【摘 要】
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目的:通过整合基因表达与临床表型,筛选肺癌预后生物标志物;构建预后预测模型,识别高危患者,并设计个性化治疗干预措施;同时初步探讨可能影响肺癌预后的分子功能,为预后相关干预研究提供相关分子理论依据。方法:从基因表达综合（GEO）和癌症基因组图谱（TCGA）数据库中共下载2325名肺癌随访患者,通过经典贝叶斯的分析方法Com Bat去除批次效应后合并成四个独立的队列集（发现队列,验证队列I,II和II
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目的:通过整合基因表达与临床表型,筛选肺癌预后生物标志物;构建预后预测模型,识别高危患者,并设计个性化治疗干预措施;同时初步探讨可能影响肺癌预后的分子功能,为预后相关干预研究提供相关分子理论依据。方法:从基因表达综合（GEO）和癌症基因组图谱（TCGA）数据库中共下载2325名肺癌随访患者,通过经典贝叶斯的分析方法Com Bat去除批次效应后合并成四个独立的队列集（发现队列,验证队列I,II和III）。应用倍数差异法来筛选发现队列中与肺癌预后有关的差异表达基因,分析其KEGG通路、GO生物功能以及GSEA。利用LASSO-Cox回归分析,筛选出肺癌预后相关标志物,与肺癌预后相关的临床特征相结合,构建多变量Cox回归模型和nomogram预测图。利用Kaplan-Meier分析、ROC分析等在临床病理各亚组人群与其它癌症中分别检验该模型的独立危险性与特异性。结果:（1）在发现队列中,共鉴定到306个与肺癌3年生存相关的差异基因,且主要富集在细胞周期功能调节及其通路中。（2）通过LASSO-Cox回归分析,最终筛选出8个与预后相关性最稳定的基因标志物（SPP1、SLC20A1、CENPH、MAGEE1、C16ORF54、KCNS3、TRIM68、CYB5D2）,随后建立预后相关的风险评分（PRS）模型。（3）在三个验证队列的Kaplan-Meier分析结果表明PRS均具有良好的预测性能,其危险比HR在验证队列I为2.38（95%CI,1.61-3.53）,在验证队列II为1.35（95%CI,1.06-1.71）,在验证队列III为2.71（95%CI,1.77-4.18）;（4）PRS在按年龄、性别、阶段和组织学类型定义的亚组中均显示出优越的生存预测能力（P＜0.0001）,且具有肺癌预后特异性,与结肠癌、肝癌、胃癌、乳腺癌的预后无明显关系;（5）通过整合PRS和临床风险因素的复杂模型nomogram对3年生存率有良好的预测性能（AUC=0.736）。结论:（1）通过公开数据库多数据集并库及生物信息学、多统计学分析,发现8个基因标志物（SPP1、SLC20A1、CENPH、MAGEE1、C16ORF54、KCNS3、TRIM68、CYB5D2）与肺癌预后具有高度的相关性,其表达量可作为肺癌预后高风险的生物标记物及预后状态的遗传因素检测指标。（2）PRS与肺癌独立和特异性危险因素相关,PRS较高的患者生存结局较差。（3）通过构建nomogram模型来量化个体患者的风险,可识别患者可能受益于辅助治疗,还可以提供肺癌患者更个性化的治疗方案。
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