基于GEO数据库构建APP、APBA和APBB家族的胃癌预后评估模型
李文诗1
俞思琦1
王梦欧1
吴歆姝1
包博文1
车晓芳1
郑春雷2
1.中国医科大学附属第一医院肿瘤内科,辽宁沈阳 1100012.上海电力医院肿瘤科,上海 200050
摘要：目的 基于淀粉样β前体蛋白(amyloid beta precursor protein,APP)家族、淀粉样β前体蛋白结合蛋白A(amyloid beta precursor protein binding family A,APBA)家族和淀粉样 β 前体蛋白结合蛋白 B(amyloid beta precursor protein binding family B,APBB)家族构建胃癌预后评估模型.方法 从基因表达综合(gene expression omnibus,GEO)数据库下载GSE62254胃癌数据集作为训练集,GSE15459作为验证集.利用Cox回归分析筛选APP家族、APBA家族和APBB家族中胃癌预后的独立危险因素;分别建立基于三家族独立预后因素的风险评分1(riskscore1,RS1)、RS1联合病理学参数的RS2、传统TNM分期的RS3;卡方检验分析RS1与胃癌患者临床病理特征的关系;利用单细胞在线分析网站,分析纳入RS1模型的基因在不同细胞亚群中的表达情况;利用CIBERSORT分析RS1对不同免疫细胞浸润的影响;利用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)进行通路富集分析.结果 APLP2、APBB1、APBB2是胃癌患者预后的独立危险因素(P＜0.05),基于三者的风险评分RS1高组患者生存期明显短于RS1低组患者.联合临床病理学参数的Cox回归分析显示,N分期、M分期、Lauren分型和RS1是胃癌患者预后的独立危险因素(P＜0.05).基于此构建的RS2(AUC=0.767)比仅基于T分期、N分期、M分期构建的RS3(AUC=0.719)预测准确率提高了 4.8％.RS1和肿瘤T分期呈正相关(P＜0.05),RS1高组CD4静息细胞浸润较高,激活细胞浸润较低,M2巨噬细胞浸润较高.GSEA通路分析显示,高RS1组患者富集于MAPK、MTOR和WNT等通路.结论 本研究成功构建了基于APP、APBA和APBB家族的胃癌预后评估模型,该模型能够较准确地判断胃癌患者预后.
关键词：胃癌APPAPBA家族APBB家族风险评分
分类号：R735.2(消化系肿瘤)
资助基金：国家自然科学基金(32170791)国中康健集团科技项目(GZKJ-KJXX-QTHT-20230425)上海市长宁区重点专科建设项目(20232010)
论文发表日期：2024-10-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 48-54 )
英文信息