急性髓系白血病铁死亡相关基因筛选及预后模型的建立

基于急性髓系白血病(Acute Myeloid Leukemia,AML)临床大数据及多组学数据库探讨铁死亡相关基因在AML中的作用,并建立铁死亡基因表达相关预后模型。整合TCGA数据库中151例AML患者和GTEx数据库中337例正常人外周血的临床和转录组数据。将Wilcoxon检验和单因素Cox分析结果取交集,筛选出预后相关差异表达基因(Differential Expression Genes, DEGs),使用Lasso回归建立基因标志物预后模型,利用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC曲线)评价预测价值,Kaplan-Meier法进行生存分析,对AML患者临床数据进行单因素和多因素Cox回归分析,使用差异基因表达分析等方法比较高、低风险患者间的组学差异,最后,利用BeatAML数据库对基因标志物进行验证。将差异基因表达分析和单因素分析结果取交集,得到13个预后相关DEGs。构建了8个基因标志物的预后评分模型,并将患者分为高、低风险两组;ROC曲线分析证实了模型良好的预测性能;生存分析提示高、低风险组患者的生存率具有显著差异;单因素分析显示年龄和风险评分与患者整体生存显著相关,多因素分析显示,年龄和风险评分是独立预后指标。在2个风险组之间筛选出384个DEGs,GO富集分析结果显示,富集的基因大多与中性粒细胞和白细胞的趋化与迁移等免疫相关分子和通路显著相关,KEGG富集通路主要与TNF信号通路、细胞因子与细胞因子受体相互作用相关。BeatAML数据库验证结果显示,5个基因与预后显著相关。铁死亡相关基因在AML中显著表达,且高风险患者预后较差,该研究对AML铁死亡相关潜在生物标志物的发现和应用奠定了一定的基础。     

肺腺癌转移相关的免疫特征开发及潜在中药预测

本研究旨在确定具有免疫相关基因的可靠预后特征,该特征可以预测预后并对肺腺癌(lung adenocarcinoma, LUAD)患者的个体化管理提供帮助。从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas, TCGA)数据库下载LUAD患者的mRNA表达谱和相应的临床数据;使用单因素COX和LASSO模型来构建预后模型;使用基于风险评分的方法开发预后特征;通过Kaplan-Meier分析比较高风险患者和低风险患者之间的总生存期(overall survival, OS), OS的独立预测因子通过单变量和多变量COX分析确定;单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA)用于评估免疫细胞浸润程度;通过LASSO和COX回归分析构建生存预后特征。根据预后特征,在OS方面将患者显著分层为高风险组和低风险组,与低风险组相比,高风险组的LUAD患者OS显著降低。通过ROC曲线分析证实了预后基因标记的预测能力。多因素COX分析显示,风险评分是OS的独立预测因子。通过免疫分析,发现了肺腺癌转移组与未转移组的不...     

构建铜死亡相关LncRNA风险模型预测肝细胞癌的预后及分子特征

铜死亡是一种新的程序性细胞死亡途径,由铜与脂酰化三羧酸循环蛋白直接结合而启动。调节肿瘤细胞中的铜死亡是一种新的治疗方法。然而,铜死亡相关长链非编码RNA(LncRNA)在肝细胞癌(HCC)中的潜在作用和临床意义尚不明确。本研究基于TCGA-LIHC数据集对19个铜死亡相关基因进行共表达分析,共鉴定出994个铜死亡相关LncRNA。采用LASSO回归和多因素Cox回归分析筛选出4个与铜死亡相关的预后LncRNA(TMCC1-AS1、AC009974.2、AL355574.1和DDX11-AS1)构建预后风险模型,并计算所有HCC患者样本的风险评分。按1:1的比例将肝癌患者分为高风险组和低风险组。Kaplan-Meier生存曲线分析显示,高风险组患者的总生存率(OS)明显低于低风险组。回归分析和ROC曲线证实了风险评分的预后价值。此外,本研究分析了风险评分与通路富集分析、免疫检查点基因、免疫细胞浸润、抗癌药物敏感性和体细胞基因突变之间的相关性。差异表达分析结果表明,TMCC1-AS1、AC009974.2、AL355574.1和DDX11-AS1在肿瘤组织中的表达均升高。最后,利用收集的8例行根治性手术肝癌患者的癌组织及癌旁肝组织进行实时荧光定量PCR(qRT-PCR)验证,以增加本模型的组织学证据。本研究构建了一个由4种铜死亡相关LncRNA组成的风险模型,该模型与患者的预后及免疫浸润环境明显相关,在预测患者免疫治疗效果及指导化疗药物选择方面具有一定的临床应用价值。     

