目的 探讨血浆微小核糖核酸(miR)-132、miR-134联合miR-124对抑郁症患者的预测价值及疗效评估.方法 选取2021年6月至2023年7月在该院精神病科确诊抑郁症患者75例作为研究组,另选取同期于该院体检的健康者75例作为对照组.检测两组血浆miR-132、miR-134及miR-124相对表达水平,并对两组治疗8周前后miR-132、miR-124、miR-134、脑源性神经营养因子(BDNF)、炎症因子[白细胞介素(IL)-6、IL-18、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)]水平进行比较.采用多元线性回归分析构建联合预测模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线评估血浆miR-132、miR-134、miR-124及联合预测在诊断抑郁症患者中的应用价值.结果 研究组血浆miR-132、miR-124相对表达水平显著高于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05);研究组血浆miR-134相对表达水平显著低于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05).ROC曲线分析显示,血浆miR-132、miR-134、miR-124及联合预测诊断抑郁症的曲线下面积分别为0.858 8、0.851 9、0.763 1、0.971 4.与治疗8周前比较,治疗8周后血浆miR-132、miR-124、IL-6、IL-18、TNF-α水平明显下调,miR-134、BDNF水平明显上调.结论 miR-132、miR-134及miR-124与抑郁症的发生密切相关,三者联合可用于预测、早期诊断抑郁症患者及评估抑郁症患者的药物疗效.

目的 分析治疗前成纤维细胞激活蛋白-α(FAP-α)在不可手术局部晚期食管鳞状细胞癌(LA-ESCC)患者中的预后意义.方法 回顾性分析2018-06-01-2020-05-01在山东省肿瘤医院接受同步放化疗(CCRT)的65例LA-ESCC患者临床资料.通过免疫组织化学法检测患者接受CCRT治疗前病理穿刺活检标本中FAP-α表达(高表达组27例,低表达组38例),并对其表达进行评分.x2检验分析FAP-α表达与临床因素的关系;Cox比例风险回归模型进行单因素和多因素分析;Kaplan-Meier法绘制生存曲线,Log-rank检验比较组间生存率.结果 FAP-α高表达组中位无进展生存期(PFS)为17.1个月(95％CI:13.98～20.29),低表达组为19.8个月(95％CI:18.01～21.53);FAP-α高表达组中位总生存期(OS)为 21.7 个月(95％CI:19.09～24.25),低表达组为 24.3 个月(95％CI:23.60～25.00).FAP-α 高表达组1年和3年PFS率分别为80.9％和18.5％,OS率分别为96.3％和18.7％;低表达组1和3年PFS率分别为100.0％和15.6％,OS 率分别为 100.0％和 33.6％.2 组 PFS(x2=4.041,P=0.044)和 OS(x2=4.330,P=0.037)差异均有统计学意义.多因素 Cox 分析显示,FAP-α 高表达[PFS:HR(95％CI)为 1.91(1.09～3.34),P=0.023;OS:HR(95％CI)为2.13(1.12～4.08),P=0.022]和较高的肿瘤位置[PFS:HR(95％CI)为 2.13(1.21～3.73),P=0.009;OS:HR(95％CI)为2.20(1.14～4.27),P=0.020]是影响LA-ESCC患者PFS和OS的独立预后危险因素.结论 FAP-α可能是不可手术LA-ESCC患者的重要调节因子,可能为LA-ESCC患者提供新的治疗靶点.

目的:分析肺癌患者免疫检查点抑制剂(ICIs)相关肺炎(CIP)的危险因素及临床特点.方法:选择2021年7月至2022年12月在南京大学医学院附属金陵医院接受ICIs治疗的肺癌患者为研究对象,根据是否发生CIP分为CIP组和非CIP组,绘制受试者工作特征(ROC)曲线确定连续变量预测CIP发生的最佳临界值,采用多因素Logistic回归分析肺癌患者发生CIP的危险因素,多因素Cox回归分析CIP患者无进展生存期(PFS)的影响因素.结果:纳入的307例接受ICIs治疗的肺癌患者中,38例(12.38％)患者发生了 CIP,其中1例患者出现与CIP相关的死亡.多因素Logistic回归分析结果显示,慢性阻塞性肺疾病、低基线淋巴细胞计数(临界值1.265 × 109L-1)和高基线嗜酸粒细胞计数(临界值0.245 × 109L-1)是肺癌患者发生CIP的独立危险因素(P＜0.05).多因素Cox回归显示,吸烟史和严重程度是CIP患者PFS的影响因素(P＜0.05).结论:慢性阻塞性肺疾病、低基线淋巴细胞计数、高基线嗜酸粒细胞计数与肺癌患者CIP风险增加独立相关.有吸烟史和临床分级高的CIP患者免疫疗效不佳.

