基于TCGA数据库和炎症相关基因构建前列腺癌预后模型_钟荣芳.pdf

NJA中华男科学杂志National Journal of AndrologyZhonghua Nan Ke Xue Za Zhi2022，28(11):985 995http:/www androl cn论著Clinical esearch(临床研究)基于 TCGA 数据库和炎症相关基因构建前列腺癌预后模型钟荣芳，吴俊超，凌佳城，孟佳林，樊松(安徽医科大学第一附属医院泌尿外科/安徽医科大学泌尿外科研究所/泌尿生殖系统疾病安徽省重点实验室，安徽 合肥 230022)【摘要】目的:探讨炎症相关基因对前列腺癌(PCa)患者预后的影响。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载 PCa 患者的临床资料和 mNA 测序数据，分子特征数据库(MSigDB)下载炎症相关通路基因。通过单因素回归和 LASSO 回归分析筛选炎症基因构建预后风险模型，多因素回归分析筛选 PCa 独立预后因素构建列线图。根据列线图计算患者的风险评分，并以中位值分为高、低风险评分两组，识别差异表达基因进行富集分析。最后通过免疫组化染色验证 PCa 组织芯片中 SPHK1 的表达水平。结果:从 172 个候选基因筛选 19 个炎症相关基因构建预后风险模型，其中 CD14、PIK35、GABB1、ELA、IF7、SCAF1、MS1、SPHK1、OSM 和 STAB1 是风险基因，AQP9、LPA1、ATP2C1、NDP、CXCL6、P2Y2、DCBLD2、PCDH7 和 IFNA1 是保护基因。Kaplan-Meier 分析显示高炎症评分组患者无复发生存期明显低于低炎症评分组患者，高风险评分患者的预后较低风险评分差。差异表达基因主要参与炎症通路的激活。免疫组化结果提示 SPHK1 在肿瘤组织中的表达高于正常组织，且随 Gleason 评分的增加而增加，SPHK1 表达与包膜侵犯存在相关性。结论:基于 TCGA 数据库构建的炎症相关基因预后风险模型能够有效预测 PCa 患者的预后。【关键词】前列腺癌;TCGA 数据库;炎症相关基因;预后风险模型中图分类号:737 25文献标志码:Adoi:10 13263/j cnki nja 2022 11 004Establishment of a prostate cancer prognostic risk model based on the TCGA database andinflammation-related genesZHONG ong-fang，WU Jun-chao，LING Jia-cheng，MENG Jia-lin，FAN SongAnhui Medical University esearch Institute of Urology/Key Laboratory of Anhui Province for Genitourinary Diseases/Department of Urology，the First Affiliated Hospital of Anhui Medical University，Hefei，Anhui 230022，China【Abstract】Objective:To investigate the effect of inflammation-related genes on the prognosis of prostate cancer(PCa)Methods:We downloaded PCa-related clinical data and mNA sequencing data from the database Cancer Genome Atlas(TCGA)andinflammation-related pathway gene sets from MsigDB Using univariate regression and LASSO regression analyses，we screened inflam-mation-related genes for the construction of a prognostic risk model and evaluated the performance of the model in predicting the progno-sis of PCa by Kaplan-Meier and OC analyses Based on the nomogram，we calculated the risk scores of the patients，divided them in-to a high-risk and a low-risk group based on the median values of their risk scores，identified differentially expressed genes for enrich-589基金项目:安徽省重点研究与开发计划项目(2022e07020037);安徽省自然科学基金(2208085MH208);合肥市关键共性技术研发和重大科技成果工程化项目(2021YL003);安徽医科大学校科研基金(2020 xkj171)作者简介:钟荣芳(1997-)，男，江西赣州市人，硕士研究生，从事泌尿外科专业。