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經(jīng)典預(yù)后模型套路發(fā)文量不斷上升,這篇4分 文章有哪些巧思?

 昵稱69125444 2021-01-28

題目:Prognostic Implications of Novel Ten-Gene Signature in Uveal Melanoma  

葡萄膜黑色素瘤10基因特征的預(yù)后價(jià)值


摘要

背景:葡萄膜黑色素瘤(UM)是成人中最常見的原發(fā)性眼內(nèi)癌?;蚪M學(xué)研究提供了有關(guān)UM的分子亞型和致癌驅(qū)動(dòng)基因的信息,這些信息會(huì)提供新的治療策略。

方法:TCGA數(shù)據(jù)庫下載訓(xùn)練集TCGA-UVM,GEO數(shù)據(jù)集下載驗(yàn)證集GSE22138。使用Kaplan-Meier分析和單變量Cox回歸模型初步篩選預(yù)后基因,使用LASSO構(gòu)建多基因特征。隨后使用Kaplan-Meier,Cox和ROC分析對(duì)驗(yàn)證集進(jìn)行驗(yàn)證。通過Spearman檢驗(yàn)評(píng)估拷貝數(shù)變異和風(fēng)險(xiǎn)打分的相關(guān)性。GSEA和免疫浸潤(rùn)分析這些基因的功能注釋和在腫瘤微環(huán)境中的作用。

結(jié)果:構(gòu)建10基因特征并通過Kaplan-Meier分析揭示總生存期,無進(jìn)展生存期和五轉(zhuǎn)以生存的差異。通過Cox回歸分析證明10基因特征是獨(dú)立的危險(xiǎn)因素。此外,ROC分析表明,作者構(gòu)建的10基因特征預(yù)測(cè)預(yù)后的效果更好。10基因特征與3號(hào)染色體,8q,6q和6p顯著相關(guān)。此外,GSEA和免疫浸潤(rùn)分析表明,這10個(gè)基因與免疫相關(guān)通路和腫瘤環(huán)境顯著相關(guān)。

結(jié)論:10基因特征可以準(zhǔn)確鑒定患者預(yù)后并與免疫優(yōu)勢(shì)腫瘤環(huán)境密切相關(guān),這可能為UM患者提供個(gè)性化的預(yù)后預(yù)測(cè)和新的治療方法。

流程圖

結(jié)果

1. 數(shù)據(jù)的獲取和整理

從TCGA Xena Hub數(shù)據(jù)庫獲取包含80個(gè)UM患者的表達(dá)譜數(shù)據(jù)命名為TCGA-UVM。從GEO數(shù)據(jù)庫獲取包含63個(gè)UM患者的表達(dá)譜數(shù)據(jù)GSE22138。TCGA-UVM作為訓(xùn)練集,GSE22138作為驗(yàn)證集。

2. 臨床特征

訓(xùn)練集TCGA-UVM和驗(yàn)證集GSE22138的臨床特征見表1。

表1 本研究涉及患者的臨床特征

3. 訓(xùn)練集構(gòu)建的預(yù)后特征
使用Kaplan-Meier分析訓(xùn)練集基于總生存期、疾病特異性生存期和無進(jìn)展生存期篩選預(yù)后基因,設(shè)置閾值P<0.0001為顯著基因,篩選得到423個(gè)基因。進(jìn)行單因素Cox回歸分析篩選潛在預(yù)后基因,設(shè)置閾值P<0.0001位顯著基因,得到283個(gè)基因。將兩個(gè)基因集取交集得到110個(gè)基因作為下一步分析的潛在預(yù)后基因。進(jìn)行LASSO Cox回歸分析并計(jì)算回歸系數(shù),基因的回歸系數(shù)見圖1A。該模型包含10個(gè)基因時(shí),其性能最佳(圖1B)?;虻幕貧w系數(shù)和在基因組上的位置見表2。

圖1 LASSO回歸分析構(gòu)建預(yù)后基因特征

表2 預(yù)后基因特征的基因

3. 訓(xùn)練集和驗(yàn)證集10基因特征的預(yù)后價(jià)值
根據(jù)基因表達(dá)水平和基因的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)計(jì)算患者的風(fēng)險(xiǎn)打分。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)打分中位數(shù)將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組。使用Kaplan-Meier分析評(píng)價(jià)兩組的生存差異,Cox回歸分析和ROC分析評(píng)估10基因特征的預(yù)后價(jià)值。訓(xùn)練集患者的風(fēng)險(xiǎn)打分,總生存期和10基因的表達(dá)水平見圖2A。高風(fēng)險(xiǎn)組死亡人數(shù)更多,生存時(shí)間較短,熱圖顯示SIRT3,HMCES,SLC44A3,TCTN1,STPG1,POMGNT2和RNF208在高危組表達(dá)水平較低,而ANXA2P2,ULBP1和CA12在高危組表達(dá)水平較高。此外,作者分析10基因特征預(yù)后無進(jìn)展生存期的性能。如圖2B所示,高風(fēng)險(xiǎn)組發(fā)生更多事件并且生存期較短。該組的生存模式與預(yù)測(cè)結(jié)果一致。此外,使用驗(yàn)證集檢測(cè)10基因特征對(duì)無轉(zhuǎn)移生存期的預(yù)測(cè)能力,結(jié)果表明高風(fēng)險(xiǎn)組發(fā)生轉(zhuǎn)移事件更多,生存期更短(圖2C)。

