Resumen

Construimos una predicción de riesgo relacionada con el pronóstico para pacientes con adenocarcinoma de pulmón mediante la integración de información ómica múltiple del grupo de información clínica del adenocarcinoma de pulmón y del genoma y transcriptoma. Se recogieron muestras de sangre y muestras de tejido pulmonar canceroso y paracanceroso de 480 pacientes con adenocarcinoma de pulmón. Se realizó la secuenciación del ADN y el ARN de las muestras de ADN y las muestras de ARN. El primer seguimiento se realizó 3 meses después del alta. Se recogió información clínica de los pacientes, como edad, sexo, antecedentes de tabaquismo y estadio TNM. El modelo de riesgos proporcionales de Cox evaluó más de 600 SNP potenciales relacionados con el pronóstico del adenocarcinoma de pulmón. Tras el análisis LASSO, se obtuvieron 4 SNP relacionados con el pronóstico del adenocarcinoma de pulmón (incluidos rs1059292, rs995343, rs2013335 y rs8078328). Mediante el modelo de riesgos proporcionales de Cox, se evaluaron 260 genes candidatos relacionados con el pronóstico del adenocarcinoma de pulmón. Tras el análisis posterior, se obtuvieron 3 genes relacionados con el pronóstico del adenocarcinoma de pulmón (LDHA, SDHC y TYMS). Todos los pacientes supervivientes se dividieron en un grupo de alto riesgo (n=170) y un grupo de bajo riesgo (n=170) en función de 4 SNP y 3 genes relacionados con el pronóstico del adenocarcinoma de pulmón. La tasa de supervivencia global de los pacientes del grupo de alto riesgo fue inferior a la del grupo de bajo riesgo. El índice de predicción del riesgo pronóstico construido mediante la combinación del grupo de información clínica y las características genómicas y transcriptómicas de la información multiómica puede distinguir eficazmente el pronóstico de los pacientes con adenocarcinoma de pulmón, lo que proporcionará un apoyo eficaz para el tratamiento preciso de los pacientes con adenocarcinoma de pulmón.

• Materias:Análisis electroquímico Nanotecnología Nanoestructuras Nanocompuestos Nanotubos
• Subjects:Electrochemical analysis Nanotechnology Nanostructures Nanocomposites Nanotubes
• Palabras claves:adenocarcinoma de pulmón, pacientes, pronóstico, grupo de riesgo, grupo de información clínica, modelo de riesgos proporcionales, muestras de tejido pulmonar paracanceroso, índice de predicción del riesgo pronóstico, información ómica múltiple, tasa de supervivencia global
• Keywords:lung adenocarcinoma, patients, prognosis, risk group, clinical information group, proportional hazard model, paracancerous lung tissue samples, prognostic risk prediction index, multiple omics information, overall survival rate