Integrated bioinformatics analysis identifies immune-related epithelial-mesenchymal transition prognostic biomarkers and immune infiltrates in patients with lung adenocarcinoma

Background:Lung cancer,particularly lung adenocarcinoma(LUAD),is highly lethal.Understanding the critical interaction between epithelial-mesenchymal transition(EMT)and the immune status of patients is imperative for clinical assessment.Methods:We conducted bioinformatics analysis to identify potential immune-related EMT(iEMT)prognostic genes and explored the immune status in LUAD.Using data from The CancerGenome Atlas andGSE68465,differentially expressed genes,were identified,and a risk modelwas constructed.Cluster analysis was conducted using the Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathways.Results:Our findings revealed 69 differentially expressed iEMT genes,with risk values demonstrating independent prognostic significance for both The Cancer Genome Atlas and GSE68465 samples.The risk value was positively correlated with tumor stage.Immune cell infiltration analysis showed a significant decrease in resting dendritic cells and an increase in CD4 memory T cells in high-risk groups with poor survival prognoses.The immunotherapy analysis revealed weak immunotherapeutic effects in the high-risk group.Conclusions:This study provides insights into potential aberrant differential iEMT genes and risk models and explores immune landscapes that inform personalized immunotherapy in patients with LUAD.

Low-depth whole genome sequencing reveals copy number variations associated with higher pathologic grading and more aggressive subtypes of lung non-mucinous adenocarcinoma

Objective:Histology grade,subtypes and TNM stage of lung adenocarcinomas are useful predictors of prognosis and survival.The aim of the study was to investigate the relationship between chromosomal instability,morphological subtypes and the grading system used in lung non-mucinous adenocarcinoma(LNMA).Methods:We developed a whole genome copy number variation(WGCNV)scoring system and applied next generation sequencing to evaluate CNVs present in 91 LNMA tumor samples.Results:Higher histological grades,aggressive subtypes and more advanced TNM staging were associated with an increased WGCNV score,particularly in CNV regions enriched for tumor suppressor genes and oncogenes.In addition,we demonstrate that 24-chromosome CNV profiling can be performed reliably from specific cell types(<100 cells)isolated by sample laser capture microdissection.Conclusions:Our findings suggest that the WGCNV scoring system we developed may have potential value as an adjunct test for predicting the prognosis of patients diagnosed with LNMA.

Polo-like kinase 1 suppresses lung adenocarcinoma immunity throughnecroptosis

Polo-like kinase 1(PLK1)plays a crucial role in cell mitosis and has been associated with necroptosis.However,the role of PLK1 and necroptosis in lung adenocarcinoma(LA)remains unclear.In this study,we analyzed The Cancer Genome Atlas(TCGA)and Genotype-Tissue Expression databases to evaluate the prognostic value and mechanistic role of PLK1 in LA.PLK1 was found to be highly expressed in LA and was positively associated with advanced disease staging and poor survival outcomes.Functional enrichment analysis showed that PLK1 was involved in cell mitosis,neurotransmitter transmission,and drug metabolism.Further analysis using single-sample gene set enrichment analysis and ESTIMATE algorithm revealed a correlation between PLK1 expression and immune infiltration in LA.Silencing of PLK1 using miRNA transfection in LA cells reduced cell proliferation and increased apoptosis,as well as upregulating the expression of necroptosis-related proteins,such as RIPK1,RIPK3,and MLKL.Additionally,nude mouse transplantation tumor experiments demonstrated that silencing PLK1 reduced the growth capacity of LA cells.These findings suggest that PLK1 plays a critical role in LA progression by regulating necroptosis and immune infiltration,and may serve as a potential therapeutic target for immunotherapy.Furthermore,PLK1 expression can be used as a prognostic biomarker for LA patients.

Immunogenic cell death-related long noncoding RNA influences immunotherapy against lung adenocarcinoma

