ALOX5可作为与免疫细胞浸润相关的非小细胞肺癌预后生物标志物

目的:肺癌免疫治疗疗效与免疫细胞浸润密切相关。花生四烯酸5-脂氧合酶(arachidonic acid 5-lipoxygenase,ALOX5)可激活炎症反应并触发各种细胞死亡模式;然而,ALOX5与肺癌免疫细胞浸润的相关性尚不清楚。本研究利用在线数据库分析ALOX5在非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)中的表达,探讨其与NSCLC免疫细胞浸润的相关性及其与预后的关系。方法:分析TIMER、GEPIA和UALCAN等在线数据库中NSCLC和正常组织ALOX5 mRNA和蛋白表达的差异;应用Kaplan-Meier数据库探讨ALOX5的预后价值,GeneMANIA和String网站探索与ALOX5基因表达相关联的基因及蛋白质;对TCGA数据库挖掘出的差异基因进行基因本体(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析;应用基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)软件预测ALOX5可能参与的信号通路,TIMER数据库分析ALOX5对免疫细胞浸润水平的影响。结果:与正常肺组织相比,ALOX5在NSCLC组织中呈低表达(P<0.05),且影响NSCLC患者预后。基因互作网络分析发现:与ALOX5基因相互作用的基因主要有毛状样蛋白(coactosin like protein 1,COTL1)、白三烯C4合酶(leukotriene C4 synthase,LTC4S)和环加氧酶2(prostaglandin endoperoxide synthase 2,PTGS2)等脂质氧化和促炎介质生成的相关基因,蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络分析结果与之一致。GO、KEGG富集分析发现:ALOX5基因参与多种免疫细胞功能活化的生物过程,并参与免疫反应功能通路。GSEA结果显示ALOX5可能通过影响细胞因子与细胞因子受体的相互作用、自然杀伤细胞介导的细胞毒性和T细胞受体等信号通路,从而激活免疫反应,介导与免疫相关的预后。肺腺癌及肺鳞状细胞癌中ALOX5 mRNA表达与肿瘤浸润性免疫细胞(B细胞、CD8^(+)T细胞、CD4^(+)T细胞等)浸润水平均呈正相关(均P<0.05),并且与经典的T细胞免疫检查点抑制剂基因标志物呈正相关(P<0.001)。结论:ALOX5基因在NSCLC中表达显著下调,可影响NSCLC预后和肿瘤免疫细胞浸润水平。ALOX5基因可能是潜在的与免疫细胞浸润相关的NSCLC预后生物标志物。

PLOD3:一种潜在的直肠癌预后生物标志物

目的:探讨PLOD3在直肠癌中的生物学功能及预后价值。方法:GEPIA2、GENT2、TIMER、HPA、K-M Plot、cBioPortal、UALCAN、NetworkAnalys、GeneMANIA、Metascape、DAVID和SurvivalMeth用于分析PLOD3基因在直肠癌中的预后价值和生物学功能。结果:与正常直肠组织相比,直肠癌中PLOD3基因的mRNA和蛋白呈显著高表达状态。高表达PLOD3与直肠癌患者较短的总生存期(OS)显著相关。PLOD3的表达水平与肿瘤免疫浸润细胞CD8^(+)T呈负相关。基因突变分析结果显示直肠癌患者中PLOD3基因突变率约为10%。K-M生存分析发现在肿瘤突变负荷(TMB)高危组中,PLOD3的mRNA高表达与直肠癌患者较短的OS显著相关。功能富集分析(KEGG、GO)显示直肠癌中PLOD3的生物学功能主要包括蛋白质羟基化、胶原蛋白生物合成和修饰酶、赖氨酸降解、细胞修饰氨基酸代谢过程、脂肪酸氧化。直肠癌组织中PLOD3甲基化水平较对照组显著降低,高危组患者甲基化水平显著降低,高危组与较短的OS显著相关。结论:PLOD3是直肠癌预后新的生物标志物,为直肠癌的诊断、寻找潜在治疗靶点、个体化治疗及预后评估提供参考。

