一种可预测弥漫大B细胞淋巴瘤患者生存的新型6基因预测模型

发布时间：2023-02-26 03:18

　　目的从分子生物学角度构建预测弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)预后的模型。方法从GEO和TCGA数据库下载相应的基因表达谱数据及临床数据,采用Lasso回归和多因素Cox回归构建基因预测模型,将基因模型与其他临床预后因素相结合构建列线图模型。结果本研究建立了基于6个基因(LNPEP、SNX20、GTPBP10、CALR、BDH1、C5orf30)的预测模型,该模型可将各个队列的患者分为高风险组及低风险组,训练集GSE10846及验证集GSE32918、NCICCR预测3年总生存率的AUC分别为0.722、0.758、0.693。基于该基因模型与年龄、亚型、治疗方案、ECOG、分期、结外部位数量等临床因素构建的列线图模型预测DLBCL患者3年总生存率的AUC在GSE10846数据集为0.796,校准图一致性良好。GO及KEGG富集分析显示,该模型的基因主要与DNA复制和修复、蛋白加工、细胞周期、病毒致癌等生物功能及通路相关。结论本研究成功构建了可预测DLBCL患者生存的基因预测模型,与临床因素结合,能更准确地评估患者的预后。

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【文章目录】：
1 方法
    1.1 数据来源及处理
    1.2 模型的构建及验证
2 结果
    2.1 基因预测模型的构建
    2.2 基因预测模型的验证
    2.3 6基因风险评分是DLBCL患者的独立预后因素
    2.4 分层分析
    2.5 列线图模型的构建及评估
    2.6 功能分析
3 讨论



本文编号：3749706