Lung adenocarcinoma(LUAD)is the leading cause of cancer-related deaths,accounting for over a million deaths worldwide annually.Immunogenic cell death(ICD)elicits an adaptive immune response.However,the role of ICD-related long noncoding RNAs(lncRNAs)in LUAD is unknown.In this study,we investigated the characteristics of the tumor microenvironment in LUAD,the prognostic significance of ICD-related lncRNAs,and the half-maximal inhibitory concentration(IC50)of possible chemotherapeutic drugs.We sorted prognostic lncRNAs using univariate Cox regression and constructed a risk signature based on them.We then confirmed the model’s accuracy and generated a nomogram.Additionally,we performed immune microenvironment analysis,somatic mutation calculation,Tumor Immune Dysfunction and Exclusion(TIDE)analysis,and anticancer pharmaceutical IC50 prediction.Least absolute shrinkage and selection operator Cox regression identified 27 prognostic lncRNAs related to ICD,and a unique risk signature using 10 ICD-related lncRNAs was constructed.The risk score was confirmed to be a reliable predictor of survival,with the highest c-index score.The signature had a remarkable predictive performance with clinical applicability and could accurately predict the overall survival in LUAD.Furthermore,the lncRNA signature was closely associated with immunocyte invasion.We also analyzed the correlation between the risk score,tumor-infiltrating immune cells,and prognosis and identified high immune and ESTIMATE scores in low-risk patients.Moreover,we observed elevated checkpoint gene expression and low TIDE scores in high-risk patients,indicating a good immunotherapy response.Finally,high-risk patients were shown to be susceptible to anticancer medications.Therefore,our unique risk signature comprising 10 ICD-related lncRNAs was demonstrated to indicate the characteristics of the tumor-immune microenvironment in LUAD,predict patients’overall survival,and guide individualized treatment.

Expression of PHF19 in lung adenocarcinoma and its effect on immune microenvironment

Objective:To investigate the expression level,clinical prognosis,genetic changes,methylation value,biological function and immunomodulatory effects of PHF19 in lung adenocarcinoma.Methods:Based on the RNA cohort data of lung adenocarcinoma in the Cancer Genome Atlas(TCGA)database,the expression difference of PHF19 between lung adenocarcinoma and normal tissues and the relationship between the expression level and the prognosis of patients were analyzed by using TIMER database and UALCAN database.The gene mutation of PHF19 in lung adenocarcinoma was analyzed in cBioPortal database and TIMER database.The promoter methylation level of PHF19 in lung adenocarcinoma was analyzed in UALCAN database.The enrichment of PHF19 co-expression gene was analyzed in LinkedOmics database and KEGG database.The correlation between the expression of PHF19 in lung adenocarcinoma and the level of immunoinfiltration was explored in the TIMER database.Results:The expression of PHF19 in lung adenocarcinoma tissues was up-regulated,and its high expression was significantly correlated with the pathological stage,lymph node metastasis and shortened overall survival of lung adenocarcinoma patients.Genetic variation was found in 0.9%of patients,amplification and missense mutation were the most common mutations,and TP53 mutation could lead to the high expression of PHF19.The promoter methylation level of PHF19 significantly decreased in lung adenocarcinoma.The function of PHF19 was focused on the process of cell mitosis and cell cycle.The expression level of PHF19 was significantly correlated with tumor immune cell infiltration and immune checkpoint expression.Conclusion:PHF19 can be used as a marker of poor prognosis of lung adenocarcinoma and plays an important role in the occurrence and development of lung adenocarcinoma.

Low expression of novel biomarker RCSD1 predicts poor prognosis of lung adenocarcinoma

Lung adenocarcinoma(LUAD)is a highly malignant lung tumor.In patients with acute lymphoblastic leukemia,the RCSD domain containing 1(RCSD1)gene is translocated and fused with the ABL1 gene to form the RCSD1-ABL1 fusion gene,resulting in high chromosome instability.However,the role of RCDS1 in lung adenocarcinoma remains unclear.This study aimed to evaluate the relationship between the expression of RCSD1 in lung adenocarcinoma,clinical prognosis,biological processes involved,and immune infiltration.The lung cancer explorer database was used to conduct a meta-analysis on the study of RCSD1 in lung adenocarcinoma.We downloaded the sequencing data of the RCSD1 gene in lung adenocarcinoma for prognostic analysis.A receiver operating characteristic(ROC)curve was drawn to assess the diagnostic value of RCSD1 expression in LUAD.Using R language,univariate and multivariate COX regression analysis of the clinical data of RCSD1 in lung adenocarcinoma was carried out.The molecular biological process of RCSD1 in lung adenocarcinoma and the relationship between RCSD1 expression level and immune infiltration were analyzed.Different from the normal lung tissue,the expression level of RCSD1 in lung adenocarcinoma is decreased.Low expression of RCSD1 is related to different clinicopathological characteristics.RCSD1 participates in multiple immune-related pathways and is positively correlated with tumor immune infiltrating cells,immune phenotypes,and immune checkpoint expression.We reveal for the first time the prognostic role of RCSD1 in lung adenocarcinoma.Its mechanism of action may be involved in regulating immune infiltration and can serve as a potential biomarker of lung adenocarcinoma.

