免疫疗法是治疗肺腺癌(LUAD)的有效手段,但缺乏预测反应及耐药分析是其面临的挑战.本文通过阐述铜死亡发生机制,围绕铜死亡相关基因与LUAD预后、LUAD免疫治疗评估两个方面进行论述,展开对LUAD患者总生存期预测、免疫治疗反应、化疗治疗反应、风险评估、干性特征等因素的探讨,总结铜死亡预测肺腺癌预后规律及指导LUAD免疫治疗的作用,揭示铜死亡相关基因在LUAD中突变频率不确切等问题,为今后铜死亡关于LUAD的治疗和预后研究提供方向.

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 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: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:采用Lasso-Logistic回归分析肝癌患者术后营养不良的影响因素,并进行列线图预测模型构建,为肝癌患者术后营养状况调整提供参考.方法:选取2021年1月至2023年6月本院收治的460例肝癌手术患者,按照7:3分为训练队列和验证队列,根据患者主观整体评定量表评判患者术后营养状态,分为营养正常组和营养不良组,采用Lasso-Logistic回归分析其影响因素并构建列线图预测模型.结果:训练队列与验证队列一般临床资料比较差异均无统计学意义(P＞0.05).Lasso-Logistic回归分析显示,年龄、术前体质量指数(BMI)、术前营养风险筛查评分(NRS2002)、贫血、糖尿病、肿瘤分期、白蛋白(ALB)、胰高血糖素样肽-1(GLP-1)、总胆汁酸(TBA)、甘胆酸(CG)均是训练队列中肝癌患者术后营养不良的独立影响因素(P＜0.05).ROC曲线显示,肝癌患者术后营养不良的列线图预测模型在训练队列、验证队列中预测的曲线下面积分别为0.873、0.902;校准曲线显示,该列线图模型在训练队列、验证队列中预测肝癌患者术后营养不良风险与实际风险状况基本一致.结论:构建的列线图模型对肝癌患者术后营养不良预测价值较高,且有良好预测效用,但需要进一步的验证评估.

目的 分析老年患者内镜下黏膜剥离术(ESD)术后发热的危险因素,构建预测模型.方法 研究对象为南京医科大学第一附属医院2023年1月至2024年1月接受上消化道ESD治疗的老年患者,共500例.按照7:3比例分为建模组(n=350)和验证组(n=150).建模组患者根据ESD术后是否出现发热分为发热组与未发热组.收集两组患者住院电子病历系统资料信息,采用单因素和多因素logistic回归分析筛选出ESD术后的独立危险因素并构建预测模型,绘制ROC曲线评估预测模型的区分度.结果 行ESD治疗的350例老年患者中出现术后发热(体温≥37.3℃)90例(25.71％).发热组患者中的女性、糖尿病史、术后出血、肿瘤最大直径＞3 cm、放置导尿管的占比高于未发热组(P＜0.05).多因素二元logistic回归分析结果显示,女性、糖尿病史、术后出血、肿瘤最大直径＞3 cm、放置导尿管是老年患者ESD术后发热的独立危险因素(P＜0.05).ESD术后发热预测模型预测效能、校准度良好,具有临床实用性.结论 女性、糖尿病史、术后出血、肿瘤最大直径＞3 cm、放置导尿管是老年患者ESD术后发热的危险因素,医务人员需重点关注这些因素,预测术后发热发生风险,通过构建预测模型,可为早期识别和预防老年患者ESD术后发热提供实用工具.

目的:分析前列腺癌(PCa)患者第二原发恶性肿瘤(SPM)的发病趋势,探讨前列腺癌患者发生SPM的危险因素及其对生存的影响.方法:从SEER数据库(Surveillance,Epidemiology,and End Results Program database)中提取2004年至2016年前列腺癌患者作为研究队列,采用Joinpoint回归分析研究SPM的发病趋势.将患者分为仅患前列腺癌组(PCa组)和合并第二原发肿瘤组(PCa+1stPM组),使用倾向性评分匹配(PSM)方法以平衡基线特征.绘制Kaplan-Meier生存曲线并构建竞争风险模型比较患者总体生存(OS)和肿瘤特异性生存(CSS)情况.采用Logistic回归分析确定SPM的独立危险因素,Cox回归分析确定独立预后因素.通过构建列线图模型对前列腺癌合并SPM人群的预后进行预测.结果:基于对SEER数据库大样本量研究队列数据的观察发现,PCa组和PCa+1stPM组的发病率在1992年之前呈上升趋势,随后呈波动下降趋势.多因素Logistic回归分析发现,化疗是PCa术后发生SPM的独立危险因素(OR=1.43,95％CI 1.181～1.730,P＜0.001);PCa 患者合并 SPM 是 OS 较差的独立预后因素(HR=2.315,95％CI 2.260～2.369,P＜0.001).与对照组相比,手术(HR=0.62,95％CI 0.600～0.640,P＜0.001)或放疗(HR=0.76,95％CI 0.741～0.779,P＜0.001)可给予患者更好的生存获益.基于大样本量队列构建的列线图模型对PCa合并SPM患者的预后表现出良好的预测效果.结论:PCa术后化疗会增加患者罹患SPM的风险,且不能改善预后.SPM是PCa患者较差OS的独立预后因素.PCa的手术治疗和放疗可有效降低SPM患病风险,并使患者生存获益.本研究构建的PCa合并SPM特异性列线图模型,可有效预测该人群预后.

目的 探讨前列腺特异性抗原(PSA)水平的动态变化对晚期前列腺癌患者生存预后的影响,为前列腺癌患者个性化治疗提供一定的理论依据.方法 本研究为回顾性队列研究.连续性收集2011-01-01-2017-12-31新疆医科大学附属肿瘤医院经病理学检查确诊为前列腺癌的176例患者作为研究对象,根据治疗方案分为比卡鲁胺联合戈舍瑞林组(n=126)和氟他胺联合戈舍瑞林组(n=50).采用线性混合效应模型和Cox比例风险模型分别拟合晚期前列腺癌患者血清PSA水平的动态变化及其生存数据,进而根据共享随机效应构建极大似然估计和贝叶斯估计法下的联合模型.通过赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)以及对数似然函数(LLF)值评估2类联合模型的拟合优度.采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)和预测误差(PE)比较2类联合模型的预测性能.通过独立样本t检验、Mann-Whitney U秩和检验、x2检验或Fisher确切概率法比较不同治疗方案下患者基线数据的组间差异.结果 共纳入176例前列腺癌患者,年龄45～90岁,平均年龄(71.76±7.86)岁,随访1.30～36.77个月.极大似然估计下的联合模型结果显示,相比于患者血清PSA水平未增加时,当PSA水平随时间增至10倍后,患者死亡风险增加0.94倍(HR=1.94,95％CI:1.74～2.16,P＜0.001);贝叶斯估计下的联合模型结果显示,相比于患者血清PSA水平未增加时,当PSA水平随时间增至10倍后,患者死亡风险增加1.18倍(HR=2.18,95％CI:1.77～2.73,P＜0.001).此外,极大似然估计下的联合模型展现出更好的拟合优度(AIC=3 265.01,BIC=3 303.06,LLF=-1 620.51),而贝叶斯估计下联合模型的AUC值(0.70～0.88)更大、PE值(0.04～0.10)更小,提示其具有更强的预测性能.结论 晚期前列腺癌患者血清PSA水平升高是其生存预后的危险因素,临床上应密切监测前列腺癌患者血清PSA水平的动态变化,以便更准确地制定个性化治疗方案.

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: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.