子宫内膜癌预后相关生物标志物的识别及生物信息学分析

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子宫内膜癌(Endometrial Carcinoma,EC)是世界上发病率最高的妇科恶性肿瘤之一.近些年,尽管EC的治疗方法取得了飞速进展,但高复发率和高转移率仍然是一个临床挑战.子宫内膜癌早期患者预后良好,5年总体生存率接近90%.但是,晚期的子宫内膜癌者预后较差,5年总体生存率只有7.7%.因此,迫切需要深入研究EC的分子发病机制,寻找与EC发生发展及预后相关的生物标志物来区分高危或低危患者,指导个性化治疗.本文旨在研究子宫内膜癌的分子发病机制和识别更为可靠的生物标志物.我们从The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据库收集到583例EC患者的mRNA测序数据及临床资料和575例EC患者的miRNA测序数据及临床资料.首先,我们采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)分别构建了mRNA,lncRNA和miRNA的共表达网络,并从三个共表达网络中分别识别出与EC患者重要临床特征(临床分期)相关的关键模块.通过差异表达分析,我们从关键模块中分别筛选出了在EC样本和对照样本之间差异表达的712个mRNA(456个上调,256个下调),378个lncRNA(188个上调,190个下调)和44个miRNA(15个上调,29个下调).为了进一步探索筛选出的差异表达的mRNA的分子功能,我们对其进行了基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,分析结果显示它们可能参与了“cell differentiation”,“ranscription fromRNA polymerase II promoter”等生物过程.基于筛选出的差异表达的RNA,我们构建了一个包含11个mRNA,4个miRNA和18个lncRNA的ceRNA调控网络去研究子宫内膜癌的分子调控机制.为了识别与患者总体生存率相关的RNA,我们对ceRNA网络中的每一个RNA进行了Kaplan-Meier生存分析,并发现了7个mRNA,4个lncRNA和1个miRNA与EC患者的总生存率密切相关.另外,我们对ceRNA网络中的mRNA-lncRNA对进行了回归分析,发现其中有35对mRNAlncRNA呈正相关.最后,5个mRNA(CBX6,PIM1,RIMS3,SOX11和XKR7),3个lncRNA(WT1-AS,LINC00494和LINC00501)和1个miRNA(miR-195)被确定为EC的潜在预后生物标志物.这5个mRNA的基因集富集分析(GSEA)显示它们在“nikolsky breast cancer 7P15 amplicon”,“rosty cervical cancer proliferation cluster”等和细胞周期和肿瘤相关的信号通路高度富集.由于,lncRNA控制ceRNA网络的上游部分,并作为miRNA和mRNA的主要效应器发挥作用.此外,lncRNA的表达和分布具有高度的特异性,这使其成为EC诊断和预后评估的最佳生物标志物.我们将EC患者样本按照7:3的比例随机分为训练集和测试集.然后,基于训练集利用极大似然法建立与生存相关的DElncRNA的Cox回归模型,并获得多元Cox回归模型的回归系数(β).最终,建立了基于4个lncRNA的预后风险评分系统.预后指数(Prognostic index,PI)=(0.1695×LINC00501的表达水平)+(0.0337×WT1-AS的表达水平)+(0.0855×ADAMTS9-AS1的表达水平)+(0.0092×LINC00494的表达水平).Kaplan-Meier曲线证明我们建立的风险评分模型可以有效区分高危患者和低危患者.测试集受试者操作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)为0.789,表明该风险评分系统具有良好的生存预测性能.通过单变量和多变量Cox回归分析,证明了风险评分(Risk score),临床分期(Clinical stage)和组织学分级(Neoplasm histologic grade)是独立的预后因素.因此,我们构建的风险评分系统是一个有价值的预后模型,它可以帮助临床医生有效区分高危或低危患者,进而来指导EC患者的个性化治疗.我们最终确定了5个mRNA(CBX6,PIM1,RIMS3,SOX11和XKR7),3个lncRNA(WT1-AS,LINC00494和LINC00501)和1个miRNA(miR-195)可作为EC的潜在预后标志物.这将有助于EC患者的早期诊断,预后判断和制定新的治疗策略.另外,构建了一个lncRNA相关的风险评分系统帮助临床工作者有效区分高危或低危患者,指导EC患者的个性化治疗.
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