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 构建预测剖宫产产后出血(postpartum hemorrhage,PPH)患者并发感染风险Nomogram模型.方法 选取2021年9月至2023年9月上海交通大学医学院附属第六人民医院收治的222例行剖宫产PPH患者,根据是否感染分为剖宫产PPH感染患者(感染组,111例)和剖宫产PPH未感染患者(未感染组,111例).统计两组临床资料、不同时间点血常规指标[白细胞、C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、中性粒细胞],分析血常规指标与患者并发感染的相关性;Lasso-Logistic回归分析患者并发感染的影响因素,构建预测患者并发感染风险的Nomogram模型.风险能力指数(C-index)、ROC曲线、校正曲线对该模型进行检验与评价.结果 感染组年龄≥35岁、前置胎盘、胎膜早破患者占比高于未感染组(P＜0.05);感染组分娩后1 d、分娩后3 d白细胞、CRP、中性粒细胞高于分娩前,且高于未感染组(P＜0.05);分娩后1 d、分娩后3 d白细胞、CRP、中性粒细胞与患者并发感染呈正相关(P＜0.05),其中分娩后1 d白细胞、中性粒细胞及分娩后3 d的CRP与患者并发感染的相关性更强.Lasso-Logistic回归结果显示,前置胎盘、胎膜早破、分娩后1 d白细胞、分娩后1 d中性粒细胞、分娩后3 d的CRP与剖宫产PPH患者并发感染显著相关(P＜0.05);基于以上因素构建预测患者并发感染风险的Nomogram模型,C-index显示该模型具有较好区分度,ROC曲线显示灵敏度为91.89％,特异度为81.98％,校准曲线与理想曲线拟合良好.结论 剖宫产PPH患者并发感染的影响因素为前置胎盘、胎膜早破、分娩后1 d白细胞、分娩后1 d中性粒细胞、分娩后3 d的CRP,基于以上因素构建的并发感染风险预测Nomogram模型具有良好区分度和预测价值.

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 探究老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者预后影响因素并构建预测模型.方法 回顾性纳入宁夏医科大学总医院2020年10月至2022年10月老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者的临床资料,通过随机数字表法按7∶3比例分为建模人群和验证人群,并比较两人群的临床资料有无可比性.根据入院30 d结局分为生存组和死亡组,通过LASSO回归、多因素Logistic回归分析筛选出老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者预后的独立危险因素,使用R软件构建列线图预测模型.采用受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)、校准曲线和决策曲线分别在建模人群和验证人群中对列线图预测模型进行验证以判断其区分度、校准度和临床实用性.结果 共纳入472例患者,建模与验证人群分别为331例、141例,建模人群与验证人群间临床资料具有可比性.LASSO回归、多因素Logistic回归分析显示肺炎严重程度(pneumonia severity index,PSI)评分及序贯器官衰竭(sequential organ failure assessment,SOFA)评分是老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者预后的独立危险因素.建模人群预测模型的AUC为0.984(95％CI:0.975～0.994),验证人群预测模型的AUC为0.961(95％CI:0.926～0.996).列线图预测模型在建模人群和验证人群中均具有良好的区分度、校准度和临床实用性.结论 本研究建立的列线图预测模型对老年社区获得性肺炎相关脓毒症患者预后的早期识别和风险有较高的准确性,能够为临床医生制定个性化干预措施提供指导.

