转录组分析揭示了清细胞细胞癌的新九基因预后风险评分

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 基因组学就是基因组学.
• 生物信息学是一种生物信息学.

背景情况:

• 清细胞细胞癌 (ccRCC) 由于发病率增加和死亡率高,对全球健康构成重大挑战.
• 了解ccRCC中的分子变化对于开发预后生物标志物和有效疗法至关重要.

研究的目的:

• 为了确定与ccRCC发病,持续和进展相关的分子变化.
• 开发和验证ccRCC患者的新型预后风险评分.

主要方法:

• 差异基因表达分析是在癌症基因组图谱计划的大量RNA测序数据上进行的.
• 使用单变量和多变量考克斯回归和最小绝对收缩和选择操作员 (LASSO) 分析构建了一个九基因预后风险评分.
• 使用卡普兰-梅尔曲线,考克斯回归,接收器操作特征 (ROC) 分析和外部队列 (E-MTAB-1980) 验证了风险评分的预测能力.

主要成果:

• 一个新的九基因预后风险评分 (ZIC2,TNNT1,SAA1,OTX1,C20orf141,CDHR4,HOXB13,IGFL2,IGFN1) 已成功构建和验证.
• 高风险组的患者的整体存活时间显著缩短,并表现出独立的预测能力 (HR: 1.942,AUC: 0.719).
• 高风险得分与先进的临床病理学参数相关,在外部验证队列中显示出类似的预后意义 (HR:5.121,AUC:0.787).

结论:

• 一个经过验证的九基因预后风险评分为预测ccRCC患者的结果提供了一个有价值的工具.
• 风险得分与瘤免疫微环境,体质突变模式和关键瘤发生途径有关.
• 建议进行进一步的实验验证,以充分阐明这种预后模型的临床效用.