含硒蛋白在肝细胞癌患者中的表达及预测模型的建立
编号:2876
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更新:2023-04-12 17:11:14 浏览:429次
张贴报告
摘要
目的 通过生物信息学方法探讨含硒蛋白在肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)组织中的表达变化及预后价值,并构建预后相关预测模型。方法 从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)下载肝细胞癌及癌旁组织数据集,利用非参数检验-两独立样本t 检验(Mann-Whitney U检验)分析26种含硒蛋白在上述两种组织中的表达差异;基于TCGA-HCC数据集进行生存分析,筛选影响肝细胞癌预后的因素;纳入26种含硒蛋白进行LASSO回归分析构建含硒蛋白风险预测模型并计算其Risk Score,通过Kaplan-Meier(K-M)生存分析和受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)评估模型的预测性能。此外,基于筛选结果及Risk Score构建列线图模型。最后,采用免疫浸润分析探索Risk Score与免疫细胞浸润之间的相关性。结果 肝细胞癌组织中,GPX1、GPX4、DIO2、TXNRD1、SELENOH、SELENOK、SELENOM、SELENON、SELENOS、SEPHS1表达水平高于癌旁组织(均P<0.05),而DIO1、TXNRD2、SELENOI、SELENOO、SELP、MSRB1表达水平低于癌旁组织(均P<0.05)。K-M生存分析结果显示,SELP、SELENOT、SELENOW、GPX3、SELENOF、SELENON、SEPHS1表达水平与肝细胞癌患者总生存期(overall survival,OS)相关(均P<0.05),整合主要临床病理参数,进一步的单因素和多因素Cox回归分析筛选出GPX3、SEPHS1、年龄、TNM分期是影响肝细胞癌患者总生存期的危险因素。运用LASSO回归分析构建了包含SELENOW、SELP、SELENON、SELENOF、TXNRD1、GPX4共6种含硒蛋白基因的风险预测模型,基于此模型计算每个样本的Risk Score,使用Risk Score中位数做截断点,将所有患者分为高、低风险两组。K-M生存曲线显示低风险组患者的生存时间长于高风险组患者(中位生存时间分别为5.8年、3.4年,P<0.001),ROC曲线显示预测模型1年、2年、3年、4年、5年总生存期的AUC值分别为0.752、0.658、0.665、0.661、0.620。基于Cox回归分析结果及风险预测模型Risk Score建立列线图,Risk Score、SEPHS1、年龄、GPX3进入最终模型,其中,SEPHS1对患者生存预后的影响最大,Risk Score 次之,最小的为年龄、GPX3。相关性分析显示,Risk Score与B细胞、CD4+T细胞、嗜中性粒细胞、巨噬细胞、树突状细胞呈正相关,而与CD8+T细胞呈负相关(均P<0.05)。结论 含硒蛋白预测模型在预测肝细胞癌患者预后中具有良好效能,其研究结果将为肝细胞癌患者的预后评估和治疗提供新思路。
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