【摘 要】
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背景和目的:多发性骨髓瘤（multiple myeloma,MM）是血液系统第二大常见的恶性肿瘤,严重威胁人类的健康。RNA结合蛋白（RNA binding proteins,RBPs）在基因的转录后调控中发挥至关重要的作用,参与RNA的可变剪接、多聚核苷酸化、出核、降解等代谢过程,进而调节基因的表达和功能。越来越多的研究证实RBPs在多种肿瘤中表达失调,并与肿瘤的发生及发展密切相关,表明RBPs
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背景和目的:多发性骨髓瘤（multiple myeloma,MM）是血液系统第二大常见的恶性肿瘤,严重威胁人类的健康。RNA结合蛋白（RNA binding proteins,RBPs）在基因的转录后调控中发挥至关重要的作用,参与RNA的可变剪接、多聚核苷酸化、出核、降解等代谢过程,进而调节基因的表达和功能。越来越多的研究证实RBPs在多种肿瘤中表达失调,并与肿瘤的发生及发展密切相关,表明RBPs作为肿瘤预后的新型独立生物标志物的潜力。本课题通过生物信息学分析探索RBPs表达水平与MM患者预后的关系,构建并验证基于RBPs的MM预后风险模型,进而指导MM患者的危险分层及个性化治疗。方法:利用GEO公共数据库下载MM患者的m RNA数据及相关的临床病理数据。将数据集GSE24080随机分为训练集和验证集,从GSE24080训练集数据中提取RBP基因的表达谱,通过单因素cox回归分析、lasso回归分析及多因素cox回归分析筛选出预后相关基因,构建预后风险模型。在GSE24080验证数据集、GSE24080全部数据集以及外部独立的GSE4581验证集上验证风险模型的稳健性。ROC曲线用于检验预后模型的准确性。GO、KEGG、GSEA分析用于预测高低风险组中RBPs的生物学功能。将风险评分及其他临床变量整合到一起构建列线图用于增强模型的预测能力。结果:通过单因素cox回归分析、lasso回归分析及多因素cox回归分析,确定了由NONO,NOP58,DUS2,CPSF6,HTATSF1和DDX59构成的RBP预后风险模型。基于该风险模型,将MM患者分为高危风险组和低危风险组。训练集中高危风险组的生存率明显低于低危风险组（p＜0.0001）,验证集（p=0.0029）及外部独立验证集（p＜0.0001）中显示同样的结果。多因素cox回归分析表明,RBP风险模型具有独立预测性能。将风险评分及三个临床变量整合构建列线图。ROC及DCA曲线表明,列线图较传统的临床预后变量有更强的预后预测能力。GSEA分析表明高危风险组RBPs与DNA损伤修复通路显著相关,而低危风险组RBPs大部分通路与免疫相关。结论:通过生物信息学分析的方法,我们鉴定出6个RBP核心基因作为MM新型预后标志物,其构建的风险模型具有很强的稳健性。将风险评分与MM临床变量结合构建的列线图可很好地预测MM的1年、3年和5年生存率。
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