대장암의 새로운 특징으로서 긴 비코딩 RNA CCDC144NL-AS1/Micro RNA-143-3p 축 발현 수준의 의미

1. 소개 1.1. 배경 대장직장암(CRC)은 전 세계적으로 악성 악성종양 중 하나로 전체 연간 사망자의 약 8%를 차지합니다[1]. 이는 이집트에서 7번째로 흔한 암으로 간주되며 각각 남성 종양의 약 3.47%, 여성 종양의 3%를 차지합니다[2]. 2030년까지 전 세계적으로 CRC 발병률과 사망률이 약 60% 증가할 것으로 예상됩니다[3]. 초기 단계의 대장암은 일반적으로 무증상이지만, 증상이 나타날 경우 진단이 지연되면 사망률이 높아질 수 있으므로 시기적절한 발견이 필수적입니다[4].

   1.2. 문제 외과적 절제술은 초기 단계에서 CRC의 90%를 치료할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 대부분의 환자는 이미 진행된 단계에서 발견되어 예후가 좋지 않은 경우가 많다[5]. 대장내시경 조직 생검은 CRC 진단에 일반적으로 사용되지만 침습적인 고위험 검사이고 종단적 모니터링이나 예후를 위한 일상적인 건강 검진에서 시행하기가 편리하지 않으며 전이간 또는 종양의 유전적 이질성을 부분적으로 나타내는 것으로 간주됩니다. 6]. 탄수화물 항원 19-9(CA19-9) 및 암배아 항원(CEA)과 같은 고전적인 순환 종양 바이오마커(TM)는 제한된 민감도와 특이성에도 불구하고 후속 조치 또는 예후 마커로 사용됩니다[8]. 따라서 두 가지 이점을 갖는 "에피/유전적 분자 마커"가 될 수 있는 보다 효율적인 예후 분자 바이오마커에 대한 긴급한 요구가 있습니다. 첫째는 잠재적인 치료 표적을 보유하고 둘째는 고전적인 순환 TM을 증가시키는 것입니다. CRC 정밀도를 향상시킵니다. 액체 생검은 순환계로 방출되는 종양 유전적 및 후생적 분자 표지를 분석하기 위한 최소 침습적 진단 도구로 등장했습니다. 액체 생검은 조직 생검보다 더 낮은 처리 시간과 더 낮은 비용으로 종양 분자 구조의 역동적인 그림을 반영하여 종양의 유전적 이질성을 더 잘 포착합니다[9]. 긴 비코딩 RNA(lncRNA)는 200개 이상의 뉴클레오티드 길이를 갖는 RNA 분자로, 전사, 전사 후 및 번역 수준에서 유전자 발현을 조절하지만 단백질 합성을 코딩할 수는 없습니다[10-12]. 여러 암 유형은 암 발생, 진행 및 전이를 포함한 모든 암 특징에 관여하는 lncRNA의 규제 완화를 나타냅니다 [13,14]. 새로운 연구에서는 여러 lncRNA가 CRC 종양 형성, 전이 및 진행에 연루되어 있음이 밝혀졌습니다 [15,16]. 진단 가능성 외에도 lncRNA는 가능한 치료 표적으로도 사용될 수 있습니다[17]. 17p11.2에 위치한 144개의 N-말단 유사 안티센스 1(CCDC144NL-AS1)을 포함하는 코일형-lncRNA 코일 도메인 인간 염색체는 최근 발암에 관여하는 것으로 보고된 새로운 발암성 lncRNA이다[18]. LncRNA CCDC144NL-AS1은 위암(GC)[18], 간세포암종(HCC)[19], 비소세포폐암(NSCLC)[20], 난소암(OC)을 포함한 다양한 암에서 상향조절되는 것으로 밝혀졌습니다. 21], 골육종 [22] 및 CRC [23]. 그러나 CRC의 바이오마커로서의 임상적 역할은 밝혀질 필요가 있습니다. MicroRNA(miRNA 또는 miR)는 18-25개 뉴클레오티드 길이의 단일 가닥 소형 RNA 분자입니다[24]. 