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背景与目的:结直肠癌(colorectal cancer,CRC)是消化系统常见的恶性肿瘤,腺癌、腺鳞癌、鳞状细胞癌、梭形细胞癌和未分化癌等是其常见的组织学类型,其中,结直肠腺癌(colorectal adenocarcinoma,COADREAD)最多见,占90%以上。尽管目前CRC的诊断方法和治疗方法在不断的进步,但晚期CRC的死亡率仍很高。据报道,早期结直肠癌患者的5年生存率接近90%,而晚期转移性结直肠癌患者的5年生存率低于10%。因此,CRC的早诊断、早治疗对于患者尤为重要。美国国立综合癌症网络(National Comprehensive Cancer Network,NCCN)结直肠癌指南建议将粪便隐血试验和结肠镜检查相结合作为结直肠癌筛查的方法。虽然结肠镜检查的特异性和敏感性高,但其属于微创操作、价格较贵、操作复杂的检查手段,故不适合人群筛查。因此,需要进一步寻求高敏感性、高特异性、无创性、易于操作的新的方法来早期筛查、诊断和随访CRC,以此改善CRC的预后。本研究通过研究TCGA中已知的COADREAD和mRNA的相关临床数据,并应用人工神经网络建立了应用mRNA预测COADREAD预后的模型,分析了mRNA与COADREAD生存期的关系,为进一步研究COADREAD的发生发展提供依据。人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是一门边缘性学科,是近年来计算机科学、信息科学和医学交互发展的结果,其认识理解的基础是人脑的组织结构和运行机制。ANN的实质为人工智能研究,即利用计算机强大的计算能力来模拟动物神经网络的信息传递过程,其本质是一个普通的统计学模型,可以用来解决多因素、非线性问题。目前,人工神经网络已经在许多领域成功应用,并且获得了较优的结果。神经网络对不确定性信息的处理能力很强大,而且拥有非常好的稳健性。近年来,应用神经网络的生物信息学论文的数量在持续增长。迄今为止,癌症是全世界面临的最复杂的疾病,每种癌症均有其自身的分子特征,因此,深入的了解每种癌症的基因改变对于人类健康尤为重要。肿瘤基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)计划是由美国政府资助,美国国家癌症研究所(National Cancer Institute,NCI)和国家人类基因组研究所(National Human Genome Research Institute,NHGRI)合作,并与美国和欧洲的诸多机构合作建立的一项全世界最大的关于基因组计划的工程,其目的为应用最新的基因组分析技术,深入的了解恶性肿瘤基因的变化,从而发现新的预防、诊断及治疗肿瘤的方法。这项计划的研究结果的网络平台即为TCGA网络平台,是目前癌症研究中最大的和最常用的公共资源数据库,其允许研究者免费搜索和下载肿瘤相关数据进行分析。TCGA采集了来自11000多名患者的肿瘤组织和与之相匹配正常组织,已经绘制了33种癌症的全面多维的关键基因变化图谱。基因组数据共享平台(Genemic Data Commons Data Portal,GDC)是TCGA强大的数据驱动平台,可以链接到cBioportal、Firehose网站等外部分析工具,本研究中用到了Firehose平台。到目前为止,TCGA提供了30多种不同肿瘤样本的基因组序列、RNA序列、肿瘤miRNA和mRNA表达、甲基化等的相关数据,并于2012年就分析了224例COADREAD的mRNA表达。本研究中,Firehose平台提供了621例结直肠腺癌样本及每例样本的18041个mRNAs表达情况。数据与方法:1.在TCGA平台下载结直肠腺癌的临床数据,筛选出年龄、性别、原发部位、AJCC病理学分期、生存时间均详实的样本573例,应用Kaplan-Meier法行单因素长期(本研究指五年生存率)生存分析,P<0.05为有统计学意义。2.在TCGA平台下载结直肠腺癌及与之相关的mRNAs的临床数据,以P<0.05和Q<0.3为有统计学意义筛选出400个可能与结直肠腺癌生存相关的mRNAs,本研究应用logrank检验P值最小的前10个mRNAs构建预测结直肠腺癌预后的人工神经网络模型。应用SPSS 22.0进行分析。结果:1.结直肠腺癌长期生存率与年龄、性别、原发部位无关,与初诊时AJCC病理学分期有关。2.同一mRNA在不同的样本中表达量不同,并且表达量不同,生存亦有差异。3.根据TCGA网络平台提供的数据,应用了logrank检验P值最小的前10个mRNAs,通过人工神经网络构建了mRNA预测COADREAD样本预后的模型。结论:1.结直肠腺癌长期生存率与年龄、性别、原发部位无关,与初诊时病理学分期有关,AJCC病理学分期III期和IV期的患者预后差。2.同一mRNA在不同的样本中表达量不同,并且表达量不同,生存亦有差异。3.部分mRNA的表达与结直肠腺癌样本的预后有关。4.mRNA的人工神经网络模型可用于预测COADREAD样本的预后。