目的 探讨细胞色素P450家族成员2C19(CYP2C19)基因多态性与难治性精神分裂症的关系.方法 选取108例难治性精神分裂症患者、90例非难治性精神分裂症患者,分别记为难治组和非难治组.检测CYP2C19基因多态性,并分为广泛代谢型(EM)、中间代谢型(IM)和慢代谢型(PM).对比难治组和非难治组患者临床资料和CYP2C19基因多态性代谢情况.Logistic回归分析影响难治性精神分裂症的相关因素.结果 难治组病程、简明精神科量表(BPRS)评分、阳性和阴性症状量表(PANSS)评分、临床大体印象量表严重程度量表(CGI-S)评分及泌乳素(Prolactin,PRL)水平高于非难治组(P＜0.05),CYP2C19基因EM占比低于非难治组(P＜0.05),IM、PM占比则高于非难治组(P＜0.05).多因素分析结果显示:CGI-S评分、PRL、CYP2C19基因为IM/PM均为难治性精神分裂症的危险因素(P＜0.05).结论 CYP2C19基因多态性与精神分裂症难治性相关,IM、PM型精神分裂症难治性的风险较高.

目的 通过生物信息学技术,筛选出与肺腺癌(LUAD)复发相关的关键基因和信号通路,为探讨LUAD复发的分子机制提供理论支持.方法 从TCGA和GEO数据库中下载LUAD相关数据集,利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)算法挑选关键基因模块,采用LASSO-Cox回归分析构建预后模型;Limma算法筛选差异表达基因;Estimate和MCP算法评估免疫细胞浸润.结果 共筛选出29个相关基因模块.单因素Cox分析结果显示,仅有4个基因与患者预后显著相关.基于该基因集进行的LASSO-Cox预后模型显示,风险评分高的患者其预后差,提示该模型具有良好的预测能力.该模型筛选出4个关键基因,分别为丝氨酸-苏氨酸激酶受体相关蛋白(STRAP)、G蛋白亚基γ12(GNG12)、线粒体甘油-3-磷酸酰基转移酶(GPAM)、锚蛋白重复和泛素结构域蛋白1(ANKUB1).本研究对STRAP进行了深入分析,结果显示,STRAP在泛癌中呈现广泛高表达,且与多种肿瘤的不良预后及临床病理特征显著相关.STRAP与免疫抑制分子的表达呈显著正相关.高表达STRAP的患者其微环境CD8+T细胞、NK细胞等多种免疫细胞浸润降低,抑癌基因的单核苷酸多态性(SNP)显著升高,呈现"冷肿瘤"表型.此外,免疫组织化学表明,STRAP在肿瘤组织中显著高表达.结论 基因模型能够较好地预测患者复发风险,其中STRAP在LUAD发展中可能发挥重要作用.

目的 探讨免疫细胞分化对脓毒性ARDS肺泡-毛细血管屏障损伤的影响.方法 基于转录组数据构建脓毒性ARDS的WGCNA网络,并筛选ARDS相关基因(ARDS-related genes,ARGs).基于单细胞测序数据构建脓毒性ARDS分化轨迹和细胞通讯,并筛选免疫分化相关基因(immunodifferentiation-related genes,IDRGs).Lasso 回归分析构建 ARDS 的免疫相关风险评分(risk Score,RS).ESTIMATE、CIBERSORT 和 ssGSEA 评估免疫微环境.Metascape、GSVA 和 GO 富集分析展示信号通路和生物学过程.结果 免疫细胞、成纤维细胞和内皮细胞通过24条信号通路进行细胞通讯.由DSTN、SNRPA和FGL2组成的RS在正常、单纯脓毒症和脓毒性ARDS的患者中差异表达,涉及免疫细胞、内皮细胞和成纤维细胞的分化,影响脓毒性ARDS的免疫浸润和免疫功能.脓毒性ARDS相关免疫细胞包含记忆B细胞、浆细胞、CD8+T和M0.DSTN与M0负相关(r=-0.29,P＜0.05),SNRPA 与 CD8+T 正相关(r=0.28,P＜0.05),FGL2 与记忆 B 细胞正相关(r=0.32,P＜0.05).RS组间差异表达的免疫细胞包括CD4幼稚型T细胞、CD4记忆激活T细胞、调节T细胞、γ-δ T细胞、M0、激活的树突状细胞.富集分析提示DSTN、SNRPA和FGL2的差异表达影响了免疫细胞的分化、免疫功能的激活、抗原的呈递,以及肌动蛋白丝的解聚/切断.结论 DSTN、SNRPA和FGL2通过调控免疫细胞、成纤维细胞和内皮细胞的分化,影响脓毒性ARDS的免疫性肺泡-毛细血管屏障损伤,是预测脓毒性ARDS进展的潜在标志物.