低剂量CT影像组学列线图鉴别纯磨玻璃样微浸润性腺癌和浸润性腺癌

目的:探讨低剂量CT影像组学列线图鉴别纯磨玻璃样结节(pGGN)中肺微浸润性腺癌(MIA)和肺浸润腺癌(IAC)的价值。方法:回顾性分析2018年1月至2023年4月温州医科大学附属第五医院经手术病理证实且CT表现为pGGN的239例肺腺癌患者的临床和CT影像资料,包括MIA 93例和IAC 146例。采用完全随机法以7:3的比例将患者分为训练集(n=167)和验证集(n=72)。使用Radcloud平台提取低剂量CT图像中病灶的影像组学特征,通过降维保留纳入模型的最佳特征。随后,建立3种机器学习分类器包括逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF),以验证集中曲线下面积(AUC)最高的分类器作为最佳影像组学模型,并将其结果输出为影像组学评分(Rad-score)。将P<0.05的临床和CT形态学特征纳入到多因素Logistic回归分析中,筛选出鉴别MIA和IAC的独立危险因素,并建立临床模型。最终,基于Rad-score和临床危险因素构建联合模型,并绘制列线图。采用受试者工作特征(ROC)曲线的AUC、灵敏度、特异度和准确度评价模型的诊断性能。结果:通过降维得到15个与鉴别MIA和IAC显著相关的影像组学特征。在3种机器学习分类器中,RF具有最佳的诊断性能,其在训练集和验证集的AUC分别为0.837、0.788。多因素Logistic回归分析显示,最大径较大、形状不规则和毛刺征是鉴别MIA和IAC的独立危险因素,进一步结合Rad-score建立列线图。ROC曲线结果显示,该列线图呈现出良好的诊断性能,在训练集中的AUC、灵敏度、特异度、准确度分别为0.913、87.25%、81.54%、84.94%;在验证集中的AUC、灵敏度、特异度、准确度分别为0.862、88.63%、75.01%、82.78%。结论:低剂量CT影像组学列线图能够较好地鉴别表现为pGGN的MIA和IAC,可用于指导临床手术计划制定。

多组学分析LOXL2在肺腺癌诊断和预后评估中的作用

目的采用多数据库深入分析赖氨酰氧化酶样蛋白2(LOXL2)在肺腺癌中的表达、基因组改变、预后和免疫浸润,以探讨其在肺腺癌诊断和预后评估中的作用。方法采用TIMER、UALCAN、GEPIA和Kaplan-Meier数据库分析LOXL2表达并进行生存分析。采用cBioPortal数据库分析LOXL2在肺腺癌患者中的基因组变化。采用TIMER分析LOXL2和免疫细胞浸润及免疫检查点的相关性。采用HPA数据库描述LOXL2在正常肺组织和肺腺癌组织的蛋白表达。结果LOXL2在肺腺癌中的mRNA和蛋白水平表达均高于正常组织。LOXL2的高表达与肺腺癌较晚的分期和较差的预后相关。LOXL2的基因改变率为6%。LOXL2与肺腺癌中的部分免疫细胞浸润和免疫检查点[程序性细胞死亡蛋白-1(PD-1)和细胞毒性T淋巴细胞相关抗原4(CTLA-4)]密切相关。免疫组织化学实验表明LOXL2在肺腺癌中的蛋白表达高于正常肺组织。结论通过多组学数据挖掘表明,LOXL2在肺腺癌组织中呈高表达,且与免疫细胞浸润和患者预后不良相关,LOXL2可作为肺腺癌诊断和预后的新型生物标志物。

