基于DNA损伤修复基因构建AML预后预测模型

作     者：刘琼 曹灿 汪颖 卫珊珊 唐晓磊 陈玙 LIU Qiong

作者机构：皖南医学院第二附属医院血液科 皖南医学院第二附属医院肿瘤放疗科 皖南医学院第二附属医院转化医学中心&芜湖市临床病原体检测工程研究中心安徽芜湖241000 

出 版 物：《牡丹江医学院学报》 (Journal of Mudanjiang Medical University)

年 卷 期：2024年第45卷第3期

页      面：55-58页

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：安徽省卫健委自然科学重点项目(AHWJ2021a015) 芜湖市科技攻关项项目(2022jc49) 皖南医学院校级重点项目(WK2022ZF25) 皖南医学院第二附属医院“恒瑞·天晴医学教育基金”横向项目(HXKT2022029) 皖南医学院校级中青年项目(WK2022F42) 皖南医学院中青年项目(WK2023ZQNZ42) 

主　　题：DNA损伤修复 AML 预后模型 

摘      要：目的构建基于DNA损伤修复(DNA Damage Response,DDR)基因的急性髓系白血病(Acute Myeloid Leukemia,AML)预后模型,为探索AML基因稳定性和精准治疗提供理论依据。方法利用TCGA和GEO数据库分别下载训练集和验证集;利用MSigDB数据库的DDR通路基因,根据训练集中DDR基因表达水平与总生存(Overall survival,OS)相关系数,构建Lasso回归模型并得出特征基因;多因素COX回归得出每个基因的相关系数,并计算DDR评分(risk score);在训练集和验证集中分别根据DDR评分截断值,将2组病例分为高危组(high risk)和低危组(low risk),并对2组临床特征和预后进行比较;绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)评价该DDR基因集的DDR评分预测OS的灵敏度和特异度。结果以TCGA(n=157)AML数据集作为训练集,建立Lasso回归模型后得到10个特征基因,将这10个特征基因合集命名为“DDR基因集;高危组和低危组比较发现,高危组含ELN2017不良组(Adverse)病例比例更高(P0.05);高危组OS较低危组明显缩短(P0.05);年龄≥60岁(HR:2.853;95%CI:1.909~4.263),ELN2017危险度分层为不良组(HR:1.63;95%CI:1.059~2.511)以及高DDR评分(HR:3.137;95%CI:2.075~4.744)是影响OS的独立危险因素;验证集中发现高危组OS较低危组明显缩短(P0.05);绘制TCGA数据集的ROC曲线显示:1年AUC=0.709,3年AUC=0.755和5年AUC=0.759。结论DDR基因集灵敏和稳健,DDR评分可用于临床预测AML的预后。