查看更多>>摘要:目的 通过构建临床预测模型探究在绝经后子宫内膜癌(EC)患者中发挥关键作用的基因并进行验证,评价其在预测EC患者生存预后中的应用价值.方法 选取2022年1月—2023年10月在西北妇女儿童医院妇产科就诊的EC患者45例,通过手术获得EC患者癌组织及癌旁正常组织.从基因表达综合数据库(GEO)和癌症基因组图谱(TCGA)数据库中下载EC样本及正常组织样本的转录组数据,通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)确定与EC患者绝经后状态相关的重要基因模块和中心基因,并利用GO和KEGG富集重叠基因所涉及的信号通路.通过在线工具(STRING)分析蛋白质相互作用关系,并在Cytoscape软件中进行可视化,利用Degree算法评价每个节点的重要性,选取排名前5位的节点.构建Logistic回归模型和受试者工作特征(ROC)曲线,分析关键基因在预测EC患者生存情况中的作用.利用免疫印迹法和实时荧光定量PCR(RT-qPCR)验证关键基因在绝经后EC患者组织中的表达.结果 WGCNA分析发现,在GSE17025数据集中共识别出17个模块,"红色"模块与EC呈高度正相关(r=0.650,P<0.001),包括1 019个基因.在TCGA_UCEC中共鉴定出5个模块,其中"蓝色"模块与EC呈高度正相关(r=0.380,P<0.001),包括336个基因.其中有195个基因重叠,重叠基因主要与细胞周期、能量代谢等有关.通过STRING数据库对KEGG富集的前10位通路中126个基因进行蛋白质相互作用分析,并基于Degree算法将PKD1、ACTB、SRC、CDH1和COL1A1作为潜在的核心基因.通过构建Logistic回归,筛选出PKD1(OR=2.930,P=0.047)、SRC(OR=0.656,P=0.041)和CDH1(OR=0.612,P=0.023)均可有效预测EC患者生存情况.绘制ROC曲线,发现在PKD1、SRC和CDH1中,PKD1对预测EC的生存情况具有较好的诊断价值(AUC=0.634,95%CI 0.540~0.727,P=0.006).免疫印迹法和RT-qPCR结果显示,癌组织中PKD1蛋白及RNA水平均显著高于癌旁组织(t=10.090,11.257,P<0.001).结论 PKD1可作为影响绝经后EC患者预后生存情况的关键基因,其机制可能是通过调控细胞周期或PI3K-Akt信号通路发挥作用.