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基于免疫相关基因构建神经母细胞瘤预后模型及潜在干预药物预测

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中草药 2024年第13期 4478-4489页

作者：马云飞史学黄静尤圣杰刘畅苏雁赵文黄程秦静胡艳倪鑫国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院中医科中国中医科学院西苑医院儿科国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院儿童肿瘤中心肿瘤内科国家儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院国家儿童肿瘤监测中心

目的基于免疫相关基因构建神经母细胞瘤预后模型，探讨其在神经母细胞瘤中的作用，并预测挖掘潜在的干预中药。方法通过limma包对TARGET-NBL数据集中高危患者组和非高危组表达谱数据进行差异分析。差异基因与ImmPort数据库中的免疫相... 详细信息

目的基于免疫相关基因构建神经母细胞瘤预后模型，探讨其在神经母细胞瘤中的作用，并预测挖掘潜在的干预中药。方法通过limma包对TARGET-NBL数据集中高危患者组和非高危组表达谱数据进行差异分析。差异基因与ImmPort数据库中的免疫相关基因取交集，对差异免疫相关基因进行富集分析。应用单因素/多因素Cox回归分析、Lasso回归分析进一步筛选预后相关免疫差异基因，据此建立预后模型。采用CIBERSORT和单样本基因集富集分析（single-sample gene-set enrichment analysis,ssGSEA）评估高风险评分组和低风险评分组样本中免疫细胞的丰度。通过CTD和COREMINE数据库预测与预后模型中基因高度相关的化合物和中药。结果在高危患者中147个差异免疫相关基因显著富集在Janus激酶（Janus kinase,JAK）/信号转导和转录激活因子（signal transducer and activator of transcription,STAT）、Ras、B细胞受体、环磷酸腺苷（cyclic adenosine monophosphate,c AMP）、磷脂酰肌醇-3-羟激酶（phosphatidylinositol-3-hydroxykinase,PI3K）/蛋白激酶B(protein kinase B,Akt)、Rap1、丝裂原活化蛋白激酶（mitogen-activated protein kinase,MAPK）、转化生长因子-β(transforming growth factor-β,TGF-β)等多个信号通路。单因素/多因素Cox回归分析显示促甲状腺激素β亚基（thyroid stimulating hormone subunit beta,TSHB），肽脱甲酰基酶、线粒体（peptide deformylase, mitochondrial,PDF），血管生成素样蛋白3(angiopoietin like 3,ANGPTL3)，前列腺素E受体1(prostaglandin E receptor 1,PTGER1)是高危神经母细胞瘤预后的独立影响因素。基于Lasso分析构建的免疫预后模型中，高风险评分组较低风险组评分组预后差（HR=4.49,95%CI:2.40～8.38,P模型具有较好的预后效能和一定的临床实用性。CIBERSORT和ssGSEA免疫分析均显示CD8+T细胞在预后模型低风险评分组中浸润水平较高风险评分组显著升高（P预后模型基因靶点预测得到菟丝子、茶树根等130味核心干预中药，药味以苦、甘、辛为主，药性以寒、温为主，归经以肝、肺、脾、肾为主，功效以清热、补虚为主。结论在高危型神经母细胞瘤中，免疫相关基因ANGPTL3、PDF、PTGER1、PTH2R、TSHB、VGF构建了具有较好预后效能和一定临床实用性的预后模型。通过整合多个数据库预测了作用于预后模型基因的药物，为高危型神经母细胞瘤的治疗提供新的方向。

关键词：神经母细胞瘤免疫相关基因预后模型双酚A 菟丝子茶树根生物信息学

膀胱癌m6A相关长链非编码RNA预后模型的构建和免疫分析

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重庆医科大学学报 2024年第6期49卷 718-729页

作者：陈华于海涛梅宇华李利苟欣重庆医科大学附属第一医院泌尿外科重庆400016

目的:探究膀胱癌中N6-甲基腺苷(N6-methyladenosine,m6A)相关长非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)及其与患者预后的关系。方法:通过癌症基因组图谱(the cancer genome Atlas,TCGA)数据库获取转录、突变和临床数据,获得m6A相关的lncRNA表达数据,采用共表达网络分析、Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and se-lection operator,LASSO)回归分析鉴定与m6A相关的lncRNA,并构建风险预后模型和对其进行验证。然后,本研究还构建了列线图来预测膀胱癌患者的预后。通过基因本体(gene ontology,GO)、京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)研究生物学功能的差异。使用ESTIMATE算法计算基质、免疫评分。采用单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis,ssGSEA)算法定量分析免疫细胞浸润和免疫功能。采用oncoPredict算法预测潜在治疗药物。结果:本课题组确定了1739个m6A相关lncRNA,其中14个与预后相关。再通过LASSO回归分析筛选了5个m6A相关的lncRNA(GRK5-IT1、AC008883.2、AC145207.5、AC103746.1、AC104564.3)来构建预后预测模型。Kaplan-Meier和受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)曲线显示,该特征在训练集、验证集和全集中具有良好的预测能力。与其他临床特征相比,m6A相关lncRNA模型具有更高的诊断效率。免疫细胞浸润和ssGSEA分析进一步证实,特征lncRNA与膀胱癌患者的免疫状态显著相关。此外,高风险组对多种药物的治疗反应与低风险组存在显著差异。结论:5个m6A相关的特征ln-cRNA可能有助于评估膀胱癌患者的预后和免疫特征,并指导个性化治疗方案的制定。

