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摘要
背景与目的：结肠腺癌（COAD）是癌症相关死亡的主要原因之一，准确预测COAD患者预后，评估COAD生存风险因素尤为重要。微小RNA (miRNA)通过靶向下游mRNA广泛参与肿瘤生物学行为调控，已成为具有应用研究前景的标志物。本研究旨在通过生物信息学方法鉴定COAD预后miRNA并构建预后预测模型，为COAD预后判断和制订个体化治疗方案提供参考。方法：从TCGA数据库中下载COAD患者的临床信息以及miRNA-seq数据，获取差异的miRNA。利用单变量和多变量Cox比例风险回归模型获得关键预后miRNA，用多因素Cox回归模型构建风险评分计算公式。利用Kaplan-Meier方法分析高、低风险评分患者的生存状态；ROC曲线评估风险评分的敏感度及特异度，并且从样本中随机抽取50%的病例做内部验证。采用预后风险模型列线图模型确定COAD患者临床病理参数及风险评分。使用Targetscan及miRDB数据库对预后miRNA模型进行靶基因预测以及利用String数据库进行蛋白与蛋白互作网络分析。结果：差异表达分析获得320个miRNA，其中167个上调，153个下调。利用单变量和多变量Cox比例风险回归对差异的miRNA进行分析，发现miR-503-5p、 miR-335-3p、 miR-185-5p、 miR-4436b-5p、 miR-125b-2-3p为COAD患者关键预后miRNA。结合风险评分的生存分析结果显示，高风险评分患者预后明显差于低风险评分患者（P=0.005 6），在随机抽取的内部验证组中也得到验证（P=0.014）。1、3、5年风险评分模型ROC曲线下面积（AUC）分别为0.666、0.724、0.707，内部验证组分别为0.681、0.699、0.703。Cox回归分析显示，建立用于预测COAD患者预后预测列线图的一致系数为0.836。单因素和多因素Cox分析显示，在建模组及内部验证组中风险评分是COAD的独立预后因素（均P<0.01）。miRNA靶基因预测获得87个靶基因。蛋白与蛋白互作网络分析获得10个蛋白质互作的关键基因。结论：所建立COAD预后miRNA模型以及基于年龄、AJCC分期、T分期、放化疗以及风险评分等因素构建的列线图将较准确地预测COAD的风险，对鉴定高或低风险患者、精准预测预后及评估患者生存风险提供理论基础。
- 出版日期2023
- 单位基础医学院; 中南大学湘雅医学院; 中南大学
