肝细胞癌相关的核编码线粒体基因及临床信息的综合预后模型

目的·建立一个基于线粒体基因和临床信息的肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)总生存率(overall survival,OS)的预后模型。方法·从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)下载369例HCC患者和50例肝脏正常对照的基因表达谱和临床数据。核编码的线粒体基因(nuclear encoded mitochondrial gene,NEMG)从MitoCarta3.0数据库获得。使用“DEseq2”R包和单变量Cox分析选择与HCC患者OS相关并参与氧化磷酸化、三羧酸循环和细胞凋亡通路的NEMG[(泛素细胞色素C还原酶铰链蛋白(ubiquinol cytochrome C reductase hinge protein,UQCRH)、腺苷三磷酸柠檬酸裂解酶(ATP citrate lyase,ACLY)、磷酸烯醇式丙酮酸羧激酶2(phosphoenolpyruvate carboxykinase 2,PCK2)、Bcl-2同源拮抗剂1(Bcl-2 homologous antagonist/killer 1,BAK1)、Bcl-2相关X蛋白(Bcl-2-associated X protein,BAX)和Bcl-2/腺病毒E1B相互作用蛋白3样(Bcl-2/adenovirus E1B interacting protein 3-like,BNIP3L)]。应用多变量Cox回归来确定HCC OS的独立危险因素。建立一个基于独立危险因素(6个NEMG风险特征和TNM分期)的综合预后模型和预后列线图,计算中位预后评分。以中位预后评分作为分界点,将HCC患者分为高风险组和低风险组。进行Kaplan-Meier生存曲线分析,并进行对数秩检验来评估低风险组和高风险组患者OS的差异。使用“timeROC”软件包计算受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)。用基因表达数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)下载HCC队列(GSE14520)验证综合预后模型对1、3、5年OS的预测性能。通过实时荧光定量聚合酶链反应(real-time quantitative polymerase chain reaction,qPCR)在来自上海交通大学医学院附属新华医院的34例HCC临床样本中验证6-NEMG的相对表达水平。结果·ROC分析结果显示,与仅6-NEMG风险特征(1、3、5年AUC分别为0.77、0.66、0.65)或仅TNM分期(1、3、5年AUC分别为0.66、0.67、0.63)相比,该综合预后模型对1年(AUC,0.78)、3年(AUC,0.73)和5年(AUC,0.69)HCC OS显示出更好的预测性能。Kaplan-Meier生存曲线分析结果显示高风险组患者的OS明显比低风险组差(P=0.001)。此外,在GEO外部队列中发现该预后模型的预测性能较好(1、3、5年AUC分别为0.67、0.66、0.74),高、低风险组患者的预后差异有统计学意义(P=0.001),与TCGA数据的结果一致。在临床HCC队列中,与癌旁肝脏组织相比,除BNIP3L外,其他5个NEMG在肿瘤组织的表达水平上调或者下调。相关性分析显示,在GSE14520与临床HCC队列中预后评分与HCC肿瘤的大小和数量呈正相关。结论·构建并验证了一个将6-NEMG风险特征与TNM分期相结合的HCC预后预测模型。该模型可能有助于HCC患者的预后预测。