基于m5C相关基因构建三阴性乳腺癌预后预测模型及药物敏感性分析

为了探讨5-甲基胞嘧啶(5-methylcytosine,m5C)相关基因在三阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)患者治疗及预后中的潜在价值,构建了基于m5C相关基因的预后预测模型,用于评估TNBC患者的预后和生存状况。从基因表达总库(gene expression omnibus,GEO)数据库和癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中下载TNBC基因表达谱和相应的临床数据。通过Pearson分析确定了99个m5C相关基因,进一步采用单因素Cox分析鉴定出5个与预后有关的m5C相关基因(SLC6A14、BCL11A、UGT8、LMO4、PSAT1)并构建了风险评分(risk score)预测模型,根据风险评分中位值将患者划分为高风险组和低风险组。使用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、多变量Cox回归分析、构建列线图和校准曲线评估了模型的预测效能。训练集和验证集的K-M生存曲线、受试者工作特征...     

肝癌预后miRNA风险评分模型的鉴定和分析

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是世界上高发病率和高死亡率的恶性肿瘤之一.研究目的是寻找HCC相关的mi RNA预后生物学标志物,预测HCC患者的风险程度和生存时间,为他们提供有效的预后信息.使用4种方法从TCGA中识别差异表达的mi RNAs(DEMs).并用Kaplan-Meier生存曲线、单因素和多因素Cox回归分析从DEMs中筛选肝癌预后相关的mi RNA.最终4个HCC的预后mi RNA生物学标志物(hsa-mi R-132-3p、hsa-mi R-139-5p、hsa-mi R-3677-3p、hsa-mi R-500a-3p)被筛选出来组合成一个风险评分模型.目前还没有实验证据表明组合中的hsa-mir-3677-3p与HCC相关,是本研究新发现的mi RNA.生存曲线、ROC曲线、卡方检验等多种生物信息学方法的评价结果均表明,该模型计算出的风险分值能有效预测患者的风险程度(P<0.000,风险比=2.551,95%置信区间=1.751-3.717).低风险组HCC患者1-5年生存率比高风险组高20%-30%.通过与临床数据分析发现,组合的生物学标志物较其他临床指标相比具有更好的预后效果,也可以作为独立的预后因子.最后,预测了4种mi RNA的靶基因,包括AGO2、FOXO1、ROCK2、RAP1B、CYLD等,并在细胞增殖、迁移、凋亡、免疫应答等生物学过程中富集.     

丝氨酸蛋白酶抑制剂(SERPIN)家族相关基因在结肠腺癌中预后模型的建立及应用

应用生物信息学方法,构建结肠腺癌(COAD)丝氨酸蛋白酶抑制剂(SERPIN)家族相关基因预后模型。从TCGA数据库和GEO数据库下载结肠腺癌(COAD)转录组和临床数据,根据数据中SERPINs家族基因的表达量对COAD患者进行一致性聚类分析;将数据随机均分为训练集(Train)组和验证集(Test)组,基于两个亚型的差异基因,利用Train组进行COX回归和Lasso回归构建预后模型,根据模型风险评分中位值将样本分为高、低风险两组,绘制高低风险组患者生存曲线;通过ROC曲线评价模型预测能力;利用Test组数据验证模型;构建列线图,评估患者生存率模型预测值与实际值的一致性;并利用利用ESTIMATE算法和CIBERSORT算法评估风险评分和肿瘤微环境(TME)以及免疫浸润的相关性。通过34个SERPIN基因确定了两个亚型,基于2个亚型筛选出了436个预后相关分型差异基因,通过Lasso回归确定出了11个预后相关基因参与风险模型的构建,根据模型评分区分的高低风险组具有明显的生存差异,列线图可以准确预测1、3和5年生存率。肿瘤微环境分析和免疫浸润分析显示高风险评分组患者免疫活性差。SERPIN家族相关基因构建的风险评分模型能够预测COAD的预后,有利于进一步指导临床对COAD的诊治,提高患者生存率。     

