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上海交通大学学报（医学版） 2022年第10期42卷 1394-1403页

作者：陈彬崔洪全杨懿瑾徐海燕张玲上海交通大学医学院苏州九龙医院肿瘤科苏州215021

目的·通过生物信息学方法构建胃癌患者免疫相关长链非编码rna (long non-coding rna,lncrna)预测模型并探讨其应用价值。方法·通过癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库下载413例胃癌样本的转录组测序(rna sequencing,... 详细信息

目的·通过生物信息学方法构建胃癌患者免疫相关长链非编码rna (long non-coding rna,lncrna)预测模型并探讨其应用价值。方法·通过癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库下载413例胃癌样本的转录组测序(rna sequencing,rna-seq)数据,其中正常样本32例、肿瘤样本381例。通过ImmPort网站获得免疫相关基因。通过相关性分析获得免疫相关lncrna (immune-related lncrna, irlncrna)。通过limma R软件包获得差异表达irlncrna(differentially expressed immune-related lncrna,DEirlncrna)并绘制热图和火山图。通过构建DEirlncrna对解决样本批次矫正问题。下载TCGA胃癌患者临床病理特征数据,通过单因素分析获得预后相关的DEirlncrna对,进而通过LASSO回归分析筛选DEirlncrna对,最后通过COX比例风险回归分析构建风险预测模型。通过计算曲线下面积(area under curve,AUC)分析并比较该模型与传统临床病理特征的预测效能。根据公式计算患者风险值,并依据最优阈值将患者分为高、低风险组。使用Kaplan-Meier曲线绘制生存图,并通过Log-rank检验比较2组患者生存率差异。根据Wilcoxon符号秩检验分析风险评分与临床病理特征之间的关系。通过单因素分析和多因素分析,验证胃癌患者独立预后因子。根据Spearman相关性分析验证风险评分与免疫浸润细胞和免疫相关基因之间的关系。通过pRRophetic R软件包比较药物在高、低风险组患者中的半数抑制浓度(half-maximal inhibitory concentration,IC50)值。结果·与正常组织相比,胃癌组织中有106个DEirlncrna,其中11个为低表达、95个为高表达。32对DEirlncrna对被纳入COX比例风险模型中,其中20对DEirlncrna对为胃癌独立预后因子。风险预测模型的1、2和3年AUC值分别为0.889、0.966、0.935,显著高于传统临床病理特征的AUC值。高风险组患者生存率显著低于低风险组(P=0.000)。风险评分高与肿瘤分期高、存在远处转移和患者死亡密切相关。单因素分析显示,年龄、TNM分期、T分期、N分期、M分期和风险评分与胃癌患者预后密切相关(均P相关,而与肿瘤相关纤维细胞、巨噬细胞及内皮细胞呈正相关。在高风险组中,免疫相关基因IFNG与MSH2表达水平均低于低风险组。在高风险组患者中,药物阿霉素、顺铂、替比法尼、丝裂霉素的敏感性均低于低风险组(均Prna对构建的COX比例风险模型可准确预测胃癌患者的生存状态、生存率及对化学治疗药物的敏感性。

关键词：胃癌免疫相关长链非编码rna COX比例风险模型 LASSO回归曲线下面积

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构建乳腺癌免疫相关长链非编码rna预后风险模型

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肿瘤基础与临床 2021年第4期34卷 299-302页

作者：肖冉杨盟丁茹梦谭远远李朵璐郑州大学第一附属医院药学部河南郑州450052 郑州市第七人民医院心血管内科河南郑州450006

目的联合免疫相关长链非编码rna(lncrna),探索一种新的用于评估乳腺癌预后的模型。方法从癌症基因组图谱数据库中提取乳腺癌(BRCA)差异表达的lncrna,结合ImmLnc数据库,筛选出与乳腺癌免疫相关的lncrna。采用单因素Cox回归分析及多因素Co... 详细信息

目的联合免疫相关长链非编码rna(lncrna),探索一种新的用于评估乳腺癌预后的模型。方法从癌症基因组图谱数据库中提取乳腺癌(BRCA)差异表达的lncrna,结合ImmLnc数据库,筛选出与乳腺癌免疫相关的lncrna。采用单因素Cox回归分析及多因素Cox回归分析筛选与乳腺癌预后相关的lncrnas,并建立风险模型;依据中位风险评分将BRCA患者分为高风险组和低风险组。运用Kaplan-Meier生存分析和受试者工作特征(ROC)曲线检验该模型的辨别力;并计算模型中的lncrnas和临床病理特征的关系。结果单因素Cox回归分析筛选出10个与BRCA患者预后相关的免疫相关lncrna,多因素Cox回归分析最终确定LINC00578、NIFK-AS1和LINC00667是BRCA患者预后的独立预测因素,并建立BRCA患者预后的预测模型。Kaplan-Meier分析显示高风险组和低风险组的患者生存率差异有统计学意义(Prna和T分期关系密切(P<0.05)。结论本研究成功创建了一种用于BRCA患者预后评估的新评分模型。

关键词：免疫相关长链非编码rna 乳腺癌预后

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三阴性乳腺癌免疫相关Lncrna筛选及预后预测模型构建

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山东医药 2023年第15期63卷 28-32页

作者：曹雷雨刘伟高艳马晓丽魏瑜渠成程努尔斯曼古丽·买买提明张莉新疆医科大学第一附属医院干部保健中心乌鲁木齐830054 北京大学第三医院肿瘤放疗科

目的筛选出三阴性乳腺癌(TNBC)免疫相关Lncrna基因,构建TNBC预后预测模型。方法①从癌症基因组图谱(TCGA)项目下载TNBC组织和癌旁组织的转录组rna表达谱原始数据,结合Immport数据库,筛选TNBC免疫相关的Lncrna。进一步应用单因素及多因素... 详细信息

目的筛选出三阴性乳腺癌(TNBC)免疫相关Lncrna基因,构建TNBC预后预测模型。方法①从癌症基因组图谱(TCGA)项目下载TNBC组织和癌旁组织的转录组rna表达谱原始数据,结合Immport数据库,筛选TNBC免疫相关的Lncrna。进一步应用单因素及多因素Cox分析筛选TNBC与预后关系密切的免疫相关Lncrna,然后再根据最佳AIC值确定与预后关系密切的免疫相关Lncrna。②根据预后关系密切的免疫相关Lncrna,构建TNBC预后预测模型。③根据TNBC预后风险模型测算的风险评分值的中位值将TNBC患者样本分为高风险组和低风险组,比较高低风险组生存率。④采用ROC、主成分分析(PCA)评估构建的TNBC预后预测模型的预测效能。⑤采用多因素Cox分析TNBC预后预测模型预测效能的独立性。结果共计65例份TNBC组织样本,得到369个免疫相关Lncrna,通过单因素和多因素Cox分析,共得到3个与预后关系密切的免疫相关Lncrna(AC090181.2、LINC01235、LINC01943),并构建TNBC预后预测模型,该模型表达公式如下:风险评分(RS)=(-6.24904×A C090181.2)+(0.240562×LINC01235)+(-2.18153×LINC01943)。高风险组和低风险组患者生率差异有统计学意义(P免疫相关Lncrna(AC090181.2、LINC01235、LINC01943)组成的TNBC预后预测模型,其能较好预测TNBC患者的预后。

关键词：预后预测模型三阴性乳腺癌长链非编码rna 免疫相关长链非编码rna 预后相关长链非编码rna

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