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子宫内膜癌不良预后风险预测模型的构建及临床分析

2023-11-13 55 上传者：管理员

摘要：目的:探讨子宫内膜癌(uterine corpus endometrial cancer, UCEC)组织中同源盒基因9(HOXB9)及细胞分裂周期相关蛋白5(CDCA5)的表达，并分析其作为UCEC不良预后预警模型的临床应用价值。方法:通过基因表达谱数据动态分析(GEPIA)在线网站分析174例UCEC组织和91例正常对照组织中HOXB9、CDCA5表达；利用Kaplan-Meier Plotter在线网站分析HOXB9(172例UCEC患者)和CDCA5(542例UCEC患者)表达与UCEC患者生存情况。进一步选取2017年02月至2019年12月在本院收治56例UCEC患者为研究对象，采用免疫组织化学法检测组织中HOXB9、CDCA5表达水平并分析与UCEC患者临床病理特征的关系；采用多因素Logistic回归模型对UCEC不良预后的危险因素进行分析，构建风险预警模型并转化为风险评分系统；采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型预测UCEC不良预后的效能。结果:GEPIA在线网站数据提示，UCEC组织中HOXB9和CDCA5蛋白表达水平高于正常对照组，差异有统计学意义(P<0.05);生存曲线分析显示，HOXB9和CDCA5表达水平的增加，患者的生存率降低(Logrank P分别为0.003 4,0.000 27)。免疫组化结果显示，临床收集的56例UCEC组织中HOXB9和CDCA5表达水平显著高于癌旁正常组织，差异有统计学意义(P<0.01)。HOXB9、CDCA5的表达在不同FIGO分期、肿瘤分化程度、浸润深度及淋巴结转移的患者中比较，差异有统计学意义(χ2=5.364,6.103,8.812,7.654;χ2=6.222,8.319,7.754,7.108;均P<0.05)。回归分析显示：FIGO分期Ⅲ-Ⅳ期、肿瘤低分化程度以及HOXB9、CDCA5高表达是UCEC不良预后的危险因素(均P<0.05),由此构建的预警模型曲线下面积为0.818,灵敏度为0.809,特异度为0.829。结论:UCEC组织中HOXB9和CDCA5高表达、FIGOⅢ-Ⅳ分期、肿瘤低分化程度与UCEC不良预后密切相关，由此构建的预警模型对UCEC患者不良预后的预测具有重要的参考价值。

关键词：
不良预后
同源盒基因9
子宫内膜癌
细胞分裂周期相关蛋白5
预警模型
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子宫内膜癌(uterine corpus endometrial cancer, UCEC)是女性生殖系统常见的恶性上皮肿瘤[1],据GLOBOCAN 2020数据显示[2],2021年全球新增病例417 367例，新增死亡病例97 370例，且发病率及死亡率均呈现逐年上升的流行特征。UCEC发病隐匿，早期缺乏临床特异性症状，尤其高级别UCEC复发趋势显著，常伴有腹腔转移，复发预后结局较差[3]。因此结合UCEC的临床病理特征，寻找有价值的生物标记物预测预后、指导临床治疗以及监测复发，对改善预后，提高疗效具有十分重要的意义。同源盒基因9(homeobox B9,HOXB9)作为同源异型盒转录因子家族的一员，通过上皮细胞间充质转化途径促进新生血管形成和远处转移，进而在肿瘤的侵袭和转移中发挥重要作用，已被证实HOXB9是某些恶性肿瘤不良预后评估的重要生物学指标[4]。细胞分裂周期相关蛋白5(cell division cycle-associated 5,CDCA5)作为一种细胞分裂周期蛋白，不仅在染色单体黏合和分离中发挥重要的调控作用，而且通过调节细胞周期蛋白及转录因子的活性，参与肿瘤细胞的侵袭和迁移功能，是某些实体肿瘤不良预后的重要指标及治疗靶点[5]。本研究通过检测UCEC组织中HOXB9、CDCA5水平，分析HOXB9、CDCA5表达与UCEC患者临床病理特征及预后的相关性，旨在明确其在UCEC患者不良预后评估中的临床价值，现报告如下。

