目的:通过整合肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)临床信息组、基因组和转录组的多组学信息,构建预后相关风险预测模型,为肺腺癌患者的预后风险预测提供依据。方法:通过肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)网站下载522例肺腺癌...目的:通过整合肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)临床信息组、基因组和转录组的多组学信息,构建预后相关风险预测模型,为肺腺癌患者的预后风险预测提供依据。方法:通过肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)网站下载522例肺腺癌患者数据,完成肺腺癌患者多组学数据库构建。对经过质量控制的数据库,采用Cox比例风险模型评价多组学数据对LUAD预后的影响,构建基于临床信息、基因分型和基因表达多组学信息的预后风险预测模型,并使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under curve,AUC)评估预后模型风险识别的能力。结果:共386例肺腺癌患者纳入多组学数据库,分别筛选出1个临床信息组、5个基因组单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNP)和4个转录组mRNA预后相关特征因素与肺腺癌的预后相关。与肺腺癌低风险组相比,高风险组患者较低风险组的预后更差(HR=3.67,95%CI=2.46～5.49,P=1.96×10-10),联合基因组、转录组与临床信息构建多组学预后指数后,其ROC曲线下面积为0.694(95%CI=0.633～0.754)。结论:采用联合临床信息组、基因组和转录组特征的多组学信息构建的预后风险预测指数可有效区分肺腺癌患者预后好坏,其研究结果将为肺腺癌患者的精准治疗提供有效支撑。展开更多
