临床肝胆病杂志

基金项目: 

国家自然科学基金青年基金项目 (81770601);

河北

  目的  下载癌症基因组图谱(TCGA)数据库中肝细胞癌(HCC)miRNA转录组数据进行数据挖掘，筛选与HCC预后相关的miRNA，构建miRNA风险评分模型，并评估其对HCC预后的预测价值。  方法  从TCGA数据库下载HCC样本miRNA表达量及临床数据，应用R语言筛选出HCC与癌旁组织的差异表达miRNA，将其与临床数据整合后，随机分为训练集和测试集，对训练集依次进行单因素Cox及LASSO-Cox回归分析，筛选与HCC预后相关的miRNA并构建风险评分模型，并使用Kaplan-Meier分析评估模型的稳健性及是否可以预测同一临床分期的患者预后，最后通过受试者工作特征曲线(ROC)计算曲线下面积(AUC)，在训练集、测试集及二者的合集中比较该模型和传统TNM分期的预测准确性。  结果  共筛选出300个差异基因，LASSO-Cox回归分析显示hsa-miR-139-5p、hsa-miR-1180-3p、hsa-miR-1269b、hsa-miR-3680-3p、hsa-miR-509-3-5p、hsa-miR-31-5p与HCC预后相关，根据构建的miRNA风险评分模型，计算每个样本的风险得分，并根据中位风险得分值将样本划分为高风险组和低风险组。Kaplan-Meier曲线显示，训练集与测试集的高风险组患者的生存率显著低于低风险组患者(P＜0.05)。ROC曲线结果显示，训练集、测试集及合集样本中，miRNA模型及TNM分期的AUC分别为0.817、0.667，0.808、0.665与0.814、0.663。独立预后分析结果显示，该miRNA评分模型可作为HCC的独立预后因子(P＜0.05)。  结论  hsa-miR-139-5p、hsa-miR-1180-3p、hsa-miR-1269b、hsa-miR-3680-3p、hsa-miR-509-3-5p、hsa-miR-31-5p与HCC预后相关，在训练集、测试集及合集样本中miRNA风险评分模型的预测准确性均优于TNM分期。分层分析表明，该模型还可预测同一TNM分期患者的预后，在临床工作中具有一定参考价值，可作为独立预测HCC患者预后的模型。

来源：2021年第5期

《临床肝胆病》期刊编辑部

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