基于NUF2mRNA、HAMP mRNA、分期、病理分级及年龄的预后评估模型在肾透明细胞癌预后判断中的运用

单 丽，朱晓力，向程程，张 媛，顾国建，程 旭

（苏州大学附属太仓医院/太仓市第一人民医院血液肿瘤科1，病理科2，江苏 苏州 215400）

肾细胞癌（renal cell carcinoma）的发病率约占全身恶性肿瘤的3%，占成人肾脏原发性恶性肿瘤的85%～90%，为泌尿系统第2 大恶性肿瘤，其中肾透明细胞癌（kidney renal clear cell carcinoma，KIRC）占肾细胞癌的85%[1]。对KIRC 预后的判断目前尚缺乏有效的生物学标记以及模型。细胞分裂相关基因NUF2（Ndc80 kinetochore complex component）在细胞有丝分裂过程中起到稳定着丝粒和使染色体正确分离的作用[2]。据报道[3]，NUF2 在多种恶性肿瘤中均有较高表达，并且对肿瘤的形成和发展起着重要作用。铁调素基因（HAMP）作为系统铁稳态的主要调节因子，也已经被报道和很多的恶性肿瘤发生及发展有关。既往研究证实NUF2 及HAMP基因与KIRC 的发生发展有关[4]。因此本研究结合TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库构建了基于NUF2 mRNA、HAMP mRNA、分期、病理分级及年龄的预后评估模型，以对KIRC 患者的预后做出精准的判断。

1 资料与方法

1.1 数据来源 从TCGA 数据库（https://portal.gdc.cancer.gov）获取了537 例肾透明细胞（KIRC）癌患者及72 例正常对照患者的mRNA 数据及对应的临床资料。

1.2 方法 按照表达是否大于平均值分为高表达及低表达组。分析NUF2 及HAMP mRNA 在KIRC 中的表达情况与总生存期（OS）及的关系。根据多因素COX 分析中的独立预后危险因素构建患者OS的预后评估模型,具体计算公式如下：风险因子=Coefi：风险系数，xi: NUF2 及HAMP（低表达0 分，高表达1 分），分期（1～4 分），病理分级（1～3 分），年龄（≤60 岁0 分，＞60 岁1 分）。根据风险因子构建OS 的预后评估模型。

1.3 统计学处理 由R 软件（版本号3.6.2）完成分析。NUF2 及HAMP mRNA 与对照组区别采用t检验、生存分析采用Kaplan-Meier 法，以P＜0.05 为差异有统计学意义。NUF2 及HAMP mRNA 及其他临床病理参数与OS 的关系采用多因素COX 回归分析法；R 插件RMS 用来构建预后预测模型。风险因子的ROC 分析采用R 插件survivalROC，热图分析采用插件pheatmap，数据可视化由R 插件Ggplot2绘制。

2 结果

2.1 KIRC 患者特征 共521 例有完整的基因表达数据及临床病理特征数据；其中＞60 岁者260 例，≤60 岁者261 例；男339 例，女182 例；Ⅰ+Ⅱ期315 例，Ⅲ+Ⅳ期206 例；G1+G2级240 例，G3+G4级281 例。

2.2 KIRC 患者NUF2 mRNA 表达情况及与OS 的关系 KIRC 患者的NUF2 mRNA 及HAMP mRNA 的表达在患者分别为（0.747±1.771）FPKM 及（0.566±1.071）FPKM，高于对照组的（0.191±0.360）FPKM 及（0.042±0.071）FPKM，见图1。KIRC 患者的NUF2 及HAMP mRNA 与生存明显相关，高表达NUF2 及HAMP mRNA 的5 年生存率分别为54.7%及52.9%，低于低表达NUF2 及HAMP mRNA 的3 年生存率，分别为72.8%及74.9%，见图2。

图1 TCGA 数据库中KIRC 患者与对照组NUF2 及HAMPmRNA 表达

图2 高表达与低表达NUF2 及HAMP mRNA 患者的OS 差异

2.3 COX 回归分析结果 多因素COX 分析表明，NUF2 mRNA、HAMP mRNA、年龄、AJCC 分期及病理分级时患者OS 的独立预后因素，见表1 及图3。

图3 多因素COX 回归分析森林图

表1 COX 回归分析结果

2.4 预后评估模型的构建 根据风险评分构建了预后评估模型来预测患者1、3、5 年的生存概率。根据NUF2mRNA、HAMP mRNA、分期、病理分级及年龄构建了患者的OS 预后评估模型，见图4。

图4 OS 预后评估模型Nomogram

2.5 预后评估模型对患者OS 的评估 高风险组患者的OS 明显低于低风险组患者（P=1.1E-11），1、2、3年OS 分别为81.4、70.7%及60.5%，见图5。1、2、3年的ROC 曲线下面积分别为0.816、0.800 及0.793，见图6。Heatmap、Risk score 和survstat 图均表明采用预后评估模型能将高风险及低风险组患者的OS状态明显的区分开，见图7。

