铜调节的细胞死亡相关基因与前列腺癌关系分析

目的基于美国癌症肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库分析铜调节的细胞死亡相关基因与前列腺癌患者预后和免疫细胞浸润的关系。方法从TCGA数据库下载所有前列腺癌患者的基因数据,其中包括前列腺癌组织501例,正常组织52例。运用R软件提取前列腺癌患者中铜调节的细胞死亡相关基因表达矩阵,进行差异分析、多因素回归分析筛选出预后基因,对预后基因进行生存分析,同时探讨预后相关基因与免疫细胞之间的相关性。结果甘氨酸裂解系统蛋白H(GCSH)与前列腺癌患者的预后显著相关,同时发现其与前列腺癌患者中的树突细胞、CD8^(+)T细胞、浆细胞也显著相关(P<0.05)。结论GCSH基因在前列腺癌的发生、发展中起重要作用,有望成为前列腺癌预后的标志物。

基于LASSO-COX回归的TCGA胃癌淋巴结转移相关microRNA的筛选及预后模型建立

目的将LASSO与COX回归相结合用于美国肿瘤基因图谱(TCGA)胃癌淋巴结转移相关microRNA的筛选并且构建预后模型。方法通过TCGA下载胃癌的microRNA表达谱及临床随访数据,使用R语言对数据进行LASSO-COX回归并构建预后模型并验证其效能。结果采用5×交叉验证在曲线最低点选择最小惩罚系数λ=0.0056,在该处得到6个非零系数的microRNA:has-miR-584-3p、hsa-miR-362-3p、hsa-miR-1245b-5p、hsa-miR-1306-3p、hsa-miR-96-3p、hsa-miR-548j-5p,其HR分别为0.921(95%CI:0.841~0.945)、0.979(95%CI:0.959~0.999)、1.473(95%CI:1.185~2.204)、0.882(95%CI:0.816~0.952)、0.816(95%CI:0.626~0.883)、0.860(95%CI:0.750~0.987),P均<0.01,其风险函数为0.921 exp has-miR-584-3p+0.979 exp hsa-miR-362-3p+1.473 exp hsa-miR-1245b-5p+0.882 exp hsa-miR-1306-3p+0.816 exp hsa-miR-96-3p+0.860 exp hsa-miR-548j-5p,根据受试者工作特征(ROC)曲线确定的风险函数最佳截断值为0.53,以此截断值将患者分为高风险组(n=86)及低风险组(n=279),两组间生存曲线有统计学差异,且风险函数越高患者预后越好,高表达组死亡风险是低表达组的0.11倍(95%CI:0.06~0.23,P<0.01),风险函数对患者1年生存率的预测最佳截断值为1.405,AUC为0.755,对患者2年生存率的预测最佳截断值为1.145,AUC为0.765。结论基于LASSO-COX回归建立的6 microRNA预后模型可有效预测胃癌患者淋巴结转移相关总生存率。

VAVs基因家族在肝癌中的表达及临床意义

目的探究VAVs家族基因在肝细胞癌(HCC)患者中的表达水平及其在预后中的临床价值,并基于阳性作用基因建立肝癌的预后预测模型。方法从肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库中下载并提取342例HCC癌组织和50例癌旁组织中VAVs家族基因mRNA测序表达数据及其临床信息。比较TCGA中VAVs mRNA在HCC癌组织和癌旁组织中的表达差异,并比较温州医科大学附属第一医院20例HCC患者的癌组织及癌旁组织中VAVs蛋白的表达差异。根据VAVs mRNA表达量中位值分为高表达组(n=171)和低表达组(n=171),比较两组的临床病理特征差异,采用Kaplan-Meier法分析比较两组的生存差异。采用单因素和多因素Cox分析筛选HCC患者预后的危险因素。基于VAV2 mRNA构建HCC生存预后列线图模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线及校正曲线来评估模型的预测准确性。结果对TCGA数据库分析显示,VAV2 mRNA在HCC癌组织中的表达量高于癌旁组织(P<0.05);本中心免疫组化结果表明,VAV2蛋白在HCC癌组织中的表达量高于癌旁组织(P<0.05)。TCGA数据库分析结果显示,VAV2 mRNA表达水平与HCC患者的性别、肝癌临床分期显著相关(P<0.05),在女性、肝癌临床分期中的Ⅲ期、T分期中的T3期的患者中表达上调(P<0.05)。VAV2 mRNA高表达组的生存时间显著短于VAV2低表达组(P<0.05)。Cox分析显示,VAV2 mRNA表达水平(HR=1.031,95%CI 1.009-1.054,P<0.05)和肝癌临床分期(HR=1.626,95%CI 1.083-2.442,P<0.05)是HCC患者预后的独立危险因素。基于VAV2 mRNA和肝癌临床分期建立的HCC患者生存预后列线图,C指数为0.731。患者1、2、3年ROC曲线下面积(AUC)分别为0.772、0.683、0.650,校准曲线图表明第1年实际观测值与预测值具有较好的一致性。结论VAV2 mRNA的高表达与HCC患者疾病发展及不良预后相关。基于VAV2和肝癌临床分期建立的列线图具有一定的区分度和准确度。