目的:通过生物信息学方法,揭示肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的异质性,探讨铁死亡相关基因与HCC肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)的关系,并构建基于铁死亡相关基因的预后模型,为预防HCC患者复发提供新的思路.方法:基于TCGA数据库和NODE数据库,利用非负矩阵分解聚类分析鉴定分子亚型,通过ESTIMATE算法和CIBERSORT算法用于构建免疫评分,利用Cox回归进行拟合风险评估模型并计算风险得分,并基于风险得分及临床信息构建列线图,利用体外实验验证mRNA的表达水平.结果:HCC的异质性体现为两种不同铁死亡相关的免疫分子亚型,其免疫评分差异显著(P＜0.001).筛选出G6PD、KIF20A、RRM2和TXN四个最佳候选铁死亡相关基因,并进行拟合构建风险评估模型,列线图对HCC患者的复发具有良好的预测能力.体外实验提示四个最佳候选基因均在人肝癌细胞表达水平增高(P＜0.05).结论:HCC可分为两种分子亚型,分子亚型与HCC的复发有关,铁死亡在TME中可能起着关键作用.四个铁死亡相关基因可能是预防HCC复发的潜在因素,预后模型对HCC复发有一定的预测价值.

目的:筛选与肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)预后密切相关的炎症反应关键基因,构建预后风险评分模型,并评估该模型在HCC中的预后价值.方法:从TCGA数据库获取HCC患者肝肿瘤组织及正常肝组织的mRNA表达数据作为训练集,从GEO数据库中获取HCC患者的mRNA表达数据作为验证集.筛选出与HCC预后相关的炎症反应相关基因,运用LASSO回归和随机生存森林(RSF)方法筛选与HCC预后相关的炎症反应关键基因.基于这些关键基因构建预后风险评分模型并验证,应用Cox比例风险回归评估该模型对患者预后的影响.构建列线图并进行一致性分析.结果:共筛选出15个与HCC预后相关的炎症反应基因,经LASSO回归和RSF分析,确定11个炎症反应关键基因,即IL18RAP、MEP1A、RIPK2、CYBB、SLC7A1、ADM、IL7R、P2RX4、ACVR2A、SERPINE1、SLC7A2.构建的预后风险评分模型在训练集和验证集上预测1、3、5年生存率,AUC值均超过0.60;Kaplan-Meier分析显示高风险组总生存期(OS)显著低于低风险组(P＜0.01);PCA和t-SNE分析显示该模型能有效区分高、低风险患者.Cox回归分析提示预后风险评分是独立的预后因素,且与OS显著相关(P＜0.01).列线图模型C-index为0.672,具有较高的预测精度,1年和3年校准曲线与标准曲线吻合度好,5年吻合度稍弱.结论:本研究成功构建并验证了一个基于炎症反应相关基因的风险评分模型,筛 选出的11个炎症反应关键基因(IL18RAP、MEP1A、RIPK2、CYBB、SLC7A1、ADM、IL7R、P2RX4、ACVR2A、SERPINE1、SLC7A2)与HCC进展密切相关,且在模型中显示出较强的预后预测能力.

