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एक नया क्यूप्रोप्टोसिस-संबंधित LncRNA हस्ताक्षर एसोफैजियल कार्सिनोमा वाले रोगियों में रोग का पूर्वानुमान बताता है

शांग पेंग, हैपेंग ली, जिंगटिंग मिन, रैन एन, नाना डु1, झेंगहोंग ली*

परिचय: एसोफैजियल कैंसर (ESCA) दुनिया भर में ट्यूमर से संबंधित मृत्यु दर का एक महत्वपूर्ण कारण है। क्यूप्रोप्टोसिस एक नई कोशिका मृत्यु है जो फेरोप्टोसिस, पायरोप्टोसिस और एपोप्टोसिस सहित अन्य विनियमित कोशिका मृत्यु से अलग है। हालाँकि, ESCA की शुरुआत और प्रगति में क्यूप्रोप्टोसिस की भूमिका अज्ञात बनी हुई है।

सामग्री और विधियाँ: कैंसर जीनोम एटलस (TCGA) डेटाबेस में एसोफैजियल कैंसर वाले 173 रोगियों के ट्रांसक्रिप्टोम डेटा और नैदानिक ​​डेटा को पर्ल सॉफ़्टवेयर के साथ सॉर्ट और एक्सट्रेक्ट किया गया। क्यूप्रोप्टोसिस से संबंधित जीन और सभी LncRNA पर पियर्सन सहसंबंध विश्लेषण किया गया। रोगसूचक संबंधित LncRNA को एकतरफा और बहुभिन्नरूपी कॉक्स प्रतिगमन विश्लेषण द्वारा निर्धारित किया गया था, और प्रत्येक रोगी के जोखिम स्कोर की गणना करने के लिए एक नया रोगसूचक मॉडल बनाया गया था। 3-क्यूप्रोप्टोसिस से संबंधित LncRNA (CRLs) मॉडल के रोगसूचक पूर्वानुमान प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए C-इंडेक्स वक्र, प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस (PCA) विश्लेषण और रिसीवर ऑपरेटिंग कैरेक्टरिस्टिक (ROC) वक्र विश्लेषण का उपयोग किया गया था। इसके अलावा, पूरे समूह और विभिन्न उपसमूहों में मॉडल के रोगसूचक मूल्य का आकलन करने के लिए बहुभिन्नरूपी कॉक्स विश्लेषण का उपयोग किया गया था।

परिणाम और चर्चा: ESCA के समग्र अस्तित्व (OS) का मूल्यांकन करने के लिए EWSAT1, AC125437.1 और GK-IT1 सहित 3-CRL जोखिम स्कोरिंग मानदंड स्थापित किए गए थे। अस्तित्व विश्लेषण और ROC वक्र ने दिखाया कि स्कोर का TCGA ट्रेन समूह और परीक्षण समूह में अच्छा पूर्वानुमान प्रदर्शन था। प्रत्येक LncRNAs के गुणांकों का विश्लेषण लैसो रिग्रेशन का उपयोग करके किया गया और लैम्ब्डा मान निर्धारित किए गए। यह निर्धारित करने के लिए प्रमुख घटक विश्लेषण का उपयोग किया गया था कि क्या 3-CRL उच्च और निम्न जोखिम वाले नमूनों के बीच अंतर को स्पष्ट रूप से पहचान सकते हैं। मल्टीवेरिएट कॉक्स रिग्रेशन ने दिखाया कि 3-CRL की विशेषताएँ OS के स्वतंत्र पूर्वानुमान कारक थे। नॉर्मन मानचित्र ने पूर्वानुमान की भविष्यवाणी में मजबूत प्रभावशीलता दिखाई।

निष्कर्ष: 3-सीआरएल पर आधारित जोखिम विशेषताओं का उपयोग एसोफैजियल कार्सिनोमा रोगियों के रोग का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जा सकता है।