目的 探究不同预后结直肠癌患者主观综合营养评估量表(Subjective Global Assessment,SGA)评分及中性粒细胞和淋巴细胞绝对值比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)表达,建立预后评估模型并检测该模型预后评估效能.方法 研究对象选取某院2021年1月1日至2022年1月31日收治的进展期/晚期结直肠患者104例,根据患者治疗疗效评估分为预后良好组(50例)及预后不良组(54例),比较两组患者的SGA评分、营养学相关指标、NLR、MLR、PLR、WLR水平,随访患者生存期.分析预后独立影响因素,建立联合模型并评估联合模型预测价值.结果 预后良好组TP、Hb水平、生存期显著高于预后不良组,主观整体评估(subjective global assessment,PG-SGA)评分、TF、NLR、MLR、PLR、WLR、ca199、cea、ca724水平显著低于预后不良组;患者生存期与TP、Hb呈正相关,与SGA评分、TF、NLR、MLR、PLR、WLR水平呈负相关;患者预后不良与TP、Hb呈负相关,与SGA评分、TF、NLR、MLR、PLR、WLR水平呈正相关;SGA、TP、TF、Hb、NLR、MLR、PLR、WLR为患者预后独立影响因素,P＜0.05;联合模型预后评估效能优于肿瘤标志物.结论 结直肠癌患者预后与其SGA评分及TP、Hb、TF、NLR、MLR、PLR、WLR水平密切相关,且基于SGA营养评分及NLR等指标建立结直肠癌预后预测模型对患者预后的评估具有较高的敏感度和特异度.

T细胞受体(TCR)序列可作为分辨T细胞特异性的唯一标签,因其多样性的特征,在特定时间内个体循环系统中所有TCR构成的TCR组库可以反映个体的抗肿瘤免疫状态.单细胞TCR测序技术能够在单细胞水平上检测编码TCR双链的基因序列和表达量等信息,包括获得TCR的α链和β链的配对信息,从而在细胞水平上更为准确地探索TCR组库的异质性,还可结合其他技术将TCR序列与基因组、转录组、蛋白质组等多组学信息成套配对,精准展现细胞水平上的多角度信息.因该技术具有高通量、高分辨率的优势而被广泛应用于肿瘤免疫治疗相关研究,为探索TME中T细胞功能、发展T细胞受体工程化T细胞(TCR-T)疗法、预测免疫检查点抑制剂(ICI)疗效等提供重要依据,成为重要的筛选工具,期待该技术的发展使更多肿瘤患者受益.

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ⅡA/ⅡB期睾丸精原细胞瘤术后患者放疗前后肿瘤标志物、淋巴细胞/单核细胞比值(LMR)动态变化及其与放疗效果的关系.方法 回顾性分析山西省肿瘤医院2012年7月至2020年7月收治的70例ⅡA/ⅡB期睾丸精原细胞瘤术后患者的临床资料,根据放疗近期疗效情况将患者分为有效组(n=16)和无效组(n=54).记录并整理患者基线资料、放疗前后肿瘤标志物水平及LMR值,分析肿瘤标志物、LMR与放疗近期疗效的关系.结果 肿瘤直径＞40 mm、睾丸血管浸润是影响ⅡA/ⅡB期睾丸精原细胞瘤术后患者放疗近期效果的危险因素(P＜0.05).有效组放疗后血清乳酸脱氢酶(LDH)水平低于放疗前,LMR值高于放疗前(P＜0.05);无效组放疗前、后血清LDH水平高于有效组,LMR值低于有效组(P＜0.05).两组放疗前、后血清甲胎蛋白(AFP)、人绒毛膜促性腺激素(hCG)水平比较及组内比较,差异均无统计学意义(P＞0.05).放疗前、后血清LDH水平与肿瘤直径、睾丸血管浸润均呈正相关(r＞0,P＜0.05);放疗前、后LMR值与肿瘤直径、睾丸血管浸润均呈负相关(r＜0,P＜0.05).放疗前血清LDH水平、LMR值及联合预测放疗无效的曲线下面积均＞0.7,联合预测的价值更高.结论 睾丸精原细胞瘤患者术后血清LDH水平、LMR值与放疗近期疗效密切相关.

