利用TCGA数据库构建基于miRNA的结直肠癌列线图预后模型

doi:10.3877/cma.j.issn.2095-3224.2024.05.005

中华结直肠疾病电子杂志 ›› 2024, Vol. 13 ›› Issue (05) : 381 -388. doi: 10.3877/cma.j.issn.2095-3224.2024.05.005

论著

利用TCGA数据库构建基于miRNA的结直肠癌列线图预后模型

张蔚林¹, 王哲学², 白峻阁², 黄忠诚¹, 肖志刚¹^,^†(

)

1.410005　长沙市，湖南省人民医院（湖南师范大学附属第一医院）普通外科
2.100021　北京，国家癌症中心/ 国家肿瘤临床医学研究中心/ 中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院结直肠外科

收稿日期:2024-08-18 出版日期:2024-10-25
通信作者: 肖志刚
基金资助:
湖南省自然科学基金项目（No.2019JJ40161）

Exploiting the TCGA database to establish a nomogram prognostic model of miRNAs associated with colorectal cancer

Weilin Zhang¹, Zhexue Wang², Junge Bai², Zhongcheng Huang¹, Zhigang Xiao¹^,^†()

1.Department of General Surgery， Hu'nan Provincial People's Hospital （the First Affiliated Hospital of Hunan Normal University）， Changsha 410005， China
2.Department of Colorectal Surgery， National Cancer Center/National Clinical Research Center of Cancer/Cancer Hospital， Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College， Beijing 100021， China

Received:2024-08-18 Published:2024-10-25
Corresponding author: Zhigang Xiao

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引用本文：

张蔚林, 王哲学, 白峻阁, 黄忠诚, 肖志刚. 利用TCGA数据库构建基于miRNA的结直肠癌列线图预后模型[J/OL]. 中华结直肠疾病电子杂志, 2024, 13(05): 381-388.

Weilin Zhang, Zhexue Wang, Junge Bai, Zhongcheng Huang, Zhigang Xiao. Exploiting the TCGA database to establish a nomogram prognostic model of miRNAs associated with colorectal cancer[J/OL]. Chinese Journal of Colorectal Diseases(Electronic Edition), 2024, 13(05): 381-388.

目的

利用癌症基因组图谱（TCGA）数据库筛选与结直肠癌患者总生存期（OS）相关的miRNA，构建基于miRNA 的列线图（Nomogram）预后模型，并评估该模型的预测能力。

方法

下载并整合TCGA 数据库中结直肠癌miRNA 测序数据及临床信息，按3∶1 比例随机分为训练队列（training cohort）和验证队列（validation cohort）。应用单因素Cox 回归、拉索（LASSO）回归及多因素Cox 回归分析确定一组与结直肠癌预后相关的miRNA 并建立结直肠癌的预后风险评分，结合风险评分和临床指标构建Nomogram 模型，通过受试者工作特征曲线（ROC）、一致性指数（C-index）、校准曲线及决策曲线分析法（DCA）评估预测效能。

结果

498 例结直肠癌患者纳入研究，差异分析得到291 个miRNA，风险评分=（0.05634381×miR-548u 表达量）+（0.03900542×miR-4665-5p 表达量）-（0.10097599×miR-887-3p 表达量）。结合风险评分、年龄及TNM 分期构建Nomogram 预后模型。验证队列中Nomogram 预后模型、风险评分及TNM 分期的AUC 值分别为0.752，0.720 和0.673，Nomogram 预后模型在训练队列和验证队列一致性指数分别为0.743 和0.761，校准曲线显示Nomogram 对5 年OS 的预测值和实际值具有良好的一致性，DCA 显示Nomogram 预后模型临床获益与TNM 分期系统比较更高。

结论

Nomogram 预后模型具有良好的预测能力，有助于结直肠癌患者的临床决策及预后评估。

关键词: 结直肠肿瘤, miRNA, 预后模型, TCGA 数据库

Objective

This study aims to identify miRNAs associated with overall survival （OS）in colorectal cancer patients using The Cancer Genome Atlas （TCGA） database，develop a miRNA-based nomogram prognostic model，and assess the model's predictive capability.

