基于综合生物信息学的宫颈癌预后模型建立

摘要：

目的:寻找与宫颈癌预后相关的免疫相关性长链非编码RNA(long non-conding RNA,IncRNA),构建宫颈癌预后评估模型,提高宫颈癌的生存率.方法:利用R4.2.1,采用Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(lasso)Cox回归,寻找癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库中宫颈癌患者基因表达差异的长链非编码RNA(lncRNA)及生存信息差异,构建预后模型.利用R软件中"survminer"包(4.2.1版)生成Kaplan-Meier生存曲线,利用R软件中"rms"包(4.2.1版)生成列线图验证模型.结果:采用Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(lasso)Cox回归模型构建免疫相关的22 个 lncRNA 模型(包括 SCP2D1.AS1、LINC00469、LINC00308、LINC00158、MIRLET7BHG、ARRDC1.AS1、SNHG32、DDC.AS 1、NUP50.DT、LINC00658、LINC00629、LINC02802、LINC01281、SBF2.AS1、WWC2.AS2、USP30.AS 1、IL21 R.AS1、AA06、ASB16.AS1、ILF3.DT、RBAKDN、FAM27E3),预后模型预测宫颈癌患者的总生存期(HR=9.54;95％CI:6.27-14.50,P＜0.01),将患者分为高、低风险组绘制K-M生存曲线,结果差异有统计学意义(P＜0.01),该模型的ROC曲线的曲线下面积(AUC)为0.901,表明该模型具有良好的诊断效果.结论:本研究揭示了免疫相关的22个lncRNA模型是子宫颈癌预后预测的独立因素,可为临床上宫颈癌个体化治疗提供强有力的证据.

关键词：宫颈癌、总生存率、长链非编码RNA(lncRNA)、预后模型

所属期刊栏目：45

分类号：R737.33(肿瘤学)

资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目202210759019

在线出版日期：2023-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：204-211