一种新型结直肠癌预后模型的建立与治疗预测

摘要

目的：构建一种新的预测结直肠癌（colorectal cancer,CRC）预后和治疗的模型。方法：利用单因素分析以及最小绝对收缩和选择运算（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）-Cox回归分析训练队列GSE39582，构建CRC预后标签（prognostic signature of colorectal cancer,PSCRC），并利用外部队列CRC＿TCGA和GSE17536验证PSCRC。评估PSCRC与临床指标、肿瘤免疫微环境和免疫细胞浸润的相关性，基因富集分析（gene set enrichment analysis,GSEA）PSCRC的潜在功能。整合PSCRC和临床分期等7个因素绘制预后列线图，并通过决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）评估预后效果。最后，预测免疫治疗和化疗疗效。结果：本研究构建了PSCRC,2个外部队列证实其预后灵敏度和特异度较高。TNM分期均显著影响PSCRC风险评分（P均<0.001）;PSCRC与肿瘤微环境基质评分、免疫评分和ESTIMATE评分均显著正相关（P均<0.001），与中性粒细胞浸润显著正相关（P均<0.05），与活化记忆性CD4+T细胞浸润显著负相关（P均<0.01）。进一步地GSEA分析显示，PSCRC可能参与氧化磷酸化、血管新生、缺氧和炎症应答等过程。重要的是，新构建模型显示出较好的预后能力，C指数为0.765,95%置信区间为0.747～0.783(P <0.001)。最后，在3个队列中治疗预测均显示低风险评分组免疫治疗响应率更高（P均<0.001）;PSCRC与伊马替尼、达沙替尼、帕唑帕尼等化疗药半抑制浓度（half maximal inhibitory concentration,IC50）显著负相关（P均<0.001），与二甲双胍、索拉非尼等药物IC50显著正相关（P均<0.001）。结论：本研究构建了PSCRC，为CRC预后提供了良好的模型，还为预测治疗提供了潜在标志物。

关键词

结直肠癌 / 预后模型 / LASSO-Cox回归 / 免疫治疗 / 化疗