基于基因组学数据分析构建肾上腺皮质癌预后模型

目的 通过对基因组学数据进行分析,筛选肾上腺皮质癌(ACC)预后相关独立危险因素,并构建ACC预后相关的列线图模型.方法 从GEO数据库下载GSE10927数据集数据,利用一系列生物信息学方法,对GSE10927数据集进行处理、分析,并筛选差异基因.通过单因素与多因素的Cox回归分析,筛选与ACC患者预后相关的独立危险因素.使用GEPIA在线分析工具及TCGA数据库数据对上述发现的独立危险因素进行验证.最后,通过R软件构建和验证ACC预后相关列线图模型.结果 从GSE10927数据集中获得12个仅在ACC患者中明显差异表达的基因.经过单因素与多因素的Cox回归分析表明,CDK1、PBK、KIAA0101和PRC1可作为ACC患者的预后相关独立危险因素.经过GEPIA在线分析工具及TCGA数据库数据的验证,再次证实CDK1、PBK、KIAA0101和PRC1可作为ACC患者的预后相关独立危险因素.利用上述独立危险因素构建列线图模型,该模型对ACC患者1、3、5年生存率预测性能的AUC值分别为0.83,95％CI(0.68～0.99)]、0.89,95％CI(0.82～0.96)]、0.81,95％CI(0.69～0.92)].结论 CDK1、PBK、KIAA0101和PRC1基因是ACC患者预后相关的独立危险因素,同时有望成为ACC靶向治疗的新靶标.本研究基于基因组学数据分析所构建的列线图模型,可有效预测ACC患者1、3、5年的生存状况.

Construction of Prognosis Model of Adrenocortical Carcinoma Based on Genomic Data Analysis