目的 通过对 TCGA测序数据库的挖掘,筛选肝细胞癌(hepatocellular carainoma,HCC)预后相关铁死亡基因并构建 Signa-ture预后风险评估模型.方法 从 TCGA数据库获取 HCC测序数据,采用 R 语言进行铁死亡相关基因表达差异性分析,采用 Log Rank检验和单变量 Cox比例风险回归进行 K-M 生存分析.基于 time ROC分析及 LASSO Cox回归,构建 Signature预后模型.利用时间依赖 ROC曲线与 AUC对预后风险模型的预测能力进行评估.结果 初步筛选得到 21 个差异表达的铁死亡相关基因,经单变量 Cox比例风险回归和 K-M 生存分析,进一步筛选得到 7 个预后相关的铁死亡相关基因.基于上述预后相关铁死亡差异性基因集进行 Signature预后模型的构建,lambda.min=0.0317,Risk score=0.118×FANCD2+0.1514×SLC1A5+0.1632×SLC7A11.利用时间依赖 ROC曲线与 AUC 对预后风险模型的预测能力进行评估,结果显示,1 年预测效能 AUC= 0.773,3 年 AUC= 0.667,5 年 AUC= 0.658.结论 通过对 TCGA测序数据库的挖掘,筛选并构建基于 FANCD2、SLC1A5、SLC7A11 三个铁死亡相关差异基因构建的预后风险评估模型具有良好的诊断效能,对 HCC预后预测具有重要价值.
作者：王静；丁鹏鹏；李莉；王亚丹；郭春梅；林琳；王沧海；刘红
来源：胃肠病学和肝病学杂志 2023 年 32卷 3期
