基于TGF-β相关基因构建并验证子宫内膜癌风险预后模型

摘要

目的:探索基于TGF-β相关基因的子宫内膜癌(EC)预后模型，用于精准评估EC患者的预后。方法:从TCGA数据库下载EC患者的基因表达谱数据和临床资料。筛选EC和正常组织差异表达的TGF-β相关基因。采用单因素回归分析筛选EC预后相关基因。将TCGA整体人群按1∶1分成训练集和验证集。对训练集人群进行多因素Cox回归分析构建风险预后模型，利用生存分析、ROC曲线等在验证集和整个队列中验证预后模型的预测准确性。分析临床特征与模型之间的相关性，并基于TGF-β相关基因预后模型和独立预后的临床特征因素建立Nomogram图。在体外验证BMPR1B对EC生物学功能的影响。结果:构建并验证了6个TGF-β相关基因(PPP2R1B、GDF7、E2F5、BMPR1B、GDF6、TNF)的EC预后模型。K-M曲线分析提示，高风险评分患者较低风险评分患者预后更差。ROC曲线分析提示，该预后模型对于预测患者1、3、5年生存率具有较好的准确性。GESA富集分析显示，与低风险患者相比，高风险患者在细胞周期、DNA复制等方面作用显著。基于TGF-β相关基因和临床特征因素构建了Nomogram图，校准曲线评估其预测准确性较好。敲低BMPR1B表达可显著抑制EC的增殖、迁移和侵袭。结论:本研究构建并验证了一种基于TGF-β相关基因的EC患者预后模型，该模型可用于准确预测EC患者的预后，并基于独立预后因素构建Nomogram图，有助于协助临床医生准确判断患者预后并做出最佳临床决策。BMPR1B是EC的潜在治疗靶点。

关键词

子宫内膜癌 / TGF-β / 预后模型 / 风险评分 / Nomogram