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染色体不稳定在癌症的发展和转移机制中具有一定的推动作用,同时内源性竞争RNA(ce RNA)互作对关系的失调在肺腺癌中也发挥着重要作用。本研究结合样本染色体不稳定性的特性在ce RNA层面对肺腺癌进行探究,旨在构建寻找肺腺癌预后相关标志物的统计模型。使用构建的模型对肺腺癌染色体不稳定性进行分析,结果表明染色体不稳定性在癌症样本中显著高于癌旁样本,区分两类样本有很高的分类效能(AUC=0.989)。同时染色体不稳定性高的样本倾向有高临床分期和差的预后。构建染色体不稳定性相关的双权重失调ce RNA(mRNA-lncRNA)网络,失调网络中边的权重大小代表ce RNA的失调程度,点的权重大小代表RNA与预后的相关性,在数量上大部分ce RNA的失调为loss,失调程度显著高于gain的类型。采用贪婪搜索算法在网络中挖掘双权重较大的模块。对挖掘到的模块进行筛选和整合,得到了由20个基因组成的标志物。在术后无药物治疗或放疗样本和所有样本中,20个RNA高风险降低了患者的预后。在接受药物治疗或化疗的样本中,20个RNA仍然能够较好地预测患者预后,说明其预测效能受治疗影响较小并且可能对患者接受药物治疗或放疗后的预后有一定的影响。相关性检验结果表明,20个RNA风险得分与染色体不稳定性和临床分期呈现显著正相关关系。构建肺腺癌疾病特异生存相关的逐步多因素cox风险回归模型,这20个RNA仍然能够作为肺腺癌患者疾病特异生存显著的独立风险因素,证明预测预后具有较好的独立性和鲁棒性。这20个RNA显著的富集到染色体不稳定性和癌症相关的功能。以上结果表明,本次研究构建的模型可以准确地识别肺腺癌相关预后标志物。