相关的lncRNA,再进一步用Lasso回归分析筛选影响预后的关键lncRNA,并运用多因素Cox回归分析构建预后模型。根据风险评分的中位数将患者分为高风险组和低风险组,运用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者接受特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和C指数对模型进行评价。此外,运用多因素Cox回归分析计算预后模型中各lncRNA的危险比和95%置信区间,并对差异有统计学意义的lncRNA进行K-M生存分析以确定预后生物标志物。结果:单因素Cox回归分析显示,在691个差异表达的lncRNA中, 35个可能与预后相关,其中23个经Lasso回归分析确认为影响预后的关键lncRNA。此外,K-M生存分析结果显示低风险组的总生存时间较高风险组长[(2.85±2.72)年vs. (1.58±1.51)年, P<0.001], ROC曲线显示3年生存率和5年生存率的曲线下面积分别为0.813和0.778,C指数为0.73。多因素Cox回归表明,23个关键lncRNA中有11个lncRNA差异有统计学意义,进一步的K-M生存分析表明,其中有3个lncRNA可能具有独立的预后价值,包括lncRNA AL589765.1(P = 0.004), AC023824.1(P = 0.022)和PKN2-AS1(P = 0.016)。结论:通过生物信息学分析,成功构建了基于23个lncRNA表达水平的膀胱癌预后模型,预测准确性中等,并确定了一个保护性预后生物标志物AL589765.1,以及两个不利的预后生物标志物AC023824.1和PKN2-AS1。     

基于数据库构建乳腺癌焦亡相关基因的预后风险模型

目的 探究焦亡相关差异表达基因(DEGs)在乳腺癌中预后价值并构建预后风险模型。 方法 从癌症基因组图谱(TCGA)和肿瘤基因表达数据库(GEO)官网下载乳腺癌的基因测序、临床数据,筛选焦亡相关DEGs。将乳腺癌患者进行聚类分析。在TCGA队列中以最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法建立模型。利用Kaplan-Meier生存曲线、受试者工作特征曲线(ROC)、单因素及多因素Cox回归独立预后因素分析等评价该模型。GEO队列为验证集。通过GO、KEGG、ssGSEA分析风险DEGs的富集情况。 结果 筛选出焦亡相关DEGs,聚类分析可见C2组总生存期(OS)延长,差异有统计学意义(P=0.020)。该模型K-M生存分析显示,高风险组OS缩短(TCGA队列中P<0.001,GEO队列中P=0.018)。ROC曲线下面积(AUC)表明该模型具有一定预测能力。单因素、多因素Cox回归分析表明,年龄、M、N分期和风险评分为OS的独立预测因子。GO、 KEGG富集与ssGSEA分析证实了风险相关DEGs与免疫炎症因子和通路有关。 结论 本研究构建了由9个焦亡相关基因组成的乳腺癌预后风险模型,为乳腺癌患者的风险预后评估提供了参考。     

原发性中枢神经系统淋巴瘤血浆miR-21和miR-222的表达及其与预后的关系

 目的 评估血浆microRNAs（miR-21和miR-222）表达水平对原发性中枢神经系统淋巴瘤（primary central nervous system lymphoma,PCNSL）预后的影响。方法 纳入2011年9月至2016年12月期间于复旦大学附属华山医院新诊断的PCNSL患者41例。收集患者临床资料,qRT-PCR检测首次化疗前患者外周血标本中血浆miR-21及miR-222表达水平。采用Kaplan-Meier绘制生存曲线,Log-rank检验进行单因素分析,Cox回归进行多因素分析。结果 中位随访44.47个月。取中位表达水平为截断值将全部病例分为miR-21及miR-222高表达组和低表达组。miR-21高表达组中位疾病无进展生存期（progression free survival,PFS）为22.63个月,显著高于miR-21低表达组（15.50个月,P=0.049）;两组患者中位总生存期（overall survival,OS）无明显差异。miR-222高表达组与低表达组患者在PFS与OS上均无显著差异。单因素分析结果显示血浆miR-21表达水平、ECOG体能评分（performance status,PS）、血清乳酸脱氢酶（lactate dehydrogenase,LDH）以及大剂量甲氨蝶呤（high-dose methotrexate,HDMTX）联合替尼泊苷（teniposide,Vm26）化疗方案与PFS相关。Cox比例风险回归模型显示血浆miR-21、ECOGPS评分以及LDH水平是影响PCNSL患者PFS的独立预后因素。结论 HD-MTX联合Vm26化疗方案有助于改善PCNSL患者的PFS,血浆miR-21高水平的患者具有更好的PFS。     