ABCA3作为非小细胞肺癌的预后生物标志物及其与免疫细胞浸润的相关性

目的 本研究旨在基于生物信息学分析探讨ABCA3在非小细胞肺癌——肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)中的临床意义和生物学功能。方法 基于癌症基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA),提取LUAD中ABCA3表达和相应的临床信息。使用R4.2.2软件进行统计分析。采用Wilcoxon符号秩和检验比较TCGA LUAD队列中肿瘤组织与对照组之间ABCA3的表达,以及临床病理参数与ABCA3表达水平之间的关系。根据ABCA3表达的中位数,将TCGA LUAD患者分为高表达组和低表达组。使用survival包和survminer包分析ABCA3与LUAD患者总生存(overall survival,OS)期和无进展生存(progression free survival,PFS)期的关系,并进行单因素和多因素Cox回归分析确定与LUAD预后相关的危险因素。使用rms包构建预测LUAD患者1年、2年和3年OS率的列线图模型。使用DESeq2包对高表达组和低表达组患者进行差异表达基因(differential expressed genes,DEGs)分析,并使用cluster Profil er包对DEGs进行基因本体(Gene Ontology,GO)数据库和基因组京都百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析。利用CIBERSORT算法预测LUAD肿瘤样本和正常样本中22种浸润性免疫细胞的丰度,并分析ABCA3表达与免疫浸润细胞和免疫检查点之间的相关性。结果 ABCA3基因在LUAD肿瘤组织中的表达均低于配对和非配对样本正常组织(P<0.05)。ABCA3高表达LUAD患者的OS (P=0.031)和PFS (P=0.044)明显高于低表达患者。T2分期(P=0.004)和T3分期(P=0.044)患者ABCA3的表达显著低于T1分期患者。多因素Cox回归分析显示,T分期、N分期和ABCA3表达是影响LUAD预后的独立影响因素(P<0.05)。基于ABCA3表达、T分期和N分期构建的列线图预测模型的C-index为0.86,提示模型与实际结果较为一致。校准曲线中的偏差修正线接近理想曲线,提示列线图模型的预测结果与观测结果较吻合。基因集富集分析显示ABCA3高表达组主要与花生四烯酸代谢、补体和凝血级联、肠道免疫网络免疫球蛋白A产生等有关。ABCA3的表达与NRP1、TRFRSF14、TNFSF15、CD40LG、HHLA2、CD28呈明显正相关,而与IDO1、CD70、TNFSF4、CD276和VTCN1呈明显负相关(P<0.05)。12种免疫浸润细胞在高表达组和低表达组存在明显差异(P<0.05)。此外,14种免疫浸润细胞与ABCA3表达呈现明显相关性(P<0.05),包括巨噬细胞、CD4+T细胞和树突细胞。结论 ABCA3的表达与LUAD患者预后和免疫细胞浸润有关,可能是预测非小细胞肺癌预后的有价值生物标志物。

胸部CT在预测周围型浸润性肺腺癌EGFR基因突变中的应用研究

目的分析胸部计算机断层扫描(CT)在预测周围型浸润性肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)基因突变中的应用价值。方法选取邓州市疾病预防控制中心2020年1月到2023年2月的462例周围型浸润性肺腺癌患者实施胸部CT检测,对比不同组织学亚型(贴壁为主型、腺泡为主型、乳头为主型、微乳头为主型、实体为主型)的EGFR基因突变状态、胸部CT图像特征(部位、形态、磨玻璃密度影、最大直径、磨玻璃密度影中瘤直径比、空泡征、支气管充气征、毛刺、肿瘤不伴有囊腔样改变),并应用Logistic回归分析胸部CT影像特征与EGFR基因突变的相关性。结果本组EGFR基因突变共计180例(突变组),野生型共计282例(野生组),通过分析组织学亚型与EGFR基因突变状态的相关性显示,突变组中贴壁为主型占比显著高于野生组,差异具有统计学意义(P<0.05),其它类型比较差异无统计学意义(P>0.05)。通过分析胸部CT检查结果显示,野生组具有磨玻璃密度影占比显著高于突变组,肿瘤不伴有囊腔样改变占比显著低于突变组,差异均有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析结果表明,具有磨玻璃密度影、肿瘤不伴有囊腔样改变对于预测EGFR基因突变具有非常重要的临床价值。结论胸部CT可较为准确的预测周围型浸润性肺腺癌EGFR基因突变。

肺腺癌中免疫治疗相关氧化应激基因表达的临床意义及其与免疫细胞浸润和药物敏感性的关系

目的:探究肺腺癌中与免疫治疗相关氧化应激基因(IROSG)及其与肿瘤组织免疫浸润和患者预后的关系。方法:从TCGA数据库和GEO数据库下载肺腺癌患者IROSG表达数据及相关临床信息。对非小细胞肺癌免疫治疗队列进行差异基因表达分析以获取免疫治疗相关基因,然后与从GeneCards数据库筛选的氧化应激相关基因取交集得到IROSG。基于得到的IROSG对肺腺癌患者进行分型,对亚型的差异表达基因进行单因素COX、LASSO和多因素COX回归分析以构建预后模型。使用模型公式计算每个患者的风险评分,并将患者划分为高、低风险组。从多个层面验证模型的预测效能,并进行肿瘤微环境(TME)分析、免疫治疗反应预测和药物敏感性分析。结果:通过数据库分析获取82个IROSG,IROSG高表达的肺腺癌患者预后较好(P<0.05)。基于IROSG表达水平分型和风险评分构建的肺腺癌患者预后模型预测能力好,基于风险评分和病例特征等预后因子构建的列线图和校正曲线能较好地预测肺腺癌患者的总生存率。低风险组主要富集于同种异体移植物排斥和自身免疫性疾病等通路,而高风险组主要富集在细胞周期和DNA复制等通路上,且低风险组肺腺癌组织中免疫细胞浸润水平较高。高、低风险评分结合肿瘤突变负荷(TMB)、TME、肿瘤免疫功能障碍和排斥(TIDE)评分和免疫检查点分子表达水平能较好地预测肺腺癌患者预后、免疫治疗反应和对化疗药物的敏感性。结论:本研究构建了一个可以预测肺腺癌患者预后和免疫治疗反应的模型,可为肺腺癌患者个体化治疗提供了理论依据。