1、资料与方法

1.1 一般资料

选取2017年02月至2019年12月在本院收治56例UCEC患者为研究对象，年龄31～69岁，平均(46.21±7.88)岁。FIGO分期：Ⅰ-Ⅱ期42例，Ⅲ-Ⅳ期14例；肿瘤直径≤5 cm 40例，>5 cm 16例；分化程度：低分化24例，中、高分化32例；浸润深度：≤1/2 30例，>1/2 26例；病理类型：内膜样腺癌50例，其他6例。纳入标准：①参照《子宫内膜癌诊断与治疗指南(2021年版)》,经术后病理学确诊为UCEC;②术前未接受UCEC相关放、化疗；③具备完整临床资料和随访资料。排出标准：①预计生存期≤6个月；②合并其他恶性肿瘤者；③合并肝、肾等器官功能障碍者；④术前行放、化疗治疗者。本研究经医院伦理委员会批准且均获得患者知情同意。

1.2 方法

1.2.1 生物信息学分析

通过基因表达谱数据动态分析(GEPIA)在线网站(http: //gepia.cancer-pku.cn/)分析174例UCEC组织和91例正常对照组织中HOXB9、CDCA5表达。利用Kaplan-Meier Plotter(http: //www.kmplot.com)分析HOXB9(172例UCEC患者)和CDCA5(542例UCEC患者)表达与UCEC患者生存情况。

1.2.2 临床UCEC组织标本收集

56例UCEC患者经根治性手术后，留取癌组织及相应癌旁正常组织(距离癌组织边缘5 cm, 且经病理证实无癌细胞浸润),置于液氮中保存。

1.2.3 临床UCEC组织标本指标检测

采用免疫组化SP法检测UCEC组织中HOXB9和CDCA5蛋白的表达水平。将UCEC组织甲醛固定后，进行组织脱水、包埋，制成4～5 μm切片。HOXB9和CDCA5抗体购于美国Santa Cruz公司(稀释度1∶250),DAB显色后光学显微镜下以肿瘤组织细胞核或细胞质中出现棕褐色或棕黄色颗粒判定为阳性。判定标准：染色程度评分如下：0分(不着色);1分(淡黄色);2分(棕黄色);3分(棕褐色)。HOXB9和CDCA5阳性细胞占比评分如下：1分(≤10%),2分(11%～50%),3分(51%～75%),4分(>75%),依据细胞染色程度与阳性细胞占比评分乘积>6分为高表达，≤6分为低表达。

1.2.4 随访

对UCEC患者进行术后随访3年，以首次手术日期为随访开始时间，采用电话形式或门诊复查形式每隔3个月随访一次，以2022年12月为随访截止时间，随访结局变量为复发/转移或无复发/转移。

1.3 统计学分析

采用SPSS 22.0对数据进行统计学分析，计数资料以百分数(%)表示，两组间比较采用χ2检验。多因素Logistic回归模型分析影响UCEC不良预后的危险因素；受试者工作特征(ROC)曲线对模型的预测效能进行评价。以P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

2.1 UCEC患者组织中HOXB9、CDCA5的表达

通过GEPIA在线数据库对174例UCEC组织和91例正常对照组织中HOXB9、CDCA5表达进行分析，数据显示UCEC组织中HOXB9和CDCA5蛋白表达水平显著高于正常对照组，差异有统计学意义(均P<0.05,图1)。进一步，对临床收集的56例UCEC组织进行免疫组化检测，结果显示HOXB9和CDCA5表达水平显著高于癌旁正常组织，差异有统计学意义(P<0.01),见图2。