代谢综合征对慢性肾脏病患者生存预后的影响

目的 明确代谢综合征(metabolic syndrome,MS)对慢性肾脏病(chronic kidney disease,CKD) 1~5期患者生存预后的影响。方法 选取2006年1月至2008年9月于北京大学第三医院肾内科规律复诊的CKD患者作为研究对象。收集所有研究对象的一般资料、化验检查结果。随访截止时间为2016年12月31日,以全因死亡作为终点事件,采用Kaplan-Meier法及Cox回归分析筛选出影响CKD患者生存预后的独立危险因素。结果 共纳入CKD分期为1~5期并完成随访的存活患者881例,其中合并MS者307例,未合并MS者574例。共有82例患者随访死亡。单因素生存分析及多因素Cox回归分析结果显示,年龄≥65岁、血清白蛋白<42 g/L、合并MS、合并心脑血管疾病是影响CKD患者生存预后的独立危险因素(P<0.05)。结论 MS是影响CKD 1~5期患者生存预后的独立危险因素,合并MS的CKD 1~5期患者死亡风险增大。     

NEAT1在胃癌中的表达及与胃癌患者临床病理学参数相关性分析

目的 研究LncRNA NEAT1在胃癌中的临床意义。方法 采用荧光定量PCR法检测胃癌组织及癌旁正常组织标本中LncRNA NEAT1表达水平,分析NEAT1的表达水平与胃癌患者临床病理学参数及预后的相关性。结果 NEAT1在胃癌组织中的表达高于癌旁正常组织(P<0.01)。NEAT1的表达与胃癌患者脉管侵犯、远处转移、以及是否复发显著相关(P<0.05),而与患者年龄、性别、分化程度、神经侵犯、分期、淋巴结转移无显著相关性。单因素与多因素COX回归分析显示,NEAT1表达水平为患者无病生存期及总体生存期相关,且可以作为胃癌患者预后的独立危险因素;生存分析结果显示,与NEAT1低表达组相比,NEAT1高表达组胃癌患者预后较差。结论 NEAT1可能在胃癌中发挥着促癌作用,可作为临床诊断及评估患者预后的潜在指标。     

长链非编码RNA HOTAIR在膀胱癌中的表达及临床意义

目的: 探讨长链非编码RNA HOTAIR在膀胱癌组织与癌旁正常组织的表达差异,了解HOTAIR与膀胱癌恶性程度、进展及预后的相关性。方法: 采用qRT-PCR方法检测88例膀胱癌组织与癌旁正常组织中HOTAIR RNA的差异表达,分析HOTAIR表达水平与患者临床病理特征的关系,采用Kapaln-Meier生存分析及COX 比例风险回归模型分析HOTAIR表达水平与膀胱患者预后的相关性。结果: 膀胱癌组织中HOTAIR RNA 表达明显高于癌旁正常组织,HOTAIR RNA高表达与肿瘤高分级及临床高分期有关（P<0.05）,HOTAIR高表达组膀胱癌患者5年生存率明显低于HOTAIR低表达组（P<0.05）,COX 回归分析提示HOTAIR RNA高表达可能为膀胱癌不良预后的独立危险因子之一。结论: 长链非编码RNA HOTAIR与膀胱癌发生发展及其恶性程度相关,HOTAIR可以作为预测膀胱癌患者生存率的分子标志物。     

