基于生物信息学分析HBV感染相关肝组织中免疫微环境枢纽基因

目的 通过生物信息学分析HBV感染相关免疫机制,找出定位于HBV感染相关免疫微环境的潜在治疗靶点。方法 从基因表达综合数据库下载GSE121248和GSE55092数据集。使用limma R软件包筛选HBV阳性肝组织样本与正常肝组织样本间的差异表达基因(DEGs)。从GeneCards数据库中下载免疫相关基因集,与上述两组DEGs取交集后得到免疫相关的差异表达基因(i-DEGs)。利用i-DEGs构建蛋白质-蛋白质互作(PPI)网络,以筛选可能与HBV感染相关的枢纽基因;使用多种网络工具评估枢纽基因与miRNA、转录因子、小分子药物的关联性。结果 从GSE55092和GSE121248分别获得1417和789个DEGs,二者与免疫相关基因集取交集后得到324个i-DEGs。通过构建PPI网络,鉴定出TOP2A、CDK1、AURKA、NCAPG、KIF11、CCNB1、CDC20、BUB1B、CCNB2、CCNA2共10个枢纽基因。通过探索DGIdb数据库,鉴定出可以调控TOP2A、CDK1、AURKA、CCNA2表达的36种小分子药物。进一步研究发现,CDK1对于HBV感染的诊断效能最高,其表达水平与HBV相关免疫微环境中的6种免疫细胞浸润水平显著相关。结论 本研究发现CKD1可能是调控HBV相关免疫微环境的关键靶点。

术前超声造影组学模型预测肝细胞癌消融术后早期复发风险

目的基于术前超声造影(CEUS)影像组学特征,建立肝细胞癌(HCC)B超引导下消融术后早期复发的预测模型,对其预测效能进行评价、验证和比较。方法回顾性分析131例行消融术且术前1周内有CEUS和超声(US)检查的HCC患者临床资料,其中训练组91例,验证组40例。用MRIcroGL软件对整个肿瘤病灶进行勾画和分割,采用PyRadiomics分别提取CEUS和US图像的影像组学特征,用于建立临床模型、US组学模型、CEUS组学模型及联合模型,并评价各模型对HCC复发的预测效能。结果临床特征中,甲胎蛋白(AFP)水平、肿瘤大小是HCC消融术后早期复发的独立危险因素;CEUS组学模型相较于US组学模型和临床模型(训练组AUC 0.93 vs.0.81、0.93 vs.0.69,验证组AUC 0.74 vs.0.60、0.74 vs.0.67),表现出了更优的预测效能(P<0.05),与联合模型相比(训练组AUC 0.93 vs.0.95,验证组AUC 0.74 vs.0.63)预测效能无显著差异(P>0.05)。结论基于术前CEUS图像特征的组学模型作为一种简便有效的工具,对HCC消融术后早期复发具有良好的预测价值,有助于临床医生术前评估肿瘤复发风险以优化治疗策略,改善HCC患者预后。