嘌呤代谢相关基因预测肺腺癌预后模型的构建及验证

目的 探讨嘌呤代谢相关基因预测肺腺癌预后模型的临床应用价值。 方法 嘌呤代谢相关基因数据来源于人类基因数据库，肺腺癌 mRNA 转录组数据和临床数据来源于癌症基因组图谱数据库，并使用 Perl 及 R 软件筛选出与肺腺癌预后有关的表达差异的嘌呤代谢相关基因，并进行京都基因与基因组百科全书和基因本体论富集分析，用 Cox 回归分析及套索回归分析建立预后模型，通过 Kaplan-Meier 生存曲线比较高、低风险组的预后差异，通过 ROC 曲线验证该预后模型预测 1、3、5 年总生存期（OS）的可靠性，使用 Cox 回归分析临床因素与肺腺癌患者预后的关系。最后使用基因表达数据库中的 GSE26939 数据集进行外部验证。 结果 本研究最终筛选出了 5 个与肺腺癌预后相关的嘌呤代谢相关基因（CD19、CYP17A1、KHDRBS2、INHA、PLK1），并建立了相关预后风险评分模型。Kaplan-Meier 生存曲线显示，低风险组患者 OS 高于高风险组（P＜0.01）。生存状态图及建模基因表达热图显示，高风险组患者比低风险组患者的预后差。1、3、5 年 OS 的 AUC 分别为 0.76、0.74、0.77，提示该模型有较好的预测效能。多因素 Cox 回归分析显示肿瘤分期和风险评分均是肺腺癌患者预后的独立危险因素（均 P＜0.05）。外部验证集的 Kaplan-Meier 生存曲线显示，低风险组患者 OS 高于高风险组（P＜0.01）。生存状态图及建模基因表达热图显示，高风险组患者具有更差的预后。1、3、5 年 OS 的 AUC 分别为 0.96、0.82、0.84，提示模型有较好的预测效能。 结论 嘌呤代谢相关基因可能通过促进肺腺癌细胞的增殖来影响肺腺癌患者的预后，本文建立的预后模型可为临床研究提供潜在依据。