Diario de Ensayos Clínicos
Acceso abierto
ISSN: 2167-0870
ISSN: 2167-0870
Lichao Cao, Ying Ba, Jin Yang*, Hezi Zhang*
Antecedentes: Este trabajo investiga el uso de biomarcadores impulsados por la metilación para el diagnóstico y pronóstico en cáncer colorrectal (CRC) extrayendo datos de expresión génica y metilación del ADN de The Cancer Genome Atlas (TCGA), Genotype-Tissue Expression Project (GTEx) y Gene Expression Omnibus (GEO).
Métodos: Los genes expresados diferencialmente (DEG) y los genes metilados diferencialmente (DMG) se examinaron utilizando Expresión de ARNm y datos de metilación de ADN de TCGA, respectivamente. Los genes impulsados por metilación (MDG) de CRC fueron identificada adicionalmente usando el paquete MethylMix R. Posteriormente, los ODM se analizaron con Random Forest (RF), Support Algoritmos de máquina vectorial (SVM) y regresión logística (LR) para establecer modelos de predicción de diagnóstico como independientes indicadores utilizando datos de expresión de ARNm de TCGA y GTEx. Se determinó que el algoritmo RF era el más adecuado y se utilizó para construir el modelo de diagnóstico con los ODM combinados, que luego fue validado por GSE39582 de GEO. Se utilizaron biomarcadores pronósticos para establecer el modelo de puntuación de riesgo, que fue generado por Cox univariante y multivariante. análisis de regresión. Además, construimos y validamos un nomograma que integraba la puntuación de riesgo y la información clínica, incluidos la edad, el sexo y el estadio del tumor.
Resultados: 9 de 10 ODM funcionaron bien como predictores de diagnóstico independientes, y también se encontró que STK33 y EPHX4 asociarse con la supervivencia global (OS). Los resultados del nomograma sugieren que es un mejor modelo predictivo para el pronóstico que el modelo de puntuación de riesgo.
Conclusión: Nuestros hallazgos sugieren que los ODM identificados podrían ser biomarcadores para el diagnóstico y pronóstico del CCR.