이들은 세포 분화, 성장, 세포사멸, 면역학적 반응, 조혈 및 증식을 포함하는 다양한 생리학적 과정에서 조절 기능을 가지고 있습니다. 여러 연구에 따르면 miR은 분자 바이오마커로서의 잠재력과 치료 효과 가능성 외에도 CRC의 시작과 진행 모두에서 중요한 역할을 하는 것으로 나타났습니다[26-28]. 인간 염색체 5q32에 위치한 Hsa-miR-143[29]은 전립선암[30], 자궁경부암[31]을 비롯한 여러 인간 암에서 miR 매개 전사 후 유전자 침묵을 통해 하향 조절되는 것으로 보고된 종양 억제자 miR입니다. ], OC[32] 및 B세포 림프종[33]. miR 전구체 제품의 3' 암인 hsa-miR-143-3p는 CRC에서 하향 조절되며 이것이 CRC 개시에 기여하는지 여부[34]가 현재 임상적으로 연구될 예정입니다. LncRNA-miR 상호작용은 다양한 암 발생 중에 필수적인 역할을 합니다[35,36]. CCDC144NL-AS1은 miR의 공통 결합 영역과 경쟁하여 GC 진행 중에 hsa-miR-143-3p에 대해 경쟁 내인성 RNA(ceRNA)로 작용하여 miR을 격리하고 하류의 miR 발현을 변경하는 것으로 보고되었습니다. 표적 유전자 또는 단백질[18]. Fan et al.에 의해 실험적으로 승인되었습니다. GC에서 lncRNA CCDC144NL-AS1은 GC 조직에서 상향 조절되고 hsa-miR-143-3p를 스펀징한 후 직접적인 내인성 표적 단백질의 발현이 상향 조절됩니다. 마찬가지로, 이전에 추정되지 않았던 CRC 환자의 말초 혈액 샘플에서 lncRNA CCDC144NL-AS1과 hsa-miR-143-3p 사이의 임상적 상관관계는 CRC 분자 병인에 대한 이해를 더욱 명확하게 하고 문헌에 기록된 암 발견을 입증할 수 있습니다. 실리코. 5개의 엑손과 330개 염기쌍의 오픈 리딩 프레임으로 인코딩된 High Mobility Group AT-hook 2(HMGA2) 유전자는 인간 염색체 밴드 12q13-15에서 발견됩니다[38]. 성인 정상 세포의 HMGA2 단백질 농도는 정상적인 생리학적 조건에서는 최소이거나 존재하지 않지만, 배아 발생[38] 및 발암 발생[39,40] 동안 고도로 발현됩니다. HMGA2 과발현이 있는 CRC 환자는 예후가 더 나쁩니다 [41]. HMGA2는 세포 분열, 증식, 세포사멸, 노화, 종양 침입, 상피-절엽 전이(EMT), DNA 복구 메커니즘 및 줄기세포의 자가 재생 능력을 포함하여 CRC의 생물학적 활동의 거의 모든 단계에 참여합니다[42]. 골육종의 HMGA2는 CCDC144NL-AS1에 의해 긍정적으로 조절되는 것으로 보고되었습니다[22].

   1.3. 목표 발암성 lncRNA CCDC144NL-AS1이 CRC 발병에 관여하는 경우 ceRNA로 작용하거나 종양 억제 인자 hsamiR-143-3p를 스펀징하고 추가로 상호작용 팔로서 내인성 표적 HMGA2의 발현을 상향 조절함으로써 강조될 것입니다. 현재 연구.

   1.4. 목표 CRC 이집트 환자의 액체 생검에서 비침습적 후성유전 분자 바이오마커로서 lncRNA CCDC144NL-AS1, hsa-miR-143-3p 및 HMGA2 단백질의 역할을 개별적으로 또는 상호 작용 부문으로, 그리고 기존 단백질과 비교하여 설명합니다. TM. 또한 우리는 암 표현형의 발달 및/또는 진행뿐만 아니라 CRC 전이 및 hsa-miR-143-3p 및 HMGA2와의 관계에 대한 중재자로서 lncRNA CCDC144NL-AS1의 잠재적인 역할을 임상적으로 및 실리코에서 조사했습니다. .

