Machine learning modeling and prognostic value analysis of invasion-related genes in cutaneous melanoma

弗雷明翰风险评分 基因签名 转录组 比例危险模型 肿瘤科 计算生物学 医学 基因 生物 生物信息学 机器学习 疾病 内科学 基因表达 计算机科学 遗传学
作者
Enyu Yang,Qianyun Ding,Xiaowei Fan,Haihan Ye,Cheng Xuan,Shuo Zhao,Qing Ji,Weihua Yu,Yongfu Liu,Jun Cao,Meiyu Fang,Xianfeng Ding
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier BV]
卷期号:162: 107089-107089 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2023.107089
摘要

In this study, we aimed to develop an invasion-related risk signature and prognostic model for personalized treatment and prognosis prediction in skin cutaneous melanoma (SKCM), as invasion plays a crucial role in this disease. We identified 124 differentially expressed invasion-associated genes (DE-IAGs) and selected 20 prognostic genes (TTYH3, NME1, ORC1, PLK1, MYO10, SPINT1, NUPR1, SERPINE2, HLA-DQB2, METTL7B, TIMP1, NOX4, DBI, ARL15, APOBEC3G, ARRB2, DRAM1, RNF213, C14orf28, and CPEB3) using Cox and LASSO regression to establish a risk score. Gene expression was validated through single-cell sequencing, protein expression, and transcriptome analysis. Negative correlations were discovered between risk score, immune score, and stromal score using ESTIMATE and CIBERSORT algorithms. High- and low-risk groups exhibited significant differences in immune cell infiltration and checkpoint molecule expression. The 20 prognostic genes effectively differentiated between SKCM and normal samples (AUCs >0.7). We identified 234 drugs targeting 6 genes from the DGIdb database. Our study provides potential biomarkers and a risk signature for personalized treatment and prognosis prediction in SKCM patients. We developed a nomogram and machine-learning prognostic model to predict 1-, 3-, and 5-year overall survival (OS) using risk signature and clinical factors. The best model, Extra Trees Classifier (AUC = 0.88), was derived from pycaret's comparison of 15 classifiers. The pipeline and app are accessible at https://github.com/EnyuY/IAGs-in-SKCM.
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