DNA甲基化在肝癌中的研究进展

DNA甲基化是甲基选择性添加到胞嘧啶上形成5-甲基胞嘧啶的过程,作为表观遗传修饰的重要方式,可以在不改变DNA序列的情况下调控基因的表达。肿瘤抑制基因的表观遗传沉默是导致人类癌症发生、发展的主要事件。肝癌是严重威胁人类生命健康的恶性肿瘤,其发展是一个从慢性肝炎、肝硬化、原发性肝癌到转移性肝癌的多步骤过程。表观遗传调控的分子机制与肝癌密切相关。除了传统的血清学标志物和影像学检查,一些高灵敏度和特异性的肿瘤标志基因甲基化检测在恶性肿瘤的早期诊断、治疗监测及预后评估方面具有很好的潜力。因此,该文对可能用于肝癌高危人群早期筛查和风险评估的异常DNA甲基化相关的生物标志物进行综述。     

多基因模型在肝细胞癌预后中的应用

利用较少分子信息预测肝细胞癌类型对患者的个性化治疗十分关键。探索已知的与肝细胞癌预后相关的信号通路,共发现41个关键基因。随后,运用机器学习的方法对其构建风险预测模型,并在4个肝细胞癌数据集上进行验证。结果显示,该模型能将肝细胞癌患者分成两个预后差异显著的类型:癌症基因图谱(The cancer genome atlas,TCGA)数据集交叉验证的平均log rank P值为0.03;其他测试数据集的log rank P 值分别为0.000 38、0.002 1和0.01。生物信息学分析显示肝细胞癌的预后与细胞周期等信号通路显著相关,并筛选出12个潜在的肝细胞癌分子标志物。研究结果表明,基于41个基因构建的肝细胞癌预后模型具有较好的稳健性和准确的风险预测能力。     

内质网应激相关基因能预测骨肉瘤预后并与肿瘤免疫微环境相关

以内质网应激相关基因构建骨肉瘤患者的风险模型,探索其与肿瘤免疫微环境的关系。采用生物信息学分析法,训练集的转录组数据及临床数据下载于UCSC Xena数据库,验证集的相应数据下载于GEO数据库(GSE21257,GSE39058)。采用单因素COX回归分析、LASSO回归分析及多因素COX回归分析提取风险特征基因构建风险模型,使用决策曲线分析、受试者工作特征曲线分析验证模型的准确性,随后构建列线图进一步预测骨肉瘤患者预后;根据风险评分将患者分为高、低风险组,使用Kaplan-Meier生存曲线评估高、低风险组间的生存差异,对差异表达基因(Differentially expressed genes, DEGs)进行GO/KEGG联合富集分析、基因集富集分析(Gene set enrichment analysis, GSEA)及基因集变异分析(Gene set variation analysis, GSVA);采用ESTIMATE算法、微环境种群计数器(Microenvironment cell population counter, MCP counter)方法、单样本基因集富集分析(Single sample gene set enrichment analysis, ssGSEA)进行免疫分析;最终在验证集中验证上述结果。6个风险特征基因中VEGFA、PTGIS及SERPINH1与骨肉瘤患者的不良预后相关,而TMED10、MAPK10及TOR1B与与骨肉瘤患者的良好预后相关,高、低风险组患者之间具有显著生存差异;GO/KEGG联合富集分析、GSVA、GSEA结果表明DEGs与免疫状态相关;免疫分析显示高风险组具有更低的免疫评分及免疫景观;列线图进一步准确地预测了骨肉瘤患者的预后。内质网应激相关基因构建的风险模型能准确预测骨肉瘤患者预后,并与肿瘤免疫微环境相关。     

缺氧相关长链非编码RNA作为肝癌预后预测标志物的潜在价值

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,简称肝癌)是一种常见的恶性肿瘤。缺氧是肝癌等实体肿瘤的一个重要特征,同时也是诱导肿瘤恶性进展的重要因素。然而,肝癌缺氧相关的长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)的鉴定及其在临床生存预后等方面的价值仍未得到系统的研究。本研究旨在通过肝癌转录组的整合分析鉴定肝癌缺氧相关的lncRNA,并评估其在肝癌预后中的价值。基于癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)计划的肝癌转录组数据的整合分析,初步鉴定到233个缺氧相关的候选lncRNA。进一步筛选具有预后价值的候选者,基于其中12个缺氧相关lncRNA(AC012676.1、PRR7-AS1、AC020915.2、AC008622.2、AC026401.3、MAPKAPK5-AS1、MYG1-AS1、AC015908.3、AC009275.1、MIR210HG、CYTOR和SNHG3)建立了肝癌预后风险模型。Cox比例风险回归分析显示,基于该模型计算的缺氧风险评分作为肝癌患者新的独立预后预测指标,优于传统的临床病理因...     

