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目的 从分子生物学角度构建预测弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)预后的模型.方法 从GEO和TCGA数据库下载相应的基因表达谱数据及临床数据,采用Lasso同归和多因素Cox回归构建基冈预测模型,将基因模型与其他临床预后因素相结合构建列线图模型.结果 本研究建立了基于6个基因(LNPEP、SNX20、GTPBP10、CA LR、BDH1、C5orf30)的预测模型,该模型可将各个队列的患者分为高风险组及低风险组,训练集GSE10846及验证集GSE32918、NCICCR预测3年总生存率的AUC分别为0.722、0.758、0.693.基于该基冈模型与年龄、亚型、治疗方案、ECOG、分期、结外部位数量等临床因素构建的列线图模型预测DLBCL患者3年总生存率的AUC在GSE 10846数据集为0.796,校准图一致性良好.GO及KEGG富集分析显示,该模型的基因主要与DNA复制和修复、蛋白加工、细胞周期、病毒致癌等生物功能及通路相关.结论 本研究成功构建了可预测DLBCL患者生存的基因预测模型,与临床冈素结合,能更准确地评估患者的预后.

作者:王亮;周璇;梁晓杰;何颖芝

来源:中国癌症防治杂志 2020 年 12卷 3期

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作者:
王亮;周璇;梁晓杰;何颖芝
来源:
中国癌症防治杂志 2020 年 12卷 3期
标签:
弥漫大B细胞淋巴瘤 基因预测模型 风险评分
目的 从分子生物学角度构建预测弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)预后的模型.方法 从GEO和TCGA数据库下载相应的基因表达谱数据及临床数据,采用Lasso同归和多因素Cox回归构建基冈预测模型,将基因模型与其他临床预后因素相结合构建列线图模型.结果 本研究建立了基于6个基因(LNPEP、SNX20、GTPBP10、CA LR、BDH1、C5orf30)的预测模型,该模型可将各个队列的患者分为高风险组及低风险组,训练集GSE10846及验证集GSE32918、NCICCR预测3年总生存率的AUC分别为0.722、0.758、0.693.基于该基冈模型与年龄、亚型、治疗方案、ECOG、分期、结外部位数量等临床因素构建的列线图模型预测DLBCL患者3年总生存率的AUC在GSE 10846数据集为0.796,校准图一致性良好.GO及KEGG富集分析显示,该模型的基因主要与DNA复制和修复、蛋白加工、细胞周期、病毒致癌等生物功能及通路相关.结论 本研究成功构建了可预测DLBCL患者生存的基因预测模型,与临床冈素结合,能更准确地评估患者的预后.