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【研究背景】胃癌是一种起病隐匿、进展迅速、预后较差的恶性肿瘤,其死亡率居全球恶性肿瘤第二位。近年来,我国在胃癌早期筛查和临床治疗水平上有了长足的进步,但胃癌的五年生存率仍然低于30%。目前,临床上以TNM分期作为胃癌患者预后评估及指导治疗的主要指标,然而同一分期的患者预后存在明显差异,提示胃癌存在高度异质性。既往研究通过候选基因策略发现了TFF1、CLOCK等基因遗传变异与胃癌预后存在关联,但由于研究样本量较小且往往缺乏人群相互验证,研究结果可重复性差,尚没有明确的胃癌预后遗传标志物。全基因组关联研究（Genome-wide association study,GWAS）作为一种高效的遗传关联研究策略,已用于探讨基因组遗传变异与肺癌和食管癌等肿瘤预后的关系,发现了一些对肿瘤预后影响较为明确的遗传区域。因此,通过GWAS策略研究胃癌预后相关的基因组遗传变异,有望为阐明胃癌异质性提供新思路,并为其预后预测提供生物标志物。【研究目的】本研究通过胃癌预后GWAS研究,系统评价全基因组遗传变异对胃癌患者预后的影响,发现胃癌预后遗传标志物;并利用所鉴定的遗传标志物构建预后遗传评分,探索其在胃癌预后预测中的潜在应用价值。【研究方法】本研究采用前瞻性病例随访研究设计,共纳入三个独立胃癌队列:江苏队列、上海队列、TCGA队列。江苏队列和上海队列用于筛选,TCGA队列用于验证。研究对象均为未发生远处转移的并经外科手术切除病灶的新发胃腺癌患者。江苏和上海两个队列分别纳入了1049例和1405例具有完整临床资料和预后随访信息的胃癌患者。TCGA队列包括343例具有基因分型数据及预后随访信息的胃癌患者和341例具有基因表达数据及预后随访信息的胃癌患者。所有研究对象均完成了基因组芯片检测,并采用统一的质控标准和填补流程。本研究首先在江苏和上海胃癌队列中分别进行全基因组单核苷酸多态性位点（Single nucleotide polymorphisms,SNPs）与患者总生存期的关联分析,应用Cox回归模型基于相加效应遗传模型进行分析,协变量包括诊断年龄、性别、肿瘤部位、TNM分期、化放疗史、分型平台以及前10个主成分。随后,采用固定效应模型对两个队列预后GWAS关联效应值进行Meta分析,并筛选关联结果一致的候选遗传变异(两个队列关联P<0.05且效应一致,且PMeta<0.001),应用TCGA队列通过两种策略进行验证。策略一（候选遗传变异）:候选遗传变异与TCGA队列胃癌患者预后存在显著关联（P<0.05）;策略二（候选靶基因）:通过生物信息学功能注释发现可能调节基因表达的功能性区域,在TCGA和Kaplan-Meier Plotter两个数据库中同时验证功能区域对应的靶基因表达水平与胃癌患者预后的关联（P<0.05）。最终,通过两种研究策略验证得到的遗传变异均可确定为胃癌预后相关遗传变异。以上述发现的所有胃癌预后遗传位点构建加权多基因危险评分（Polygenic hazard score,PHS）,并在各个队列中分析PHS与患者死亡风险的关联,同时联合其他已知胃癌预后因素建立Nomogram模型。使用时间依赖性受试者工作特征曲线（Receiver operation curve,ROC）分析,进行各个模型曲线下面积（Areas under the curve,AUC）比较。此外,本研究还通过净再分类改善率（Net reclassification improvement,NRI）和整体鉴别指数（Integrated discrimination improvement,IDI）来比较Nomogram模型相对于单纯临床因素模型的改善情况。【研究结果】通过遗传变异验证策略,本研究发现了21个独立遗传变异与胃癌患者预后显著相关,其中最显著的是位于染色体15q15.1区域rs1618332,与其野生型等位基因C相比,突变型等位基因T可显著增加胃癌患者死亡风险(HR=1.30,95%CI:1.20-1.39,P=4.12×10-8)。在候选靶基因策略中,我们发现了6个区域的遗传变异,包括染色体2q14.3、5p13.3、9p21.3、9q34.11、11p15.4和16p12.3区域遗传变异可分别调控预后显著相关靶基因CYP27C1、ADAMTS12、ELAVL2、PHYHD1、SCUBE2和ACSM5的表达水平。最终,通过两种研究策略共鉴定了26个胃癌预后相关独立遗传变异位点,其中11p15.4区域遗传变异在两种策略中同时得到验证。基于上述发现的26个独立遗传位点构建胃癌预后加权PHS,并根据PHS四分位数将人群分为不同危险水平组,即低风险组、低-中风险组、中风险组和高风险组。结果显示,随着PHS危险等级增加,江苏胃癌队列和上海胃癌队列患者的死亡风险均显著增加（P<0.001）。两个队列合并后,与低风险组相比,中-低危险组（HR=1.51,95%CI:1.21-1.88）、中危险组（HR=2.55,95%CI:2.08-3.13）和高危险组（HR=3.98,95%CI:3.28-4.83）死亡风险的增加呈显著的剂量反应关系（P<0.001）。同样,在TCGA队列中也显示了类似的剂量反应关系（P<0.001）:中-低危险组（HR=1.59,95%CI:0.79-3.17）、中危险组（HR=2.60,95%CI:1.38-4.90）和高危险组（HR=6.35,95%CI:3.48-11.60）。在江苏和上海队列中应用4个预后独立危险因子（PHS、诊断年龄、TNM分期及放化疗史）构建胃癌Nomogram模型,该模型C-index为0.771（95%CI:0.757-0.785）且校准曲线与预测曲线一致性较高。PHS预测胃癌患者5年生存AUC为0.670,高于诊断年龄（AUC=0.547）而低于TNM分期（AUC=0.734）。整合PHS的Nomogram模型5年生存AUC可达到0.814。与单纯临床因素模型相比,添加PHS后的模型重分类正确比例NRI和鉴别能力IDI分别提高了8.73%（95%CI:0.044-0.148,P<0.001）和9.70%（95%CI:0.078-0.118,P<0.001）。此外,在TCGA胃癌队列中,PHS预测患者5年生存的AUC为0.732,高于TNM分期（AUC=0.634）。单纯临床因素模型预测患者5年生存的AUC为0.653,增加PHS后的模型5年生存AUC大小可提升至0.790。【研究结论】本研究通过大样本多中心胃癌队列系统鉴定了26个胃癌预后遗传位点,其构建的加权PHS是影响胃癌患者预后的独立危险因子,联合PHS与传统临床预后因子构建Nomogram模型可显著提高胃癌患者预后预测能力。本研究结果揭示了遗传变异影响胃癌预后的作用及其在胃癌预后预测中的临床意义,并为深入阐明胃癌进展机制奠定了重要基础。