基于多组学分析的胃癌预后模型构建及药物敏感性预测
王毅1
金海洁1
王文玲1
陈唯唯2
1.贵州医科大学肿瘤学教研室,贵阳 550004;贵州医科大学附属肿瘤医院腹部肿瘤科,贵阳 5500042.贵州医科大学肿瘤学教研室,贵阳 550004;贵州医科大学附属医院结直肠肿瘤中心,贵阳 550004
摘要：目的 旨在鉴定胃癌因果关联蛋白,构建预后预测模型,并解析风险分层的生物学机制及药物响应特征.方法 通过多组学整合策略,系统整合跨队列胃癌全基因组关联-蛋白质数量性状位点(pQTL)数据进行孟德尔随机化分析,结合京都基因与基因组百科全书及基因本体功能注释筛选关键通路.通过小绝对收缩和选择运算符(LASSO)-Cox和多因素Cox回归分析构建预后模型并计算风险评分,根据风险评分中位数,将所有患者分为高风险和低风险队列,基于GSE62254、GSE15459和癌症基因组图谱胃腺癌(TCGA-STAD)数据集训练及验证模型效能.采用基因集富集分析、免疫微环境分析和药物敏感性预测揭示高低风险组的分子特征.结果 胃癌风险相关pQTL显著富集于免疫应答(细胞因子受体互作、补体级联)和代谢通路(磷脂酰肌醇3激酶-蛋白激酶B、丝裂原活化蛋白激酶).基于与胃癌有因果关系的pQTL及胃癌预后相关基因,通过LASSO-Cox和多变量Cox回归分析结果显示,将抑制素βB亚基、基质蛋白3、TATA盒结合蛋白样蛋白1、钙结合蛋白样蛋白、硫酸软骨素蛋白聚糖4、脂多糖结合蛋白和ST3 β-半乳糖苷α-2,3-唾液酸转移酶6共7个基因纳入预后模型,Kaplan-Meier分析和受试者工作特征曲线下面积分析验证了模型在训练集和验证集中均具有良好预测效能.高风险组呈现促炎微环境特征.高风险组对5-氟尿嘧啶等10种药物的敏感性显著高于低风险组.结论 本研究建立的7个基因预后模型实现了胃癌生存风险分层,揭示免疫-代谢失衡是风险分层的核心机制,并为高风险胃癌患者的个体化药物治疗方案选择提供了潜在的生物标志物依据.
关键词：胃癌孟德尔随机化蛋白质数量性状位点预后模型药物敏感性
资助基金：贵州医科大学培育项目(20NSP040)
论文发表日期：2025-10-28
在线出版日期：2025-12-03（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 956-963 )
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