肝癌索拉非尼敏感性预测模型的构建及临床意义

目的：基于生物信息学方法构建并验证肝细胞癌(以下简称肝癌)对索拉非尼敏感性相关基因的预后风险模型,探究该模型对肝癌患者预后和对索拉非尼敏感性的预测能力。 方法：本研究对GSE109211数据集、TCGA-LIHC队列、ICGC-LIRI队列进行差异基因分析,通过交集筛选出肝癌索拉非尼敏感性相关基因。利用单因素Cox分析和LASSO回归构建预后风险模型并进行验证。通过GDSC数据库分析索拉非尼的IC50值并探索其与风险评分的关系。 结果：筛选出365个与索拉非尼敏感性相关的基因,富集分析显示存在与药物代谢相关的信号通路。单因素Cox回归分析出221个与预后相关的基因,通过LASSO回归构建了一个包含7个关键基因的预后风险模型,与低风险组相比,高风险组具有较短的生存时间。多因素Cox回归分析显示风险评分是独立的预后因素。通过对比高、低风险组患者的索拉非尼IC50值,发现高风险组的索拉非尼IC50值较低,提示高风险组对索拉非尼的治疗可能更敏感。 结论：基于索拉非尼敏感性相关基因构建的预后风险模型对肝癌患者预后具有良好的预测价值,并为评估肝癌患者的索拉非尼敏感性提供理论依据。