失巢凋亡相关基因对子宫内膜癌患者预后状况的预测价值

子宫内膜癌(uterine corpus endometrial carcinoma, UCEC)是最常见的女性生殖系统肿瘤,肿瘤发生远端转移的患者预后极差。失巢凋亡(anoikis)是一种特殊的程序性细胞死亡形式,在肿瘤的侵袭和转移中起着关键作用,分析失巢凋亡相关基因与UCEC患者预后之间的关系将为临床治疗提供指导。本研究采用非监督一致性聚类算法对数据集进行分组,分析患者的肿瘤微环境(tumor microenvironment, TME)与临床特征的差异。同时,筛选预后相关的失巢凋亡基因,构建风险评分模型,评估UCEC患者的风险评分与临床特征、 TME和药物治疗反应之间的关系。在分析失巢凋亡相关基因表达差异的基础上确定两个明确的聚类(A簇和B簇),与A簇UCEC患者相比,B簇UCEC患者的总生存期较短、免疫浸润水平较低。构建的风险评分模型可量化失巢凋亡相关基因的调控模式,高风险评分组表现为预后不良且免疫细胞浸润水平低,而低风险评分组则相反。药物敏感性分析结果表明,高风险评分的人群可能从靶向有丝分裂和DNA修复通路的药物中获得更佳疗效。本研究揭示了失巢凋亡相关基因与临床特征、 TME...     

肾透明细胞癌患者铁死亡相关基因的预后作用

探讨铁死亡相关基因在肾透明细胞癌患者中的表达及其预后价值。通过TCGA数据库下载KIRC的相关测序数据与检索到的铁死亡相关基因取交集,进行铁死亡相关基因的差异分析。之后利用单变量和多变量Cox回归分析,筛选具有预后价值的基因,构建预测患者生存情况的风险评分模型,并对模型进行验证。对高低风险组进行GO与KEGG通路富集,探讨风险差异的可能原因;通过ssGSEA分析,评估高低风险组间的免疫浸润情况。在KIRC患者的肿瘤组织和正常组织中,共得到21个差异的铁死亡相关基因;通过单因素Cox回归分析,获得 28 个与KIRC预后相关的基因;之后进行Lasso回归与多因素Cox回归分析,结果显示有10个基因被纳入模型,计算公式为:风险值(Risk score)=(0.024 5)×ALOX5表达值+(0.126 0)×CBS表达值+(0.199 5)×CD44表达值+(0.218 3)×CHAC1表达值+(-0.295 9)×HMGCR表达值+(0.036 7)×MT1G表达值+(0.061 4)×SLC7A11表达值+(-0.080 7)×FDFT1表达值+(0.160 3)×PEBP1表达值+(-0.220 5)×GOT1表达值。生存状态图表明,高风险组死亡病例数多于低风险组;ROC曲线表明风险评分模型具备一定预测能力;K-M生存分析显示,高风险组总体生存率低于低风险组(P=5.73×10^-13)。GO与KEGG富集分析提示,高低风险组间免疫情况及IL-17信号通路存在显著差异;进一步的ssGSEA富集显示,高低风险组间大部分免疫细胞的评分存在显著差异。基于铁死亡相关基因的预后风险评分模型可用于KIRC的预后预测,针对铁死亡相关基因设计靶点可能是治疗KIRC的一种新选择。     