2. 주제 2.1. 연구의 표본 크기 및 검정력은 Zhang et al.의 이전 연구를 기반으로 합니다. 2019년에 lncRNA CCDC144NL-AS1은 표준 편차(3.2)와 큰 효과 크기(0.85)를 갖는 정규 분포를 보였습니다[43]. CRC 그룹과 대조군 평균 간의 실제 차이가 각각 1과 3.3인 경우 연구 그룹 규모는 환자 34명과 대조군 34명입니다. 전체 표본 크기는 68개 사례로 예상 손실을 25% 증가시켜 최종적으로 전체 표본은 대상자 90명, CRC 대상자 60명, 대조군 30명(2:1)이 되었다. 이는 실험군의 모집단 평균이 확률(검정력) 0.8과 같다는 귀무가설을 기각할 수 있기 위함이다. 이 귀무가설 검정과 관련된 제1종 오류 확률은 (0.05)입니다. 표본 크기 추정은 G power* 표본 크기 온라인 계산기 http://www.gpower.hhu.de/en.html로 수행되었으며, 양측 신뢰 수준에 따라 95%.

   2.2. 연구 설계 사례 대조 후 향적 단일 센터 연구. 2.3. 기관 검토 위원회(IRB) 성명서 아인 샴스 대학교 약학부 연구 윤리 위원회는 2022년 연구 수행에 대한 윤리적 허가를 부여했습니다. 모든 참가자(대조군 또는 환자)는 연구의 목적을 완전히 인식하고 윤리적으로 승인된 서면 동의(I⋅C) 양식에 서명했습니다. 본 연구는 2013년에 승인된 헬싱키 지침 선언에 따라 수행되었다[44]. 2.4. 연구 참가자 2.4.1. 환자 그룹 이집트 카이로의 Dar Al Shefa 병원에 입원한 총 60명의 일차 CRC 치료 경험이 없는 이집트 환자가 연구에 등록되었습니다.

   2.4.1.1. 환자의 포함 기준. 대장암 의심 증상, 변비, 복통, 직장 출혈, 급격한 체중 감소 등 다양한 대장 증상으로 대장 직장 검사를 위해 대장 내시경실을 방문하는 환자. CRC 진단은 대장내시경, 복부 방사선 영상 및 조직병리학적 검사를 통해 임상적으로 확인되었습니다.

   2.4.1.2. 환자의 제외 기준. 염증성 장애, 혈액학적 장애, CRC 이외의 암을 앓고 있는 환자, 화학요법, 방사선 치료를 받거나 수술을 받은 환자, 혈액학적 장애 또는 CRC 이외의 암을 앓고 있는 환자. 데이터가 부족하거나 조직병리학적 진단이 누락된 개인, 진단 당시 원격 전이가 있는 개인은 연구에서 제외되었습니다.

   2.4.2. 대조군 30명의 나이와 성별이 일치하고 명백히 건강한 지원자로서 약물을 투여받지 않았거나 질병을 앓고 있지 않은 30~60세 연령층이 남성 대 여성 1:1(15/15)의 대조군으로 포함되었습니다. 대조 대상자는 자신의 정기 검진이나 헌혈 중에 무작위로 모집되었습니다.

