基于SIRTUINs和临床病理特征的肾透明细胞癌预后评估模型建立及验证

卢文卿，金悦，刘云鹏，包博文，王一喆，车晓芳

1中国医科大学附属第一医院，沈阳110001；2辽宁省肿瘤药物与生物治疗重点实验室

肾透明细胞癌(ccRCC)占肾癌的70%～80%[1]，与其他病理类型相比，ccRCC患者更易发生肺、骨等远处转移，预后更差[2]。因此，建立有效的预后评估模型对准确判断ccRCC患者预后、合理选择治疗策略具有重要指导意义。目前，虽然已有一些基于肿瘤分期、分级、亚型等临床特征的ccRCC预后预测模型，但这些模型的准确性较低，临床应用受到限制[3]。因此，筛选有效的生物标记物并将其纳入ccRCC预后模型，对提高判断患者预后的准确性具有重要意义。SIRTUINs家族是一类NAD+依赖性的去乙酰化酶，共有SIRT1～SIRT7七个成员，主要发挥影响基因组稳定性、调节代谢和肿瘤微环境等功能，不同的SIRTUINs家族成员在同一种癌症的发生过程中也可能发挥不同作用[4,5]。2019年8～11月，本研究利用癌症基因组图谱(TCGA)筛选出SIRTUINs家族中影响ccRCC患者预后的独立因素，并据此计算风险评分RS1，同时将RS1和其他临床病理特征结合计算风险评分RS2，建立了具有较高预测准确性的ccRCC预后评估模型。现报告如下。

1 材料与方法

1.1 数据下载和病例筛选 在TCGA数据库(http://gdc.nci.nih.gov/)中下载ccRCC患者SIRT1～SIRT7 mRNA表达、临床病理参数及生存相关信息，排除临床资料缺失的病例后，最终筛选出临床资料完整的ccRCC患者253例。

1.2 影响ccRCC患者预后的SIRTUINs筛选 根据253例ccRCC患者的SIRT1～SIRT7 mRNA表达中位数，将患者分为高、低表达者。采用Kaplan-Meier法分析SIRT1～SIRT7 mRNA高、低表达ccRCC患者的总生存期(OS)，COX单因素和多因素分析筛选出SIRTUINs家族中影响ccRCC患者预后的独立危险因素。

1.3 风险评分RS1计算及其对患者预后的影响观察 计算风险评分RS1，RS1=β1×exp SIRTX1+β2×exp SIRTX2+…+βn×exp SIRTXn，其中β表示偏回归系数，exp SIRTXn表示与ccRCC患者预后独立相关的SIRTn mRNA表达量。计算每例患者的RS1，以中位数为界将其分为RS1高危和低危患者，采用Kaplan-Meier法对RS1高危和低危患者进行生存分析，并绘制ROC曲线验证其准确性。

1.4 影响ccRCC患者预后的独立危险因素分析 基于风险评分RS1与ccRCC患者的临床病理参数，采用COX单因素和多因素分析筛选出影响ccRCC患者预后的独立危险因素。

1.5 预后风险评估模型建立及验证 计算风险评分RS2，以此作为预后评估模型。RS2=β1X1+β2X2+…+βnXn(β表示偏回归系数，Xn表示独立预后因素的赋值)。计算每例患者的RS2，以中位数为界将其分为RS2高危和低危患者，采用Kaplan-Meier法对RS2高危和低危患者进行生存分析，并绘制ROC曲线验证其准确性。

1.6 统计学方法 采用SPSS16.0统计软件。生存分析采用Kaplan-Meier和Log-Rank检验法，危险因素分析采用COX比例回归分析法。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 不同SIRT1～SIRT7 mRNA表达的ccRCC患者OS比较 SIRT1、SIRT3、SIRT4及SIRT5 mRNA高表达的ccRCC患者OS均长于低表达患者(P均<0.05)，SIRT6、SIRT7 mRNA高表达的ccRCC患者OS均短于低表达患者(P均<0.05)；SIRT2 mRNA高、低表达的ccRCC患者OS比较无显著差异(P>0.05)。见图1。

2.2 SIRT1～SIRT7 mRNA中影响ccRCC患者预后的危险因素分析结果 COX单因素分析结果显示，SIRT1、SIRT3、SIRT4、SIRT6及SIRT7 mRNA是影响ccRCC患者OS的相关因素(P均<0.05)，见表1。将以上5个因素纳入COX多因素分析，结果显示SIRT3 mRNA是ccRCC患者预后的独立保护因素，而SIRT7 mRNA是其独立危险因素(P均<0.05)，见表2。

2.3 风险评分RS1对ccRCC患者预后的预测价值 患者风险评分RS1为-1.886 099～1.849 458，中位数为-0.589 508。以中位数为界，RS1高危患者OS显著短于低危患者(P<0.05)，见图2。风险评分RS1预测ccRCC患者预后的ROC曲线下面积为0.733，见图3。

图1 不同SIRT1～SIRT7 mRNA表达的ccRCC患者Kaplan-Meier生存曲线

表1 SIRT1～SIRT7 mRNA中影响ccRCC患者预后的COX单因素分析结果

表2 SIRT1～SIRT7 mRNA中影响ccRCC患者预后的COX多因素分析结果

图2 RS1高、低危患者的Kaplan-Meier生存曲线

2.4 影响ccRCC患者预后的COX危险因素分析结果 COX单因素分析结果显示，高龄、浸润较深(T3～T4)、淋巴结转移(N1)、远处转移(M1)、TNM分期较晚(Ⅲ～Ⅳ期)和RS1高危是影响ccRCC患者预后的危险因素(P均<0.05)，见表3。COX多因素分析结果显示，高龄、浸润较深(T3～T4)、远处转移(M1)和RS1高危是影响ccRCC患者预后的独立危险因素(P均<0.05)，见表4。

