急性髓系白血病免疫评分的建立及验证

目的:建立急性髓系白血病(AML)免疫基因预后模型并探索其与骨髓免疫微环境之间的关系。方法:从TCGA数据库下载TCGA-AML基因表达谱以及临床资料数据。通过LASSO分析筛选构建预测模型的免疫基因,模型预测精度通过受试者工作特征曲线和曲线下面积来量化,生存分析采用Log-rank检验。通过基因集富集分析评估不同免疫风险状态下的通路以及功能富集状态,并在真实世界中通过流式分析验证免疫预测模型与骨髓免疫微环境之间的相关性。结果:免疫基因模型风险低的患者预后优于风险高的患者,多因素分析显示,该免疫基因风险模型为独立预后因素。训练集中AML患者的危险比为HR=24.594(95%CI:6.180-97.878),1、3和5年总生存率的AUC分别为0.811、0.815和0.837。此外,差异基因集富集分析提示,细胞因子以及趋化因子等免疫相关通路激活以及自身免疫疾病相关通路激活。同时,真实世界数据显示,免疫风险高的患者CD8+T细胞以及B淋巴细胞数量较低风险患者更低。结论:本研究构建了一个稳定的AML预后评估模型,它不仅可以用来预测AML的预后,还能进一步揭示了免疫微环境的失调。

肿瘤浸润性免疫细胞对肺腺癌预后影响的研究

目的探讨22种肿瘤浸润性免疫细胞(简称免疫细胞)对肺腺癌患者预后的影响。方法利用TCGA数据库对594例转录组数据中22种免疫细胞的相对比例进行推算,筛选出P<0.05的样本用于研究,分析22种免疫细胞在正常肺组织与肺腺癌组织中的差异表达。利用单因素Cox回归模型分析22种免疫细胞对肺腺癌患者预后的影响,筛选出对肺腺癌患者总生存有影响的因素构建免疫风险评分模型。采用多因素Cox回归模型分析该免疫风险评分模型的独立预测价值。构建列线图对肺腺癌患者的生存率进行综合预测。结果除CD8^+T细胞、幼稚的CD4^+T细胞、激活的自然杀伤细胞(NK细胞)及激活的肥大细胞外,其余免疫细胞在正常肺组织与肺腺癌组织中的表达比较,差异均有统计学意义(均P<0.05)。经单因素Cox回归分析筛选出对肺腺癌患者总生存有影响的3种免疫细胞,即嗜酸性粒细胞、激活的树突状细胞及M1型巨噬细胞;利用这3种免疫细胞构建免疫风险评分模型。根据模型对每例患者进行复发风险评分,按风险评分中位值将患者分为高风险组与低风险组,Kaplan-Meier曲线提示高风险组患者总生存率低于低风险组(P<0.05)。ROC曲线提示该风险模型在预测复发风险方面具有较好的诊断效能(AUC=0.60)。多因素Cox回归模型分析显示,免疫风险评分模型是肺腺癌预后的独立预测因子(HR=1.30,95%CI:1.20~1.40,P<0.05)。列线图能更全面地对肺腺癌患者的生存率进行预测。结论免疫细胞在肺腺癌患者预后评估中发挥着重要作用。本文基于3种免疫细胞构建的免疫风险评分模型是肺腺癌预后的独立预测因子。

基于分类基因的非常规突发事件免疫风险识别模型

运用免疫学基因理论研究非常规突发事件识别问题,构建了突发事件免疫风险识别框架,建立了基于信息熵的免疫风险识别器模型,在突发事件分类免疫基因假设的基础上进行了突发事件信息免疫模拟,总结出各类事件在显性概率、变异概率以及能量的阈值,并将单一的能量指标转化为分类信息,揭示了突发事件分类信息映射关系,研究显示非常规突发事件存在较多问题信息,但大多隐藏于大量的可控信息与可辨信息中,并通过案例分析验证了模型的科学性。模型的应用有利于对非常规突发事件的预测识别,更有利于免疫系统与非常规突发事件进行更深层次的学科融合。