免疫相关LncRNA与乳腺癌预后关系分析及预后风险模型建立

目的 探讨免疫相关LncRNA的表达与乳腺癌预后的关系,构建乳腺癌免疫相关LncRNA预后风险模型。 方法 从TCGA公共数据库下载乳腺癌的转录组数据和临床病理信息,利用Perl软件提取乳腺癌数据表达矩阵,采用R语言使用共表达法提取免疫相关LncRNA,单因素和多因素Cox回归分析筛选预后相关LncRNA,根据最佳AIC值确定免疫预后相关LncRNA构建预后风险模型,根据风险值将患者分为低分险组和高风险组,采用Kaplan-Meier分析法进行生存分析并绘制两组患者生存曲线,使用ROC曲线对预后风险模型准确性进行评估,同时单因素和多因素Cox回归分析评估预后风险模型与肿瘤预后相关性。 结果 从TCGA数据中共下载1 041例乳腺癌样本,提取到14 142个LncRNA表达谱,通过共表达法获得免疫相关LncRNA 644个,对免疫相关LncRNA进行单因素Cox回归分析筛选出14个LncRNA,对14个LncRNA进行多因素Cox回归分析,根据最佳AIC值筛选出6个LncRNA用于构建预后风险模型,根据风险值将患者分为低分险组和高风险组,生存分析显示两组患者差异有统计学意义,同时预后风险模型曲线下AUC值为0.703,模型具有较好的准确性。多因素Cox回归分析结果显示,年龄和患者风险评分为乳腺癌的独立危险因素。 结论 免疫相关LncRNA预后风险模型为乳腺癌的独立预后影响因子,可以有效预测乳腺癌患者的生存预后,可作为乳腺癌独立的预后生物标志物。     

基于生物信息学构建胃癌患者预后比例风险回归模型

目的探讨胃癌(GC)发生发展中的关键基因和通路,并构建胃癌患者预后预测模型。 方法从癌症基因组图谱(TCGA)数据库收集胃癌和癌旁正常组织的基因表达数据和临床指标,使用R包分析基因表达差异并做基因功能富集分析。采用比例风险回归模型Cox分析法构建胃癌患者预后预测模型；ROC曲线检测预测模型的准确性并绘制列线图。 结果获得930个差异表达基因,包含436个上调基因,494个下调基因。上调基因主要富集在细胞周期、信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用等通路,下调基因主要富集在神经活性配体-受体相互作用、细胞色素P450代谢、cAMP信号等通路。Cox法确定了10个生存期相关的差异表达基因,并构建多基因预后模型,具有良好的预测效能。Cox分析结果显示,预后模型为胃癌患者预后的独立因素。 结论基于生物信息学构建的多基因预后模型对胃癌患者具有良好的预后预测效能,可能成为胃癌临床预后评估的指标以及靶向治疗的新靶点。     

急性髓系白血病中RUNX1突变基因相关预后模型的构建

目的寻找RUNX1突变型急性髓系白血病（AML）和未突变型AML的差异基因并用来构建预后模型。方法从RUNX1突变组与未突变组中筛选AML中的差异基因，通过单因素Cox对差异基因进行筛选并构建多因素Cox回归预测模型。根据模型得到病人的风险评分并通过生存曲线和ROC曲线予以评估。结果从RUNX1突变组与未突变组中筛选得到89个差异基因，其中30个基因上调，59个基因下调。全部的差异基因通过单因素Cox回归筛选，得到38个基因构建多因素Cox回归模型。基于双向逐步回归法进一步筛选得到10个基因，包括BIK、APP、MLLT3、C10orf10、PLXNC1、FHL1、CST3、TGLL1、HOXA5、KIAAO125，使用该10个基因构建预后基因模型，风险评分公式为:风险评分=-0.100×（BIK）+0.215×（APP）+-0.232×（MLLT3）+0.112×（C10orf10）+0.160×（PLXNC1）+0.113×（FHL1）+-0.167×（CST3）+-0.152×（IGLL1）+0.164×（HOXA5）+0.084×（KIAA0125）；其中BIK、MLLT3、CST3和IGLL1的风险比小于1，而其他6个基因的风险比大于1。生存分析结果表明高风险评分组的总体生存率明显低于低风险评分组（P < 0.01）。ROC曲线对未来1、3和5年的总体生存率预测的AUC分别为0.709、0.769和0.771。结论成功构建突变型AML差异基因预后模型，其中BIK、MLLT3、CST3和IGLL1可能是AML预后保护因素，APP、C10orf10、PLXNC1、FHL1、HOXA5和KIAAO125可能是AML预后的危险因素。     