IgM反应是熊去氧胆酸和苯扎贝特治疗原发性胆汁性胆管炎的预后生物标志物

【据《J Gastroenterol Hepatol》2019年11月报道】题:IgM反应是熊去氧胆酸和苯扎贝特治疗原发性胆汁性胆管炎的预后生物标志物(作者Takano K等)原发性胆汁性胆管炎(PBC)患者对熊去氧胆酸(UDCA)不敏感,有可能发展为肝硬化和肝衰竭。苯扎贝特可作为这些患者的二线药物选择。该研究旨在评价UDCA联合苯扎贝特治疗UDCA难治性PBC的远期疗效,并探讨影响预后的因素。

胶质母细胞瘤关键基因、信号通路和预后生物标志物的筛选研究

目的采用生物信息学方法筛选胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)中的关键基因、信号通路和预后生物标志物。方法从高通量基因表达数据库(gene expression omnibus,GEO)下载GBM的5个数据集中的基因芯片数据。首先,对原始数据进行预处理,并用R语言中的limma包分析得到参与GBM发生发展过程中的差异表达基因(differentiallyexpressed genes,DEGs)。为注释基因的功能,对DEGs进行基因本体论(gene ontology,GO)分析、京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析,对所有基因的表达矩阵进行基因集富集分析(gene set enrich-ment analysis,GSEA)。通过STRING构建DEGs的蛋白互作网络(protein-protein interaction,PPI)以注释蛋白质之间的相互作用,分析得到互作强度最高的Hub基因,下载癌症基因图谱数据库(The Cancer Genome Atlas,TCGA)中GBM的基因芯片数据和临床预后资料,用COX回归模型评价DEGs的预后价值,并对风险比值(hazard ratio,HR)最高的基因进行总生存(ovarall survival,OS)分析。结果对基因表达矩阵分析得到797个DEGs。GO分析结果显示,DEGs参与了神经递质转运、突触后膜电位的调节和膜电位的调节等生物过程;KEGG分析结果主要富集于细胞周期、ECM-受体、Fox O、HIF-1、P53和PI3K-Akt信号通路;GSEA分析显示NF-κB信号通路和P53信号通路在GBM机制中发挥着重要的作用。并通过PPI网络分析得到10个Hub基因。COX回归模型和OS分析结果表明,ANXA2(HR=1.53,P=0.011),DNAJA4(HR=1.45,P=0.030),P4HB(HR=1.66,P=0.002),VMP1(HR=1.64,P=0.005),MICAL2(HR=1.83,P<0.001),EMP3(HR=1.67,P=0.006),PAK1(HR=1.69,P=0.002)和TIMP1(HR=1.54,P=0.010)的高表达提示患者预后较差。结论通过生物信息学分析定义了参与GBM的重要生物过程,也得到了参与GBM发生发展的关键分子、信号通路和预后生物标志物。

基于长链非编码RNA的生物信息学分析构建膀胱癌预后模型并确定预后生物标志物

目的:构建基于长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)的膀胱癌预后模型,并寻找预后生物标志物。方法:从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库下载膀胱癌转录组及临床数据,Perl软件和R软件用于数据处理和分析。首先筛选差异表达lncRNA,继而对筛选结果进行单因素Cox回归分析以初步筛选与预后相关的lncRNA,再进一步用Lasso回归分析筛选影响预后的关键lncRNA,并运用多因素Cox回归分析构建预后模型。根据风险评分的中位数将患者分为高风险组和低风险组,运用Kaplan-Meier(K-M)生存分析、受试者接受特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和C指数对模型进行评价。此外,运用多因素Cox回归分析计算预后模型中各lncRNA的危险比和95%置信区间,并对差异有统计学意义的lncRNA进行K-M生存分析以确定预后生物标志物。结果:单因素Cox回归分析显示,在691个差异表达的lncRNA中,35个可能与预后相关,其中23个经Lasso回归分析确认为影响预后的关键lncRNA。此外,K-M生存分析结果显示低风险组的总生存时间较高风险组长[(2. 85±2. 72)年vs.(1. 58±1. 51)年,P <0. 001],ROC曲线显示3年生存率和5年生存率的曲线下面积分别为0. 813和0. 778,C指数为0. 73。多因素Cox回归表明,23个关键lncRNA中有11个lncRNA差异有统计学意义,进一步的K-M生存分析表明,其中有3个lncRNA可能具有独立的预后价值,包括lncRNA AL589765. 1(P=0. 004),AC023824. 1(P=0. 022)和PKN2-AS1(P=0. 016)。结论:通过生物信息学分析,成功构建了基于23个lncRNA表达水平的膀胱癌预后模型,预测准确性中等,并确定了一个保护性预后生物标志物AL589765. 1,以及两个不利的预后生物标志物AC023824. 1和PKN2-AS1。