目的:基于育龄期子宫内膜异位症(EMS)临床特征构建不孕风险的预测模型,为临床防治EMS所致不孕症提供指导信息.方法:选取2021年7月—2023年7月育龄期EMS患者200例,根据是否继发不孕分为不孕组(92例)与对照组(108例).收集临床特征资料,筛选育龄期EMS不孕风险的独立预测因子,构建预测模型.结果:两组年龄、经期、病程、病变位置、r-AFS分期、子宫内膜异位症生育指数(EFI)评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄差异有统计学意义(P＜0.05);lasso回归分析初步筛选出了年龄、病程、r-AFS分期、EFI评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄等8个因素;logistic回归分析显示,年龄大(OR=4.828,95％CI 1.629～14.312)、病程长(OR=3.909,95％CI 1.405～10.873)、r-AFS 分期高(OR=6.983,95％CI 2.386～20.439)、合并妇科炎症(OR=4.212,95％CI 1.774～15.675)、黄体功能障碍(OR=6.127,95％CI 2.051～18.306)、高泌乳素血症(OR=5.896,95％CI 2.140～16.245)、宫颈狭窄(OR=4.952,95％CI 1.813～13.528)是育龄期EMS不孕风险的独立危险因素,EFI评分增加(OR=0.526,95％CI 0.316～0.877)是育龄期EMS不孕风险的独立保护因素(OR=0.526,95％CI 0.316～0.877);ROC曲线分析,年龄、病程、r-AFS分期、EFI评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄预测育龄期EMS不孕风险的AUC均在0.6以上;根据以上独立因素构建预测模型,拟合度较好,校准度为0.854,一致性指数为0.906,且ROC曲线分析,该预测模型预测育龄期EMS不孕风险的AUC为0.932(95％CI 0.882～0.984),敏感度为93.5％,特异度为90.7％.结论:基于年龄、病程、r-AFS分期、EFI评分、合并妇科炎症、黄体功能障碍、高泌乳素血症、宫颈狭窄构建育龄期EMS不孕风险的预测价值较为可靠,能为临床防治提供指导信息.

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XGBoost机器学习算法构建一个临床影像模型,预测肺结节病理浸润性,并在一个外部验证组中对模型进行泛化性验证.方法 回顾性纳入CT诊断为孤立性肺结节患者248例,分别提取肺结节区域和结节周围3mm、5mm区域的放射组学特征.经过从粗到细的特征选择后,使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法计算Radscore.采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选与肺结节浸润性相关的临床放射学因素.然后,利用Logistic和XGBoost算法构建临床-放射组学联合模型,在一个独立的外部验证组(n=147)中评估模型的泛化性能.结果 综合Radscore、CT值、肺结节长度、月牙征的临床放射学XGBoost联合模型对肺结节浸润性的预测效果优于放射组学模型、临床放射学Logistic联合模型,在训练队列中的曲线下面积AUC为0.889(95％CI,0.848～0.927),在外部验证组中曲线下面积AUC为0.889(95％CI,0.823～0.942).结论 我们采用XGBoost机器学习算法构建了一种预测肺结节浸润性的临床放射学模型,结果显示出令人满意的预测效能,并在一个独立外部验证组中得到了良好的泛化性验证,可以帮助临床医生指导肺结节的诊疗并制定评估策略.

目的 探讨基于DCE-MRI影像组学联合临床特征在术前鉴别诊断luminal型与非luminal型乳腺癌的价值.方法 回顾性纳入2014年1月～2023年8月内蒙古自治区人民医院行DCE-MRI检查并获得病理结果的212例乳腺癌患者的图像,根据病理分子分型,将患者分为luminal型乳腺癌114例,非luminal型98例.按7:3的比例148例为训练组,64例为验证组.采用3D-slicer软件手动勾画病灶体积兴趣区(VOI),经LASSO回归及T检验批量提取影像组学特征并进行筛选,筛选出有价值的影像组学特征及临床特征,分别构建2个预测模型:单一影像组学模型及影像组学联合临床特征模型.采用ROC曲线下面积、准确率、敏感度、特异度以及校准曲线评价训练集中影像组学联合临床特征鉴别luminal型与非luminal型乳腺癌的诊断效能.结果 单一影像组学模型的AUC值0.850、准确率0.790、敏感度0.820、特异度0.765;影像组学联合临床特征模型AUC值0.856、准确率0.783、敏感度0.791、特异度0.776.临床特征中,如绝经状态(P=0.009)、淋巴结转移(P=0.012)有统计学意义,年龄(P=0.165)、病理类型(P=0.687)无统计学意义.结论 基于DCE-MRI的影像组学联合临床特征在术前鉴别luminal型与非luminal型乳腺癌方面具有较大价值.

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.