Methods

miRNA sequencing data and clinical information of colorectal cancer patients were downloaded and integrated from the TCGA database. The data were randomly divided into a training cohort and a validation cohort in a 3:1 ratio.Univariate Cox regression，LASSO regression，and multivariate Cox regression analyses were employed to identify a set of miRNAs related to colorectal cancer prognosis and to establish a prognostic risk score for colorectal cancer. A nomogram model was then constructed by combining the risk score with clinical indicators. The predictive performance of the model was evaluated using receiver operating characteristic （ROC）curves，concordance index （C-index），calibration curves，and decision curve analysis （DCA）.

Results

A total of 498 CRC patients were included in the study. Differential analysis identified 291 miRNAs. The risk score was calculated as follows: Risk Score=（0.05634381×miR-548u expression）+（0.03900542×miR-4665-5p expression）- （0.10097599×miR-887-3p expression）. A nomogram prognostic model was constructed incorporating the risk score，age，and TNM stage. In the validation cohort，the AUC values of the nomogram prognostic model，risk score，and TNM stage were 0.752，0.720，and 0.673，respectively. The C-index of the nomogram prognostic model in the training and validation cohorts were 0.743 and 0.761，respectively. The calibration curve demonstrated good agreement between the nomogram's predicted and actual 5-year OS.DCA showed that the nomogram prognostic model offered greater clinical benefit compared to the TNM staging system.

Conclusion

The nomogram prognostic model demonstrates strong predictive ability and may aid in clinical decision-making and prognosis assessment for colorectal cancer patients.

Key words: Colorectal neoplasms, miRNA, Prognostic model, TCGA database

图1 miRNA 在结直肠癌肿瘤与正常对照组织中差异表达火山图，红色表示miRNA 在结直肠癌肿瘤表达上调，蓝色表示下调

表1 TCGA 数据库中498 例结直肠癌患者训练与验证队列临床特征比较［例（%）］

变量	训练队列（n=374）	验证队列（n=124）	检验值	P值
年龄（岁）			0.60	0.436
≤60	134（35.8）	39（31.5）
＞60	240（64.2）	85（68.5）
性别			0.96	0.325
男	211（56.4）	63（50.8）
女	163（43.6）	61（49.2）
位置			1.04	0.593
直肠	75（20.1）	24（19.4）
结肠	296（79.1）	100（80.6）
未知	3（0.8）	0（0.0）
T分期			0.60	0.738
T1+T2	84（22.4）	25（20.2）
T3	252（67.4）	84（67.7）
T4	38（10.2）	15（12.1）
N分期			2.04	0.360
N0	209（55.8）	72（58.1）
N1	90（24.1）	34（27.4）
N2	75（20.1）	18（14.5）
TNM分期			1.36	0.714
Ⅰ	71（19.0）	23（18.5）
Ⅱ	128（34.2）	49（39.5）
Ⅲ	118（31.6）	34（27.4）
Ⅳ	57（15.2）	18（14.5）

表1 TCGA 数据库中498 例结直肠癌患者训练与验证队列临床特征比较［例（%）］

变量	训练队列（n=374）	验证队列（n=124）	检验值	P值
年龄（岁）			0.60	0.436
≤60	134（35.8）	39（31.5）
＞60	240（64.2）	85（68.5）
性别			0.96	0.325
男	211（56.4）	63（50.8）
女	163（43.6）	61（49.2）
位置			1.04	0.593
直肠	75（20.1）	24（19.4）
结肠	296（79.1）	100（80.6）
未知	3（0.8）	0（0.0）
T分期			0.60	0.738
T1+T2	84（22.4）	25（20.2）
T3	252（67.4）	84（67.7）
T4	38（10.2）	15（12.1）
N分期			2.04	0.360
N0	209（55.8）	72（58.1）
N1	90（24.1）	34（27.4）
N2	75（20.1）	18（14.5）
TNM分期			1.36	0.714
Ⅰ	71（19.0）	23（18.5）
Ⅱ	128（34.2）	49（39.5）
Ⅲ	118（31.6）	34（27.4）
Ⅳ	57（15.2）	18（14.5）

图2 24 个预后相关的miRNA 纳入LASSO 回归分析，在log（λ）=-4.1 时，模型具有最小的偏差（2A）。此时仍然有12 条系数不为零的曲线，对应12 个miRNA 被纳入最终模型中（2B）

