肺鳞状细胞癌发生的早期标志物及肿瘤预测模型

摘要：

选取癌症基因组图谱数据库的肺鳞状细胞癌(Lung Squamous Cell Carcinoma,LUSC)样本作为数据集,在全基因组的水平上研究肺鳞状细胞癌病人从正常到发病I期基因表达的变化,寻找与LUSC发病密切相关的早期标志物,并建立一种基于早期标志基因的肿瘤预测模型.方法采用模式识别分类法和基因通路和功能分析相结合的筛选方法,对LUSC的早期标志物进行识别,并运用Fisher判别建立肿瘤预测模型.得到12个LUSC的早期标志物,分别是CLDN18,CD34,ESAM,JAM2,CDH5,F11,F8,CFD,MRC1,MARCO,SFTPA2和SFTPA1,机器学习建模后对LUSC早期癌症样本和正常肺组织样本的分类精度达到了98％以上.由基因SFTPA1和ESAM建立的LUSC早期肿瘤预测模型,对正常肺组织和LUSC肿瘤Ⅰ期样本的分类敏感性和特异性分别为99.18％和100％,并且独立验证集的分类准确率也在90％以上.结论筛选出的12个早期分子标志物有望成为LUSC诊断的标志分子,并且建立的肿瘤预测模型具有极高的准确性,可以为LUSC的发生机理研究以及早期肿瘤预测提供帮助.

关键词：肺鳞状细胞癌、基因表达、肿瘤发生、早期标志物、诊断模型

所属期刊栏目：18

分类号：Q7;Q81

资助基金：国家自然科学基金项目;国家科技部重点研发项目

在线出版日期：2021-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：223-235