系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)是一种复杂的自身免疫疾病,传统治疗在部分重度和难治性患者中效果有限.近期研究显示,嵌合抗原受体(chimeric antigen receptor,CAR)T细胞疗法在SLE治疗中展现出了具有前景的疗效.生物标志物在精准评估治疗效果和安全性方面至关重要,CAR T细胞治疗与安全性评估标志物包括传统标志物和与CAR T细胞疗法相关的标志物.传统的SLE病情监测标志物,仍可用于CAR T细胞治疗基线随访和病情监测,如血清抗双链DNA、抗单链DNA和抗核小体等自身抗体的滴度下降,血清补体水平恢复正常,以及尿蛋白/肌酐比值的改善,均提示病情得到有效控制.CAR T细胞疗效监测标志物分为B细胞和T细胞标志物.输注后,B细胞数量下降,B细胞表型以初始B细胞为主,记忆B细胞和浆母细胞的比例显著降低,表明治疗取得了疗效.输注前,初始T细胞(CD45RA+CD27+)和中央记忆型T细胞(CD45RA-CD62L+CD27+)的高比例则提示更强的抗肿瘤效应;患者的CAR T细胞表达与早期记忆分化相关的转录因子,如T细胞因子7和淋巴增强子结合因子1,提示这些患者对CAR T细胞疗法更为敏感.输注后,CD25、CD69和CD137等T细胞激活标志物,以及CD57、PD-1和Tim-3等耗竭标志物的高表达,提示T细胞的杀伤能力受到限制.CAR T细胞治疗安全性标志物不仅包括CAR T细胞分泌的效应细胞因子(如白细胞介素-2和IFN-γ),还包括单核细胞和巨噬细胞产生的细胞因子(如IL-1和IL-8),其水平可用于评估CAR T细胞疗法最常见的毒副反应[细胞因子释放综合征(cytokine release syn-drome,CRS)和免疫效应细胞相关神经毒性综合征(immune effector cell-associated neurotoxicity syndrome,ICANS)].高水平的血清巨噬细胞炎性蛋白1α对于预测CAR T细胞治疗后发生严重CRS和ICANS的风险具有较高的价值.此外,基线血小板计数和中性粒细胞绝对值可预测血液毒性,由IL-8、IFN-γ和IL-1β组成的感染相关预测模型,能够有效预测患者输注后出现严重感染的风险.CAR受体结构设计、清除淋巴细胞的化疗方式,患者曾接受的治疗选择及自身免疫状态等都会影响CAR T细胞治疗的疗效及安全性.在当前及未来将开启的相关临床研究中,应纳入全面、规范的检测和评估体系,为CAR T细胞疗法在SLE等自身免疫疾病的应用,提供比较标准.

目的 尿道瘢痕是患者尿道手术后常见的并发症之一,并且难以通过手术治疗方法清除.低强度脉冲超声(low intensity pulse ultrasound,LIPUS)在抑制纤维化,抑制炎症方面有十分突出的表现,为超声防治尿道瘢痕提供了理论的可能性.尽管如此,目前并没有对超声用于尿道瘢痕的防治作用的报道,另外有关超声抑制纤维化、抑制炎症的作用机制也仍需要进一步的研究.本文针对新西兰雄兔尿道重建模型设计了一种超声探头,用于LIPUS抑制尿道瘢痕疗效和作用机制的动物实验研究.方法 根据兔阴茎的尺寸与形状设计探头结构,通过有限元仿真预测探头声场,用3D打印技术制造原型机.最后对探头声场进行测试,并且用于动物实验验证其实用性.结果 探头超声频率为2 MHz,治疗腔长度44 mm,直径8 mm.治疗腔沿长度方向上有3个紧邻的治疗区,每个治疗区的半功率长度约6 mm,治疗区内的Isata(时间平均空间平均声强)可通过前端驱动器电源电压进行调节,当电源电压为30 V时,Isata大于0.87 W/cm2.结论 本文设计的超声探头体积小、重量轻、声场均匀,可以对动物尿道实施稳定有效的超声照射,为超声治疗尿道瘢痕动物实验提供了一种有用的工具.

眼眶肿瘤的位置和组织病理学表现各不相同,给诊断带来了挑战.尽管成像技术的进步改善了这一问题,但其分类与鉴别仍是一项挑战.机器学习作为人工智能的关键分支在医疗领域已取得了一定的成果,尤其是其与影像学、眼科学的结合极大地促进了眼眶肿瘤的精准治疗,其在肿瘤鉴别、病灶分割及图像重建等方面已经展现出极大的潜力和广阔的应用前景,有望在提升眼眶肿瘤诊断水平的同时降低临床实践成本.本文就基于MRI的机器学习技术在眼眶肿瘤中的应用进行综述,旨在为临床医师和放射科医生就眼眶肿瘤的诊断、治疗及预后提供思路,并进一步促进机器学习在该领域的应用与普及推广.