   2.4.3. 환자 인구통계, 임상 및 병리학적 데이터 병원 의료 기록에서 검색된 연령, 성별, 흡연 상태 및 환자 전체 병력을 포함한 환자의 인구통계 데이터입니다. 환자의 대장 수술 병력 외에도 암의 전체 가족력, 당뇨병(D.M) 및 고혈압(HTN)의 병력을 기록하여 비전염성 질환 상태/영향을 확인했습니다. 환자 파일에서 통계적 상관 관계, CEA, CA19-9 및 알라닌 아미노트랜스아미나제(ALT), 아스파테이트 아미노트랜스아미나제(AST) 및 혈청 알부민의 간 기능 프로파일링에 대한 일상적인 생화학적 테스트, 신장 기능 테스트를 위해 다음과 같은 화학 실험실 결과가 기록되었습니다. 혈청 크레아티닌과 혈청 요소를 포함합니다. 헤모글로빈(Hgb)과 프로트롬빈 시간(PT), 혈소판 수, 림프구 수, 젖산 탈수소효소(LDH) 및 C 반응성 단백질(CRP)은 모두 카이로 다르 알 셰파 병원의 임상 생화학 연구소에서 혈액에서 측정되었습니다. , 이집트. 종양 부위, 종양 크기, 종양 유형(점액성 여부), 림프절 전이(LNM), 종양 침윤 또는 혈관 침범, 종양 분화, 종양 등급, 종양-절 전이(TNM) 병기, 염증성 장 질환(IBD)으로서의 염증 상태 , 결장 또는 직장인 경우 CRC 위치는 물론 가로, S상, 직장 S상 및 직장인 경우 카이로의 Dar Al Shefa 병원 통계 부서의 환자 파일에서 수집되었습니다.

   AJCC(American Joint Committee on Cancer 2010) 기준[45]에 따른 병리학적 기록도 수집되었습니다. 환자는 II~IV의 3단계로 분류되었으며, I/II기는 LN 침범이 없는 국소 암(N0), LN 침범이 있는 III기(N1-x), 원격 전이가 있는 IV기(M1)로 분류되었습니다. CRC 병기는 대장내시경 결과, 복부 방사선 촬영, 병리학적 소견, 임상적 평가를 종합하여 결정하는데, 초기 T2는 종양이 고유근층을 침범한 경우, T3는 장막하층 및 고유근층까지 침투한 경우, 후기 종양은 T4 단계는 직장이나 여러 결장층을 관통했음을 나타냅니다.

3. 방법 3.1. In silico 데이터베이스 검색 및 분석(2021년 10월 액세스 및 2023년 7월 개정) 3.1.1. 생물정보학에 의한 조사된 ncRNA의 식별 The HUGO Gene Nomenclature Committee(HGNC) https://www. genenames.org/ 국립 인간 게놈 연구소 보조금, 국립 생명 공학 정보 센터 (NCBI) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ 지원, NCBI 게놈 데이터 뷰어(GDV) [46] (USA.gov) 및 Ensembl 데이터베이스 https://www.ensembl.org/index.

인간 ncRNA 유전자 특성화에 대한 html(Ensembl 릴리스 109) CCDC144NL-AS1 및 MIR-143은 표 1에 나와 있습니다.

3.1.2. LncRNA 질병 v2.0 발현 LncRNA 및 질병 데이터베이스(버전 2.0) [47] 검증된 실험에서 검색된 다양한 암 유형에서 lncRNA CCDC144NL-AS1 발현을 탐색하기 위한 http://www.rnanut.net/lncrnadisease/index.php/home 출판물이 나오거나 http://www. rnanut.net/lncrnadisease/index.php/home/detail/LDA0044869.

3.1.3. ENCORI 범암 분석 플랫폼을 통한 발현[48] https://rnasysu.com/encori/panCancer.php 32가지 유형의 암에 걸친 miR, lncRNA 또는 유전자. RNA-seq 데이터의 유전자 발현 상자 플롯 값은 log2(FPKM +0.01)로 스케일링되었으며, miRNA-seq 데이터의 유전자 발현 값은 log2(RPM + 0.01)로 스케일링되었습니다.

3.1.4. miREnvironment 데이터베이스를 통한 연결 [49,50] http://www.cuilab.cn/miren#fragment-1of has-miR-143에 대한 분석을 위해 실험적으로 지원되는 miRNA 및 다양한 환경 요인(394 인자) 상호 작용 및 관련 표현형(2011년 6월 28일, 원래 miREnvironment 데이터베이스가 출시됨, 최종 업데이트: 2012년 9월 9일)을 선별 및 수집했습니다. -3p는 환경 요인과 인간 질병 사이의 연관성을 예측합니다.

