基于SIRTUINs和臨床病理特征的腎透明細胞癌預后評估模型建立及驗證

盧文卿，金悅，劉云鵬，包博文，王一喆，車曉芳

1中國醫科大學附屬第一醫院，沈陽110001；2遼寧省腫瘤藥物與生物治療重點實驗室

腎透明細胞癌(ccRCC)占腎癌的70%～80%[1]，與其他病理類型相比，ccRCC患者更易發生肺、骨等遠處轉移，預后更差[2]。因此，建立有效的預后評估模型對準確判斷ccRCC患者預后、合理選擇治療策略具有重要指導意義。目前，雖然已有一些基于腫瘤分期、分級、亞型等臨床特征的ccRCC預后預測模型，但這些模型的準確性較低，臨床應用受到限制[3]。因此，篩選有效的生物標記物并將其納入ccRCC預后模型，對提高判斷患者預后的準確性具有重要意義。SIRTUINs家族是一類NAD+依賴性的去乙酰化酶，共有SIRT1～SIRT7七個成員，主要發揮影響基因組穩定性、調節代謝和腫瘤微環境等功能，不同的SIRTUINs家族成員在同一種癌癥的發生過程中也可能發揮不同作用[4,5]。2019年8～11月，本研究利用癌癥基因組圖譜(TCGA)篩選出SIRTUINs家族中影響ccRCC患者預后的獨立因素，并據此計算風險評分RS1，同時將RS1和其他臨床病理特征結合計算風險評分RS2，建立了具有較高預測準確性的ccRCC預后評估模型。現報告如下。

1 材料與方法

1.1 數據下載和病例篩選 在TCGA數據庫(http://gdc.nci.nih.gov/)中下載ccRCC患者SIRT1～SIRT7 mRNA表達、臨床病理參數及生存相關信息，排除臨床資料缺失的病例后，最終篩選出臨床資料完整的ccRCC患者253例。

1.2 影響ccRCC患者預后的SIRTUINs篩選 根據253例ccRCC患者的SIRT1～SIRT7 mRNA表達中位數，將患者分為高、低表達者。采用Kaplan-Meier法分析SIRT1～SIRT7 mRNA高、低表達ccRCC患者的總生存期(OS)，COX單因素和多因素分析篩選出SIRTUINs家族中影響ccRCC患者預后的獨立危險因素。

1.3 風險評分RS1計算及其對患者預后的影響觀察 計算風險評分RS1，RS1=β1×exp SIRTX1+β2×exp SIRTX2+…+βn×exp SIRTXn，其中β表示偏回歸系數，exp SIRTXn表示與ccRCC患者預后獨立相關的SIRTn mRNA表達量。計算每例患者的RS1，以中位數為界將其分為RS1高危和低危患者，采用Kaplan-Meier法對RS1高危和低危患者進行生存分析，并繪制ROC曲線驗證其準確性。

1.4 影響ccRCC患者預后的獨立危險因素分析 基于風險評分RS1與ccRCC患者的臨床病理參數，采用COX單因素和多因素分析篩選出影響ccRCC患者預后的獨立危險因素。

1.5 預后風險評估模型建立及驗證 計算風險評分RS2，以此作為預后評估模型。RS2=β1X1+β2X2+…+βnXn(β表示偏回歸系數，Xn表示獨立預后因素的賦值)。計算每例患者的RS2，以中位數為界將其分為RS2高危和低危患者，采用Kaplan-Meier法對RS2高危和低危患者進行生存分析，并繪制ROC曲線驗證其準確性。

1.6 統計學方法 采用SPSS16.0統計軟件。生存分析采用Kaplan-Meier和Log-Rank檢驗法，危險因素分析采用COX比例回歸分析法。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 不同SIRT1～SIRT7 mRNA表達的ccRCC患者OS比較 SIRT1、SIRT3、SIRT4及SIRT5 mRNA高表達的ccRCC患者OS均長于低表達患者(P均<0.05)，SIRT6、SIRT7 mRNA高表達的ccRCC患者OS均短于低表達患者(P均<0.05)；SIRT2 mRNA高、低表達的ccRCC患者OS比較無顯著差異(P>0.05)。見圖1。

2.2 SIRT1～SIRT7 mRNA中影響ccRCC患者預后的危險因素分析結果 COX單因素分析結果顯示，SIRT1、SIRT3、SIRT4、SIRT6及SIRT7 mRNA是影響ccRCC患者OS的相關因素(P均<0.05)，見表1。將以上5個因素納入COX多因素分析，結果顯示SIRT3 mRNA是ccRCC患者預后的獨立保護因素，而SIRT7 mRNA是其獨立危險因素(P均<0.05)，見表2。

2.3 風險評分RS1對ccRCC患者預后的預測價值 患者風險評分RS1為-1.886 099～1.849 458，中位數為-0.589 508。以中位數為界，RS1高危患者OS顯著短于低危患者(P<0.05)，見圖2。風險評分RS1預測ccRCC患者預后的ROC曲線下面積為0.733，見圖3。

圖1 不同SIRT1～SIRT7 mRNA表達的ccRCC患者Kaplan-Meier生存曲線

表1 SIRT1～SIRT7 mRNA中影響ccRCC患者預后的COX單因素分析結果

表2 SIRT1～SIRT7 mRNA中影響ccRCC患者預后的COX多因素分析結果

圖2 RS1高、低危患者的Kaplan-Meier生存曲線

2.4 影響ccRCC患者預后的COX危險因素分析結果 COX單因素分析結果顯示，高齡、浸潤較深(T3～T4)、淋巴結轉移(N1)、遠處轉移(M1)、TNM分期較晚(Ⅲ～Ⅳ期)和RS1高危是影響ccRCC患者預后的危險因素(P均<0.05)，見表3。COX多因素分析結果顯示，高齡、浸潤較深(T3～T4)、遠處轉移(M1)和RS1高危是影響ccRCC患者預后的獨立危險因素(P均<0.05)，見表4。

