人類学
オープンアクセス

概要

TCGA、GTEx、GEO データベースの統合解析による大腸癌の診断と予後のためのメチル化駆動型バイオマーカーの特定

Lichao Cao、Ying Ba、Jin Yang*、Hezi Zhang*

背景:本研究では、The Cancer Genome Atlas (TCGA)、Genotype-Tissue Expression project (GTEx)、および Gene Expression Omnibus (GEO) から DNA メチル化と遺伝子発現データをマイニングし、大腸がん (CRC) の診断と予後におけるメチル化駆動型バイオマーカーの使用を調査します。

方法: TCGA の mRNA 発現データと DNA メチル化データを使用して、それぞれ発現差のある遺伝子 (DEG) とメチル化差のある遺伝子 (DMG) をスクリーニングしました。CRC のメチル化駆動遺伝子 (MDG) は、MethylMix R パッケージを使用してさらに特定されました。続いて、TCGA と GTEx の mRNA 発現データを使用して、独立した指標として診断予測モデルを確立するために、ランダム フォレスト (RF)、サポート ベクター マシン (SVM)、およびロジスティック回帰 (LR) アルゴリズムを使用して MDG を分析しました。RF アルゴリズムが最も適切であると判断され、MDG を組み合わせた診断モデルの構築に使用され、その後、GEO の GSE39582 によって検証されました。予後バイオマーカーを使用してリスク スコア モデルを確立し、単変量および多変量 Cox 回帰分析によって生成しました。さらに、リスク スコアと、年齢、性別、腫瘍のステージなどの臨床情報を統合したノモグラムを構築し、検証しました。

結果: 10 個の MDG のうち 9 個が独立した診断予測因子として良好な結果を示し、STK33 と EPHX4 も全生存率 (OS) と関連していることが判明しました。ノモグラムの結果は、リスク スコア モデルよりも予後予測モデルとして優れていることを示唆しています。

結論:私たちの研究結果は、特定された MDG が CRC の診断と予後のバイオマーカーになる可能性があることを示唆しています。