3.1.5. lncRNASNP2-인간을 통한 상호작용 [51] miRNA:hsa-miR-143의 보존되지 않은 표적으로서의 lncRNA CCDC144NL-AS1 또는 HMGA2 http://www.noncode.org/gene_trans_search.php search_type=keyword&keyword=CCDC144NL-AS1&sbt= 찾다.

3.1.5.1. 바인딩 대상 상호 작용. 데이터베이스 RNAhybrid 2.2 https://mybiosoftware.com/rna를 통해 예측된 hsa-miR-143-3p의 결합 표적 22-v2-microrna-target-Detection.html [52], http://bibiserv.cebitec.uni -bielefeld.de/rnahybrid [53] 및 RNA22 v2 마이크로RNA 표적 검출 https://cm.jefferson.edu/rna22/Interactive/ by Jefferson Computational Medicine Center (CMC) [54] lncRNA CCDC144NL-AS1과의 hsa-miR-143-3p 상호 작용 예측 또는 HMGA2를 표적으로 사용하고 데이터베이스 RNA22 v2 microRNA 표적 검출을 수행합니다.

3.1.6. 기능 강화 분석, 표적 경로 및 히트맵 3.1.6.1. DIANA를 사용한 KEGG 표적 경로, 클러스터/히트맵. 역검색 [55] https://dianalab.e-ce.uth.gr/html/universe/index. php?r=mirpath는 Mirpath를 사용하여 KEGG 경로 관련 miR을 식별하고, 농축 분석이 수행된 후 사후 분석 방법에 의해 빨간색으로 통계적으로 유의미한 결과가 있는 클러스터 덴드로그램이 있는 DIANA-TarBase v7.0 Heatmap을 사용하고, p 값 임계값 설정 0.05, MicroT 임계값은 0.8로 설정되었습니다(2023년 7월 25일 액세스). STRING 버전 11.5 https://string-db.org/를 사용한 기능 강화 분석 [56]. 마지막으로 Genome Browser(UCSC)를 사용하여 [57] 2013년 12월 최초 릴리스; 2022년 6월 패치 릴리스 14, 선별된 데이터베이스 및 텍스트 마이닝 https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgGateway의 HMGA2 상호 작용 및 경로의 상위 유전자 선택 (2023년 7월 25일에 액세스함). 3.2. 혈액 샘플 표준 국제 생물보안 안전 절차에 따라 엄격한 멸균 조건 하에서 대조군과 CRC 환자로부터 5밀리리터의 말초 정맥혈을 고분자 겔 응고 활성제 진공테이너(Greiner Bio-One GmbH, 호주)로 채취했습니다. 실온(25oC)에서 완전히 응고된 샘플을 4000rpm에서 10분간 원심분리했습니다. 얻은 혈청을 3개의 DNase/RNase가 없는 Eppendorf 튜브에 분주하고 분자 분석을 위해 -80oC에 보관했습니다.

3.2.1. miRNeasy Mini 키트(Cat. 제217004호; Qiagen, Hilden, Germany) 제조사의 프로토콜에 따라 혈청 샘플로부터 RNA 추출을 수행하였다. 분리된 RNA는 40 μL의 RNase가 없는 물에서 용출되었습니다.

3.2.2. miRNA를 포함한 정제된 RNA의 정량 NanoDrop® 1000 분광 광도계(Thermo Scientific, Wilmington, DE, USA)를 사용하여 모든 RNA 샘플의 농도와 순도를 측정했습니다. 260 nm에서의 흡광도를 사용하여 농도를 측정했습니다. 샘플 내 RNA의 비율은 260/280 및 260/230 nm 비율이 RNA 순도를 평가하는 데 사용되었습니다. 정량 후, 분리 및 용출된 RNA는 다음 장소에 보관되었습니다.