结合自噬相关基因表达谱和临床因素的肺腺癌预后预测模型

对肺腺癌自噬相关基因进行生物信息学分析,结合多基因预后标志和临床参数构建能够预测肺腺癌患者预后的模型。首先,对TCGA肺腺癌数据中的938个自噬相关基因进行差异分析,获得了82个差异自噬相关基因,使用单因素Cox比例风险回归模型从差异自噬相关基因中筛选出候选基因,通过 lasso回归进一步筛选出预后相关基因,分别是ARNTL2、NAPSA、ATG9B、CAPN12、MAP1LC3C和KRT81。通过多因素Cox回归分析以构建风险评分模型,根据最优cutoff值将患者分为高低风险组,生存曲线显示高低风险组之间生存差异显著,ROC曲线显示风险评分的预测能力良好,并在内、外验证集中得到验证。同时对传统的临床因素进行单因素和多因素Cox回归分析,结果显示Stage、复发和风险评分能够独立预测预后,结合这三个独立的预后参数以构建列线图模型,使用一致性指数、校准曲线评估列线图的预测能力,结果显示预测结果与实际结果之间具有良好的一致性。通过与Stage和风险评分的比较发现,列线图的预测能力表现最佳。基于肺腺癌相关的自噬基因和临床参数构建了一个列线图模型来预测肺腺癌患者的预后生存,这可能为临床医生提供了一种可靠的预后评估工具。     

基于DNA甲基化模式筛选评估结肠腺癌预后的标记物

为了通过分析DNA甲基化谱识别出与预后相关的结肠腺癌亚型。从TCGA数据库获取了结肠腺癌患者的甲基化数据,通过差异甲基化分析和构建COX比例风险回归模型筛得与预后显著相关的CpG位点,并通过一致性聚类识别出7个亚型。生存分析和临床特征检验显示7个亚型间预后差异显著且亚型特征可由多种临床特征反映。此外,用7个亚型间识别出的差异甲基化位点构建的基于SMO(序列最小最优化)的预测模型在各亚型上都有较高的AUC值,并用检验集进行了验证。综上,本研究利用生物信息学算法识别了7个预后差异的结肠腺癌亚型并挖掘了它们的特异性甲基化标记。该研究结果或可使得结肠腺癌预后被更精准地评估,为早期诊断及治疗方案提供新思路。     

RNA结合蛋白对肝癌预后和免疫浸润的评估价值

[目的]探索RNA结合蛋白(RBP)在肝癌预后以及免疫浸润中的评估价值。[方法]下载TCGA数据库中肝癌(LIHC)数据，筛选出差异表达的RBP基因。利用LASSO和多因素COX构建风险模型，Kaplan-Meier方法比较高低风险组患者的预后。对高低风险组患者的差异基因进行功能富集分析。利用GSVA分析高低风险组免疫浸润，并比较两组患者药物敏感性和免疫治疗反应性。[结果]总共得到330个差异基因，LASSO-COX回归模型最终纳入6个基因(UPF3B、MRPL54、ZC3H13、DHX58、PPARGC1A、EIF2AK4)。高风险组患者总体生存率劣于低风险组患者(P<0.05)。风险模型预测患者总体生存率的AUROC在TCGA和ICGC中分别为0.756和0.781。免疫浸润分析提示高风险组调节T细胞富集量高于低风险组，而NK细胞则较低。两组患者对索拉非尼、多西他赛、顺铂敏感性有明显差异(P<0.05),且低风险组对免疫治疗更敏感。[结论] RBP风险模型可有效评估肝癌患者的预后、免疫浸润状态、化疗药物及免疫治疗的敏感性，可能为肝癌患者的风险分级和免疫治疗带来新的思路。     

基于加权网络的卵巢癌可变剪接预后特征分析

可变剪接作为转录调节的调控机制,对肿瘤的治疗和预后具有重要意义。本文对卵巢癌预后相关的可变剪接事件进行了系统分析,以挖掘可变剪接在卵巢癌中的预后价值。首先,从TCGASpliceSeq数据库中下载卵巢癌患者数据,运用单因素Cox回归分析筛选得到290个与预后相关的剪接事件(prognostic-associated alternative splicing events, PASEs);其次,融合PASEs对应基因的蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)数据构建卵巢癌预后加权网络,同时对网络进行拓扑分析,对PASEs对应基因进行功能富集分析;最后,根据网络中节点的度选出前20个可变剪接事件作为预后特征,利用Cox比例风险模型建立卵巢癌预后预测模型。结果显示,这些可变剪接事件作为预后特征可以较好地预测卵巢癌患者的预后情况,可作为潜在的卵巢癌预后生物标志物。     