图5 高风险与低风险组患者的OS 差异

图6 风险评估模型1、2、3 年的ROC 曲线

图7 高风险组和低风险组患者OS 预后评估模型评价

3 讨论

肾细胞癌是泌尿系统的常见肿瘤。2015 年，我国肾细胞癌新发病例数为66 800 例（男性43 200例，女性23 600 例），占全部恶性肿瘤新发病例的1.56%，在所有恶性肿瘤发病中排第14 位。肾细胞癌患者死亡例数为23 400 例（男性15 200 例，女性8200 例），占全部恶性肿瘤死亡例数的0.83%，在所有恶性肿瘤死亡率中排名第17 位[5]。外科手术切除是肾细胞癌最好的治疗方法，但是约有高达40%的患者发生局部复发和远处转移[6]。因此，能早期诊断并判断患者预后的生物指标对提高患者生存有重要的意义。目前由于KIRC 是最常见肾细胞癌组织学类型，本研究的重点分析KIRC。

基因组的不稳定状态是大多数肿瘤细胞的特征之一[7]，而NUF2 的异常表达能导致细胞有丝分裂失调，从而导致肿瘤的发生发展[8]。孙景波等[9]的研究发现，与正常乳腺组织相比，NUF2 在乳腺癌中高表达，且高表达组比低表达组具有较短的总生存期和无复发生存期，可作为不良预后的生物标志物。国外的研究也发现通过抑制NUF2 的表达，能够减缓胰腺癌、神经胶质瘤、肝癌肿瘤细胞及肺癌的生长[10-13]。Shi L 等[14]发现NUF2 基因与肝细胞性肝癌的发病机制及预后有关。Zhang H 等[15]对GEO 数据库的研究发现，NUF2 基因可能与肾透明细胞癌的发生，侵袭及复发有关。本研究通过对TCGA 数据的分析发现，NUF2 mRNA 在KIRC 患者中明显高于对照组，而且高表达NUF2 mRNA 患者的预后明显差于低表达患者。这些都提示NUF2 在KIRC 患者的发生、发展中可能起到重要的作用。

肿瘤细胞需要丰富的细胞内铁来供应细胞的增殖、代谢和转移。铁水平的升高与肿瘤的生长和进展呈正相关[16]。越来越多的研究也表明肾细胞癌发生中存在铁积累[17]。HAMP 基因作为调控细胞内铁的主要基因的过表达与各种癌症类型有关，包括前列腺癌、结肠癌等[18，19]。本研究中通过分析TCGA 数据发现，HAMP mRNA 在健康对照组中几乎检测不到，但在ccRCC 肿瘤中显著增加，同样这也提示HAMP 是KIRC 患者的预后指标之一。

由于目前尚无公认的有效的判断KIRC 患者预后的指标，因此对KIRC 预后判断的模型构建研究较多。Zhang D 等[20]利用DNA 甲基化有关的4 个基因构建了预后判断模型，1、3 年的ROC 曲线下面积分别为0.856 及0.800。Wan B 等[21]用7 个免疫相关的基因构建的预后判断模型，3 年的ROC 曲线下面积为0.760。Wu Y 等[22]利用代谢相关的11 个基因构建了预后判断模型，1、3 年的ROC 曲线下面积分别为0.737 及0.687。Guo L 等[23]发现在肝癌中NUF2与其他4 个基因一起构成的预后预测模型可以准确的预测肝癌患者的预后。但是目前尚未检索到以NUF2 及HAMP 基因为基础构建KIRC 预后判断模型的研究。多因素COX 分析表明NUF2 mRNA、HAMP mRNA 年龄、AJCC 分期及病理分级是KIRC患者OS 的独立预后因素，据此本研究构建了预后评估模型并制作了列线图。结果表明高风险组患者的OS 明显低于低风险组患者，1、2、3 年OS 分别为81.4、70.7%及60.5%。1、2、3 年的ROC 曲线下面积分别为0.816、0.800 及0.793，明显优于前述的各项研究。从Heatmap、Risk score 和survstat 图上也能看出该模型能很好的将低危及高危组的患者的生存状态明显的区分开。而且由于该模型是由NUF2 及HAMP 基因与临床常见年龄、AJCC 分期及病理分级等指标一起构建的，因此相对其他模型来说具有经济及便利的特点。

总之，NUF2 及HAMP 基因的表达与KIRC 患者的预后有关，可作为KIRC 的独立预后的生物标记，基于NUF2 mRNA、分期、病理分级及年龄构建的预后评估模型能更准确的判断KIRC 患者的预后。