甲状腺癌风险模型在预测甲状腺癌患者总体生存期中的应用价值

刘 桦，刘妙妙，邓豪余，赵雅洁，李 灿

（中南大学湘雅医院核医学科，长沙 410008）

甲状腺癌是一种常见的内分泌系统恶性肿瘤［1，2］，其发病率呈逐年上升的趋势［3，4］。甲状腺癌的不同阶段具有不同的分子特征［5-7］，探索甲状腺癌相关因子，用以评估甲状腺癌患者疾病风险程度，对制定个性化和更有效的诊断和治疗策略不可或缺。

随着高通量测序和基因芯片技术的发展，越来越多的研究表明，基于甲状腺癌中差异基因（Differentially Expressed Genes，DEGs）表达水平的特征，在预测甲状腺癌患者预后中具有很大的潜力［8-10］。本研究通过分析来自基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus，GEO）和癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas，TCGA）中的数据集，筛选甲状腺癌相关DEGs。随后，进行LASSO分析并构建了甲状腺癌相关DEGs组成的风险模型，同时建立甲状腺癌相关Nomogram图预测疾病转归，观察甲状腺癌相关DEGs组成的风险模型与甲状腺癌患者总体生存期的关系，为甲状腺癌患者预后预测提供一个潜在选择。

1 资料与方法

1.1 芯片数据的选择与分析基于GEO数据库中甲状腺癌相关芯片（GSE35570、GSE33630、GSE29265、GSE3467、GSE5364和GSE58545），分析甲状腺癌表达谱，然后筛选甲状腺癌相关DEGs。随后结合Kaplan-Meier生存分析和TCGA数据库分析，筛选与甲状腺癌患者生存期显著相关的DEGs。

1.2 DEGs组成的风险模型分析通过LASSO回归分析甲状腺癌患者生存相关DEG，最终获得甲状腺癌患者生存相关DEG组成的风险模型。

1.3 甲状腺癌DEGs组成的风险模型预测能力分析通过Kaplan-Meier生存分析和单因素多因素Cox风险回归分析，检测甲状腺癌DEGs组成的风险模型得分对甲状腺癌患者预后总体生存期的预测能力。……