通过生物信息学分析寻找与肺腺癌预后相关核心基因

目的运用生物信息学分析,筛选肺腺癌发生过程中相关基因及通路,以便研究后续治疗靶点。方法本研究从GEO数据框中获得了GSE32863、GSE75037、GSE43458的表达谱。使用R和Venn Diagram对表达谱肺癌与非癌样本之间的差异表达基因(DEGs)取交集。利用DAVID进行GO富集和KEGG富集初步分析。利用STRING构建差异表达基因的蛋白-蛋白相互作用网络,并在Cytoscape上可视化。利用分子复合物检测算法MCODE对蛋白-蛋白相互作用网络进行模块分析,获得核心基因。此外,利用Kaplan-Meier-Plotter确定核心基因对总生存期的影响。采用GEPIA和KEGG对所有核心基因进行分析。结果建立的表达谱中共检查出114个差异表达基因,其中上调基因17个,下调基因97个;在PPI处理聚集到的核心基因中SPP1、COL6A6、ANGPT1、CAV1、CDH5、IL-6和TEK在肺癌组织中表达量有显著变化,且其上调或下调与患者的总生存率相关。结论本研究筛选了7个核心基因和通路,确定了肺腺癌治疗的潜在预后标志物,然而还需要具体的体内外实验来验证核心基因在肺腺癌的发展与演变。

三个血浆生物标志物对急性冠脉综合征预后作用的研究进展

急性冠脉综合征(ACS)会导致心律失常、左心室室壁血栓、心脏纤维化、心力衰竭、心源性休克、动脉瘤,甚至引发心脏破裂,是造成心脏疾病患者死亡的主要原因之一。多年来,人们一直在寻找具有可靠预测性的心脏病恶化生物标志物,其中半乳糖凝集素-3(GAL-3)、可溶性基质溶素-2(s ST2)和生长分化因子-15(GDF-15)作为新近发现的能够预测ACS患者预后的重要标志物得到广泛关注,本文将对这三个新型ACS预后的生物标志物目前的研究进展进行综述。

GDF15作为T3/T4cN0M0口腔鳞癌患者TPF诱导化疗预测性生物标志物的探讨

目的:探讨GDF15表达能否作为局部晚期口腔鳞癌的预后生物标志物,以及预测TPF(多西他赛、顺铂和5-氟尿嘧啶)诱导化疗疗效的生物标志物。方法:以256例局部晚期口腔鳞癌的前瞻性临床试验患者为研究对象,采用免疫组织化学方法,检测患者活检样本中GDF15的表达情况,分析其与TPF诱导化疗的预后关系。采用SPSS18.0软件包对数据进行统计学分析。结果:在具有活检样本的230例口腔鳞癌患者中,低表达GDF15的患者68例,高表达GDF15的患者162例。低表达GDF15的患者具有较好的总生存率(P=0.046)、无病生存率(P=0.0496)、无局部复发生存率(P=0.065)和无远处转移生存率(P=0.017)。高表达GDF15的患者中,临床无颈部淋巴结转移、接受TPF诱导化疗者预后较好,总生存率(P=0.018)、无病生存率(P=0.010)、无局部复发生存率(P=0.042)和无远处转移生存率(P=0.006)显著为高。结论 :GDF15表达可作为局部晚期口腔鳞癌的预后生物标志物,也可作为从TPF诱导化疗生存获益的预测性生物标志物。