一种基于13个基因的结直肠癌预后风险预测模型的开发和验证

结直肠癌（colorectal cancer,CRC）是全球范围内最常见的消化道恶性肿瘤之一,鉴于基因的异常表达在CRC发病机制中的关键作用,本研究旨在开发一种多基因预后风险预测模型以对CRC患者的生存结果进行分层和预测。在3个独立的转录组数据集中鉴定人类CRC肿瘤组织样本和正常结直肠组织样本之间的显著差异表达基因（differentially expressed genes,DEGs）;基于219个重叠的DEGs,通过单因素Cox回归分析鉴定出31个具有预后价值的基因;采用LASSO Cox回归分析构建一个由13个基因组成的预后模型,其预后预测效果通过KM(Kaplan-Meier)生存分析和时间依赖性ROC分析在验证集中得到验证。多因素Cox回归分析表明,基于该模型的风险评分可以作为CRC患者生存结局[包括总生存期（overall survival,OS）、无病生存期（disease free survival,DFS）和疾病特异性生存期（disease special survival,DSS）]的独立预测因子。功能分析表明,该模型与CRC患者的免疫状态和化疗反应密切相关。此外,...     

肝细胞癌患者自噬相关基因的预后作用

构建由自噬相关基因组成的预后模型,预测肝细胞癌(HCC)患者的生存预后情况,为其个性化诊疗和临床研究提供依据.利用TCGA数据库中HCC的测序信息与人类自噬数据库联合,筛选差异表达的自噬相关基因,对其进行GO富集与KEGG通路分析;通过单因素与多因素Cox分析筛选与患者生存预后明显相关的风险基因,构建预后风险评分模型;...     

基于GEO数据库的肝癌相关基因的筛选及验证

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是中国高发的恶性肿瘤之一,识别肝细胞癌发生发展相关基因,对于深入研究肝癌发病机制和开发诊疗靶点均具有重要意义.本研究利用GEO2R工具从基因表达汇编数据库(Gene Expression Omnibus Database,GEO)筛选5个数据集中共有的差异表达基因作为潜在的肝癌相关基因.利用Metascape网站,对差异表达基因进行功能富集及信号通路分析.结合GEPIA(Gene Expres-sion Profiling Interaction Analysis)网站筛选具有临床意义的基因.利用荧光定量PCR技术验证与肝癌预后相关的差异表达基因,候选肝癌相关基因,为后续的深入研究奠定扎实的基础.结果显示,从5个数据集中共发现94个共有的差异表达基因.文献检索后发现24个基因与肝癌发生发展的关系少见文献报道,属于肝癌中未知功能基因.利用GEPIA分析癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)中数据后发现,GINS1在肝癌组织中高表达,与肝癌患者生存期呈负相关;CFHR4和DNASE1L3在肝癌组织中显著低表达,与肝癌患者生存期呈正相关.荧光定量PCR技术证实GINS1在81.3％的肝癌组织中呈现高表达,CFHR4和DNAS-E1L3分别在71.9％和93.8％肝癌组织中低表达.因此,本研究发现GINS1、CFHR4和DNASE 1L3在肝癌组织中显著差异表达,与肝癌患者的预后密切相关,可能作为潜在的判断肝癌患者预后的分子标志物和研发肝癌治疗的潜在靶标.     

不同干扰素应答慢性乙型肝炎患者的基因组DNA甲基化谱差异分析

α干扰素,包括长效干扰素——聚乙醇化α干扰素(PEG-IFNα),是临床用以治疗慢性乙型肝炎的首选药物。但干扰素治疗通常只能在有限的患者中获得完全应答。目前干扰素治疗应答相关指标预测的灵敏度与特异度远未令人满意,因此继续寻找潜在的与干扰素疗效预测相关的分子标记仍是一个十分有意义的工作。为探讨慢性乙型肝炎患者基因组DNA甲基化状态与干扰素治疗疗效的关系,本研究采用RocheNimbleGen人甲基化DNA免疫共沉淀-芯片(MeDIP-chip)技术,分析20例不同干扰素疗效慢性乙型肝炎患者的血浆基因组启动子甲基化谱差异,并利用MeDIP-定量聚合酶链反应(MeDIP-qPCR)检验部分基因启动子区域DNA甲基化的水平。结果显示,与快速应答组相比,无应答组中有588个基因启动子区甲基化水平存在显著差异(P0.05)。这些基因主要涉及多个信号通路,即钙离子信号通路、细胞周期调节通路、肝脏代谢相关通路等。MeDIP-qPCR验证与芯片结果的一致性超过80%。本研究为探讨差异甲基化基因在干扰素应答中的作用及发现潜在的预测干扰素疗效的血液分子标记奠定了基础。