基于甲基化位点的肺腺癌预后预测模型的探索与建立

目的 利用公共组学数据库挖掘并构建基于DNA甲基化位点的肺腺癌预后模型,并对模型的预测效果进行初步评价。方法 癌症基因组图谱(the cancer genome atlas, TCGA)及基因表达谱(gene expression omnibus, GEO)数据库用于相关分析和验证,最小绝对值收敛和选择算子法(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO) Cox回归模型用于确定与肺腺癌预后风险具有关联的甲基化位点,Cox回归用于甲基化位点与预后风险的关联性分析,Harrell’s C统计量用于评价模型的预测效果。结果 甲基化位点cg02909790和cg19378330被纳入LASSO Cox最优模型。Cox比例风险回归模型结果显示,甲基化位点组合与肺腺癌预后的关联有统计学意义(HR=8.32, 95%CI:2.41～28.69,P<0.001)。结合甲基化位点和临床信息建立的肺腺癌预后预测模型预测能力较好,Harrell’s C为0.81(95%CI:0.78～0.83)。结论 基于甲基化位点cg02909790...