基于生物信息学筛选子宫内膜癌预后相关的lncRNAs分子标签

目的:寻找与子宫内膜癌预后相关的lncRNAs分子标签,为预测子宫内膜癌患者的预后及个体化治疗提供有效指导。方法:下载TCGA数据库中的523例子宫内膜癌患者样本,随机分为训练集(n=262)和测试集(n=261)。在训练集中,采用单因素Cox回归结合LASSO回归分析筛选与子宫内膜癌预后相关的lnc RNAs分子标签,构建lncRNAs风险评分模型,预测子宫内膜癌预后,并在测试集中验证其预测的有效性。最后,采用基因集富集分析(GSEA)研究lncRNAs风险评分模型预测的高、低风险组之间生物学通路富集的差异。结果:基于LASSO Cox回归分析,一共筛选出13个与子宫内膜癌预后显著相关的差异lncRNAs(P<0.001),并以它们作为分子标签构建lncRNAs风险评分模型,将子宫内膜癌患者划分为高风险组和低分险组;生存曲线分析表明,低风险组患者的总生存期在训练集(P<0.001)和测试集(P<0.001)中均显著优于高风险组。多因素Cox回归分析显示,这13个lncRNAs在训练集(HR=1.08,95%CI:1.06~1.10,P<0.001)和测试集(HR=1.54,95%CI:1.34~1.78,P<0.001)中均为影响子宫内膜癌预后的独立危险因素。进一步构建lncRNAs分子标签联合临床指标模型并绘制ROC曲线发现,lncRNAs分子标签联合临床指标的模型可进一步提高预测效能。GSEA富集分析表明,细胞周期调控相关的基因集在高风险组中有显著富集,免疫和代谢相关通路则更多地在低风险组富集。结论:本研究确定了与子宫内膜癌预后相关的lncRNAs,基于13个lnc RNAs构建的风险评估模型可作为预测子宫内膜癌预后标志物的分子标签。

吲哚胺吡咯2,3-双加氧酶与肾细胞癌预后的预测(英文)

目的:探讨吲哚胺吡咯2,3-双加氧酶(IDO,一种具有免疫调节作用的酶)在肾细胞癌(RCC)患者中的作用。方法:在中南大学湘雅二医院诊断为RCC的患者40例,全部接受肾切除术。肾组织的免疫病理检查采用半定量方法评估。实时定量PCR(RT-qPCR)检测RCC与非肾癌肾组织IDO的mRNA水平。免疫组织化学的方法检测血管内皮细胞的IDO蛋白表达。同时依据IDO的mRNA水平计算出患者的Kaplan-Meier生存曲线。结果:RCC肿瘤组织中IDO mRNA的表达明显高于正常肾组织(P<0.001)。在RCC患者中,IDO高表达的患者比那些低IDO表达的患者具有明显较长的生存时间(P=0.01)。统计学分析显示:RCC肿瘤组织中IDO的水平和肿瘤增殖标志物Ki67之间呈负相关,IDO水平高的患者Ki67水平低,反之亦然(P<0.01)。结论:IDO可能作为预测RCC患者预后的生物标志物。

基于生物信息学和分子对接筛选结直肠腺癌的潜在生物标志物及其靶向药物

[目的]获取结直肠癌(Colon adenocarcinoma,COAD)的潜在生物标志物及其靶向药物。[方法]用R和Cytoscape 3.8.2软件分析临床数据库中56例COAD患者和45例正常样本的转录组数据,获取生物标志物及其共表达基因并分析其生物功能。通过miRWalk和miRTarBase数据库得到与COAD生存预后相关的miRNAs并分析它们的功能。利用分子对接筛选与所获生物标志物具有较好结合能力的靶向中药小分子化合物。[结果]共筛选得到179个差异表达基因,包括49个高表达基因和130个低表达基因。STRING和Cytoscape 3.8.2所得30个Hubba基因中仅CLCA1符合Cox模型(C-index:0.708(0.632-1),P<0.001)。CLCA1及其共表达基因主要参与氯离子跨膜转运过程,与肿瘤的发生发展密切相关(P<0.01)。mRNA-miRNA网络中与CLCA1密切相关的10个miRNA主要参与肿瘤细胞的增殖,凋亡和血管的形成。且甘草次酸、小檗碱和雷公藤红素被证实与CLCA1结合较牢。[结论]CLCA1是COAD的潜在生物标志物,且甘草次酸、小檗碱和雷公藤红素是CLCA1的潜在靶向药物。

