10.3760/cma.j.cn115610-20200409-00245
基于生物信息学构建胰腺癌患者预后相关miRNA预测模型及其应用价值
目的:探讨基于生物信息学构建胰腺癌患者预后相关微小RNA(miRNA)预测模型及其应用价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集肿瘤基因图谱计划(TCGA)数据库(https：//cancergenome.nih.gov/)自建库起至2017年9月171例胰腺癌患者的临床病理资料；男93例，女78例；中位年龄为65岁，年龄范围为35～88岁。171例患者中，64例临床病理资料完整。171例患者采用随机抽样法按7∶3比例分为训练集123例和测试集48例。训练集用于构建预测模型，测试集用于验证预测模型效能。从GEO基因公共表达数据库中下载包含9对胰腺癌及对应癌旁组织的miRNA测序数据的数据集GSE41372，从癌组织及癌旁组织差异表达的miRNA中筛选出候选差异表达miRNA，基于训练集患者信息，进行LASSO-COX回归分析，从候选差异表达miRNA中筛选出与生存相关miRNA，将其拟合成一个相对精简的预后相关miRNA模型。分别在训练集和测试集中对构建的预后相关miRNA模型的预测效能进行验证，以受试者工作曲线下面积(AUC)评价模型准确性，以一致性指数(C-index值)评价模型效能。观察指标：(1)患者生存情况。(2)差异表达miRNA筛选结果。(3)预后相关miRNA模型的构建。(4)预后相关miRNA模型的验证。(5)胰腺癌患者临床病理因素比较。(6)影响胰腺癌患者预后的相关因素分析。(7)预后相关miRNA模型与第8版TNM分期预测效能的比较。正态分布的计量资料以
±
s表示，两组间比较采用Student-
t检验，多组间比较采用方差分析。偏态分布的计量资料以
M(范围)表示，组间比较采用Mann-Whitney
U检验。计数资料以绝对数或百分比表示，组间比较采用
χ2检验。等级资料分析采用秩和检验。采用计数资料相关性分析，挖掘预后相关miRNA模型与患者临床病理参数之间的相关性。采用COX进行单因素及多因素分析，并判断相关性，结果以风险比及95%可信区间表示，风险比<1时，证明该因素为保护因素；风险比>1时，证明该因素为危险因素；风险比＝1时，说明对生存无明显影响。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线并计算生存率，采用Log-rank检验进行生存分析。
结果:(1)患者生存情况：123例训练集患者随访时间为31～2 141 d，中位随访时间为449 d，3、5年总体生存率分别为16.67%、8.06%。48例测试集患者随访时间为41～2 182 d，中位随访时间为457 d，3、5年总体生存率分别为15.63%、9.68%。两组患者3、5年总体生存率比较，差异均无统计学意义(
χ2＝0.017，0.068，
P>0.05)。(2)差异表达miRNA筛选结果：生物信息学分析结果显示，共筛选102个候选差异表达miRNA，其中63个miRNA在癌组织中上调，39个miRNA在癌组织中下调。(3)预后相关miRNA模型的构建：在102个候选差异表达基因中，筛选出5个与生存相关的miRNA。名称分别为miR-21、miR-125a-5p、miR-744、miR-374b、miR-664，差异表达模式(癌组织对比癌旁组织)分别为升高、升高、降低、升高、降低，差异表达倍数分别为4.00、3.43、3.85、2.62、2.35倍。由5个与生存相关miRNA构建的预后表达方程＝0.454×miR-21表达量－0.492×miR-125a-5p表达量－0.49×miR-744表达量－0.419×miR-374b表达量－0.036×miR-664表达量。(4)预后相关miRNA模型的验证：在训练集和测试集中，预后相关miRNA模型C-index值分别为0.643和0.642。(5)胰腺癌患者临床病理因素比较：COX分析结果显示，预后相关miRNA模型与肿瘤病理学T分期和肿瘤位置具有相关性(
Z＝45.481,
χ2＝10.176，
P<0.05)。(6)影响胰腺癌患者预后的相关因素分析：单因素分析结果显示为肿瘤病理学N分期、接受放射治疗、接受分子靶向治疗、预后相关miRNA模型评分是胰腺癌患者预后的相关因素(风险比＝2.471，0.290，0.172，2.001，95%可信区间为1.012～6.032，0.101～0.833，0.082～0.364，1.371～2.922，
P<0.05)。多因素分析结果显示：接受分子靶向治疗是胰腺癌患者预后的独立保护因素(风险比＝0.261，95%可信区间为0.116～0.588，
P<0.05)；预后相关miRNA模型评分≥1.16分是胰腺癌患者预后的独立危险因素(风险比＝1.608，95%可信区间为1.091～2.369，
P<0.05)。(7)预后相关miRNA模型与第8版TNM分期预测效能的比较：在训练集中，预后相关miRNA模型对胰腺癌患者3、5年生存时间预测概率与第8版TNM分期比较，差异有统计学意义(
Z＝－1.671，－1.867，
P<0.05)。预后相关miRNA模型与第8版TNM分期AUC分别为0.797、0.935与0.737、0.703，95%可信区间分别为0.622～0.972、0.828～1.042与0.571～0.904、0.456～0.951；C-index值分别为0.643与0.534。在测试集中，预后相关miRNA模型对胰腺癌患者3、5年生存时间预测概率与第8版TNM分期比较，差异有统计学意义(
Z＝－1.729，－1.923，
P<0.05)。预后相关miRNA模型与第8版TNM分期AUC分别为0.750、0.873与0.721、0.703，95%可信区间分别为0.553～0.948、0.720～1.025与0.553～0.889、0.456～0.950；C-index值分别为0.642与0.544。
结论:基于5个与胰腺癌生存相关miRNA构建可用于胰腺癌患者生存预测的预后相关miRNA模型。该模型可与现有TNM分期系统及其他临床病理参数形成互补，为患者提供个体化、准确的生存时间预测，为临床治疗提供参考。
胰腺肿瘤、总体生存率、微小RNA、LASSO回归模型、受试者工作曲线、TNM分期
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国家自然科学基金青年基金项目81902382;辽宁省自然科学基金博士启动基金2019BS 077;大连市医学科学研究计划项目1912029;National Natural Science Foundation of China for Youth81902382;Scientific Research Starting Foundation for PhD of Liaoning Natural Science Foundation2019BS077;Dalian Medical Science Research Project1912029
2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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