結(jié)果

具有顯著乳腺癌預(yù)后價(jià)值的糖代謝相關(guān)lncRNA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型

為了確定 lncRNA 和葡萄糖代謝之間的關(guān)系，我們?cè)?TCGA 隊(duì)列中尋找了篩選葡萄糖代謝相關(guān)的 lncRNA，如“材料和方法”部分所述。74個(gè)糖代謝相關(guān)基因選自GSEA網(wǎng)站。在相關(guān)系數(shù) > 0.3 和p?< 0.001的篩選標(biāo)準(zhǔn)下?，在 399 個(gè)糖代謝相關(guān) lncRNA 和 32 個(gè)糖代謝相關(guān)基因之間建立了共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)。為了將該 lncRNA 縮小為預(yù)后函數(shù)，進(jìn)行了單變量 Cox 回歸分析，結(jié)果表明 10 種葡萄糖代謝相關(guān)的 lncRNA 在乳腺癌患者中具有顯著的預(yù)后價(jià)值（p?< 0.01)。在這些lncRNAs中，4個(gè)lncRNAs導(dǎo)致乳腺癌預(yù)后不良，風(fēng)險(xiǎn)比（HR）>1.?為避免過擬合，采用LASSO回歸方法解決變量選擇和多重共線性問題。LASSO 選擇的 9 種葡萄糖代謝相關(guān) lncRNA 用于通過調(diào)節(jié) R 軟件“glmnet”包中的 λ 來構(gòu)建優(yōu)化的預(yù)后特征 之后，多變量 Cox 分析進(jìn)一步篩選了 9 個(gè)葡萄糖代謝相關(guān) lncRNA 中的 7 個(gè)在最低 Akaike 信息標(biāo)準(zhǔn)（AIC = 1315.85）下具有預(yù)后意義，即 WEE2-AS1（HR = 0.564767，p = 0.013076），PICSAR（HR =?1.039008??） ,?p??= 0.055939), LINC01871 (HR = 0.746676,?p??= 4.77 × 10?-5?), LINC00839 (HR = 1.042895,?p?= 0.102749 ?),?AP001505.1?(HR = 1.031788,?p??= 0.038978),?AC107464.3?(HR = 0.823239，p??= 0.037868），LINC00393（HR = 1.084034，p??= 0.028016）?7 個(gè)代謝相關(guān) lncRNA 和 11 個(gè)基因之間的共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)是最好的預(yù)后模型。建立了可視化的lncRNA-mRNA共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)和Sankey圖，利用Cytoscape軟件和R軟件可以直接識(shí)別7個(gè)lncRNA和11個(gè)mRNA之間的關(guān)系.?PICSAR、LINC00893、AC110995.1、LINC00393 是危險(xiǎn)因素（HR > 1），WEE2-AS1、LINC01871、AC107464.3是保護(hù)因素（HR < 1）。然后，根據(jù)每個(gè)患者中七種糖代謝相關(guān) lncRNA 的表達(dá)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，公式為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分 = (-0.57134 × WEE2-AS1 的表達(dá)水平) + (0.038266 × PICSAR 的表達(dá)水平) + (?0.29212 × LINC01871 表達(dá)量) + (0.042 × LINC00839 表達(dá)量) + (0.031293 × AP001505.1 表達(dá)量) + (??0.19451 ×?AC107464.3表達(dá)量) + (0.080689 × LINC00393 的表達(dá)水平）。根據(jù)中位風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，864 名患者被分為高危組（n?= 432) 和低風(fēng)險(xiǎn) (?n??= 432)。

糖代謝相關(guān)lncRNAs預(yù)后模型的意義

為了進(jìn)一步評(píng)估模型的預(yù)后價(jià)值，進(jìn)行了 Kaplan–Meier 生存曲線分析以顯示兩組之間存在顯著的生存差異對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)，p??= 2.838 × 10?-6.?低風(fēng)險(xiǎn)組的臨床結(jié)果優(yōu)于高風(fēng)險(xiǎn)組，表明預(yù)后模型有效。864 名患者在散點(diǎn)圖中從低風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分到高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行劃分。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分增加時(shí)，患者的生存時(shí)間減少，死亡發(fā)生率增加

糖代謝相關(guān)lncRNAs風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分系統(tǒng)是獨(dú)立的預(yù)后因素

