CD4^+CD25^+Foxp3^+Treg细胞调控肿瘤免疫抑制微环境的研究进展

目的 CD4^+CD25^+Foxp3^+调节性T细胞(Treg)是肿瘤免疫抑制微环境的主要组成部分,其在肿瘤的免疫抑制微环境中分泌IL-10、IL-35、TGF-β1和FGL2等细胞因子发挥免疫抑制作用。Treg细胞抑制CD4^+T、CD8^+T淋巴细胞和NK细胞,进而抑制特异性抗肿瘤免疫反应使肿瘤细胞更容易逃避免疫监视。进一步研究Treg细胞在肿瘤免疫中的作用机制,对深入了解恶性肿瘤的发病机制及免疫治疗具有重要的理论意义。此外,Treg细胞及其分泌的细胞因子在肿瘤治疗和预后评估等方面也具有广阔的临床应用前景。

XBP1对低氧环境下胶质瘤细胞活力及糖酵解的影响

目的:明确低氧应激对胶质瘤细胞X-盒结合蛋白1(X-box binding protein 1,XBP1)的作用;明确胶质瘤细胞XBP1表达与糖代谢之间的关系;抑制XBP1表达对胶质瘤细胞在常氧和低氧环境下细胞活力的影响;明确低氧环境中XBP1对胶质瘤细胞糖酵解的影响。方法:分别在常氧和低氧条件下培养人脑胶质瘤细胞系,检测XBP1激活情况;使用si RNA技术抑制XBP1表达,使用氧化磷酸化抑制剂处理细胞,检测细胞活力及糖代谢方式的改变,在常氧和低氧条件下检测细胞存活及糖酵解产物。结果:低氧环境下XBP1活化增加。低氧环境下XBP1沉默降低胶质瘤细胞活力、ATP和乳酸生成,葡萄糖消耗量减少。细胞氧化磷酸化受到抑制后,XBP1沉默降低胶质瘤细胞存活率。结论:低氧环境可诱导胶质瘤细胞XBP1的活化。在低氧环境下XBP1沉默降低胶质瘤细胞活力和糖酵解,胶质瘤细胞的糖酵解依赖于XBP1活化。

基于CT影像组学特征的机器学习模型对重型颅脑创伤患者颅内压相关参数的预测效能

目的探讨基于CT影像组学特征的机器学习模型对重型颅脑创伤患者压力波幅相关性指数(RAP)和压力反应性指数(PRx)的预测价值。方法回顾性分析2019年1月至2020年12月上海交通大学医学院附属第一人民医院神经外科收治的36例重型颅脑创伤患者的临床和影像学资料。纳入患者的入院格拉斯哥昏迷评分(GCS)[M(范围)]为6(3~8)分。所有患者均行手术治疗、持续颅内压监测及有创动脉压监测,并采集术后1 h内的RAP和PRx。于患者术后1 h的颅脑CT图像中选择1个感兴趣体积(VOI)区域并提取93个影像组学特征。运用递归特征消除法分别筛选出预测PRx和RAP的最优特征子集,然后使用随机森林算法训练分类器预测PRx及RAP,构建基于CT影像组学特征的预测模型。分别评估模型的准确率、精确率、召回率、F1评分和受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC),以判断CT影像组学特征的预测性能。结果预测PRx和RAP的最优特征数量分别为12个和15个。通过CT影像组学特征预测PRx的准确率为72%,精确率为85%,召回率为68%,F1评分为0.61,AUC为0.79。通过CT影像组学特征预测RAP的准确率为63%,精确率为78%,召回率为63%,F1评分为0.61,AUC为0.80。结论基于CT影像组学特征建立的模型能够有效预测重型颅脑创伤患者的PRx和RAP,有助于指导治疗方案及评估患者的预后。