基于36基因标签的非肌层浸润性膀胱癌复发预测模型及中国队列验证OA

目的:构建基于RNA表达的非肌层浸润性膀胱癌(non-muscle-invasive bladder cancer,NMIBC)的复发预测模型,在中国队列中验证其有效性,并探讨潜在的生物学机制。方法:基于欧洲尿路上皮癌分子分型联盟(Urothelial Cancer Molecular Classification Consortium,UROMOL)多中心队列(n=535)的转录组数据,采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)Cox回归筛选预后基因并构建风险评分模型,并根据评分将患者分为高风险组和低风险组。通过Bootstrap重抽样和10折交叉验证进行内部验证,在北京大学人民医院独立的中国队列(n=85)中进行外部验证。采用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)探索高风险组和低风险组的生物学差异。结果:从12170个基因中筛选出36个构建模型,训练队列中,模型一致性指数(concordance index,C-index)为0.702(95%CI:0.664~0.740),1、3、5年曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.782、0.811、0.799;高风险组与低风险组5年无复发生存率相比,差异有统计学意义(35.2%vs.72.8%,Log-rank P<0.001)。内部验证显示,模型稳定性良好(C-index分别为0.702和0.708),在独立的中国验证队列中,模型的C-index为0.685(95%CI:0.631~0.739),1、3、5年的AUC分别为0.705、0.743、0.665,预测效能与欧洲癌症研究与治疗组织(European Organization for Research and Treatment of Cancer,EORTC)评分(C-index=0.652)相当。GSEA分析显示,低风险组富集于能量代谢和蛋白质稳态通路,高风险组富集于细胞外基质(extracellular matrix,ECM)重塑和细胞黏附通路。结论:本研究构建的36基因模型在独立的中国队列中显示出稳定的预测效能,与经典EORTC系统的预测效能相当,并揭示了能量代谢和ECM重塑等关键通路在NMIBC复发中的作用,为中国患者的个体化治疗提供了分子依据。