表2 结直肠癌预后相关miRNA 的多因素Cox 回归分析

miRNA	系数	HR值	95%可信区间	P值
hsa-miR-548u	0.05634	1.05796	1.029～1.0881	＜0.001
hsa-miR-4665-5p	0.03901	1.03978	1.005～1.0761	0.026
hsa-miR-887-3p	-0.10098	0.90395	0.844～0.9681	0.003

表2 结直肠癌预后相关miRNA 的多因素Cox 回归分析

miRNA	系数	HR值	95%可信区间	P值
hsa-miR-548u	0.05634	1.05796	1.029～1.0881	＜0.001
hsa-miR-4665-5p	0.03901	1.03978	1.005～1.0761	0.026
hsa-miR-887-3p	-0.10098	0.90395	0.844～0.9681	0.003

图3 训练队列（3A）、验证队列（3B）结直肠癌患者miRNA 风险评分与预后的生存分析

图4 结直肠癌患者5 年总生存率预测列线图。分别根据每位患者年龄、TNM 分期和miRNA 风险评分进行赋分，在对应指标线段分值上做出该线段的垂直线，投射到“Points”线段上，读出该指标的得分。再根据各指标得分相加，将得出的总分记在“Total Points”线段上，并做垂直线，估计该患者相应的5 年总生存率

表3 训练队列中的单因素和多因素Cox 比例风险回归分析

变量	单因素分析			多因素分析
变量	HR值	95%可信区间	P值	HR值	95%可信区间	P值
年龄（岁）
≤60	1
＞60	1.54	0.85～2.81	0.153	2.06	1.09～3.87	0.024
性别
男	1
女	1.167	0.70～1.93	0.545
位置
直肠	1
结肠	0.88	0.42～1.87	0.759
未知	0.00	0.00～0.00	0.996
T分期
T1+T2	1
T3	2.97	1.06～8.31	0.037	0.55	0.15～2.02	0.365
T4	8.84	2.87～27.19	＜0.001	1.26	0.30～5.31	0.756
N分期
N0	1
N1	1.92	0.94～3.93	0.072	0.26	0.07～1.02	0.073
N2	5.70	3.15～10.31	＜0.001	0.79	0.25～2.49	0.687
TNM分期
Ⅰ	1
Ⅱ	5.03	0.65～38.65	0.119	4.54	0.59～34.93	0.146
Ⅲ	14.77	2.00～108.93	0.008	13.96	1.88～103.15	＜0.001
Ⅳ	26.87	3.60～200.41	0.001	21.85	2.89～164.99	0.002
风险评分	2.7183	1.80～4.09	＜0.001	2.15	1.33～3.45	0.001

表3 训练队列中的单因素和多因素Cox 比例风险回归分析

变量	单因素分析			多因素分析
变量	HR值	95%可信区间	P值	HR值	95%可信区间	P值
年龄（岁）
≤60	1
＞60	1.54	0.85～2.81	0.153	2.06	1.09～3.87	0.024
性别
男	1
女	1.167	0.70～1.93	0.545
位置
直肠	1
结肠	0.88	0.42～1.87	0.759
未知	0.00	0.00～0.00	0.996
T分期
T1+T2	1
T3	2.97	1.06～8.31	0.037	0.55	0.15～2.02	0.365
T4	8.84	2.87～27.19	＜0.001	1.26	0.30～5.31	0.756
N分期
N0	1
N1	1.92	0.94～3.93	0.072	0.26	0.07～1.02	0.073
N2	5.70	3.15～10.31	＜0.001	0.79	0.25～2.49	0.687
TNM分期
Ⅰ	1
Ⅱ	5.03	0.65～38.65	0.119	4.54	0.59～34.93	0.146
Ⅲ	14.77	2.00～108.93	0.008	13.96	1.88～103.15	＜0.001
Ⅳ	26.87	3.60～200.41	0.001	21.85	2.89～164.99	0.002
风险评分	2.7183	1.80～4.09	＜0.001	2.15	1.33～3.45	0.001

图5 评估预测效能。训练队列（5A）及验证队列（5B）ROC 曲线；训练队列（5C）及验证队列（5D）校准曲线

图6 验证队列中Nomogram 模型和TNM 分期系统预测结直肠癌术后患者5 年生存的决策曲线分析

图7 靶基因GO 富集图

图8 靶基因KEGG 通路

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