【摘 要】
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目的:通过生物信息学分析,筛选与胃癌预后相关的miRNAs,构建并验证风险评分模型。方法:1.登录人类癌症和肿瘤基因图谱（TCGA）数据库下载胃癌miRNAs、mRNAs表达谱数据及对应临床信息。以|log2 FC|>1.5,P1,P<0.05为标准,对mRNAs表达谱数据进行差异分析。将所有具备
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目的:通过生物信息学分析,筛选与胃癌预后相关的miRNAs,构建并验证风险评分模型。方法:1.登录人类癌症和肿瘤基因图谱（TCGA）数据库下载胃癌miRNAs、mRNAs表达谱数据及对应临床信息。以|log2 FC|>1.5,P<0.01为标准,通过“edgeR”软件包对miRNAs表达谱数据进行差异分析;以|log2 FC|>1,P<0.05为标准,对mRNAs表达谱数据进行差异分析。将所有具备miRNAs差异表达谱和完整生存时间、生存状态数据的患者随机分为训练（train）集、测试（test）集。2.采用单因素Cox回归分析及LASSO回归分析筛选预后相关差异表达miRNAs,进一步对筛选出的预后相关miRNAs进行多因素Cox回归分析构建预后风险评分模型。3.在训练集、测试集、总体数据集中以Kaplan-Meier曲线、受试者工作特征曲线（ROC）、ROC曲线下面积（AUC）动态变化曲线评估模型的预测效能。按TNM-stage分层分析,评估模型独立于TNM分期的预测效果。4.通过miRNAs预测数据库对模型所含miRNAs可能的靶基因（mRNAs）进行预测,并通过基因本体、京都基因与基因组百科全书（KEGG）推测其功能。5.对年龄、性别、TNM-stage、肿瘤浸润（T分期）、远处转移（M分期）、淋巴结转移（N分期）、风险评分等临床因素进行单因素及多因素Cox回归分析,判断模型是否为胃癌的独立预后因子。结果:1.以|log2 FC|>1.5,P<0.01为标准,筛选得到175个胃癌组织中差异表达的miRNAs。以|log2 FC|>1.0,P<0.05为标准,筛选得到2219个差异表达的mRNAs。388名具有差异miRNAs表达谱及完整生存时间、生存状态、TNM分期信息的患者被随机分为训练组（n=194）和测试组（n=194）。2.在训练集中,通过单因素Cox回归分析及LASSO回归分析筛选出6个与患者总体生存率相关的差异表达miRNAs,随后使用多因素Cox回归分析成功构建5-miRNA风险评分模型,风险评分=hsa-mi R-184*0.183+hsa-mi R-675*0.086+hsa-mi R-2115*（-0.231）+hsa-mi R-3943*0.548+hsa-mi R-1246*（-1.455）。3.运用模型计算每个患者的风险评分,以训练集患者风险评分中位数为cut-off值,将训练集、测试集、总体数据集的患者分别分为高、低风险组,三个数据集中,风险评分高的患者预后均较差（P<0.0001、P=0.002、P<0.001）,且模型预测准确性明显优于传统TNM分期（3年AUC:train 0.748>0.592、test 0.678>0.569、总体0.704>0.581）;依据TNM-stage分期将患者分为I、II、III、IV四期进行分层分析,结果示各期高风险组总生存期均显著短于低风险组（P=0.019、P=0.0051、P=0.03、P=0.05）,模型可独立于stage分期发挥预测效能,且对早期胃癌患者仍然具备良好的预测效力。4.GO和KEGG分析显示,模型中5个miRNAs分子参与多条胃癌相关信号通路。5.对风险评分及其他临床因素进行单因素及多因素Cox回归分析,得出风险评分是胃癌患者预后不良的独立危险因素,且模型ROC曲线下面积（0.681）优于年龄（0.616）、性别（0.491）、TNM-stage（0.619）、T分期（0.570）、M分期（0.534）、N分期（0.585）等临床因素。结论:基于5个miRNAs表达水平构建的风险评分系统预测胃癌患者预后准确性高,是独立的预后因子。
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