2.2 HOXB9、CDCA5表达与临床病理特征的关系

UCEC患者临床病理参数中，HOXB9、CDCA5的表达在不同 FIGO分期、肿瘤分化程度、浸润深度及淋巴结转移的患者中进行比较，差异有统计学意义(χ2=5.364,6.103,8.812,7.654; χ2=6.222,8.319,7.754,7.108,均P<0.05)。而HOXB9、CDCA5的表达在不同年龄、肿瘤直径、病理类型以及组织学分级进行比较，差异无统计学意义(P>0.05),见表1。

2.3 HOXB9、CDCA5表达与UCEC患者生存关系分析

Kaplan-Meier Plotter在线网站对UCEC患者生存分析显示，随着HOXB9和CDCA5表达水平的增加，患者的生存率显著降低，差异有统计学意义(Logrank P分别为0.003 4,0.000 27)。且生存曲线分析显示，HOXB9和CDCA5的危险率(HR)分别为3和2.53(HR大于1为疾病的危险因素),提示HOXB9和CDCA5高表达是UCEC患者不良预后的危险因素，见图3。

2.4 多因素Logistic回归模型分析影响UCEC患者不良预后的危险因素

以UCEC患者的治疗结局为因变量(1=复发或转移，0=无复发或转移),进行多因素Logistic回归分析，结果显示：FIGO分期Ⅲ-Ⅳ期、肿瘤低分化程度以及HOXB9高表达、CDCA5高表达是UCEC患者不良预后的危险因素(均P<0.05),见表2。根据Logistic回归模型分析结果，构建UCEC患者不良预后风险预测模型：Z=4.007+1.569X1+1.204X2+1.344X3+2.777X4,其中，X1为FIGO分期，X2为分化程度，X3为HOXB9表达，X4为CDCA5表达。变量赋值情况见表3。

2.5 评估UCEC不良预后风险预测模型评分规则及ROC验证

参考逻辑评分法，将UCEC不良预后风险预测模型转化为风险评分系统。根据Logistic回归方程中最小的偏回归系数(1.204)为基数，赋值为1分，其他变量赋值得分为每个自变量的偏回归系数除以最小的偏回归系数所得数值，取整数部分，总计评分为4～9分，其中4～5分低风险，6～7分中风险，8～9分高风险。具体赋分见表4。使用ROC曲线对UCEC不良预后风险预测模型的能力进行评估，AUC为0.818[95%CI(0.692～0.908),P<0.001],见图4。以Youden指数最大值(0.638 1)为最佳临界点，该预测模型灵敏度为0.809,特异度为0.829,提示该模型对UCEC不良预后风险预测模型预测效果较好。

表4 UCEC不良预后预测系统评分

3、讨论

随着深度测序、RNA测序、表观基因组学和蛋白质组学等分子生物学工具的发展，越来越多的研究将UCEC的分子生物学特征、组织病理学特征、预后评估以及治疗策略之间紧密的关联起来，广泛的应用于临床治疗与诊断中，极大的弥补了UCEC传统分型的弊端，精准地对UCEC患者进行预后评估及治疗指导。晚期UCEC患者存在淋巴结转移，导致其预后较差，复发率高，患者5年生存率不足15%[6,7]。因此亟需寻找预后评估的分子生物标记物用于UCEC患者复发和转移的预测，为UCEC的个体化治疗方案提供有价值的科学依据。报道显示，HOXB9基因诱导促血管生成因子的产生，激活乳腺癌细胞运动性促进上皮间质转化，是乳腺癌患者预后不佳的生物标记物[8,9];且HOXB9在胃癌、卵巢癌、肺癌、胰腺癌、脑胶质瘤等多种恶性肿瘤中呈现高表达，与癌症患者的进展和不良预后关系密切[10,11,12,13,14,15]。HE等[16]研究发现，非小细胞肺癌的不良预后与CDCA5在肺癌组织中表达上调有关；尿路上皮癌的一项研究中得到相同的结论，即CDCA5过表达是癌症患者预后不良的独立危险因素[17]。龚姗等人[18]研究表明，CDCA5高表达是卵巢癌患者术后复发的独立危险因素，可提示患者的预后不良。