基于生物信息学分析SGOL1在肺腺癌中的表达及预后价值

目的通过生物信息学方法分析Shugoshin-1(SGOL1)在肺腺癌中的表达及预后价值。方法从癌症基因组图谱数据库中下载肺腺癌组织和正常组织的表达谱数据和临床资料,并对SGOL1进行表达差异分析和临床相关性分析。使用R包“pROC”绘制受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC曲线)评估SGOL1表达对肺腺癌患者临床诊断预测的准确性;利用R包“survival”“survminer”和单因素及多因素Cox回归分析评估SGOL1表达对肺腺癌患者预后的影响;通过检索肿瘤免疫单细胞中心和TIMER2.0数据库,分析肺腺癌中SGOL1的表达分布及与免疫细胞浸润的关系;利用LinkedOmics数据库对SGOL1及其共表达进行功能富集分析;利用交互作用基因/蛋白质检索工具构建SGOL1的蛋白质–蛋白质相互作用网络。结果与正常组织比较,肿瘤组织的SGOL1表达量显著上调(P<0.001);与癌旁组织比较,肿瘤组织的SGOL1表达量显著上调(P<0.001)。在肺腺癌的不同临床病理分期中,与Ⅰ期比较,Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期的SGOL1显著高表达(P<0.05)。ROC曲线显示,SGOL1对肺腺癌患者具有良好的诊断效能,曲线下面积为0.959(95%CI:0.942~0.975)。SGOL1高表达组患者的总生存期、疾病特异生存期、无病生存期和无瘤间期均较SGOL1低表达组显著缩短(P<0.05)。单因素及多因素Cox回归分析结果表明,临床分期(HR=1.629,P<0.001)和SGOL1表达水平(HR=1.447,P=0.002)与肺腺癌患者的预后较差相关,可作为肺腺癌患者预后的独立危险因素。SGOL1表达水平与B细胞、CD4^(+)T细胞和树突状细胞的浸润水平呈显著负相关(P<0.05),与巨噬细胞、CD8^(+)T细胞和中性粒细胞的浸润水平呈显著正相关(P<0.05)。富集分析显示,SGOL1可能在有丝分裂、细胞周期、p53信号通路和氨基酸代谢等途径中发挥作用。蛋白质-蛋白质相互作用网络分析提示SGOL1与CBX1、PPP2CA、PPP2R5C、CDCA8、ESPL1、PPP2R1A、BUB1、PPP2R5A、SGO2、CDC20等多个分子关系密切。结论SGOL1在肺腺癌组织中高表达,且与肺腺癌患者的预后较差相关。SGOL1可作为预测肺腺癌患者预后的生物标志物之一。

hsa-miR-1293正向调控双硫死亡基因SLC3A2促进肺腺癌发展

目的 通过生物信息学方法对肺腺癌患者的基因表达谱芯片进行分析,研究影响肺腺癌的发展机制,探索肺腺癌新的治疗靶点。方法 从癌症基因图谱数据库下载mRNA和miRNA表达数据,通过R语言和生存分析筛选关键基因并通过数据库生存模块进行验证,对预后相关基因进行高表达通路富集分析。最后进行关键基因与免疫细胞相关性分析。结果 经筛选确定关键双硫死亡基因SLC3A2和关键核激活miRNA(hsa-miR-1293),SLC3A2与hsa-miR-1293表达呈正相关,其表达越高,肺腺癌患者预后越差。与SLC3A2最显著相关的富集通路为氨酰基转移RNA生物合成。SLC3A2与4种差异免疫细胞呈正相关,与4种差异免疫细胞呈负相关。结论 hsa-miR-1293正向调控双硫死亡基因SLC3A2表达促进肺腺癌的发生发展,可为肺腺癌开发新的治疗靶点提供思路。