图3 风险评分RS1预测ccRCC患者预后的ROC曲线

表3 影响ccRCC患者预后的COX单因素分析结果

表4 影响ccRCC患者预后的COX多因素分析结果

2.5 风险评估模型建立及验证结果 根据风险评分公式计算RS2：RS2=0.555×年龄(<61岁=0，≥61岁=1)+0.618×浸润深度(T1～T2=0，T3～T4=1)+1.156×远处转移(M0=0，M1=1)+1.035×RS1。患者RS2为0～3.364，中位数为1.173。RS2高危患者OS显著短于低危患者(P<0.05)，见图4。风险评分RS2预测ccRCC患者预后的ROC曲线下面积为0.776，见图5。

图4 RS2高、低危患者的Kaplan-Meier生存曲线

图5 风险评分RS2预测ccRCC患者预后的ROC曲线

3 讨论

ccRCC因早期临床症状不明显而不易被发现，确诊时大部分患者处于中晚期，病死率较高[6]。建立有效的预后评估模型对判断ccRCC患者的预后具有重要意义。尽管现阶段已有一些基于临床病理特征的ccRCC预后模型，但其准确性和临床应用价值有限；部分模型纳入了生物标志物，但大部分仅适用于术后患者，对晚期患者的指导意义较差。SIRTUINs家族的异常表达与肿瘤发生发展密切相关。在胃癌患者中，SIRT1 mRNA高表达者OS较长，SIRT2、SIRT3、SIRT4、SIRT6和SIRT7 mRNA高表达者OS较短，而SIRT5 mRNA表达与胃癌患者的OS无显著相关性[7]。在非小细胞肺癌患者中，SIRT2、SIRT4、SIRT6 mRNA高表达者OS较长，且SIRT2、SIRT6 mRNA可作为预测患者预后的独立因素[8]。在肾细胞癌患者中，SIRT3 mRNA高表达者OS较长[9]。

SIRUTINs家族作为一类结构和功能相似的酶，其不同成员在同一癌症中却发挥着不同的作用[11]。本研究结果显示，SIRT1、SIRT3、SIRT4及SIRT5 mRNA高表达的ccRCC患者OS均显著长于低表达患者，SIRT6、SIRT7 mRNA高表达的ccRCC患者OS均显著短于低表达患者，SIRT2 mRNA高、低表达的ccRCC患者OS比较无显著差异；这提示不同SIRTUINs家族成员对ccRCC患者的预后影响不同。本研究COX单因素和多因素分析结果显示，SIRT3 mRNA是ccRCC患者预后的独立保护因素，SIRT7 mRNA是其独立危险因素。既往研究表明，SIRT3高表达的肾癌患者OS较长，提示SIRT3是患者预后的保护因素，与本研究结果一致[10]。SIRT7在肾癌中的作用目前并不十分清楚，本研究首次提出SIRT7 mRNA是ccRCC患者预后的独立危险因素。本研究SIRT3和SIRT7 mRNA对ccRCC患者预后的影响完全相反，产生这种现象的原因可能有：①虽然同属Ⅲ类去乙酰化酶，但SIRTUINs家族各个成员的功能有所侧重，SIRT1～SIRT3具有较强的去乙酰化酶活性，而SIRT4～SIRT7的去乙酰化酶活较弱，其中SIRT4主要发挥ADP-核糖基转移酶活性，SIRT5主要发挥去琥珀酰化功能[11,12]。②SIRTUINs家族成员在肿瘤发生发展过程中的作用主要是通过调控下游底物蛋白活性实现的，不同成员的底物有所不同，且不同底物乙酰化后其功能可能增强也可能减弱[13]，导致SIRTUINs家族对ccRCC发生和预后的影响十分复杂。本研究COX单因素分析结果显示，SIRT6 mRNA高表达提示ccRCC患者预后较差，与Jeh等[9]认为SIRT6是ccRCC患者预后保护因素的研究结论并不一致。这种相悖的结论可能与二者数据来源不同及ccRCC肿瘤间和肿瘤内的高度异质性有关，今后还需扩大样本量、采用多种方法验证SIRT6对ccRCC患者预后的影响。

既往研究主要探索了SIRTUINs家族各成员与肿瘤患者预后的关系，但并未将SIRTUINs家族纳入预后风险评估模型。除了评价SIRTUINs家族各成员对ccRCC患者预后的影响外，本研究还创新性地建立了代表SIRTUINs家族成员在ccRCC预后中具有综合评价作用的RS1，并利用RS1和其他临床病理参数建立了准确性较高、可用于预测ccRCC预后的风险评分RS2，成功建立了基于SIRTUINs家族和临床病理参数的ccRCC预后风险评估模型。本研究结果显示，风险评分RS2预测ccRCC患者预后的ROC曲线下面积为0.776，说明该模型预测ccRCC患者预后的准确性较高。

综上所述，本研究成功建立基于SIRTUINs家族和临床病理特征的ccRCC预后评估模型，该模型预测ccRCC患者预后的准确性较高。该模型为精准预测ccRCC患者预后提供了线索和依据，有望为准确判断ccRCC患者的预后提供依据。此外，我们还需要在今后的研究中进一步收集患者信息，使用不同的数据对ccRCC患者的预后风险评估模型进行外部验证，并利用细胞及动物实验进行深入的相关机制探讨。