-80 ◦C 분취량. 3.2.3. ncRNA 발현의 역전사 및 측정 3.2.3.1. qRT-PCR을 이용한 cDNA 합성 및 lncRNA CCDC144NL-AS1 발현 측정. 전체 RNA는 Xpert cDNA 합성 키트(Cat. 번호 GK80.0100; Grisp Research Solutions, Rua Alfredo Allen, 포르투갈) 제조업체의 프로토콜에 따라 긴 RNA 주형에서 cDNA 합성에 적합한 Xpert 역전사 효소(RNase H-), RNA 의존성 DNA 중합효소를 함유하고 있습니다. 합성된 cDNA는 qRT-PCR이 이루어질 때까지 -20oC에서 보관되었습니다. lncRNA CCDC144NL-AS1의 발현은 Xpert Fast SYBR(Cat. 번호 GE20.0100; Grisp Research Solutions, Rua Alfredo Allen, 포르투갈) 제조업체 프로토콜에 따릅니다. 인간 CCDC144NL-AS1(Hs04941765 m1, Cat. No. 4426961)을 사용하여 lncRNA CCDC144NL-AS1의 발현 수준을 평가했습니다. 인간 GAPDH 프라이머(LPH31725A-200, Cat. No. 330701)을 lncRNA CCDC144NLAS1의 발현을 표준화하기 위한 내인성 대조군으로 사용했습니다.

3.2.3.2. qRT-PCR을 이용한 cDNA 합성 및 hsa-miR-143-3p 발현 측정. miRCURY LNA RT Kit는 cDNA 합성에 사용되었습니다(Cat. No.339340, Qiagen, Hilden, Germany) 제조업체의 지침에 따라 제안됩니다. 생성된 cDNA는 정량화될 때까지 -20°C에서 보관되었습니다. qRT-PCR은 miRCURY LNA miRNA PCR Assay(Cat. 339306(독일 힐덴 퀴아겐 소재). 프라이머 SNORD38B(hsa) miRCURY LNA miRNA PCR Assay(YP00203901, Cat. No. 339306)을 내인성 대조군으로 사용하여 hsa-miR-143-3p의 발현을 표준화했습니다. 반응은 PCRmax Eco™48 qRT-PCR 시스템(PCRmax, Staffordshire, USA)을 사용하여 수행되었습니다.

프라이머 서열은 표 2에 나열되어 있습니다. 이 모든 프라이머는 Qiagen https://www.qiagen.com/workflow-configurator/에서 설계했습니다. 워크플로 intcmp=CM_QF_WFC_1121_OTHERS_QB_nav_products, Thermofisher https://www.thermofisher.com/taqman-gene-expression/pr에서 얻은 lncRNA CCDC144NL-AS1 제외 oduct/Hs04941765_m1 (2021년 10월 접속). RNA 상대 발현은 각각 lncRNA CCDC144NL-AS1 및 hsa-miR-143-3p에 대한 내부 제어로서 GAPDH 또는 SNORD38B(hsa)를 사용하여 주기 임계값(Ct) 방법(2-ΔΔCt)을 사용하여 배수 변화로 계산 및 정규화되었습니다. . ΔCt는 각각 lncRNA CCDC144NL-AS1 및 hsa-miR-143-3p의 Ct 값에서 GAPDH 및 SNORD38B(hsa)의 Ct 값을 빼서 결정되었습니다. 여기서 ΔΔCt = ΔCt 암 샘플 - ΔCt 대조 샘플입니다[58].

3.2.4. ELISA에 의한 HMGA2 단백질 농도의 정량 HMGA2 단백질 농도는 Bioassay Technology Laboratory(Cat.No. E7513Hu, Jiaxing, China) 제조업체의 지침에 따릅니다. 반응은 ELISA 플레이트를 인간 HMGA2 항체로 사전 코팅하는 것을 기반으로 하며, 추가된 샘플에 존재하는 HMGA2는 웰을 코팅하는 항체에 결합합니다. 샘플의 HMGA2에 결합하기 위해 비오티닐화된 인간 HMGA2 항체를 첨가했습니다. 그런 다음 두 번째 검출 항체를 첨가하여 비오티닐화된 HMGA2 항체에 결합했습니다. 효소-항체-표적 복합체와 반응하여 450nm에서 측정 가능한 신호를 생성하는 기질 용액을 첨가했습니다.