圖3 風險評分RS1預測ccRCC患者預后的ROC曲線

表3 影響ccRCC患者預后的COX單因素分析結果

表4 影響ccRCC患者預后的COX多因素分析結果

2.5 風險評估模型建立及驗證結果 根據風險評分公式計算RS2：RS2=0.555×年齡(<61歲=0，≥61歲=1)+0.618×浸潤深度(T1～T2=0，T3～T4=1)+1.156×遠處轉移(M0=0，M1=1)+1.035×RS1。患者RS2為0～3.364，中位數為1.173。RS2高危患者OS顯著短于低危患者(P<0.05)，見圖4。風險評分RS2預測ccRCC患者預后的ROC曲線下面積為0.776，見圖5。

圖4 RS2高、低危患者的Kaplan-Meier生存曲線

圖5 風險評分RS2預測ccRCC患者預后的ROC曲線

3 討論

ccRCC因早期臨床癥狀不明顯而不易被發現，確診時大部分患者處于中晚期，病死率較高[6]。建立有效的預后評估模型對判斷ccRCC患者的預后具有重要意義。盡管現階段已有一些基于臨床病理特征的ccRCC預后模型，但其準確性和臨床應用價值有限；部分模型納入了生物標志物，但大部分僅適用于術后患者，對晚期患者的指導意義較差。SIRTUINs家族的異常表達與腫瘤發生發展密切相關。在胃癌患者中，SIRT1 mRNA高表達者OS較長，SIRT2、SIRT3、SIRT4、SIRT6和SIRT7 mRNA高表達者OS較短，而SIRT5 mRNA表達與胃癌患者的OS無顯著相關性[7]。在非小細胞肺癌患者中，SIRT2、SIRT4、SIRT6 mRNA高表達者OS較長，且SIRT2、SIRT6 mRNA可作為預測患者預后的獨立因素[8]。在腎細胞癌患者中，SIRT3 mRNA高表達者OS較長[9]。

SIRUTINs家族作為一類結構和功能相似的酶，其不同成員在同一癌癥中卻發揮著不同的作用[11]。本研究結果顯示，SIRT1、SIRT3、SIRT4及SIRT5 mRNA高表達的ccRCC患者OS均顯著長于低表達患者，SIRT6、SIRT7 mRNA高表達的ccRCC患者OS均顯著短于低表達患者，SIRT2 mRNA高、低表達的ccRCC患者OS比較無顯著差異；這提示不同SIRTUINs家族成員對ccRCC患者的預后影響不同。本研究COX單因素和多因素分析結果顯示，SIRT3 mRNA是ccRCC患者預后的獨立保護因素，SIRT7 mRNA是其獨立危險因素。既往研究表明，SIRT3高表達的腎癌患者OS較長，提示SIRT3是患者預后的保護因素，與本研究結果一致[10]。SIRT7在腎癌中的作用目前并不十分清楚，本研究首次提出SIRT7 mRNA是ccRCC患者預后的獨立危險因素。本研究SIRT3和SIRT7 mRNA對ccRCC患者預后的影響完全相反，產生這種現象的原因可能有：①雖然同屬Ⅲ類去乙酰化酶，但SIRTUINs家族各個成員的功能有所側重，SIRT1～SIRT3具有較強的去乙酰化酶活性，而SIRT4～SIRT7的去乙酰化酶活較弱，其中SIRT4主要發揮ADP-核糖基轉移酶活性，SIRT5主要發揮去琥珀酰化功能[11,12]。②SIRTUINs家族成員在腫瘤發生發展過程中的作用主要是通過調控下游底物蛋白活性實現的，不同成員的底物有所不同，且不同底物乙酰化后其功能可能增強也可能減弱[13]，導致SIRTUINs家族對ccRCC發生和預后的影響十分復雜。本研究COX單因素分析結果顯示，SIRT6 mRNA高表達提示ccRCC患者預后較差，與Jeh等[9]認為SIRT6是ccRCC患者預后保護因素的研究結論并不一致。這種相悖的結論可能與二者數據來源不同及ccRCC腫瘤間和腫瘤內的高度異質性有關，今后還需擴大樣本量、采用多種方法驗證SIRT6對ccRCC患者預后的影響。

既往研究主要探索了SIRTUINs家族各成員與腫瘤患者預后的關系，但并未將SIRTUINs家族納入預后風險評估模型。除了評價SIRTUINs家族各成員對ccRCC患者預后的影響外，本研究還創新性地建立了代表SIRTUINs家族成員在ccRCC預后中具有綜合評價作用的RS1，并利用RS1和其他臨床病理參數建立了準確性較高、可用于預測ccRCC預后的風險評分RS2，成功建立了基于SIRTUINs家族和臨床病理參數的ccRCC預后風險評估模型。本研究結果顯示，風險評分RS2預測ccRCC患者預后的ROC曲線下面積為0.776，說明該模型預測ccRCC患者預后的準確性較高。

綜上所述，本研究成功建立基于SIRTUINs家族和臨床病理特征的ccRCC預后評估模型，該模型預測ccRCC患者預后的準確性較高。該模型為精準預測ccRCC患者預后提供了線索和依據，有望為準確判斷ccRCC患者的預后提供依據。此外，我們還需要在今后的研究中進一步收集患者信息，使用不同的數據對ccRCC患者的預后風險評估模型進行外部驗證，并利用細胞及動物實驗進行深入的相關機制探討。