基于生物信息學分析的口腔鱗狀細胞癌微小RNA預后模型

趙格 黎昌學 郭超 朱慧

石河子大學醫學院第一附屬醫院口腔科，石河子 832000

口腔癌是全球第九大惡性腫瘤，其中90%以上是口腔鱗狀細胞癌（oral squamous cell carcinoma，OSCC），5年生存率僅為50%[1]。TNM分期是口腔癌的關鍵預后因素[2]。然而，由于高度異質性，TNM分期不能描述同一分期患者的個體風險。因此，需要新的生物標志物來區分高危患者，以幫助指導治療。

微小RNA（microRNA，miRNA）是長度為18～25個核苷酸的非編碼RNA，通過與其靶向mRNA的3’-非翻譯區結合來調節基因表達，導致了mRNA降解或抑制mRNA翻譯[3]。越來越多的研究[4-5]顯示，miRNA在腫瘤細胞的生長、分化、增殖和凋亡等過程中發揮了重要的作用。部分miRNA已作為生物標志物開始應用到OSCC的診斷及預后判斷[6-7]。

近年來，人們對癌癥預后生物標志物進行了大量研究。與單一的生物標記物相比，多個基因的組合在預測個體預后方面顯示了它們的優勢[8-9]。本研究基于癌癥基因組圖譜（The Cancer Genome Atlas，TCGA）數據庫，通過單因素和多因素Cox風險回歸分析篩選和建立miRNA預后模型，以期對OSCC患者進行精準分組并為治療提供依據。

1 材料和方法

1.1 數據下載

截止于2020年2月9日從TCGA數據庫下載OSCC相關miRNA表達信息（398個腫瘤樣本和32個正常樣本）、mRNA表達信息（381個腫瘤樣本和32個正常樣本）和相關臨床資料（401例）。從miRBase網站下載所有成熟miRNA序列，用Perl語言將其與差異表達miRNA合并。

1.2 差異表達分析

將下載的原始數據標準化處理后進行log2轉換，使用R語言edgeR包比較腫瘤組與正常組miRNA和mRNA的表達差異，最終選取衡量錯誤發現率的指標（false discovery rate，FDR）＜0.05，|log2FC|＞1（FC為差異倍數，fold change）的差異基因與生存時間≥30 d的患者臨床信息（共388例年齡為19～88歲患者，表1）相結合，建立標準化的miRNA和mRNA表達譜。……