进展期胃癌根治术患者预后危险因素分析

目的:探讨影响进展期胃癌患者根治术预后的相关危险因素。方法:回顾性分析675例进展期胃癌患者行根治术后的临床资料,采用Kaplan-Meier单因素分析法和Cox比例风险模型多因素方法分析。结果:全组术后1、3、5年累积复发率分别为27.7%、67.9%和84.4%,中位复发时间为31.7个月。其中局部复发占29.1%,腹膜复发占52.6%,血源性复发占18.3%。1、3、5年总体生存率分别为88.2%、54.5%和36.7%。单因素分析显示肿瘤Borrmann分型、浸润深度、淋巴结转移、组织学类型、TNM分期、切缘情况及是否接受辅助放化疗是影响患者预后的因素(P<0.05)。多因素分析表明组织学类型、TNM分期、切缘情况是影响进展期胃癌根治性切除术后预后的独立危险因素(P<0.05)。结论:组织学类型、TNM分期、切缘情况是进展期胃癌根治性切除术后影响生存的独立危险因素;D2根治性切除进展期胃癌结合辅助性放化疗可进一步改善患者预后。     

幽门螺杆菌感染性胃癌组织microRNA-17、microRNA-490-3p的表达及其与临床病理特征和预后的关系

目的 探讨幽门螺杆菌（Hp）感染性胃癌组织microRNA-17（miR-17）、microRNA-490-3p（miR-490-3p）的表达及其与临床病理特征和预后的关系。方法 选取2012年1月—2014年6月东莞市人民医院收治的146例Hp阳性及阴性胃癌患者的癌组织及癌旁组织。实时荧光定量聚合酶链反应（qRT-PCR）检测癌组织及癌旁组织中miR-17、miR-490-3p的表达。分析Hp阳性胃癌患者癌组织miR-17、miR-490-3p表达与临床病理特征的关系;Kaplan-Meier生存曲线评估miR-17、miR-490-3p表达与Hp阳性胃癌患者术后5年生存率的关系;Cox回归模型分析影响Hp阳性胃癌患者预后的危险因素。结果 Hp阳性及阴性胃癌患者的癌组织中miR-17 mRNA相对表达量高于癌旁组织（P <0.05）,miR-490-3p mRNA相对表达量低于癌旁组织（P <0.05）。经Pearson相关分析,miR-17和miR-490-3p在不同胃癌组织中的表达无相关性（P >0.05）。不同肿瘤直径、淋巴结转移、远处转移及TNM分期的Hp阳性胃癌患者癌组织miR-17 mRNA相对表达量比较,差异有统计学意义（P <0.05）;不同肿瘤直径、淋巴结转移及远处转移的Hp阳性胃癌患者癌组织miR-490-3p mRNA相对表达量比较,差异有统计学意义（P <0.05）。Kaplan-Meier生存分析表明,miR-17高表达Hp阳性胃癌组、miR-490-3p低表达Hp阳性胃癌组术后5年生存率均分别低于miR-17低表达Hp阳性胃癌组、miR-490-3p高表达Hp阳性胃癌组（P <0.05）。有远处转移、较高的TNM分期、miR-17高表达、miR-490-3p低表达是影响Hp阳性胃癌患者预后的危险因素（P <0.05）。结论 Hp阳性胃癌组织miR-17表达增加、miR-490-3p表达降低,与患者较差临床病理参数和不良预后有关,监测癌组织miR-17、miR-490-3p表达可能有利于患者的预后判断。     

影响胃癌术后预后的多因素分析

目的研究分析胃癌患者术后预后的影响因素。方法回顾性分析1999年8月至2006年5月间我院收治的128例胃癌手术患者,采用Kaplan-Meier生存率分析法和Logrank检验进行单因素分析,Cox比例风险模型进行多因素分析。结果单因素分析表明,其预后与PTNM分期、肿瘤浸润深度、淋巴结转移情况、手术根治程度和辅助化疗均有相关性;多因素分析显示PTNM分期、肿瘤浸润深度和淋巴结转移情况是影响患者术后生存的独立因素。结论胃癌的病理特征是评价胃癌预后的重要指标,有目的控制危险因素有助提高胃癌患者术后的生存率。