乳腺癌中M2样巨噬细胞浸润相关基因模型的预后和免疫学价值

目的:乳腺癌发展不但涉及癌细胞的基因改变,还与肿瘤微环境相关。肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)是乳腺肿瘤微环境中最丰富且活跃的免疫细胞。本研究旨在探索M2样巨噬细胞(M2-TAMs)相关基因作为评估乳腺癌个体风险生物标志物的潜力。方法:利用癌症基因组图谱数据库(TCGA)和基因表达综合数据库(GEO),筛选M2-TAMs相关基因后采用比例风险回归(Cox)及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析,建立M2-TAMs相关基因模型,将患者分为高、低危组进行生存、临床特征、免疫学等分析。结果:M2-TAMs相关基因模型中低危组患者的预后明显优于高危组,并且模型中的风险评分可作为乳腺癌患者预后的独立预测因子,另结合临床特征和风险评分可更准确地评估患者预后。大部分免疫细胞在低危组中呈高度浸润,两组患者在免疫功能上存在显著差异,且有许多差异表达的免疫检查点相关基因。结论:M2-TAMs相关基因模型表现出突出的预测性能,并为评估免疫治疗的成功提供了新的观点,有助于为精确治疗和综合治疗提供新的见解。

肝细胞癌和动脉粥样硬化共表达基因的筛选和验证

目的 通过生物信息学分析鉴定肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma, HCC)与动脉粥样硬化(Atherosclerosis, AS)的共表达基因。方法 下载基因表达数据库(Gene expression omnibus, GEO)中肝细胞癌(GSE84402,GSE25097)和动脉粥样硬化(GSE28829,GSE100927)的数据集。使用R软件加权基因共表达网络分析(Weighted gene co-expression networkanalysis, WGCNA)分析GSE84402和GSE28829数据集中共表达基因,Limma鉴定GSE25097和GSE100927数据集中差异表达基因(Differential gene express, DEGs),使用Venny识别WGCNA与差异基因的共表达基因并使用clusterProfiler进行、基因本体(Gene ontology, GO)分析和基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析。对WGCNA和差异基因的共表达基因进行qPCR,免疫组织化学技术(Immunohistochemistry, IHC),免疫荧光共定位(Immunofluorescence, IF)等实验验证。结果 WGCNA分析共识别227个共表达基因,差异基因表达分析共识别5个共表达基因,鉴定HIF1A、CASP8、 LEF1、BCAT1、LPL为HCC与AS共表达基因,KEGG分析显示这些基因主要富集在细胞周期和MAPK信号通路,在HCC和AS中qPCR、 IHC、免疫荧光共定位(Immunofluorescence, IF)均显示,共表达基因在病灶组织中的表达均高于对照组织(P<0.05)。结论 HIF1A、CASP8、 LEF1、BCAT1、LPL 5个共表达基因可能是HCC与AS的潜在生物学标志物。同时,MAPK信号通路及细胞周期通路在HCC和AS的发生发展中起到关键作用。