基于GEO数据库的多发性骨髓瘤细胞焦亡预后分析

目的 采用生物信息学分析技术筛选多发性骨髓瘤(multiple myeloma,MM)细胞焦亡差异表达基因,并进行预后分析.方法 在基因表达谱数据库(GEO)中选取MM细胞焦亡相关基因表达谱芯片数据,采用R软件筛选MM患者肿瘤组织和健康对照组中细胞焦亡差异表达基因.对筛选出的差异表达基因通过Cox回归分析识别预后相关基因,进行预后分析.结果 以GSE6477基因表达谱数据集为分析对象,选取与焦亡相关基因匹配共获得焦亡相关基因.将29个差异基因进行预后分析,14个基因(INAVA、P2RY2、NES、NFIX、SPATA17、NLRP2、INHBC、GZMB、CCDC74A、TNF、SNHG28、MUC1、NANOS1、CD6)纳入风险模型构建,生存分析显示年龄、肿瘤分期、风险评分与MM患者预后显著相关.结论 通过生物信息学方法,构建了14个细胞焦亡相关基因的MM预后模型,可能为MM患者的个体化治疗和评估提供参考.MM细胞焦亡基因通过生物学过程影响预后.