BRCA1基因与肺腺癌免疫细胞浸润和预后的关系

目的探讨乳腺癌易感基因(BRCA1)与肺腺癌免疫细胞浸润和预后的关系。方法收集68例手术切除新鲜肺腺癌组织与癌旁肺组织(>癌组织边缘10 cm)标本,qRT-PCR检测BRCA1mRNA水平与免疫组化BRCA1基因表达;采用Oncomine数据库、Kaplan-meier Plotter数据库、TIMER数据库分析BRCA1基因与肺腺癌免疫细胞浸润和预后的关系。结果采用Oncomine数据库分析显示肺腺癌(LUAD)中BRCA1基因水平高于癌旁组织(P<0.05),qRT-PCR检测结果显示肺腺癌组织中BRCA1 mRNA表达水平高于癌旁组织,差异有统计学意义(P<0.05);TIMER数据库分析,BRCA1表达与中心粒细胞(γ=0.147,P=1.28×10-3)浸润水平具有强相关性,但与B细胞(γ=-0.09,P=4.73×10^(-2))、CD8+T细胞(γ=0.047,P=3.00×10^(-1))、CD4+T细胞(γ=0.039,P=3.91×10^(-1))、巨噬细胞(γ=-0.038,P=4.05×10^(-1))、及树突状细胞(γ=0.039,P=3.85×10^(-1))无相关性;Kaplan-meier Plotter数据库分析,BRCA1基因高表达肺腺癌患者总生存期、无病生存率低于低表达肺腺癌患者,差异有统计学意义(P<0.05)。结论BRCA1基因及mRNA在肺腺癌组织中呈高表达;BRCA1基因与患者不良预后及中性粒细胞免疫浸润密切相关。

肺腺癌中端粒相关lncRNA的表达及免疫相关分析

目的:本研究致力于开发一种基于端粒相关长链非编码RNA(lncRNA)的肺腺癌(LUAD)预后模型,以填补当前在高活性端粒酶作为肿瘤治疗靶点研究中的空白。通过综合分析端粒相关lncRNA的表达模式和临床数据,旨在构建可靠模型,预测LUAD患者的生存率和疾病进展,从而为个性化治疗提供精准指导。方法:通过癌症基因组图谱(TCGA)数据库提取肺腺癌(LUAD)样本数据,包括长链非编码RNA(lncRNA)表达谱和临床信息。采用共表达分析识别与端粒相关lncRNA,再通过Cox回归和LASSO回归分析构建LUAD患者生存期风险模型。模型预测效力通过Log-rank检验和Kaplan-Meier分析评估。并使用GO和KEGG分析进行端粒相关lncRNA功能富集可视化。免疫浸润评估采用CIBERSORT算法,分析肿瘤组织中免疫细胞的分布。结果:本研究构建了一个基于端粒相关lncRNA的预测模型,该模型包括6个预后相关lncRNA,它们在肺腺癌中的表达水平在不同风险组和临床模型中存在显著差异。高风险组的患者总生存(OS)时间显著缩短,且风险评分被验证为肺腺癌OS的独立预后因素。通过GSEA分析,揭示了与高表达基因相关的关键生物学通路,包括细胞周期、DNA复制和有丝分裂中的微管细胞骨架组织。免疫检查点分析表明PD-1、CTLA-4等基因在高风险组中表达水平显著不同,这一发现暗示针对肺腺癌患者,通过评估这些基因的表达情况,可以为实施个性化的免疫检查点阻断疗法提供依据。这表明,基于患者特定的基因表达模式,可以定制化免疫治疗方案,从而提高治疗的针对性和效果。结论:端粒相关lncRNAs风险模型具有准确预测LUAD患者预后的潜力,可作为未来潜在的治疗靶点。

肺腺癌中糖酵解代谢特征预测预后及指导治疗

目的:有氧糖酵解作为肿瘤独特的代谢特征,其作用机制仍未被完全阐明。本研究探索糖酵解代谢在肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)及其免疫微环境中的作用,以寻求糖酵解代谢与LUAD预后和免疫治疗效果的关系。方法:从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)和基因表达综合(Gene Expression Omnibus,GEO)数据库下载LUAD患者的基因表达数据和临床信息,采用单变量、最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)Cox回归分析构建糖酵解代谢相关基因的LUAD预后评估模型。结果:在TCGA队列中,高危评分患者的预后更差,在GEO队列中也证实了此模型的可靠性。利用统计学工具获得的由糖酵解相关基因组成的预后模型和列线图模型为预测预后提供了一种新方法,并在15对LUAD和正常组织中验证了风险标签中的15个基因,它们在LUAD组织中表达异常。此外,风险评分与LUAD免疫微环境相关,经模型评估发现高危评分患者更适合接受免疫治疗。结论:本研究构建了与糖酵解代谢相关的15个基因组成的预后模型,该模型可预测患者对免疫治疗的敏感性,可用来指导临床实践,促进肿瘤的个体化治疗。

