研究背景與目的胃癌患者的免疫浸潤(rùn)狀態(tài)和臨床預(yù)后息息相關(guān)。本研究的目的是:(1)構(gòu)建和評(píng)估可用于胃癌患者預(yù)后預(yù)測(cè)的免疫評(píng)分模型;(2)構(gòu)建和評(píng)估可用于個(gè)體化預(yù)測(cè)胃癌患者死亡風(fēng)險(xiǎn)的列線(xiàn)圖模型。研究方法在公共基因芯片數(shù)據(jù)庫(kù)GeneExpression Omnibus中下載胃癌患者的基因芯片表達(dá)譜及相應(yīng)的臨床病理資料與預(yù)后數(shù)據(jù),并利用CIBERSORT算法平臺(tái)解析腫瘤組織中22種免疫細(xì)胞的構(gòu)成分?jǐn)?shù);將上述患者按照7:3的比例分層隨機(jī)分為訓(xùn)練隊(duì)列與驗(yàn)證隊(duì)列,進(jìn)而通過(guò)LASSO COX回歸模型對(duì)上述免疫細(xì)胞進(jìn)行篩選以建立免疫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型(Immune risk score,IRS),并在驗(yàn)證隊(duì)列與總體患者隊(duì)列中對(duì)IRS的預(yù)測(cè)效能進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證;最后,基于IRS與患者臨床病理參數(shù),我們?cè)谟?xùn)練隊(duì)列中建立預(yù)測(cè)個(gè)體化預(yù)測(cè)胃癌患者死亡風(fēng)險(xiǎn)的列線(xiàn)圖模型,并同樣于驗(yàn)證隊(duì)列及總體患者隊(duì)列中對(duì)列線(xiàn)圖的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性及符合度進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證。研究結(jié)果1.IRS模型的建立與評(píng)估:通過(guò)LASSO COX回歸模型,我們?cè)谟?xùn)練隊(duì)列中篩選出11種免疫細(xì)胞用于建立免疫評(píng)分模型IRS,單因素生存分析表明IRS模型在總生存方面可將胃癌患者顯著區(qū)分為高危組和低危組,且多因素分析表明IRS為獨(dú)立預(yù)后因素。受試者工作特征曲線(xiàn)分析顯示IRS模型對(duì)2、3、5年生存率的預(yù)測(cè)均有良好的價(jià)值。驗(yàn)證隊(duì)列及總體患者隊(duì)列的結(jié)果亦支持了我們的發(fā)現(xiàn)。2.列線(xiàn)圖模型的建立與評(píng)估:根據(jù)訓(xùn)練組多因素分析結(jié)果,我們使用R軟件構(gòu)建列線(xiàn)圖模型對(duì)胃癌患者的死亡風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行個(gè)體化預(yù)測(cè)。采用Bootstrap自抽樣方法對(duì)列線(xiàn)圖模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證后得到C指數(shù)為0.77,顯著優(yōu)于第6版TNM分期(P0.001)。校正曲線(xiàn)顯示,列線(xiàn)圖與實(shí)際觀(guān)察間是高度一致的。決策曲線(xiàn)分析顯示,列線(xiàn)圖預(yù)后模型較TNM分期系統(tǒng)擁有更好的臨床應(yīng)用價(jià)值。除此之外,驗(yàn)證隊(duì)列與總體患者隊(duì)列的結(jié)果均支持了我們的這些發(fā)現(xiàn)。結(jié)論1.我們提出的IRS免疫評(píng)分模型是胃癌患者總生存的獨(dú)立預(yù)后因素;2.和過(guò)去已有的TNM腫瘤分期系統(tǒng)比較,以臨床病理參數(shù)和IRS為基礎(chǔ)的列線(xiàn)圖模型可以更加準(zhǔn)確地個(gè)體化預(yù)測(cè)胃癌患者的預(yù)后,在臨床應(yīng)用上更具價(jià)值。
【學(xué)位單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：R735.2
【部分圖文】：

ｓｔｏｍａｃｈ?ａｄｅｎｏｃａｒｃｉｎｏｍａ［Ｔｉｔｌｅ］）?ＯＲ?ｓｔｏｍａｃｈ?ｎｅｏｐｌａｓｍ［Ｔｉｔｌｅ］）?ＯＲ?ｓｔｏｍａｃｈ??ｔｕｍｏｒ［Ｔｉｔｌｅ］）?ＯＲ?ｓｔｏｍａｃｈ?ｃａｒｃｉｎｏｍａ［Ｔｉｔｌｅ］））。基因芯片篩選的流程圖以及納入、??剔除標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)圖２－１。所有通過(guò)上述檢索式檢索出的基因表達(dá)芯片均嚴(yán)格根據(jù)納入??與剔除標(biāo)準(zhǔn)由兩名研究者獨(dú)立評(píng)估。對(duì)于有爭(zhēng)議分歧的數(shù)據(jù)，由兩位研究者經(jīng)??多次地協(xié)商、討論到解決為止。若意見(jiàn)不能一致，屆時(shí)請(qǐng)第三位研宄者來(lái)進(jìn)行??仲裁。芯片中所包含的患者的臨床數(shù)據(jù)也同步被提取。臨床數(shù)據(jù)的獲得方法有??以下三種：１）直接從ＧＥＯ數(shù)據(jù)庫(kù)里相應(yīng)基因芯片的頁(yè)面中的ｍａｔｒｉｘ文件中提??�。唬玻┩ㄟ^(guò)查找對(duì)應(yīng)文獻(xiàn)的補(bǔ)充材料獲得；３）通過(guò)Ｒ軟件的“ＧＥＯｑｕｅｒｙ”包獲??取。在必要的時(shí)候，我們會(huì)與芯片的通訊作者取得聯(lián)系以獲取更多的信息。??５??

浸潤(rùn)的免疫細(xì)胞構(gòu)成比的數(shù)據(jù)。在基于各個(gè)芯片平臺(tái)比較轉(zhuǎn)化成功率時(shí)，我們??發(fā)現(xiàn)由Ａｆｆｙｍｅｔｒｉｘ系列平臺(tái)（包括ＨＧ１３３Ａ、ＨＧ１３３Ｂ與ＨＵ－Ｐｌｕｓ２）產(chǎn)生的基??因表達(dá)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化成功率顯著高于Ｉｌｌｕｍｉｎａ平臺(tái)以及其他平臺(tái)（圖３－１Ｂ）。??３．

我們分別根據(jù)于驗(yàn)證隊(duì)列及總體患者隊(duì)列中計(jì)算得出的ＩＲＳ的最佳??ｃｕｔ－ｏｆｆ值（驗(yàn)證隊(duì)列為－０．８２，總體患者隊(duì)列為－０．３７）將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組與低??風(fēng)險(xiǎn)組。與在訓(xùn)練隊(duì)列的結(jié)果類(lèi)似（圖３－４Ａ－Ｂ），驗(yàn)證隊(duì)列與總體患者隊(duì)列中髙??ＩＲＳ組的患者死亡風(fēng)險(xiǎn)顯著高于低ＩＲＳ組的患者。其中驗(yàn)證隊(duì)列高水平ＩＲＳ患者??２６??
【參考文獻(xiàn)】

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1 Sérgia Velho;Maria Sofia Fernandes;Marina Leite;Ceu Figueiredo;Raquel Seruca;;Causes and consequences of microsatellite instability in gastric carcinogenesis[J];World Journal of Gastroenterology;2014年44期

本文編號(hào)：2869575