基于铜死亡相关lncRNA构建乳腺癌预后预测模型

摘要

目的构建铜死亡相关长链非编码核糖核酸(long non-coding RNA,lncRNA)预后预测模型,并进行效能验证。方法从癌症基因组图谱数据库下载女性乳腺癌患者的转录组数据及临床信息,通过Pearson相关性分析鉴定乳腺癌组织中的铜死亡相关lncRNA。将铜死亡相关lncRNA及临床资料均完整的乳腺癌患者作为整体组,以1:1的比例随机分为训练组和验证组。在训练组中通过单因素Cox回归、Lasso回归筛选与乳腺癌患者预后关系密切的铜死亡相关lncRNA。基于上述选择的lncRNA,采用多因素Cox回归分析构建乳腺癌预后预测模型,再根据AIC值选择最佳乳腺癌预后预测模型(AIC值最小)。依据最佳乳腺癌预后预测模型计算所有患者的风险评分。以训练组患者的中位风险评分作为截断值,将所有患者分为高、低风险组,通过生存曲线、亚组生存分析验证预后预测模型的区分能力,通过ROC及一致性指数曲线验证预后预测模型的准确性,通过单因素和多因素Cox回归验证预后预测模型的独立性。通过对高、低风险组差异表达基因进行GO及KEGG富集分析,对高、低风险组患者进行免疫浸润分析验证预后预测模型的临床实用性。结果乳腺癌预后预测模型由10个铜死亡相关lncRNA(AKT3.IT1、AL137847.1、AL807757.2、AC079766.1、AL451123.1、LINC02043、AL683813.1、AC073127.1、MFF.DT和AC091588.1)构建而成,模型公式为风险评分=(-1.129216501573150×AKT3.IT1表达量)+(-1.16609568525672×AL137847.1表达量)+(0.729804497137164×LINC02043表达量)+(0.745696645441295×AL683813.1表达量)+(-0.903562388041113×AL807757.2表达量)+(1.040608675397110×AC073127.1表达量)+(2.160133554898460×MFF.DT表达量)+(1.417144256517410×AC091588.1表达量)+(-0.764700719748750×AC079766.1表达量)+(-3.608177447126010×AL451123.1表达量)。生存曲线表明高风险组患者的生存率更低(P<0.001);亚组生存分析表明除M1分期外,不同临床阶段的高、低风险组乳腺癌患者的预后差异均有统计学意义(P<0.05)。ROC显示预后预测模型预测乳腺癌患者1年、3年和5年生存率的曲线下面积分别为0.807、0.739和0.709,ROC及一致性指数曲线结果显示风险评分的预测效能优于其他临床特征。单因素和多因素Cox回归分析表明风险评分是乳腺癌患者预后的独立影响因素。高、低风险组之间差异表达的基因富集于免疫和耐药相关通路;与低风险组比较,高风险组患者的免疫细胞和基质细胞评分低,M2巨噬细胞浸润丰度高(P<0.05)。结论基于铜死亡相关lncRNA构建了乳腺癌预后预测模型,其区分能力、准确性、独立性及临床实用性良好。