基于TCGA及Oncomine数据库挖掘TMEM164在肝细胞癌中的表达及临床意义

目的TMEM164是TMEM家族的一员,实验基于肿瘤基因组图谱(TCGA)和Oncomine数据库评估了TMEM164在肝细胞癌中表达及临床意义。方法从GDC Data Portal网站(https://portal.gdc.cancer.gov/)下载424例HCC的RNA表达谱和临床病理参数资料。其中肝细胞癌(HCC)组织374例,癌旁正常组织50例。借助Oncomine数据库进一步扩大样本量,验证TCGA数据库分析结果是否正确。采用Kaplan-Meier曲线和Cox回归分析TMEM164表达与患者预后的相关性,并进行基因集富集分析(GSEA),探讨其潜在作用机制。结果TMEM164在HCC组织中表达量显著高于癌旁正常组织(P<0.001);TMEM164表达水平与HCC患者的Stage分期和T分期均显著相关(P<0.05);生存分析显示TMEM164高表达患者总生存率显著低于低表达患者(P<0.01);单因素及多因素Cox回归分析结果表明TMEM164高表达可能作为HCC患者预后的独立指标。GSEA表明TMEM164可能通过调控mTOR、ERBB等通路进而调控细胞周期、凋亡、自噬及RNA降解等参与HCC的进程,此外TMEM164还可能作用于与免疫相关的信号通路。结论TMEM164在肝细胞癌中高表达,与患者预后不良相关,可能成为HCC患者的预后标志物及潜在治疗靶点。

利用GEO及TCGA数据集分析SMARCA1在胃癌中的表达及其临床意义

目的探讨基因表达汇编(GEO)及癌症和肿瘤基因表达图谱(TCGA)数据集中胃癌组织的SMARCA1表达情况及其与胃癌临床病理特征和预后的关系。方法利用GEO和TCGA数据集汇总胃癌相关数据,下载胃癌组织SMARCA1表达数据及临床病理参数。分析SMARCA1表达与胃癌临床病理学特征和总生存期(OS)的关系;采用基因集富集分析(GSEA)预测SMARCA1相关的基因通路。结果在GSE62254数据集中,SMARCA1表达与T分期有关(P=0.022),而与TNM分期、性别、年龄和N分期均无关(P>0.05)。在TCGA数据集中,SMARCA1表达与T分期、性别、年龄、N分期、TNM分期和组织学分级均无关(P>0.05)。GSE62254数据集中,SMARCA1高、中及低表达组胃癌患者的中位OS分别为36.4个月、89.4个月和未达(P=0.001);TCGA数据集中,SMARCA1高、中及低表达组胃癌患者的中位OS分别为23.7个月、29.4个月和56.2个月(P=0.033)。GSEA结果显示,SMARCA1高表达样本富集了K-Ras、Akt、BMI-1和m TOR通路等基因集。结论胃癌组织中SMARCA1的表达与T分期有关,高表达患者的预后不良,可作为潜在评估胃癌预后的分子标志物。

构建“免疫相关lncRNA基因对”模型预测未发生远处转移的原位肝癌预后及药物敏感性

目的构建“免疫相关lncRNA基因对”模型预测未发生远处转移的原位肝癌预后并分析不同组别肿瘤免疫微环境特征及药物敏感性。方法从XENA数据库获取肝细胞肝癌样本正常肝脏样本的RNA-seq数据,筛选出未发生远处转移的原位肝癌样本,提取免疫相关lncRNA,构建免疫相关lncRNA基因对的预测模型;随后将免疫相关lncRNA基因对预测模型与患者的预后及临床因素进行相关性分析;同时利用肿瘤免疫细胞浸润数据计算高低风险组免疫微环境特征差异,并评估肝癌相关药物在不同风险组的敏感性。结果筛选出免疫相关lncRNA基因对13个,并结合生存状况建立预测模型,低风险组患者的生存获益显著优于高风险组(P<0.001)。在肿瘤免疫微环境方面,高风险组表现出了更为突出的免疫抑制状态,药物敏感性分析表明索拉非尼、阿昔替尼在基于风险分组的患者中敏感性显著不同。结论免疫相关lncRNA的基因对模型能够较好的预测未发生远处转移的原位肝癌患者预后情况,高风险的患者中免疫抑制状态明显,而不同的风险组对肝癌特定药物治疗敏感性不同。