肿瘤突变负荷与免疫细胞浸润联合分析在非小细胞肺癌预后评估中的意义

目的探讨肿瘤突变负荷(TMB)在评估非小细胞肺癌(NSCLC)免疫治疗预后中的价值以及TMB与免疫浸润之间的关系。方法从TCGA数据库中分别下载肺腺癌(LUAD)及肺鳞癌(LUSC)患者体细胞基因突变数据、转录组数据及临床数据。根据突变数据计算TMB评分,并根据训练计算出最佳TMB阈值,将患者分为低TMB和高TMB组。分析低TMB组和高TMB组之间差异表达基因(DEGs)、免疫细胞浸润和生存情况。通过GEPIA在线数据库查询了肺癌组织中的基因表达。结果从TCGA获得了641例肺腺癌(LUAD)和506例肺鳞癌(LUSC)患者的样本信息,高、低TMB组的生存分析结果表明,高TMB组患者的生存率优于低TMB组患者。研究中共鉴定了756个DEGs,基因集富集分析(GSEA)显示,低TMB组的DEGs富集于免疫相关途径。在获得的差异表达基因中,借助ImmPort数据库筛选出15个免疫相关的关键基因,包括5个预后相关基因(CD274、PDCD1、CTLA4、LAG3、TIGIT)。PDCD1、CTLA4、LAG3、TIGIT在肺癌组织中的表达无差异,CD274在肺癌组织中的表达有差异。免疫浸润分析发现CD8+T细胞、激活期记忆CD4+T细胞、M1巨噬细胞在高TMB组中浸润高于低TMB组,同时CXCL17高表达是TMB与免疫浸润预后好的独立基因。结论高TMB的LUAD患者的生存率优于低TMB的LUAD患者,可能与CD8+T细胞、激活期记忆CD4+T细胞、M1巨噬细胞免疫浸润及CXCL17高表达有关。

肺腺癌浸润CD8^(+)T细胞表达CD39的机制

目的:探讨肿瘤浸润CD8^(+)T细胞表达CD39的可能机制。方法:通过TCGA数据库的肺腺癌(LUAD)组织及正常肺组织转录组数据分析CD39在LUAD组织和正常肺组织中的表达差异及其对患者预后的影响,分析CD39表达与T细胞浸润、激活的关系。用小鼠LUAD Lewis细胞建立小鼠皮下移植瘤模型,FCM检测淋巴结、脾脏以及移植瘤组织中CD8^(+)CD39^(+)T细胞。收集Lewis细胞培养上清液作为条件培养基(CCM),免疫磁珠法(MACS)分选CD8^(+)T细胞、CD11b^(+)细胞;在培养基中分别加入CCM、IL-6和采取非接触或接触培养方式进行培养,探索CD8^(+)T细胞表达CD39的可能机制。结果:CD39在LUAD组织中呈低表达(P<0.01),其表达水平与LUAD患者OS、T细胞浸润和激活水平均呈正相关(P<0.05或P<0.001)。FCM检测结果显示,在移植瘤组织中CD8^(+)CD39^(+)T细胞的比例明显高于淋巴结及脾脏(P<0.01);CCM及IL-6不能直接诱导CD8^(+)T细胞表达CD39,非接触共培养CD11b^(+)细胞与CD8^(+)T细胞也不能诱导CD8^(+)T细胞表达CD39,CD11b^(+)细胞与CD8^(+)T细胞直接接触共培养可诱导CD8^(+)T细胞表达CD39(P<0.01)。结论:CD11b^(+)细胞通过直接接触方式诱导肿瘤浸润CD8^(+)T细胞表达CD39,CD39可能是LUAD特异性CD8^(+)T细胞的分子标志。

