目的基于生物信息学方法构建甲状腺癌免疫基因预后评估模型及危险分层系统,分析模型评分对免疫细胞浸润的影响和免疫调控网络。方法从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库及ImmoPort Resources数据库下载甲状腺癌患者...目的基于生物信息学方法构建甲状腺癌免疫基因预后评估模型及危险分层系统,分析模型评分对免疫细胞浸润的影响和免疫调控网络。方法从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库及ImmoPort Resources数据库下载甲状腺癌患者临床、转录组及免疫基因数据,筛选出差异表达的免疫相关基因,从Cistrome Project数据库中下载转录因子数据,构建差异表达的免疫相关基因及差异表达的转录因子之间的调控网络。采用单因素和多因素Cox分析筛选出独立的预后免疫相关基因并构建预后评估模型,分析预后评估模型风险评分与临床病例特征及预后的相关性。从TIMER2.0数据库下载肿瘤相关性免疫细胞浸润数据,分析预后评估模型风险评分与肿瘤相关性免疫细胞(B细胞、CD4;T细胞、CD8;T细胞、中性粒细胞、巨噬细胞及树突状细胞)浸润丰度的相关性。结果基于R语言共筛选出272个在甲状腺癌中差异表达免疫相关基因及36个差异表达的转录因子[错误发现率(false discovery rate,FDR)<0.05]。单因素Cox分析筛选出13个免疫相关基因与预后相关(均P<0.01)。与转录因子相关性分析结果显示,共13个转录因子与11个预后相关的免疫基因相关(均∣r∣>0.3,均P<0.05),并构建调控网络。多因素Cox分析结果显示,6个免疫基因(CXCL5、COLEC10、S100A9、MMP12、APOD和FGF7)为独立预后因子构建预后评估模型(均P<0.05)。基于模型风险评分分为高风险组和低风险组,高风险组和低风险组患者10年总生存(overall survival,OS)率为95.6%和85.4%。该预后评估模型具有较高准确度[曲线下面积(area under curve,AUC)=0.992]。单因素及多因素Cox回归分析结果显示,预后评估模型风险评分是OS的独立预测因子(P<0.05),高风险评分是患者OS不良的危险因素,且与肿瘤微环境中的中性粒细胞增多及CD8;T细胞减少相关。结论基于生物信息学方法构建了甲状腺癌免疫相关基因预后评估模型及危险评分系统,为预测甲状腺癌患者预后提供参考,且免疫基因间交互网络可能通过影响肿瘤微环境中的免疫细胞的生物学功能发挥作用。展开更多
目的探讨保留乳头乳晕复合体乳房切除术(NSM)联合即刻乳房重建手术(IBR)手术中乳头乳晕复合体(NAC)安全性保留的相关危险因素,并建立预测模型。方法回顾性分析2017年1月至2019年8月在复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科行NSM联合IBR的474例...目的探讨保留乳头乳晕复合体乳房切除术(NSM)联合即刻乳房重建手术(IBR)手术中乳头乳晕复合体(NAC)安全性保留的相关危险因素,并建立预测模型。方法回顾性分析2017年1月至2019年8月在复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科行NSM联合IBR的474例病人的临床资料。依据乳头后方组织术后石蜡病检结果进行病例分组即NAC(+)组与NAC(-)组。分析两组病人的临床、影像及病理学特征,进行多因素分析,对独立预测指标赋值,计算不同分值的NAC阳性率,建立相应预测模型并验证。结果 474例病例中,NAC阳性率为13.71%(65/474),单因素分析显示肿瘤位置、乳头溢液、乳头凹陷、NAC皮肤湿疹样改变、临床肿瘤大小、肿瘤至乳头距离(TND)、临床淋巴结状态、MG-乳头后方钙化、恶性特征钙化灶、合并原位癌成分、组织学类型、组织学分级、脉管癌栓、分子分型与NAC肿瘤阳性相关。多因素分析显示乳头血性溢液、乳头凹陷、NAC皮肤湿疹样改变、临床肿瘤大小、TND、临床淋巴结状态、脉管癌栓是NAC肿瘤阳性独立预测指标。建立NAC预测指数(Predictive Index of NAC,PI-NAC)预测模型提示,0~1分为NAC肿瘤累及低风险,2~4分为中风险,5分及以上为高风险。该模型内部验证ROC曲线AUC值0.85(95%CI 0.80-0.89),具有较好预测效能。结论乳头血性溢液、乳头凹陷、NAC皮肤湿疹样改变、临床肿瘤大小、TND、临床淋巴结状态、脉管癌栓是NAC受累的重要独立指标。预测模型有助于术前更好地评估NSM的肿瘤安全性。展开更多
文摘目的探讨保留乳头乳晕复合体乳房切除术(NSM)联合即刻乳房重建手术(IBR)手术中乳头乳晕复合体(NAC)安全性保留的相关危险因素,并建立预测模型。方法回顾性分析2017年1月至2019年8月在复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科行NSM联合IBR的474例病人的临床资料。依据乳头后方组织术后石蜡病检结果进行病例分组即NAC(+)组与NAC(-)组。分析两组病人的临床、影像及病理学特征,进行多因素分析,对独立预测指标赋值,计算不同分值的NAC阳性率,建立相应预测模型并验证。结果 474例病例中,NAC阳性率为13.71%(65/474),单因素分析显示肿瘤位置、乳头溢液、乳头凹陷、NAC皮肤湿疹样改变、临床肿瘤大小、肿瘤至乳头距离(TND)、临床淋巴结状态、MG-乳头后方钙化、恶性特征钙化灶、合并原位癌成分、组织学类型、组织学分级、脉管癌栓、分子分型与NAC肿瘤阳性相关。多因素分析显示乳头血性溢液、乳头凹陷、NAC皮肤湿疹样改变、临床肿瘤大小、TND、临床淋巴结状态、脉管癌栓是NAC肿瘤阳性独立预测指标。建立NAC预测指数(Predictive Index of NAC,PI-NAC)预测模型提示,0~1分为NAC肿瘤累及低风险,2~4分为中风险,5分及以上为高风险。该模型内部验证ROC曲线AUC值0.85(95%CI 0.80-0.89),具有较好预测效能。结论乳头血性溢液、乳头凹陷、NAC皮肤湿疹样改变、临床肿瘤大小、TND、临床淋巴结状态、脉管癌栓是NAC受累的重要独立指标。预测模型有助于术前更好地评估NSM的肿瘤安全性。