Email:zhongrongfang1997163 com通讯作者:樊松，Email:songfan1981163 comment analysis and verified the expression level of SPHK1 in the PCa tissue microarrays by immunohistochemical stainingesults:Totally 19 inflammation-related genes were identified from 172 candidate genes for the construction of the prognostic risk model，inclu-ding the risk genes CD14，PIK35，GABB1，ELA，IF7，SCAF1，MS1，SPHK1，OSM and STAB1，and the protective genesAQP9，LPA1，ATP2C1，NDP，CXCL6，P2Y2，DCBLD2，PCDH7，and IFNA1 Kaplan-Meier analysis showed that the patientswith high risk scores had a significantly lower recurrence-free survival and a worse prognosis than those with low risk scores Differenti-ally expressed genes were involved mainly in the activation of inflammatory response pathways Immunohistochemical results indicatedthat the expression of SPHK1 was significantly higher in the tumorous than in the normal tissue and increased with the Gleason scoreThere was a correlation between the SPHK1 expression and envelope invasionConclusion:The prognostic risk model of inflamma-tion-related genes constructed based on the TCGA database can effectively predict the prognosis of PCa【Key words】prostate cancer;Cancer Genome Atlas(TCGA)database;inflammation-related genes;prognostic risk modelSupported by grants from Key esearch and Development Program of Anhui Province(2022e07020037)，Natural Science Foundation of Anhui Province(2208085MH208)，Key Generic Technology D and Major Sci-Tech Achievements Engineering Project of Hefei(2021YL003)，and Scientific e-search Fund of Anhui Medical University(2020 xkj171)Correspondence to:FAN Song，email:songfan1981163 comeceived:February 15，2022;accepted:September 9，2022前列腺癌(prostate cancer，PCa)是男性第二大常见的恶性肿瘤，其发病率仅次于肺癌，也是造成全球癌症相关死亡的第五大原因1。2022 年美国预计有268 490 例 PCa 新发病例和34 500 例死亡病例2。我国 PCa 的发病率和死亡率呈现明显上升趋势，这可能与前列腺特异性抗原(prostate-specificantigen，PSA)筛查的普及以及日益西方化的生活方式有关3。早期局限性 PCa 预后通常较好，而晚期PCa 预后较差，经常在化疗、手术和放疗后转移，5年生存率仅为 32%2，4。PCa 生化复发是影响预后的重要因素，生化复发会导致 PCa 发生临床转移、进展和死亡的风险增加，早发现生化复发可以尽早进行干预，进而降低死亡风险5-6。炎症与 PCa 的发生和发展密切相关，长期的前列腺炎症可能会增加发生 PCa 的风险7-8。有研究报道慢性炎症会诱发局灶性前列腺上皮异型性，表现为前列腺上皮不同程度的非典型增生，伴上皮细胞层增多和细胞学异型性9。已有许多研究报道了基于铁死亡相关基因、环状 NA 等建立的预后模型预测 PCa 生化复发的风险10-11，但目前尚未有基于炎症相关基因构建模型预测 PCa 生化复发的相关报道。本研究通过生物信息学方法分析炎症相关基因表达与 PCa 预后之间的关系，构建基于炎症相关基因 PCa 预后风险模型，预测 PCa 生化复发，为 PCa 的治疗提供新思路。1资料与方法1 1数据来源从癌症基因组图谱(the cancer ge-nome atla，TCGA)数据库中下载 PCa 患者的临床资料及 mNA 测序数据(TCGA-PAD 队列，n=499)。表达数据采用每千个碱基的转录每百万映射读取的transcripts(transcripts per kilobase of exon model permillion mapped reads，TPM)格式，通过 log2 转换，将原始表达数据降维以获取更高的可比性。噪音定义为在超过90%的样本中 TPM 1 的 mNA，将其被去除，同时去除缺失临床资料的样本，最终纳入 495例患者用于后续分析。结局变量定义为无复发生存期(recurrence-free survival，FS)。从分子特征数据库(molecular signatures database，MSigDB)网站下载炎症相关通路基因集，其中包含了 200 个炎症相关基因。取 TCGA-PAD 队列中的表达信息和 200 个炎症相关基因的交集，最终确定了 172 个候选基