基于数据库分析COL1A2在肝细胞癌组织中的表达及对预后的影响

目的探讨Ⅰ型胶原蛋白α2(COL1A2)在肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)组织中的表达变化及其对肝癌预后的影响。方法采用生物信息学方法,通过GEPIA 2.0网络平台,利用TCGA数据分析COL1A2在正常肝组织与HCC组织中的差异表达;通过Kaplan-Meier分析COL1A2表达变化对HCC患者生存率的影响;通过UALCAN在线分析COL1A2与肿瘤分级,肿瘤分期和TP53基因突变的相关性;通过TIMER数据库分析COL1A2表达对肝癌组织免疫细胞浸润的影响;通过GEPIA 2.0网络平台在线分析HCC组织中COL1A2的表达与T淋巴细胞免疫抑制检查点PD-1、CTLA4的相关性。进一步利用GEO数据库综合分析验证COL1A2在肝癌组织的差异表达。结果COL1A2的表达与HCC的肿瘤分级、肿瘤分期及TP53基因突变呈正相关;COL1A2在HCC组织表达明显上调;生存分析显示癌组织COL1A2的表达量与HCC患者无进展生存率(PFS)和无复发生存率(RFS)相关;COL1A2的表达虽与HCC组织CD8+T细胞浸润呈正相关,但也同时与免疫抑制检查点PD-1,CTLA4的表达呈正相关,提示COL1A2的高表达与HCC的免疫抑制密切相关。结论COL1A2可在HCC癌组织中高表达,通过促进TP53基因突变,诱导抗肿瘤细胞的免疫抑制与肿瘤的发展及患者生存密切相关,COL1A2可作为HCC预后判断的生物标志物。

基于生物信息学挖掘原发性肝癌中新的生物标志物

[目的]利用生物信息学挖掘原发性肝癌中新的生物标志物。[方法]分析ONCOMINE数据库中197例中国原发性肝癌患者和76例正常样本中的差异表达基因。利用生物信息学手段筛选得到生物标志物,并验证其在临床样本中的表达。采用TCGA和R软件构建预后模型;通过STRING和DAVID数据库分析其共表达基因和生物功能。最后,利用GEPIA 2.0和TIMER 2.0数据库分析其与肿瘤免疫浸润的关系。[结果]筛选得到的前42个差异表达基因(P<1.69 E-89)中,Hub基因KPNA2和RRM2的过表达会造成原发性肝癌患者的生存预后不良,但RRM2不符合多因素Cox模型。C-index:0.803(0.746-1)可预测原发性肝癌患者1、3、5年生存预后率(P<0.01)。二者可调控多条通路且与肿瘤免疫浸润显著相关(P<0.01)。[结论]过表达的KPNA2能通过调控RNA的转运、谷胱甘肽的代谢和p53通路降低患者生存预后率且符合Cox模型(P<0.01),是一种新的原发性肝癌生物标志物。C-index:0.803(0.746-1)可为临床预测患者1、3、5年生存预后率提供参考(P<0.01)。有研究已验证KPNA2在原发性肝癌中的表达,这侧面证实了此结论的准确性。

肝细胞肝癌潜在预后分子标志物筛选

目的探讨肝细胞肝癌相关基因及潜在的可能致病机制,并筛选判断预后的分子标志物。方法在GEO数据库中下载数据集GSE76297,并挑选其中肝细胞肝癌病例。用R语言统计分析差异表达基因(DEGs)并构建其蛋白互作网络(PPI)导入STRING数据库。使用Cytoscape软件对DEGs进行模块分析,并对这些模块进行功能途径富集分析。使用CytoHubba中的12种算法计算出现频率最高的核心基因。在TCGA上验证核心基因对肝细胞肝癌患者总生存期(OS)的预测价值。进一步采用qPCR和蛋白质印迹法分别检测肝细胞肝癌组织和正常肝组织样本差异表达的基因定量水平。结果 R语言统计分析得到总共752个DEGs,包括247个上调基因及505个下调基因,功能富集分析主要有肿瘤通路和肿瘤转录失调等。Cytoscape分析得到包括356个点和2 697个连接的PPI网络,并得到两个具有显著意义的模块,功能富集分析主要在M期和外源性药物分解过程等方面。出现频率最高的核心基因分别为TOP2A、ACACA、CDK1和FOXM1,OS分析提示其对肝细胞肝癌患者的预后均具有显著预测价值。qPCR和蛋白质印迹法定量分析发现,肝细胞肝癌组织中TOP2A、ACACA、CDK1、FOXM1表达水平均显著高于正常肝组织,P<0.05。结论 TOP2A、ACACA、CDK1和FOXM1可以作为肝细胞肝癌患者生存预后的潜在生物分子标记物。