通过在线GEPIA数据库对174例UCEC组织和91例正常对照组织中HOXB9、CDCA5表达进行分析，UCEC组织中HOXB9和 CDCA5表达水平显著高于正常对照组织。但GEPIA在线网站并未提供174例UCEC组织中HOXB9和CDCA5水平与UCEC患者临床病理特征关系，然而在实际诊疗过程中，往往存在UCEC患者临床病理特征不一致、临床治疗方式也不一致的情况，为了明确HOXB9和CDCA5表达与UCEC临床特征性的相关性，弥补GEPIA在线网站的不足之处，我们对本研究入组的56例UCEC患者组织中HOXB9和CDCA5表达与UCEC患者临床病理特征(包含年龄、肿瘤直径、FIGO分期、肿瘤分化程度、浸润深度、淋巴结转移、病理类型以及组织学分级)细分后，进行统计学分析。研究发现，UCEC患者组织中HOXB9和CDCA5表达水平明显高于癌旁正常组织，且FIGOⅢ-Ⅳ期的UCEC患者，肿瘤低分化程度、浸润深度>1/2及有淋巴结转移的UCEC患者，HOXB9和CDCA5表达水平显著高于FIGOⅠ-Ⅱ期的UCEC患者，肿瘤高分化程度、浸润深度≤1/2及没有淋巴结转移的UCEC患者。Kaplan-Meier生存曲线分析结果显示，随着HOXB9和CDCA5表达水平的增加，患者的生存率显著降低，提示HOXB9和CDCA5是UCEC患者不良预后的重要风险因素。HOXB9参与了UCEC的发生发展，可能与HOXB9是WNT/T细胞因子4(TCF4)信号通路的直接作用靶基因，参与UCEC细胞的增殖和分化有关[19]。此外，TCGA癌症数据库生物信息学分析表明，HOXB9表达与E2F3表达呈正相关，HOXB9通过直接靶向E2F3基因调控UCEC的侵袭和迁移[20]。基于此，HOXB9被认为是一种潜在UCEC患者术后复发与总生存率评估的重要生物学指标。而CDCA5可以有效调节细胞周期相关蛋白和转录因子的活性，由此促进癌细胞的增殖及侵袭性[21,22,23,24]。由上述研究推测，CDCA5是另外一种UCEC患者潜在的病情监测及判断预后的评价指标。

多因素Logistic回归模型对UCEC不良预后的危险因素进行分析，结果显示HOXB9、CDCA5高表达是UCEC不良预后的独立危险因素，与FIGO Ⅲ-Ⅳ期和肿瘤低分化程度，由此构成UCEC不良预后风险预测模型。使用ROC曲线对模型的预测能力进行评估，AUC为0.818,灵敏度为0.809,特异度为0.829,提示该模型对UCEC不良预后预测效果较好。综上所述，UCEC患者组织中HOXB9和CDCA5高表达，能够成为FIGO分期，肿瘤分化程度等临床病理特征的有力补充，由此构建UCEC不良预后风险预测模型具有良好的评估效果。考虑UCEC在形态上和分子改变上的异质性，UCEC分子分型(如POLE超突变型、微卫星高度不稳定型、低拷贝变异型/微卫星稳定型、高拷贝型/浆液性样型)已经成为肿瘤诊断、治疗及预后判断的重要依据。因此本研究不足之处，未将UCEC分子分型充分融合于上述预测模型中用于UCEC不良预后的评估，因此后续研究将UCEC分子分型作为预后评估体系的重要组成部分，为UCEC患者的个体化诊断、精准治疗及预后评估提供新思路和新策略。

基金资助:国家自然科学基金(编号:82102717);

文章来源:丁文艳,陈亚军,王平.子宫内膜癌不良预后风险预测模型的构建及临床价值分析[J].现代肿瘤医学,2023,31(23):4377-4382.