生物信息学分析构建自噬基因相关的肝癌预后评估模型

目的采用生物信息学分析自噬相关基因差异表达和肝癌预后的关系,构建自噬基因相关的肝癌预后评估模型。方法采用R语言Limma软件包分析癌症基因组图谱(TCGA)肝癌数据库中肝癌组织及癌旁组织中自噬相关基因的表达,发现差异表达基因(DEGs)。采用基因本体论(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析DEGs。采用单因素分析和多因素Cox回归分析构建自噬基因相关的肝癌预后评估模型。结果对比肝癌组织与癌旁组织,发现了60个自噬相关的DEGs;DEGs主要在自噬、HPV感染、凋亡和p53信号通路中富集。单因素分析发现81个与肝癌预后相关的自噬基因。多因素Cox回归分析发现一组4个自噬基因(HDAC1、ATIC、EIF2S1和RAB7A)与肝癌患者的总生存时间显著相关,基于此构建了自噬基因相关的肝癌预后评估模型。该模型高风险评分的肝癌患者的总生存时间明显短于低风险评分患者(P<0.05)。进一步的多因素Cox回归分析显示,该预后评估模型独立于肿瘤分期、转移分期、临床分期、淋巴结状态和病理分级,可独立预测肝癌患者的预后。结论本研究构建的自噬基因相关的肝癌预后评估模型可独立预测肝癌患者预后,有助于临床医生选择精准化的肝癌预防和治疗策略。