Identificación de una firma de 11 genes relacionados con la autofagia como un prometedor biomarcador pronóstico para pacientes con cáncer de vejiga
Autores: Zhou, Chaoting; Li, Alex Heng; Liu, Shan; Sun, Hong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Identificación de una firma de 11 genes relacionados con la autofagia como un prometedor biomarcador pronóstico para pacientes con cáncer de vejiga
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Biología
Palabras clave
Cáncer de vejiga
Tasa de supervivencia
Firma genética relacionada con la autofagia
Base de datos TCGA
Modelo pronóstico
Datos de RNA-seq
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 17
Citaciones: Sin citaciones
Antecedentes: Las tasas de supervivencia para pacientes con cáncer de vejiga (CV) altamente invasivo han sido muy bajas, con una tasa de supervivencia a 5 años del 6%. La predicción precisa de la progresión tumoral y la supervivencia es importante para el diagnóstico y las decisiones terapéuticas para los pacientes con CV. Nuestro estudio tiene como objetivo desarrollar una firma de genes relacionados con la autofagia (ARG) que ayude a predecir la supervivencia de los pacientes con CV. Métodos: Se recuperaron datos de RNA-seq de 403 pacientes con CV de la base de datos del Atlas del Genoma del Cáncer Carcinoma Urotelial de Vejiga (TCGA-BLCA). Se realizó un análisis de regresión de Cox univariante para identificar ARGs relacionados con la supervivencia global (SG). Se aplicó el modelo de regresión de Cox Lasso para establecer una firma de ARG en la cohorte de entrenamiento del TCGA (N = 203). El rendimiento de la firma de 11 genes ARG se evaluó además en una cohorte de entrenamiento y una cohorte de validación independiente (N = 200) utilizando análisis de curvas de supervivencia de Kaplan-Meier, análisis de características operativas del receptor (ROC), así como análisis de regresión de Cox univariante y multivariante. Resultados: Nuestro estudio identificó una firma de 11 genes ARG que está significativamente asociada con la SG, incluyendo , , , , , , , , , , y . Los pacientes con cáncer de vejiga de alto riesgo derivados de ARG mostraron una SG significativamente pobre en ambas cohortes de entrenamiento y validación. El modelo pronóstico mostró una buena eficacia predictiva, con el área bajo la curva ROC (AUCs) para la supervivencia global a 1 año, 3 años y 5 años de 0.702 (0.695), 0.744 (0.640) y 0.794 (0.658) en las cohortes de entrenamiento y validación, respectivamente. Se estableció un nomograma pronóstico, que incluía el factor de riesgo derivado de ARG, la edad y el estadio para una eventual traducción clínica. Conclusión: Identificamos una nueva firma de ARG para la estratificación del riesgo y la robusta predicción de la supervivencia global para los pacientes con CV.
Descripción
Antecedentes: Las tasas de supervivencia para pacientes con cáncer de vejiga (CV) altamente invasivo han sido muy bajas, con una tasa de supervivencia a 5 años del 6%. La predicción precisa de la progresión tumoral y la supervivencia es importante para el diagnóstico y las decisiones terapéuticas para los pacientes con CV. Nuestro estudio tiene como objetivo desarrollar una firma de genes relacionados con la autofagia (ARG) que ayude a predecir la supervivencia de los pacientes con CV. Métodos: Se recuperaron datos de RNA-seq de 403 pacientes con CV de la base de datos del Atlas del Genoma del Cáncer Carcinoma Urotelial de Vejiga (TCGA-BLCA). Se realizó un análisis de regresión de Cox univariante para identificar ARGs relacionados con la supervivencia global (SG). Se aplicó el modelo de regresión de Cox Lasso para establecer una firma de ARG en la cohorte de entrenamiento del TCGA (N = 203). El rendimiento de la firma de 11 genes ARG se evaluó además en una cohorte de entrenamiento y una cohorte de validación independiente (N = 200) utilizando análisis de curvas de supervivencia de Kaplan-Meier, análisis de características operativas del receptor (ROC), así como análisis de regresión de Cox univariante y multivariante. Resultados: Nuestro estudio identificó una firma de 11 genes ARG que está significativamente asociada con la SG, incluyendo , , , , , , , , , , y . Los pacientes con cáncer de vejiga de alto riesgo derivados de ARG mostraron una SG significativamente pobre en ambas cohortes de entrenamiento y validación. El modelo pronóstico mostró una buena eficacia predictiva, con el área bajo la curva ROC (AUCs) para la supervivencia global a 1 año, 3 años y 5 años de 0.702 (0.695), 0.744 (0.640) y 0.794 (0.658) en las cohortes de entrenamiento y validación, respectivamente. Se estableció un nomograma pronóstico, que incluía el factor de riesgo derivado de ARG, la edad y el estadio para una eventual traducción clínica. Conclusión: Identificamos una nueva firma de ARG para la estratificación del riesgo y la robusta predicción de la supervivencia global para los pacientes con CV.