構(gòu)建單變量和多變量 cox 回歸分析來評(píng)估七種葡萄糖代謝相關(guān) lncRNA 在乳腺癌中的獨(dú)立預(yù)后價(jià)值。年齡（HR = 1.033，p??< 0.001），分期（HR = 2.149，p??< 0.001），T（HR = 1.510，p??< 0.001），M（HR = 6.481，p??< 0.001），N（HR = 1.688，p??< 0.001）和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分（HR = 1.070，p??< 0.001）在單變量 cox 回歸中與 OS 顯著相關(guān)。然而，在多變量 cox 回歸中，年齡 (HR = 1.037,?p??< 0.001) 和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分 (HR = 1.189,?p?< 0.001) 是 OS 的獨(dú)立預(yù)后因素，表明 7 糖代謝相關(guān) lncRNAs 預(yù)后模型是可靠的.?此外，ROC 曲線分析顯示，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的 ROC 曲線下面積 (AUC) 為 0.652 接下來，我們?cè)?1 年 (AUC = 0.639)、2 年 (AUC = 0.674) 和 3 年 (AUC = 0.702，圖?4D).?這些結(jié)果表明，七種葡萄糖代謝相關(guān)的 lncRNA 特征是乳腺癌的獨(dú)立預(yù)后因素，具有可靠性和準(zhǔn)確性。

糖代謝相關(guān)lncRNAs模型在乳腺癌中的臨床分析

為了根據(jù)不同的臨床病理亞型進(jìn)一步剖析 lncRNA 模型的性能，我們根據(jù)不同的臨床特征將患者分為兩組，例如年齡（≤65 歲和 >65 歲）、性別（女性和男性）、分期（I-II 期和III-IV 期）、T 期（T1-2 和 T3-4）、M 期（M0 和 M1）和 N 期（N0 和 N1-3）。該熱圖將臨床信息與與葡萄糖代謝相關(guān)的七種 lncRNA 的表達(dá)相結(jié)合。按風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分對(duì)患者進(jìn)行排序，用藍(lán)色表示lncRNA低表達(dá)，紅色表示lncRNA高表達(dá)，PICSAR、LINC00839、AP001505.1、LINC00393等臨床結(jié)局不佳的表達(dá)在高危組顯著富集組然后，我們使用Kaplan-Meier生存曲線比較了不同臨床特征下高危和低危人群的生存差異。我們發(fā)現(xiàn)，在年齡較?。ā?5 歲）的人群中，無論 T 和 N 分期（T1-2 和 3-4，N0 和 1-3，I-II 和 III-IV 期），高危患者的生存時(shí)間隨著時(shí)間的增加，組明顯短于低風(fēng)險(xiǎn)組這些圖表聲稱通過lncRNA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分系統(tǒng)預(yù)測(cè)患者的生存狀況和預(yù)后價(jià)值是有意義的。

制作了Nomogram，可以很方便的判斷患者的生活狀況和預(yù)后.?當(dāng)患者看醫(yī)生時(shí)，我們根據(jù)患者的年齡、性別（女性 = 0，男性 = 1）、分期、T、M、N 和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分評(píng)估患者的 1、3 和 5 年生存率。列線圖的一致性指數(shù)（C指數(shù)）值為 0.79。校準(zhǔn)曲線分析表明，預(yù)測(cè)的 1、3、5 年 OS 與實(shí)際 1、3、5 年 OS 相似，表明列線圖評(píng)分方法可靠且實(shí)用

功能通路富集分析減輕了乳腺癌的生物學(xué)價(jià)值

為了弄清楚高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn) lncRNA 組中的功能通路富集，進(jìn)行了基因集富集分析 (GSEA) 中的 KEGG 通路分析.?結(jié)果表明，高危人群在細(xì)胞周期和生物合成相關(guān)通路（細(xì)胞周期、卵母細(xì)胞減數(shù)分裂、類固醇生物合成）上富集具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；低風(fēng)險(xiǎn)組豐富了免疫反應(yīng)和代謝相關(guān)通路（JAK-STAT信號(hào)通路、自身免疫性甲狀腺疾病、細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體相互作用）。這些途徑可能是乳腺癌的潛在治療靶點(diǎn)。

?驗(yàn)證AP001505.1在乳腺癌細(xì)胞中的表達(dá)

在癌癥的發(fā)展過程中，細(xì)胞在有氧條件下進(jìn)行糖酵解以吸收更多的葡萄糖以維持細(xì)胞生長(zhǎng)。因此，癌細(xì)胞更容易在高糖環(huán)境中生長(zhǎng)，不利于癌癥發(fā)展的預(yù)后。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分預(yù)后模型和 lncRNA-mRNA 共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)中，AP001505.1和 LINC00839 與許多糖代謝相關(guān)的 mRNA 相關(guān)，并且在乳腺癌的預(yù)后發(fā)展中也起著重要作用。LINC00839 通過靶向 MYC 激活 PI3K/AKT 信號(hào)通路來促進(jìn)乳腺癌的化療耐藥性。因此，我們懷疑AP001505.1還可以通過調(diào)節(jié)糖代謝影響乳腺癌的進(jìn)展、侵襲、轉(zhuǎn)移和復(fù)發(fā)。通過比較高糖和低糖處理的乳腺癌細(xì)胞中AP001505.1的表達(dá)，我們發(fā)現(xiàn)高糖處理的MDA-MB-231、SUM-1315和HCC-1806中AP001505.1的表達(dá)增加。然而，BT-549 細(xì)胞在高糖和低糖組中沒有顯著變化