美国科学家绘制出近200种癌症基因图谱

美国巴尔的摩市约翰-霍普金斯大学的研究人员日前表示，他们已经绘制出了将近200种包括乳腺癌和直肠癌在内的癌症基因图谱。这些图谱显示，很多发生变异癌症基因之前还不为人们所知，而这些基因在肿瘤形成、生长以及扩散的过程中扮演着重要作用。

美国科学家绘制出多种癌症基因图谱

美国约翰斯霍普金斯大学的科学家9月7日称，他们利用现代癌症基因筛选技术，首次完成了一项大规模测序乳腺癌和结肠癌中编码蛋白的基因的工作，对取自病人体内的11种乳腺肿瘤和11种结肠直肠癌的1.3万个基因进行了分析，结果竟意外发现，有189种变异的基因与这两种癌症的形成和扩散有关。研究人员根据发现的结果绘制出了包括乳腺癌和直肠癌在内的189种癌症基因的图谱。

二十一世纪的医学——中美第一届医学论坛及启示

由美国医学会与中华医学会共同发起的中美第一届医学论坛-21世纪的医学,已于2000年12月10至16日在全世界最大的医疗中心-美国体斯顿医疗中心胜利结束.这次医学论坛,邀请了中美第一流医学专家,在大会上作了报告,总结了二十世纪末世界医学研究所取得的重要成果,讨论了二十一世纪全球面临的医学挑战和对策.

恶性胸膜间皮瘤组织中COL1A1和COL1A2基因的表达及临床意义

目的:探讨恶性胸膜间皮瘤(MPM)组织的Ⅰ型胶原蛋白α1链(COL1A1)和Ⅰ型胶原蛋白α2链(COL1A2)基因的表达水平及临床意义。方法:于2020年1月,收集26例MPM患者的MPM组织及相邻的正常胸膜组织,采用定量反转录PCR测定组织中COL1A1和COL1A2基因表达水平,并采用受试者工作特征(ROC)曲线评估两者诊断MPM的效能。通过肿瘤基因组图谱(TCGA)数据库分析COL1A1和COL1A2基因表达与临床病理特征的关系,采用基因表达谱动态分析两者表达水平与MPM患者总生存率(OS)和无疾病进展生存率(DFS)的关系,通过Cox比例风险回归模型探讨影响MPM患者预后的因素。采用TIMER 2.0平台探讨COL1A1和COL1A2基因在MPM中的表达与肿瘤免疫浸润性细胞的关系。结果:与正常胸膜组织比较,MPM组织中COL1A1和COL1A2基因表达量明显增加(P<0.01),且两者表达呈正相关(P<0.001);ROC曲线显示,COL1A1和COL1A2表达水平诊断MPM的曲线下面积分别为0.900和0.897。COL1A1基因表达量与MPM患者肿瘤类型有关(P<0.05),COL1A2基因表达量与MPM患者T分期有关(P<0.05)。COL1A1和COL1A2基因表达量与MPM患者OS均有关联(Logrank P<0.05),与DFS的关联均无统计学意义(Logrank P>0.05)。Cox多因素分析结果显示,COL1A1和COL1A2基因高表达及双相混合型MPM患者的死亡风险较高(P<0.05)。TIMER 2.0平台分析结果显示,COL1A1和COL1A2基因在MPM中的表达与巨噬细胞均呈正相关,COL1A2基因在MPM中的表达与中性粒细胞呈负相关(P<0.05)。结论:COL1A1和COL1A2基因在MPM组织中高表达,对MPM的诊断、病情预测和预后评估有一定的价值,两者可能共同促进了MPM的发生发展。

基于TCGA数据库和RT-qPCR鉴定4种新的免疫相关长链非编码RNA以预测胰腺癌的预后

旨在探索新型的免疫相关长非编码RNA(lncRNA)来预测胰腺癌(PAAD)的预后。材料和方法:对肿瘤基因组图谱(TCGA)中PAAD患者全基因组的lncRNA表达数据和相关临床信息进行系统深入的分析,采用Cox回归法构建风险评分公式,探讨TCGA中高风险组和低风险组的总生存期差异,构建lncRNA预后模型预测PAAD的预后。基因本体论(GO)和通路富集分析(KEGG)、基因组富集分析(GSEA)显示相关的途径。结果:我们筛选出了四个免疫相关lncRNA(AC005332. 4, LINC01133, LINC01091, AC092171. 5)。RT-PCR显示LINC01133在癌组织中的表达水平明显高于癌旁组织。结论:我们独立研究了4个免疫相关的lncRNA作为PAAD的预后生物标志物,为胰腺癌的免疫治疗提供了潜在的靶点。