目的 探索胰腺导管腺癌(PDAC)组织中YAP/TAZ表达与临床病理指标的关系,分析YAP/TAZ与根治术后患者预后的关系.方法 分析178例公开数据癌症基因组图谱(TCGA)队列PDAC患者有关YAP/TAZ转录组学数据,并回顾性分析2015-12-25-2018-07-02于山东省立医院行胰腺肿瘤切除术的86例PDAC患者临床信息,通过YAP/TAZ免疫组化染色对术后病理标本进行评分.采用Kaplan-Meier方法和Cox比例风险模型分析YAP/TAZ与根治术后患者预后的关系.结果 86例患者中26例(30.23％)患者YAP强阳性,40例(46.51％)患者TAZ强阳性.YAP强阳性患者与YAP弱阳性患者1年生存率分别为30.8％和48.3％,2年生存率分别为11.5％和20.0％,P=0.021,YAP强阳性与较差的生存率有关(P=0.021),且YAP阳性综合评分为影响PDAC患者预后生存的危险因素(P=0.029,HR=1.707,95％CI:1.056～2.759);YAP强阳性表达与患者远处转移(P=0.020)和神经侵犯(P=0.036)有关联.结论 YAP是PDAC中有价值的预后生物标志物,与根治术后PDAC患者的生存期有关,且YAP表达水平与PDAC患者是否发生远处转移和神经侵犯有关联.

目的:采用生物信息学方法探索卵巢癌中与血管生成相关的免疫基因(ARIG),探讨其与卵巢癌患者预后的关系,并说明不同预后患者肿瘤微环境和免疫治疗的潜在差异,为卵巢癌患者提供新的治疗靶点.方法:分别从TCGA和GEO数据库下载卵巢癌的转录组数据和生存数据.利用R软件分析差异表达基因,利用Pearson相关系数鉴定血管生成相关基因与免疫相关基因之间的相关性,筛选出差异表达的ARIG.通过Lasso回归分析构建预后模型,通过Cox分析临床特征和风险评分,将样本分为高风险组和低风险组.通过单样本基因集富集分析(ssGSEA)、肿瘤免疫功能障碍和排斥(TIDE)分析预后风险模型与免疫浸润、免疫治疗反应的相关性.最后,收集河北医科大学第四医院2015年5月至2016年5月手术的卵巢癌患者的肿瘤组织和输卵管组织85对,通过qPCR和WB法验证五个差异表达的ARIG在卵巢癌组织中的表达情况,分析其与卵巢癌患者临床病理特征的关系,并初步探索其在卵巢癌细胞的生物学功能.结果:通过生信分析筛选出142个差异表达的ARIG,通过Lasso和Cox回归分析,得到5个基因作为预后基因(PTGER3、SCTR、IGHG1、HSPA8、IGF2),构建了预后风险模型,高风险组患者的预后更差;此外,不同风险评分的患者在免疫细胞浸润和免疫治疗反应方面存在显著差异(均P<0.05).通过qPCR和WB法验证这5个基因在卵巢癌组织中均为高表达(均P<0.01),其中HSPA8表达量最高,且高表达HSPA8与卵巢癌患者FIGO分期晚、组织分级差、淋巴结转移及腹膜转移呈显著正相关(P<0.001).细胞功能实验证实,HSPA8可促进卵巢癌细胞的增殖、迁移和侵袭(P<0.01).结论:差异表达的5种ARIG能有效预测卵巢癌患者的预后,并且与免疫细胞浸润和免疫治疗疗效有关,初步证实其在卵巢中发挥促癌作用.

目的:分析口腔鳞癌(oral squamous cell carcinoma,OSCC)中差异表达的免疫相关核心基因,构建OSCC患者的免疫相关预后风险模型.方法:对癌症基因组图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库内的OSCC患者RNA测序数据进行加权基因共表达网络分析,识别免疫相关模块和关键基因.采用单因素Cox回归分析和生存分析,筛选与免疫预后相关的核心基因,构建OSCC的免疫相关预后风险模型;进一步采用Kaplan-Meier分析、受试者工作特征曲线和来自外部GSE41613数据集评估该预后风险模型的预测能力.应用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)检测OSCC患者肿瘤组织样本中8个免疫预后核心基因的表达,计算风险评分,评估该评分与肿瘤浸润深度间的相关性.采用SPSS 21.0软件包对数据进行统计学分析.结果:成功构建基于8个免疫预后核心基因(CSF2RA、CLEC4C、COL5A3、CTSG、EDNRA、GPC4、GUCY1A2和ANGPT2)的口腔鳞癌预后风险模型.Kaplan-Meier分析、受试者工作特征曲线和外部GSE41613数据集验证显示,该模型具有良好的预后预测效能.基于该模型计算的OSCC患者的风险评分与肿瘤浸润深度呈正相关,表明该模型同时具有预测OSCC潜在风险的能力.结论:基于8个免疫预后核心基因构建的预后风险模型具有预测OSCC患者预后的能力,有望成为口腔鳞癌免疫防治的重要参考.

