基于ADME相关基因标记构建和验证子宫内膜癌预后风险评分模型

Construction and Validation of Prognostic Risk Scoring Model for Uterine Corpus Endometrial Carcinoma Based on ADME-related Gene Markers

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摘要目的基于控制药物吸收、分布、代谢和排泄(ADME)过程的ADME基因,构建子宫内膜癌(UCEC)预后模型,为预测UCEC的预后及肿瘤治疗提供参考.方法从TCGA数据库和ICGC数据库中收集UCEC患者的基因表达谱以及临床数据.使用单因素Cox回归分析确定与UCEC预后相关的ADME基因,使用最小绝对收缩与选择算子(LAS-SO)回归筛选出最佳预后基因并构建风险评分模型.采用Kaplan-Meier生存分析和受试者工作特征曲线(ROC)评估其预测能力,以R软件筛选差异表达基因并进行功能富集分析.结果筛选出9个ADME基因(DHRS7B、CYP46A1、SL-CO4C1、NR1I2、SLC16A1、SLCO3A1、ARSA、ABCC5、MGST2)用于构建UCEC预后风险评分模型.生存分析显示,低风险评分组患者的生存时间明显长于高风险评分组患者(训练集:P＜0.001;验证集P=0.032).训练集ROC曲线显示1、3和5年的曲线下面积分别为0.792、0.724和0.712,验证集分别为0.651、0.620和0.677,提示该预后风险评分模型对UCEC患者的生存状态具有良好的预测能力.单因素和多因素Cox回归分析显示,风险评分可作为UCEC潜在的独立预后因素(HR=1.77,P=0.035).高风险评分组和低风险评分组在miRNA介导的基因沉默、调控血管内皮细胞增殖与新生血管生成和萌芽血管生成的生物学过程中存在差异.结论该研究筛选出的9个ADME基因所构建的预后风险评分模型可用于评估UCEC患者的预后.