基于前列腺癌基因数据集与甲基化数据集筛选前列腺癌预后潜在标志物

目的筛选出前列腺癌预后相关甲基化基因,以期寻找出前列腺癌预后潜在生物标志物。方法通过GEO数据库,检索到2个前列腺癌相关基因表达数据集(GSE46602、GSE55945)和2个前列腺癌甲基化数据集(GSE112047、GSE76938),并对两类数据集进行甲基化差异基因筛选。使用DAVID数据库对差异基因进行功能注释和通路富集分析。使用STRING数据库和Cytoscape软件对差异基因进行蛋白互作网络分析,并筛选出关键基因。利用TCGA数据库验证关键基因的表达数据和甲基化数据的相关性,同时利用其临床数据验证关键基因表达对预后的影响,最后再对关键基因的预后价值进行评估。结果共筛选出57个甲基化差异表达基因,其中48个高甲基化低表达基因,9个低甲基化高表达基因。差异基因在代谢途径和肿瘤途径两条通路显著富集。通过蛋白互作网络筛选出6个关键基因,通过TCGA数据库初步验证和进一步预后价值评估发现PTGDS、AOX1和IGF1甲基化基因与前列腺癌预后显著相关。结论PTGDS、AOX1和IGF1甲基化基因有望成为前列腺癌预后的潜在生物标志物。

Journal of Clinical Oncology:靶向雄激素受体和DNA修复基因治疗转移性去势抵抗型前列腺癌:NCI9012结果

对于转移性去势抵抗型前列腺癌患者（metastatic castration-resistant prostate cancer,mCRPC）,之前有无应用多西他赛化疗,新型内分泌治疗均能延长生存期,但多数患者最终会对这种治疗产生耐药,且这种耐药性多发生于应答患者。有研究指出,雄激素受体（androgen receptor,AR）具有调节DNA修复途径的功能,同时,DNA修复过程中的酶可调节AR的活性。

基于TCGA和GEO数据库的胃癌lncRNA筛选与ceRNA网络构建

胃癌(gastric cancer,GC)是我国最常见的恶性肿瘤之一,严重危害人类健康。胃癌发病机制复杂,缺乏特异性预后生物标志物。长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)可作为竞争性内源RNA(competing endogenous RNA,ceRNA),影响microRNA(miRNA)与mRNA的结合,从而影响胃癌的发生、发展。基于TCGA和GEO数据库的转录组数据,筛选GC中差异表达的lncRNAs,并构建基于6条lncRNAs(HAGLROS、TMEM92-AS1、LINC01745、HOXC-AS3、SEMA3B-AS1、FEZF1-AS1)的lncRNA-miRNA-mRNA网络。网络核心基因的KEGG/GO富集和蛋白质互作分析结果显示,lncRNA可能通过miRNA海绵吸附作用,调控胃癌的发生、发展与转移。AC011352.1、AC087636.1、AC093627.1、GAS1RR与胃癌患者的预后相关性具有统计学意义(P<0.05),并可能成为胃癌患者潜在的预后生物标志物。

胃腺癌患者中铁死亡相关临床预后评估模型的建立

铁死亡是一种非凋亡性细胞死亡形式,近年来已被发现与胃癌密切相关.然而,铁死亡相关基因在肿瘤免疫调节和预后预测中的潜在作用仍有很大的探索空间.基于公共数据库中的胃癌数据和铁死亡相关数据,通过LASSO回归分析建立了一个包含DUSP1和NOX4基因的风险分数预测模型.通过ROC曲线和Kaplan-Meier曲线评估了其准确性并且证明了其临床价值,同时.利用KEGG-GO分析预测了潜在的生物学功能.ImmuCellAI用于对免疫细胞浸润进行评分,并预测对免疫检查点阻断剂疗法反应的敏感性.模型也被用来预测药物的反应性,并探讨其临床转化意义.通过GEPIA数据库、RT-qPCR和IHC验证了DUSP1和NOX4的表达.该研究系统地在胃癌中建立了一个具有一定普适性的铁死亡相关预后预测模型,并全面总结了其预后意义和免疫相关效应.DUSP1和NOX4可作为未来潜在的治疗靶点和STAD患者预后不良的生物标志物.