目的:探讨骨髓增生异常性肿瘤(myelodysplastic syndrome,MDS)患者基因突变与临床特征、预后及急性髓系白血病(acute myeloid leukemia,AML)转化风险间的相关性.方法:回顾性分析100例连续的初治MDS患者的临床资料,采用第二代测序技术检测患者中34种MDS疾病相关突变基因,分析该队列中不同基因的突变发生率及分布情况,探讨高频基因突变(突变率≥10%)与患者临床特征、预后及转化为AML风险之间的关系.结果:100例MDS患者共检出32种基因突变,有84%患者出现至少1种基因突变,基因突变最多见于MDS伴多系病态造血(MDS with multilineage dysplasia,MDS-MLD)患者(39.3%);≥60岁老年患者中有82.8%(53/64)出现基因突变.基因突变中,ASXL1突变发生率最高(26.0%),其他突变率大于10%的基因(高频基因)还包括TET2、U2AF1、DNMT3A、RUNX1、TP53和SF3B1.ASXL1易与RUNX1共突变,与TP53突变共排斥.在基因突变与临床特征相关性分析中,ASXL1突变组骨髓原始细胞比例高于ASXL1未突变组;U2AF1突变组血小板计数少于U2AF1未突变组,老年患者中DNMT3A突变(85.7%)高于年轻患者(14.3%);RUNX1突变组白细胞计数高于RUNX1未突变组;TP53突变组中位国际预后评分系统-修订版(International Prognostic Scoring System-Revised,IPSS-R)评分(6.0分)高于TP53未突变组(4.5分),P=0.016;TP53突变组中位乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase,LDH)数值(420 U/L)高于TP53未突变组(222 U/L)(P=0.002).本研究中位随访时间为18.6个月,中位生存时间27.1个月,多因素分析表明,TP53突变是总体生存期(overall survival,OS)短的独立危险因素.随访期间,15例(15%)患者发生AML转化,而DNMT3A基因突变是MDS患者发生AML转化的独立危险因素(HR=3.73).结论:本研究中MDS患者的MDS相关基因突变率为84%,TP53突变与患者不良预后有关,DNMT3A突变与患者易于发生AML转化有关.

目的 构建基于铜代谢相关基因和临床病理学特征的新型肾透明细胞癌(ccRCC)预后模型.方法 2022年6月至2023年1月从基因集数据库(MSigDB)5.1版整理出铜代谢相关基因,应用癌症基因组图谱(TCGA)中ccRCC数据对获取的铜代谢相关基因进行生物信息学分析,得到32个铜代谢相关差异基因;用单因素比例风险回归(Cox)分析铜代谢基因,筛选出具有预后价值的60个铜代谢相关基因,两者取交集,得到14个关键基因,对其进行基因本体论(GO)分析、京都基因和基因组数据库(KEGG)通路分析及关联性分析.之后对关键基因进行套索回归分析(LASSO),结果显示有3个基因被纳入模型,计算公式为:风险分数=HAMP×0.205+TMPRSS6×0.097-CCND1×0.033.分别应用TCGA数据和基因表达综合数据库(GEO)中的ccRCC数据集GSE22541进行内部模型验证和外部模型验证;利用乘积极限法(Kaplan-Meier)生存曲线验证模型预后价值;利用受试者操作特征曲线(ROC曲线)下面积验证模型预测的准确性.结果 生存状态图表明,高风险组死亡病例数多于低风险组;ROC曲线表明风险评分模型具备较好的预测能力,曲线下面积(AUC)均大于0.6;Kaplan-Meier生存分析显示,高风险组总体生存率低于低风险组(P<0.05).结合临床病理学特征(年龄、肿瘤分级、肿瘤分期),构建诺莫(Nomogram)列线图,对病人预后具有较好的预测效果.结论 基于铜代谢相关基因的预后风险评分模型可用于ccRCC的预后预测,针对铜代谢相关基因设计靶点可能是治疗ccRCC的一种新选择.