Jornal de Ensaios Clínicos
Acesso livre
ISSN: 2167-0870
ISSN: 2167-0870
Lichao Cao, Ying Ba, Jin Yang*, Hezi Zhang*
Enquadramento: Este trabalho investiga a utilização de biomarcadores orientados para a metilação para diagnóstico e prognóstico no cancro colorretal (CCR) através da mineração de dados de metilação do ADN e expressão genética do Atlas do Genoma do Cancro (TCGA), do projeto Genotype-Tissue Expression (GTEx) e do Omnibus de Expressão Génica (GEO).
Métodos: Os genes diferencialmente expressos (DEGs) e os genes diferencialmente metilados (DMGs) foram selecionados utilizando os dados de expressão de mRNA e metilação de DNA do TCGA, respetivamente. Os genes orientados para a metilação (MDGs) do CCR foram posteriormente identificados utilizando o pacote MethylMix R. Posteriormente, os ODM foram analisados com algoritmos Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e Logistic Regression (LR) para estabelecer modelos de previsão de diagnóstico como indicadores independentes utilizando dados de expressão de mRNA de TCGA e GTEx. O algoritmo RF foi considerado o mais adequado e utilizado para construir o modelo de diagnóstico com os ODM combinados, que foi depois validado pelo GSE39582 do GEO. Foram utilizados biomarcadores prognósticos para estabelecer o modelo de score de risco, gerado pelas análises de regressão univariada e multivariada de Cox. Além disso, construímos e validámos um nomograma que integrava o score de risco e a informação clínica, incluindo idade, sexo e estádio do tumor.
Resultados: 9 em cada 10 ODM tiveram um bom desempenho como preditores de diagnóstico independentes, e o STK33 e o EPHX4 também se associaram à Sobrevivência Global (SG). Os resultados do nomograma sugerem que é um modelo preditivo melhor para o prognóstico do que o modelo de score de risco.
Conclusão: Os nossos achados sugerem que os ODM identificados poderão ser biomarcadores para o diagnóstico e prognóstico do CCR.