圖2 10基因特征

Kaplan-Meier生存分析表明高風(fēng)險(xiǎn)組患者的總生存期較差(圖3A),無進(jìn)展生存期不良(圖3B)。驗(yàn)證集分析結(jié)果與訓(xùn)練集結(jié)果一致(圖3C)。

圖3 基于10基因特征的Kaplan-Meier生存分析

單因素和多因素Cox回歸分析表明10基因特征與總生存期和無進(jìn)展生存期顯著相關(guān)(圖4A和4B)。對(duì)驗(yàn)證集進(jìn)行單因素和多因素Cox回歸分析表明10基因特征與無轉(zhuǎn)移生存期顯著相關(guān)(圖4C)。這些結(jié)果表明10基因特征是獨(dú)立變量。

圖4 單因素和多因素Cox分析結(jié)果森林圖

隨后,作者使用ROC分析評(píng)估10基因特征預(yù)測(cè)預(yù)后的性能。10基因特征預(yù)測(cè)總生存期ROC曲線下面積(AUC)最大,AUC為0.916(圖5A)。10基因特征預(yù)測(cè)無進(jìn)展生存期的ROC曲線下面積(AUC)為0.739(圖5B)。驗(yàn)證集結(jié)果與其一直(圖5C)。

圖5 ROC分析

使用相關(guān)性分析評(píng)估10基因特征和拷貝數(shù)變異的關(guān)系。結(jié)果表明,10基因特征與3號(hào)染色體8q,6q和6p的拷貝數(shù)顯著相關(guān)(圖6)。

圖6 10基因特征與拷貝數(shù)變異的相關(guān)性

4. 10基因特征的GSEA分析

由于10基因特征的風(fēng)險(xiǎn)打分和UM患者的預(yù)后呈負(fù)相關(guān)。分別對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組進(jìn)行GSEA分析。高風(fēng)險(xiǎn)組中的基因在免疫反應(yīng),炎癥反應(yīng),糖酵解和IL-6/JAK相關(guān)等通路顯著富集(圖7)。

圖7 GSEA分析

5. 風(fēng)險(xiǎn)打分與腫瘤浸潤(rùn)免疫細(xì)胞(TICs)比例的相關(guān)性

為進(jìn)一步評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)打分和免疫微環(huán)境的相關(guān)性,作者使用CIBERSORT分析腫瘤浸潤(rùn)免疫亞群的比例(圖8)。結(jié)合相關(guān)性分析(圖9A)和差異分析結(jié)果(圖9B),共有三個(gè)TIC與10基因特征風(fēng)險(xiǎn)打分有關(guān)(圖9C)。其中活化CD4記憶T細(xì)胞與風(fēng)險(xiǎn)打分呈正相關(guān),單核細(xì)胞和肥大細(xì)胞與風(fēng)險(xiǎn)打分呈負(fù)相關(guān)。

圖8 相關(guān)性分析

圖9 TICs比例與10基因特征風(fēng)險(xiǎn)打分的相關(guān)性

結(jié)論

作者的研究構(gòu)建了UM的10基因特征,是對(duì)TCGA和GEO數(shù)據(jù)庫的全面分析。10基因特征與UM預(yù)后有關(guān),可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者的預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)。作者通過驗(yàn)證集對(duì)10基因特征進(jìn)行驗(yàn)證。此外,富集分析和免疫浸潤(rùn)分析表明,10基因與免疫優(yōu)勢(shì)腫瘤環(huán)境密切相關(guān),這可能會(huì)促進(jìn)UM治療方法的開發(fā)。本文的亮點(diǎn)在于作者使用TCGA數(shù)據(jù)集構(gòu)建10基因特征可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)UM患者的預(yù)后并通過驗(yàn)證集進(jìn)行驗(yàn)證。但是本文也存在一定局限,例如本文選擇的數(shù)據(jù)集TCGA-UVM和GSE22138數(shù)據(jù)集中樣本分布可能與臨床人群不一致,存在一定的偏好性。需要更多的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)解釋構(gòu)建的10基因特征與UM患者的關(guān)系。

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