基于DNA损伤反应基因的神经网络模型预测低级别胶质瘤患者预后

发布网友发布时间：2024-09-25 14:25

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热心网友时间：2024-11-30 01:36

基于DNA损伤反应基因的神经网络模型在预测低级别胶质瘤(LGG)患者预后方面展现了前景。本文详细介绍了2021年发表的研究，该研究构建了一种ANN模型，通过分析DDR基因在LGG患者中的表达谱来评估预后。DDR的异常通路不仅影响肿瘤发展，还与治疗耐药相关，因此，这些基因成为预测患者生存的关键因素。

研究者从TCGA和CGGA数据库中收集了493例训练样本和408例验证样本，重点关注了8个DDR途径中的185个基因。分析显示，LGG组织中大部分DDR基因异常表达，其中79个上调，93个下调。通过单因素Cox回归和聚类分析，发现了118个预后相关基因，这些基因在预后亚型中表现出不同的激活模式，subtype2患者的预后最差。构建的神经网络模型由三层组成，输入为DDR基因表达，输出是预后评分（PI）。PI模型表现出较高的C-index和AUC，优于传统的突变预后模型。

在预后模型的评估中，作者通过亚组分析证实了模型的稳健性，无论突变状态如何，高PI值都对应较差的生存。此外，nomogram进一步证实了模型在预测不同时间点生存概率方面的准确性。研究还揭示了高PI患者与免疫微环境的复杂关系，包括免疫细胞丰度、抗原处理和免疫抑制机制的改变，这可能解释了预后差异的生物学基础。

总的来说，这项研究通过DDR基因表达的神经网络模型，为LGG患者的预后评估提供了新的视角，为个体化治疗策略的制定提供了依据。"