Mcl1对晚期非小细胞肺癌患者预后意义

目的:检测细胞凋亡通路蛋白Mcl1和Fbw7对晚期非小细胞肺癌患者预后的预测作用。方法:收集2008年3月至2011年6月在第四军医大学第一附属医院西京医院确诊晚期非小细胞肺癌且最初两个化疗周期采用"多西他赛+顺铂"方案的患者,通过电话和信件进行随访。用免疫组化方法检测患者肿瘤蜡块组织中蛋白Mcl1和Fbw7表达,用H评分系统将蛋白表达分为高表达组和低表达组。统计采用Kaplan-Meier法进行单因素生存分析并进行Log-Rank检验,通过比例风险模型(Cox模型)逐步后退法进行多因素分析,以P<0.05为有显著差异。结果:共收集病例144例,其中腺癌69例,鳞癌64例,其它11例。Ⅲ期患者45例(31.25%)Ⅳ期患者99例(68.75%).64例(44.44%)患者Mcl1高表达,80例(55.56%)患者Mcl1低表达。单因素结果提示TNM分期是提示预后的显著因素(P=0.033),Ⅲ期患者1年生存率为74.20%(中位生存时间为666天),Ⅳ期患者1年生存率为55.60%(中位生存时间为415天)。Mcl1的表达与晚期非小细胞肺癌预后相关联(P=0.042),其中Mcl1高表达组1年生存率为69.9%(中位生存时间为612天),Mcl1低表达组1年生存率为55.30%(中位生存时间为406天)。多因素分析结果显示Mcl1(OR=1.809,95%CI(1.123-2.912),P=0.015)和TNM分期(OR=0.573,95%CI(0.336-0.978),P=0.041)有独立的预后意义。结论:Mcl1蛋白表达和TNM分期是晚期非小细胞肺癌的独立预后因素,Mcl1高表达组较低表达组有更好的预后,Ⅲ期患者比Ⅳ期患者有更好的预后。

肝癌免疫浸润联合RNA结合蛋白和转录因子预后指标的构建分析

目的全面分析肝癌的RNA结合蛋白和转录因子基因表达及免疫浸润对肝癌预后的预测价值。方法在癌症基因组图谱(TCGA)(n=365)、基因表达综合数据库GSE54236(n=78)和GSE14520(n=221)中筛选RNA结合蛋白和转录因子的共同基因集,单因素Cox回归分析进行初筛,通过LASSO-Cox构建生存回归模型,通过标准化得到整合RNA结合蛋白和转录因子的复合指数CIRT,根据其中位数将肝癌患者分为CIRT^(high)组(n=182)和CIRTlow组(n=182),并分析两组免疫浸润等差异。结果共筛选出37个预后相关的RNA结合蛋白和转录因子基因,通过LASSO-Cox构建基于其中7个最相关基因的预后预测模型。CIRT^(high)组患者的M1型巨噬细胞(P=0.032)、M2型巨噬细胞(P=0.009)、静息肥大细胞(P<0.001)、活化自然杀伤细胞(P=0.007)和静息记忆CD4+T细胞水平较低(P<0.001),而CIRTlow组的静息树突状细胞(P=0.048)、M0型巨噬细胞(P<0.001)、中性粒细胞(P=0.049)、滤泡辅助性T细胞(P=0.004)和调节性T细胞(P=0.001)水平较低,差异具有统计学意义。基因富集分析显示,CIRT^(high)组的TCGA和GSE14520在细胞周期、DNA修复过程中高度富集。在TCGA队列中,CIRTlow组的患者比CIRT^(high)组的患者总生存更优。对TCGA队列中5年随访数据进行分析,CIRT对于肝癌患者长期生存预后具有良好的预测价值(受试者工作特征曲线下面积0.71)。结论在肝癌中建立了基于RNA结合蛋白和转录因子表达谱以及免疫细胞浸润的新的预后指标,CIRT可以作为一个独立的预后预测指标。