【摘要】：背景與目的:結(jié)直腸癌(colorectal cancer,CRC)是消化系統(tǒng)常見(jiàn)的惡性腫瘤,腺癌、腺鱗癌、鱗狀細(xì)胞癌、梭形細(xì)胞癌和未分化癌等是其常見(jiàn)的組織學(xué)類型,其中,結(jié)直腸腺癌(colorectal adenocarcinoma,COADREAD)最多見(jiàn),占90%以上。盡管目前CRC的診斷方法和治療方法在不斷的進(jìn)步,但晚期CRC的死亡率仍很高。據(jù)報(bào)道,早期結(jié)直腸癌患者的5年生存率接近90%,而晚期轉(zhuǎn)移性結(jié)直腸癌患者的5年生存率低于10%。因此,CRC的早診斷、早治療對(duì)于患者尤為重要。美國(guó)國(guó)立綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)(National Comprehensive Cancer Network,NCCN)結(jié)直腸癌指南建議將糞便隱血試驗(yàn)和結(jié)腸鏡檢查相結(jié)合作為結(jié)直腸癌篩查的方法。雖然結(jié)腸鏡檢查的特異性和敏感性高,但其屬于微創(chuàng)操作、價(jià)格較貴、操作復(fù)雜的檢查手段,故不適合人群篩查。因此,需要進(jìn)一步尋求高敏感性、高特異性、無(wú)創(chuàng)性、易于操作的新的方法來(lái)早期篩查、診斷和隨訪CRC,以此改善CRC的預(yù)后。本研究通過(guò)研究TCGA中已知的COADREAD和mRNA的相關(guān)臨床數(shù)據(jù),并應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了應(yīng)用mRNA預(yù)測(cè)COADREAD預(yù)后的模型,分析了mRNA與COADREAD生存期的關(guān)系,為進(jìn)一步研究COADREAD的發(fā)生發(fā)展提供依據(jù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)是一門(mén)邊緣性學(xué)科,是近年來(lái)計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)和醫(yī)學(xué)交互發(fā)展的結(jié)果,其認(rèn)識(shí)理解的基礎(chǔ)是人腦的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制。ANN的實(shí)質(zhì)為人工智能研究,即利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)模擬動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞過(guò)程,其本質(zhì)是一個(gè)普通的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型,可以用來(lái)解決多因素、非線性問(wèn)題。目前,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在許多領(lǐng)域成功應(yīng)用,并且獲得了較優(yōu)的結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不確定性信息的處理能力很強(qiáng)大,而且擁有非常好的穩(wěn)健性。近年來(lái),應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物信息學(xué)論文的數(shù)量在持續(xù)增長(zhǎng)。迄今為止,癌癥是全世界面臨的最復(fù)雜的疾病,每種癌癥均有其自身的分子特征,因此,深入的了解每種癌癥的基因改變對(duì)于人類健康尤為重要。腫瘤基因組圖譜(The Cancer Genome Atlas,TCGA)計(jì)劃是由美國(guó)政府資助,美國(guó)國(guó)家癌癥研究所(National Cancer Institute,NCI)和國(guó)家人類基因組研究所(National Human Genome Research Institute,NHGRI)合作,并與美國(guó)和歐洲的諸多機(jī)構(gòu)合作建立的一項(xiàng)全世界最大的關(guān)于基因組計(jì)劃的工程,其目的為應(yīng)用最新的基因組分析技術(shù),深入的了解惡性腫瘤基因的變化,從而發(fā)現(xiàn)新的預(yù)防、診斷及治療腫瘤的方法。這項(xiàng)計(jì)劃的研究結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)即為T(mén)CGA網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),是目前癌癥研究中最大的和最常用的公共資源數(shù)據(jù)庫(kù),其允許研究者免費(fèi)搜索和下載腫瘤相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。TCGA采集了來(lái)自11000多名患者的腫瘤組織和與之相匹配正常組織,已經(jīng)繪制了33種癌癥的全面多維的關(guān)鍵基因變化圖譜�；蚪M數(shù)據(jù)共享平臺(tái)(Genemic Data Commons Data Portal,GDC)是TCGA強(qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)平臺(tái),可以鏈接到cBioportal、Firehose網(wǎng)站等外部分析工具,本研究中用到了Firehose平臺(tái)。到目前為止,TCGA提供了30多種不同腫瘤樣本的基因組序列、RNA序列、腫瘤miRNA和mRNA表達(dá)、甲基化等的相關(guān)數(shù)據(jù),并于2012年就分析了224例COADREAD的mRNA表達(dá)。本研究中,Firehose平臺(tái)提供了621例結(jié)直腸腺癌樣本及每例樣本的18041個(gè)mRNAs表達(dá)情況。數(shù)據(jù)與方法:1.在TCGA平臺(tái)下載結(jié)直腸腺癌的臨床數(shù)據(jù),篩選出年齡、性別、原發(fā)部位、AJCC病理學(xué)分期、生存時(shí)間均詳實(shí)的樣本573例,應(yīng)用Kaplan-Meier法行單因素長(zhǎng)期(本研究指五年生存率)生存分析,P0.05為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2.在TCGA平臺(tái)下載結(jié)直腸腺癌及與之相關(guān)的mRNAs的臨床數(shù)據(jù),以P0.05和Q0.3為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義篩選出400個(gè)可能與結(jié)直腸腺癌生存相關(guān)的mRNAs,本研究應(yīng)用logrank檢驗(yàn)P值最小的前10個(gè)mRNAs構(gòu)建預(yù)測(cè)結(jié)直腸腺癌預(yù)后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。應(yīng)用SPSS 22.0進(jìn)行分析。結(jié)果:1.結(jié)直腸腺癌長(zhǎng)期生存率與年齡、性別、原發(fā)部位無(wú)關(guān),與初診時(shí)AJCC病理學(xué)分期有關(guān)。2.同一mRNA在不同的樣本中表達(dá)量不同,并且表達(dá)量不同,生存亦有差異。3.根據(jù)TCGA網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)提供的數(shù)據(jù),應(yīng)用了logrank檢驗(yàn)P值最小的前10個(gè)mRNAs,通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了mRNA預(yù)測(cè)COADREAD樣本預(yù)后的模型。結(jié)論:1.結(jié)直腸腺癌長(zhǎng)期生存率與年齡、性別、原發(fā)部位無(wú)關(guān),與初診時(shí)病理學(xué)分期有關(guān),AJCC病理學(xué)分期III期和IV期的患者預(yù)后差。2.同一mRNA在不同的樣本中表達(dá)量不同,并且表達(dá)量不同,生存亦有差異。3.部分mRNA的表達(dá)與結(jié)直腸腺癌樣本的預(yù)后有關(guān)。4.mRNA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可用于預(yù)測(cè)COADREAD樣本的預(yù)后。
【圖文】：

圖 3.1 前 10 個(gè) mRNAs 的 Kaplan-Meier 生存曲線注：Kaplan-Meier 生存曲線的橫坐標(biāo)為生存期，縱坐標(biāo)為累計(jì)生存率。HR：風(fēng)險(xiǎn)比，即 Hazard Ratio。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R735.34

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號(hào)：2703587