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目的 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库,通过分析差异表达的免疫相关基因构建胃癌患者的预后风险模型.方法 从TCGA数据库下载胃癌及癌旁组织的RNA测序数据和配对的患者临床资料,从ImmPort数据库中下载免疫相关基因的数据.通过比较肿瘤组织和癌旁组织,筛选出差异表达的免疫相关基因,采用Cox风险比例回归模型构建差异表达免疫相关基因的预后风险模型,通过Kaplan-Meier生存曲线和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测性能,再对模型风险评分进行独立预后分析.结果 从TCGA数据库下载了包括375例胃癌组织和32例癌旁组织的RNA测序数据,共筛选出349个差异表达的免疫相关基因,通过多因素Cox回归分析得到9个(IL1A、APOH、CGB5、GRP、TNFSF18、LGR6、MC1R、NPR1、CTLA4)与胃癌预后相关的免疫相关基因,并以此构建预后风险模型.根据模型风险评分的中位值将所有样本分为高、低风险两组,Kaplan-Meier生存分析结果显示,低风险组的总生存率高于高风险组,差异有统计学意义(P<0.001).ROC曲线下面积为0.719,独立预后分析结果显示,模型风险评分可作为评估胃癌患者预后的独立预测因子.结论 构建的免疫相关基因预后风险模型可以较好地评估胃癌患者的预后情况并指导个体化治疗,也为寻找新的免疫治疗靶点提供帮助.

作者:卜旻淳;曹先东;周波;冯时

来源:临床肿瘤学杂志 2022 年 27卷 7期

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作者:
卜旻淳;曹先东;周波;冯时
来源:
临床肿瘤学杂志 2022 年 27卷 7期
标签:
胃癌 免疫相关基因 癌症基因组图谱数据库 风险模型 预后
目的 基于癌症基因组图谱(TCGA)数据库,通过分析差异表达的免疫相关基因构建胃癌患者的预后风险模型.方法 从TCGA数据库下载胃癌及癌旁组织的RNA测序数据和配对的患者临床资料,从ImmPort数据库中下载免疫相关基因的数据.通过比较肿瘤组织和癌旁组织,筛选出差异表达的免疫相关基因,采用Cox风险比例回归模型构建差异表达免疫相关基因的预后风险模型,通过Kaplan-Meier生存曲线和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测性能,再对模型风险评分进行独立预后分析.结果 从TCGA数据库下载了包括375例胃癌组织和32例癌旁组织的RNA测序数据,共筛选出349个差异表达的免疫相关基因,通过多因素Cox回归分析得到9个(IL1A、APOH、CGB5、GRP、TNFSF18、LGR6、MC1R、NPR1、CTLA4)与胃癌预后相关的免疫相关基因,并以此构建预后风险模型.根据模型风险评分的中位值将所有样本分为高、低风险两组,Kaplan-Meier生存分析结果显示,低风险组的总生存率高于高风险组,差异有统计学意义(P<0.001).ROC曲线下面积为0.719,独立预后分析结果显示,模型风险评分可作为评估胃癌患者预后的独立预测因子.结论 构建的免疫相关基因预后风险模型可以较好地评估胃癌患者的预后情况并指导个体化治疗,也为寻找新的免疫治疗靶点提供帮助.