3.2.5. 지수 및 비율 3.2.5.1. 체질량 지수(BMI kg/m2)는 https://www.nhlbi.nih.gov/health 웹사이트를 사용하여 각 참가자에 대해 kg/m2 단위로 계산되었습니다. /교육/무게/BMI/bmicalc.htm을 잃습니다. 정상 체중의 개인의 BMI는 18.5-24.9입니다. kg/m2, 과체중 BMI 25-29.9 kg/m2, 비만은 30kg/m2 이상입니다. 3.2.5.2. 혈소판 대 림프구 비율(PLR)은 환자의 혈소판 수(x103 세포/μL)를 림프구 수(x103 세포/μL)로 나누어 계산했습니다. PLR은 호중구 대 림프구 비율(NLR)[59] 또는 개별 세포 단독보다 염증성 질환 중증도와 더 강한 연관성을 갖는 염증 지표이자 면역 반응 관련 예측 인자입니다.

3.3. 통계 분석 데이터는 Microsoft Excel 2019에서 수집되어 엑셀로 정리되었습니다. 사회학 소프트웨어 SPSS 26.0(IBM, Armonk, NY)(https://www.ibm.com/products/spss-statistics) 및 GraphPad Prism® 버전 8.01(GraphPad Software, San Diego, USA)용 통계 패키지(htt ps://www.graphpad.com/scientific-software/prism/) 수치에는 MedCalc Statistical Software 버전 19.2.6(벨기에 Ostend의 ​​MedCalc 소프트웨어)(https://www.medcalc.org)이 활용되었습니다. ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선 분석에 사용되었습니다. 그룹 및 하위 그룹 데이터 모두에 대해 Shapiro-Wilk 정규성 테스트를 사용하여 데이터의 정규성을 테스트했습니다. 환자의 데이터는 정규분포를 따르지 않으므로 데이터는 중앙값(사분위수 범위: IQR(25번째 백분위수-75번째 백분위수))으로 표시했습니다. Mann-Whitney(U) 또는 Kruskal-Wallis(H)는 각각 두 개 이상의 독립적인 그룹을 비교하기 위해 수행되었습니다.

ROC 곡선은 최상의 컷오프, 민감도(SN), 특이도(SP), 음성 예측 값(NPV) 및 양성 예측 값(PPV)을 찾는 데 사용되었으며, 곡선 아래 면적(AUC)은 0에서 0까지의 범위로 계산되었습니다. 1. 의료 테스트에서는 진단 또는 예후 테스트 유틸리티를 이해하기 위해 LR(음성 우도 비율)이 사용됩니다. 기본적으로 LR은 환자에게 질병이 있을 가능성을 나타냅니다. 질병이나 상태에 걸릴 가능성은 비율에 따라 증가합니다. 반면에 낮은 비율은 그렇지 않을 가능성이 가장 높다는 것을 나타냅니다. 따라서 의사는 이러한 비율을 사용하여 질병을 배제하거나 배제할 수 있습니다. 누군가가 질병이나 질환을 앓을 가능성을 나타내는 비율은 ROC 곡선으로 식별되는 SN 및 SP를 뒷받침합니다. LR의 또 다른 정의는 SN과 SP입니다. 여기서 음수 LR = (100 - SN)/SP입니다. Spearman의 상관계수 r은 다양한 변수 간의 상관관계를 평가하는 데 사용되었습니다. 또한, lncRNA CCDC144NL-AS1, hsamiR-143-3p 및 HMGA2 단백질의 발현 수준을 Spearman 상관 관계 r로 설정하고 두 변수(연속 변수와 이분 변수) 간의 연결을 점-이중 상관 관계를 사용하여 평가했습니다. 양측 통계분석 검정 p값이 <0.05인 경우 유의 수준이 설정되었습니다.