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大家好，今天给大家介绍2022年1月发表在International Journal of Biology Science（IF: 10.750）上的一篇文章。这篇文章对肝细胞癌中的微血管浸润（MVI）相关基因进行全面分析并构建MVI相关基因的预后模型。 Identification and Validation of a Prognostic Model Based on Three MVI-Related Genes in Hepatocellular Carcinoma 基于肝细胞癌中3个MVI相关基因的预后模型构建和验证 请扫描下方二维码 摘要 MVI对肝细胞癌（HCC）的治疗和预后具有重要的临床价值。作者旨在构建一个基于MVI相关基因（MVIRGs）的预后模型，可以用于HCC患者的风险评估和预后预测。本研究分别在TCGA和ICGC数据集中使用各种统计分析方法构建和验证预后模型。此外，基于免疫组化和qRT-PRCR方法分析和鉴定预后模型中相关基因的作用。作者鉴定到153个差异表达MVIRGs，并筛选到3个关键基因构建预后模型。其中，高风险组的总生存期（OS）较差，且不同临床特征的患者中均有表现出这一现象。风险打分是独立预后因子。此外，ICGC数据集的结果与之一致。随后，作者使用免疫组化和qRT-PCR验证这三个基因在HCC样本中的表达水平。高风险组中这些基因表达水平较高。因此，由这三个MVIRGs构建的预后可以有效的预测HCC患者的RFS和OS并知道临床治疗。 流程图  结果 1. 数据集的获取和下载 从UCSC数据库下载TCGA-LIHC数据集，从ICGC数据库下载LIRI-JP数据集。 2. MVI阳性和MVI阴性HCC患者的差异表达基因 MVI阳性样本有93个样本，MVI阴性样本有206个样本，正常样本有30个。将MVI阳性样本和MVI阴性样本分别与正常样本进行差异分析，分别鉴定到66和35个下调基因以及771和668个上调基因（图1A和1B）。与正常样本相比，作者将MVI阳性样本中的上调DEGs定义为MVI( ) up组，将MVI阴性样本中的上调DEGs定义为MVI(-)up组。将两组DEGs取差集得到120个DEGs。对于下调基因进行同样操作，得到33个DEGs。将这153个DEGs用于后续分析（图1C）。  图1 DEGs和功能分析 3. 差异表达MVIRGs的功能分析 对这153个MVIRGs进行GO富集分析和KEGG分析。MVIRGs主要参与血管内皮生长（图1D）和代谢相关通路和DNA复制通路（图1E）。 4. 构建和鉴定预后模型 首先，作者进行单因素Cox回归分析，共筛选到10个MVIRGs（图2A）。随后对这10个MVIRGs进行LASSO回归分析和逐步Cox回归分析，最后筛选到3个MVIRGs（DBF4, ARG2和SLC16A3）（图2B和表1，表2）。风险打分公式=（0.400506*DBF4） （0.188240*ARG2） （0.204192*SLC16A3）。    图2 预后模型构建 TCGA数据集的风险打分如图2C所示，生存情况如图2D所示，3个MVIRGs的表达水平如图2E所示。随着风险打分的增加，MVIRGs的表达水平逐渐增加而生存时间逐渐减少，死亡率逐渐增加。KM分析表明，高风险组的OS较差（图2F）。预测1年，2年和3年的AUC分别为0.74,0.664和0.693（图2G）。3个MVIRGs单独表达水平与HCC患者生存情况的相关性分析表明，DBF4和SLC16A3高表达与HCC患者的OS较差有关（图3A和3B），ARG2高表达可能与HCC预后较差有关，但没有统计学意义（图3C）。3个MVIRGs表达水平与临床特征的相关性分析表明，DBF4和SLC16A3高表达与肿瘤分级显著相关（图3D-3F）。  图3 MVIRGs表达水平与OS和临床特征的相关性 风险打分和临床特征的相关性分析表明，高打分组与肿瘤分级，分期和T分期显著相关（图4A）。此外，将患者根据临床特征分为不同的亚组并验证预后模型的性能。结果表明，不同年龄，不同性别和不同分级的预后存在显著差异（图4B-4E）。多因素Cox回归分析表明，风险打分和分期是OS的独立预后因子（图4F）。ROC曲线结果表明风险打分的预后性能最好（图4G）。  图4 风险打分和临床特征的相关性分析 5. ICGC数据集验证预后模型 为了进一步验证预后模型的预后价值，作者使用ICGC数据集进行验证。ICGC数据集中每个样本的风险打分如图5A所示，生存情况如图5B所示，MVIRGs的表达水平如图5C所示。KM分析，高打分组和低打分组的OS存在显著差异（图5D）。多因素Cox回归分析表明，风险打分和分期是独立预后因子（图5E）。ROC曲线的AUC分别为0.655,0.581和0.643（图5F）。  图5 ICGC数据集的验证 6. 验证临床组织样本 作者对34例HCC组织切片和正常组织进行免疫组化。结果表明，在肿瘤组织中3个MVIRGs的蛋白表达水平较高（图6A-6C）。156例样本的qRT-PCR结果表明，3个MVIRGs的表达水平在肿瘤组织中更高（图6D）。对随访数据的分析表明，高表达组的RFS和OS较差（图6E）。MVIRGs在MVI阳性样本中的表达水平较高（图6F），且风险打分较高（图6G）。森林图分析表明，MVIRGs高表达和风险打分较高会导致MVI的发生，其中风险打分的影响最大（图6H）。  图6 MVIRGs表达水平的验证 7. 构建列线图 作者使用风险打分和临床特征构建列线图，C-index位0.697（图7A），校准曲线结果表明列线图的性能较好（图7B）。  图7 构建和鉴定列线图 结论 总的来说，作者基于MVI相关基因构建HCC的预后模型。该模型的风险打分为独立预后因子，且性能较好。本研究的亮点在于，作者最后进行了生物湿实验验证MVI相关基因的表达水平和作用。然而本研究的局限性在于，作者使用的是回顾性数据集还需要更大的数据集进行验证。 发送期刊全称至生信发文助手公众号后台 即可查询中科院分区及即时影响因子
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