【摘 要】
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结直肠癌（colorectal cancer,CRC）是人体内脏中由于肠道内膜上皮组织发生癌变而导致的恶性肿瘤,其频发于各年龄段且恶性程度极高。该病的早期症状不明显,且传统诊疗方式存有缺陷,生物标志物的检测为其诊疗和预后提供了一种新的思路和手段。结直肠癌是一种复杂的多基因疾病,至今尚未发现高特异性和高敏感性的生物标志物成功应用于该病的诊疗。筛选更多、更有价值的结直肠癌生物标志物是一个亟待解决的问题
【基金项目】
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国家自然科学基金（81672113）；
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结直肠癌（colorectal cancer,CRC）是人体内脏中由于肠道内膜上皮组织发生癌变而导致的恶性肿瘤,其频发于各年龄段且恶性程度极高。该病的早期症状不明显,且传统诊疗方式存有缺陷,生物标志物的检测为其诊疗和预后提供了一种新的思路和手段。结直肠癌是一种复杂的多基因疾病,至今尚未发现高特异性和高敏感性的生物标志物成功应用于该病的诊疗。筛选更多、更有价值的结直肠癌生物标志物是一个亟待解决的问题,对结直肠癌的诊疗具有重要意义。本文基于生物信息学方法筛选结直肠癌预后相关生物标志物,并采用多种机器学习算法构建结直肠癌诊断模型。本研究主要包括以下内容:（1）从TCGA数据库收集结直肠癌转录组数据并进行数据预处理。采用edge R软件包共筛选出5037个差异表达基因,上调基因1571个、下调基因3466个,其中含有1781个lnc RNAs,并对差异表达基因进行了基因名称标准化注释、主成分分析和聚类分析。GO和KEGG富集分析结果表明,差异表达基因主要富集在钙离子结合、受体结合等功能,主要作用于神经活性配体-受体的相互作用和药物代谢-细胞色素P450等通路。借助蛋白质互作网络和通路-基因互作网络,从差异表达基因中共筛选出288个核心m RNAs。（2）结合GEPIA2数据库和Kaplan-Meier单因素分析方法,对筛选出的核心m RNAs和差异表达lnc RNAs进行生存分析,最终得到67个具有预后价值的潜在生物标志物。采用ONCOMINE数据库对潜在生物标志物进行临床样本验证,结果表明全部潜在生物标志物均有一定预后价值。此外,通过应用网络药理学方法,对潜在生物标志物进行靶向药物筛选,筛选得出6种核心靶向药物。（3）基于机器学习算法,针对核心基因的表达量数据构建结直肠癌诊断模型。运用ROC曲线和准确度等评价指标对各个分类器模型进行对比及评估,筛选出基于GBDT算法的最优诊断模型,为结直肠癌的诊断研究与发展提供新的思路和方法。本研究共筛选出67个核心基因与6种核心靶向药物,可作为结直肠癌预后相关生物标志物和药物。同时,筛选并验证了最优诊断模型。本研究成果为提高结直肠癌诊断效率与创新治疗方案提供了新思路和新方法。
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