Prognostic thirteen-long non-coding RNAs (IncRNAs) could improve the survival prediction of gastric cancer / El pronóstico de 13 largos RNA no codificantes (IncRNA) podría mejorar la predicción de supervivencia del cáncer gástrico

ABSTRACT

OBJECTIVE: Accumulating evidence has demonstrated that long non-coding RNAs (lncRNAs) play important regulatory roles in the tumorigenesis and progression of gastric cancer (GC). The aim of this study was to construct the prognostic predictive model of lncRNAs signature and improve the survival prediction of GC. PATIENTS AND METHODS: The expression profiling of lncRNAs in large GC cohorts was performed from The Cancer Genome Atlas (TCGA) databases using the lncRNAs-mining approach, including training data set (N=160) and testing data set (N=159). A 13-lncRNAs signature significantly associated with overall survival (OS) in the training data set was selected. The prognostic value of this 13-lncRNAs signature was then confirmed in the test validation set and the entire validation set, respectively. RESULTS: Based on lncRNA expression profiling of 319 patients with stomach adenocarcinoma (STAD), prognostic 13-lncRNAs signature was found to be significantly associated with the prognosis of GC. Compared to patients with low-risk scores, patients with high-risk scores had a significantly shorter survival time. Moreover, functional enrichment analysis indicated that this 13-lncRNAs signature was potentially involved in multiple biological processes, such as DNA replication and cell cycle signaling pathway. CONCLUSIONS: The prognostic model of the 13-lncRNAs signature established by our study could improve the survival prediction of GC to a greater extent

RESUMEN

OBJETIVO: Las pruebas acumuladas demostraron que los ARN no codificantes de larga duración (ARNlC) desempeñaban los importantes papeles reguladores en la tumorigénesis y la progresión del cáncer gástrico (CG). El objetivo de este estudio fue construir el modelo predictivo de pronóstico de la firma de los lncRNA y mejorar la predicción de supervivencia del GC. PACIENTES Y MÉTODOS: El perfil de expresión de los lncARN en grandes cohortes de GC se realizó a partir de las bases de datos del Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) utilizando el enfoque de minería de lncARN, incluyendo el conjunto de datos de entrenamiento (N=160) y el conjunto de datos de pruebas (N=159). Se eligió la firma de 13 lncARN significativamente asociada con la supervivencia general (OS) en la serie de capacitación. El valor pronóstico de esta firma de 13-lncARN se confirmó luego en la serie de validación de pruebas y en toda la serie de validación, respectivamente. RESULTADOS: Basado en el perfil de expresión de lncRNA de 319 pacientes con adenocarcinoma de estómago (STAD), se encontró que la firma de 13-lncRNA de pronóstico estaba significativamente asociada con el pronóstico de GC. En comparación con los pacientes con puntuaciones de bajo riesgo, los pacientes con puntuaciones de alto riesgo tuvieron un tiempo de supervivencia significativamente más corto. Además, el análisis de enriquecimiento funcional indicó que esta firma de 13-lncARN estaba potencialmente involucrada en múltiples procesos biológicos, como la replicación del ADN y la vía de señalización del ciclo celular. CONCLUSIONES: El modelo de pronóstico de la firma de 13-lncARN establecido por nuestro estudio podría mejorar mejor la predicción de supervivencia del GC