摘要
背景：胆管癌（CCA）的发病率和死亡率在全球范围内呈上升趋势。由于早期症状不明显，大多数患者诊断时已为晚期，预后较差。本研究旨在通过整合mRNAs和lncRNAs的转录组信息建立CCA的预后预测模型，以期提高对CCA患者的预后预测能力。 方法：从癌症基因组图谱数据库（TCGA）收集了45个样本作为训练集，从基因表达综合数据库（GEO）收集了57个样本作为验证集（GSE107943)。通过单变量和多变量Cox回归分析建立mRNA-lncRNA风险评分模型。时间依赖性ROC曲线评估mRNA-lncRNA信号的预后预测能力。此外，对风险模型与不同临床特征进行相关性分析，并通过基因集富集分析（GSEA）研究mRNA-lncRNA信号的潜在生物学功能。最后通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）找出与mRNA-lncRNA信号密切相关的基因。 结果：通过单变量和多变量Cox分析，鉴定出2个mRNAs（CFHR3、TROAP）和2个lncRNAs（AC007285.1、AC134682.1）构成本研究的分子预后模型。ROC曲线表明mRNA-lncRNA信号具有较高的预后特异性和敏感性，在1年和3年生存预测的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.813和0.731。随后，在GSE107943数据集和整合数据集中验证了该分子预后信号，预测3年生存的AUC分别达到0.735和0.746。该分子信号的预后能力不仅独立于临床因素（HR=12.60,P=1.51E-02），而且作为预后标志物的预后表现优于临床因素（预测3年生存率时AUC=0.746）。GSEA方法表明在高风险组高表达的基因显著富集于补体及凝血级联反应、PPAR信号通路、生物大分子合成及代谢相关通路，提示这些通路与CCA的肿瘤形成相关。WGCNA筛选到与mRNA-lncRNA信号密切相关的13个核心基因。 结论：本研究基于CCA的mRNA和lncRNA转录组数据构建了一个CCA的预后预测模型。该模型能识别具有预后不良的高风险患者，并可作为胆管癌患者预后的独立预测因子。
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