纯磨玻璃结节肺腺癌CT征象与其浸润程度的相关性分析及预测模型构建

目的:探究纯磨玻璃结节(pure ground-glass nodule,pGGN)肺腺癌计算机断层扫描(computed tomography,CT)征象与其浸润程度的相关性,建立CT征象与浸润程度的预测模型。方法:回顾性分析424例经手术切除、病理活检证实且胸部CT表现为pGGN的肺腺癌患者临床资料及CT征象,根据病理活检结果分为非典型腺瘤样增生、原位腺癌、微浸润腺癌和浸润性腺癌4组,对组间差异采用卡方检验或Fisher确切概率法进行统计分析。对有统计学意义的结果,使用怀卡托智能分析环境(Waikato environment for knowledge analysis,WeKa)中的6种学习算法进行预测模型构建,并验证准确性,挑选出最适用于本研究的预测模型。结果:4组间在结节直径、结节密度值上的差异具有统计学意义(P<0.001),对应的直径平均值分别为6.90、8.65、10.71、14.56 mm,对应的密度平均值分别为-633.16、-543.04、-401.03、-322.94 HU,随着病灶的浸润程度加重,结节的直径及密度值呈现明显的上升趋势。4组间在结节边界、分叶、毛刺、血管穿行、胸膜凹陷、空气支气管征、空泡征等的差异具有统计学意义(P<0.05),而结节的生长位置,年龄、吸烟史、直系亲属肺癌家族史等差异无统计学意义(P>0.05)。随机森林算法所构建的模型预测准确率为76.42%~79.72%,Kappa系数为0.597~0.670,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积均大于0.9,在误差指标中表现最优,是最适合于本研究的预测模型。结论:pGGN的不同CT征象与其浸润程度密切相关,可以用于建立预测模型。基于随机森林算法所建模型,在有创干预前早期快速识别pGGN浸润程度的平均准确率为78.07%,准确度最高,对肺癌预测具有潜在应用价值。

基于GEO和TCGA数据库对肺腺癌差异表达基因的生物信息学分析

目的:采用生物信息学方法筛选影响肺腺癌(LUAD)的关键基因,分析其生物学功能及其对LUAD预后的影响。方法:于高通量基因表达(GEO)数据库下载GSE118370和GSE136043芯片数据,癌症基因组图谱(TCGA)数据库筛选LUAD相关数据。采用R软件分析共同表达的差异表达基因(DEGs)。采用clusterProfile R包对DEGs进行基因本体(GO)功能富集分析,DAVID数据库进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络。采用Cytoscape筛选连接度排名前10位的关键基因,GEPIA数据库和人类蛋白质图谱(HPA)数据库分析正常肺组织和LUAD组织中关键基因mRNA和蛋白表达情况及不同分期LUAD组织中关键基因表达情况。关键基因免疫浸润分析和生存分析获取关键基因表达与患者生存期的相关关系。结果:共筛选DEGs 428个。GO分析,LUAD的DEGs在主要富集于上皮-间质转化(EMT)等生物过程(BP)方面、细胞基部等细胞组分(CC)方面和细胞外基质(ECM)结构形成等分子功能(MF)方面。KEGG分析,LUAD的DEGs主要富集于细胞因子受体相互作用通路等方面。筛选DNA拓扑异构酶Ⅱα(TOP2A)、果蝇纺锤体异常基因(ASPM)、细胞周期蛋白B1(CCNB1)、人类细胞分裂周期相关基因8(CDCA8)、含杆状病毒IAP重复序列蛋白5(BIRC5)、苏氨酸激酶(AURKA)、驱动蛋白超家族成员20A(KIF20A)、中心体相关蛋白55(CEP55)、着丝粒蛋白F(CENPF)和微管组织因子(TPX2)为关键基因。与正常肺组织比较,LUAD患者肺组织中TOP2A、CCNB1、CDCA8、BIRC5、AURKA、KIF20A、CEP55、CENPF和TPX2 mRNA表达水平均增加(P<0.01),蛋白表达均增加。CCNB1、CDCA8、BIRC5、AURKA、KIF20A、CEP55和TPX2 mRNA在不同LUAD分期的表达水平差异均有统计学意义(P<0.01)。与Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ期LUAD患者比较,Ⅳ期LUAD患者肺组织中CCNB1、CDCA8、AURKA、KIF20A、CEP55和TPX2 mRNA表达水平增加(P<0.01);与Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ期LUAD患者比较,Ⅲ期LUAD患者肺组织中BIRC5 mRNA表达水平增加(P<0.01)。10个关键基因表达与B淋巴细胞浸润均呈负相关关系(-0.253≤r≤-0.014,P<0.01);TOP2A、ASPM、CDCA8、BIRC5、CEP55、CENPF和TPX2表达与中性粒细胞浸润呈正相关关系(0.049≤r≤0.165,P<0.01);CCNB1和AURKA表达与CD4 T淋巴细胞、巨噬细胞和树突状细胞浸润呈负相关关系(-0.210≤r≤-0.100,P<0.01)。CDCA8高表达会增加LUAD恶化风险(P<0.01),TOP2A、CCNB1、CDCA8、BIRC5、AURKA、KIF20A、CEP55、CENPF和TPX2高表达会增加患者死亡风险(P<0.01)。结论:TOP2A、ASPM、CCNB1、CDCA8、BIRC5、AURKA、KIF20A、CEP55、CENPF和TPX2是参与LUAD发生进展过程的关键基因,可能通过加速EMT过程促进LUAD发展,其高表达提示LUAD患者预后不良和死亡风险升高。