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第42卷第10期         马牧溪，张发财，王明生，等. 基于TCGA数据库的肾透明细胞癌miRNA预后模型的构建及
                 2022年10月           蛋白互作网络分析［J］. 南京医科大学学报（自然科学版），2022，42（10）：1376-1386                  ·1377 ·


               ［Key words］ miRNA；prognosis of renal clear cell carcinoma；biomarker；protein interaction network
                                                                            ［J Nanjing Med Univ，2022，42（10）：1376⁃1386］







                    肾癌又称肾细胞癌（renal cell carcinoma，RCC），
                                                                  1 资料和方法
                是起源于肾实质泌尿小管上皮系统的恶性肿瘤，也
                是最常见的肾实质恶性肿瘤，约占成人恶性肿瘤的                            1.1  资料

                2%~3%。肾细胞癌包括透明细胞癌（clear cell renal                    登录 TCGA 数据库官网（https：//portal.gdc.can⁃
                cell carcinoma，ccRCC）、乳头状肾细胞癌、嫌色细胞                cer.gov/），设置过滤条件，①疾病类型：肾透明细胞
                癌、集合管癌和未分化类肾细胞癌等亚型 ，其中                            癌；②数据来源：TCGA；③数据类型：基因表达数据
                                                      ［1］
                ccRCC 为最常见类型        ［2］ 。RCC 的高发病年龄为             （HTSeq⁃Counts）、miRNA 数据（区分 3p 与 5p）、临床
                50~60 岁；男女比例约为 2∶1。根据统计，2015 年我                   数据。使用 Perl 软件（v5.30.0）对 mRNA 和 miRNA
                国预期新发患者数约为 6.68 万人 ，死亡人数约为                        数据进行整理及临床数据合并。
                                              ［3］
                2.34 万人；2018 年全球新增患者 40 余万人，死亡人                   1.2  方法
                数约17.51万人。目前证据表明其发病机制尚无定                          1.2.1  构建miRNA预后模型
                论，可能与遗传、吸烟、肥胖、高血压及抗高血压药                               利用 R 软件对 mRNA 和 miRNA 进行差异分析
                物使用等有关，其典型表现为“肾癌三联症”，但目                          ［过滤标准：以 2 为底数对数变化倍数的绝对值
                前在临床中却很少见，常因血尿、疼痛和肿块行影                           （|log2FC|）>2，校准 P 值（FDR）≤ 0.05］，将差异表达
                像学检查时发现，所以这类患者易错过最佳治疗时                            的 miRNA 与整理后的生存数据进行合并。排除标
                期，预后往往较差。局限性或者局限进展期肾癌主                            准：①生存时间未知；②生存时间为 0 d；③生存时
                要是以手术切除为主，而晚期患者因肾癌对传统的                            间 < 30 d；④生存状态为未知；⑤生存状态为空
                放化疗不敏感，这类患者常采用分子靶向治疗延长                            值。然后将样本随机等分为实验组（Train组）251例
                寿命，但部分患者后期出现耐药现象。所以迫切需                            和验证组（Test组）248例，对Train组样本进行单、多
                要对ccRCC 的发生和发展进行深入研究，早期对这                         因素Cox回归分析后建立与ccRCC预后相关miRNA
                类人群进行个体化治疗，改善预后。                                  模型。
                    微小 RNA（microRNA，miRNA）是由 19~25 个核             1.2.2  预后风险模型的评估
                苷酸组成的内源性单链小分子RNA，是体内最多的                               分别对高、低表达组和高、低风险组进行生存
                RNA，因其不具有开放阅读框，故不编码蛋白质，但                          差异分析，通过生存曲线、ROC 曲线及生存状态图
                具有调节蛋白质编码和非编码基因表达的功能                      ［4-7］ ，  评估风险模型的准确性，并在 Test 组和所有样本进
                主要通过目标靶基因mRNA的3′端非翻译区来调节                          行验证。将预后风险模型风险评分与临床因素合
                蛋白质编码和非编码基因的表达。越来越多的研                             并，进行独立预后分析。
                究表明，miRNA在肿瘤微环境的血管生成及远处转                          1.2.3  miRNA和mRNA综合分析
                移中起着重要的作用          ［8-12］ 。miRNA⁃4295 可以促进            通过 miRDB、miRTarBase 及 TargetScan 软件对
                头颈鳞状细胞癌恶性细胞的增殖               ［13］ ；miR4543p通过     模型中的miRNA进行靶基因的预测，利用Cytoscape
                靶向 TGFB2 抑制非小细胞肺癌的增殖和转移                   ［14］ ；  软件构建调控网络并进行 GO 和 KEGG 富集分析其
                Guo 等 ［15］ 在乳腺癌研究中发现，miR⁃491⁃5p 作为一               功能及参与的通路，对调控网络内的mRNA 进行生
                种抑癌因子，通过 ZNF⁃703 调节 AKT/mTOR 通路显                  存分析，最后构建蛋白互作网络（PPI）。

                著抑制乳腺癌的侵蚀和转移；并且miRNA在ccRCC
                                                                  2 结    果
                发生、发展、转移也都得到证实              ［16-20］ ，这些研究表明
                miRNA 可能会为 ccRCC 的预后和治疗提供新思                       2.1  差异表达的mRNA和miRNA
                路。因此通过 TCGA 数据库构建 miRNA 风险预后                          初步筛选出3 613个差异表达mRNA（2 603个表
                模型筛选高危人群，可早期进行干预治疗，提高患                            达上调的 mRNA，1 010 个表达下调的 mRNA）和
                者的生存率。                                            49 个差异表达的 miRNA（28 个表达上调的 miRNA，
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