关键词：膀胱癌 N6-甲基腺苷长链非编码RNA 癌症基因组图谱预后模型

深度学习在非小细胞肺癌预后模型中的应用进展

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中国胸心血管外科临床杂志 2024年

作者：钟睿康李靖华林熙明方雪妮胡凯文周天北京中医药大学东方医院北京中医药大学

非小细胞肺癌为全球癌症发病率与死亡率最高的癌症之一，精准的预后模型可指导临床治疗方案。随着计算机技术的不断升级，深度学习作为人工智能的突破性技术在非小细胞肺癌预后模型应用中显示出良好性能与巨大潜力。深度学习在非小细胞... 详细信息

非小细胞肺癌为全球癌症发病率与死亡率最高的癌症之一，精准的预后模型可指导临床治疗方案。随着计算机技术的不断升级，深度学习作为人工智能的突破性技术在非小细胞肺癌预后模型应用中显示出良好性能与巨大潜力。深度学习在非小细胞肺癌生存及复发预测、疗效预测、远处转移预测、并发症预测中的应用研究已取得一定进展，并呈现出多组学、多模态联合的趋势，但仍有不足之处，未来仍应深入探索，加强模型验证，解决临床实际问题。

关键词：深度学习非小细胞肺癌预后模型精准医疗综述

骨肉瘤中铜死亡相关亚型鉴定、预后模型构建以及免疫细胞浸润分析

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中国免疫学杂志 2024年第1期40卷 58-66页

作者：邵子晨李华南章晓云孙伟康袁启鹏江西中医药大学临床医学院南昌330004 江西中医药大学附属医院南昌330004 广西中医药大学附属瑞康医院骨科南宁530011

目的:在铜死亡基因基础上分析骨肉瘤(OS)中铜死亡基因相关亚型鉴定、预后模型构建和免疫浸润的影响。方法:联合TARGET与GEO数据库对OS相关铜死亡基因进行生存分析及预后相关性分析。采用一致性聚类方法将OS分为铜死亡不同亚型。运用SSG... 详细信息

目的:在铜死亡基因基础上分析骨肉瘤(OS)中铜死亡基因相关亚型鉴定、预后模型构建和免疫浸润的影响。方法:联合TARGET与GEO数据库对OS相关铜死亡基因进行生存分析及预后相关性分析。采用一致性聚类方法将OS分为铜死亡不同亚型。运用SSGSEA对铜死亡分型进行免疫细胞差异分析。设置P value=0.05和q value=0.05,对铜死亡分型的差异基因进行GO及KEGG富集分析。依据Lasso回归分析及交叉验证结果构建预后模型,并进行风险评估分析和运用ROC曲线评估模型预测准确性。结合临床性状构建列线图预测患者生存期,同时进行风险差异分析。对OS样本进行免疫细胞浸润和肿瘤微环境分析。运用R软件“pRRophetic”包对OS样本进行药物敏感性分析。结果:确定FDX1、GLS、DLAT和PDHB为OS预后的高风险基因。对OS样本进行铜死亡分型,可将OS分为两型:CRGclusterA与CRGclusterB,其中CRGclusterA与Th2细胞相关,CRGclusterB与Th1细胞相关。大部分OS铜死亡基因在CRGclusterA中呈高表达。免疫细胞浸润分析结果表明γδT细胞、静息肥大细胞和静息树突状细胞与风险评分呈正相关,而CD8 T细胞与风险评分呈负相关。药物敏感性分析显示OS对Elesclomol与GW.441756更敏感。结论:本研究识别出CRGclusterA与CRGclusterB两种亚型。鉴定出4个预后高风险基因:FDX1、GLS、DLAT和PDHB,为OS预后评估和免疫治疗候选靶点提供了新见解。

关键词：铜诱导细胞死亡骨肉瘤一致性聚类免疫浸润预后模型

膀胱癌共刺激因子相关基因预后模型的构建与验证

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中国免疫学杂志 2024年第3期40卷 564-571页

作者：汤鋕城蔡月桥廖海琴卢泽潮唐福才卢泽广张嘉豪赖永长阎淑丹何朝辉广州医科大学附属第三医院广州510000 广州医科大学第一临床学院广州511436 广州医科大学第二临床学院广州511436 中山大学附属第八医院泌尿外科深圳518033 广州医科大学第六临床学院广州511436

目的:探究膀胱癌预后相关的共刺激因子相关基因,构建并评估基于共刺激因子标志物(CMS)的预后模型。方法:综合TCGA数据库和GEO数据库(GSE31684)下载膀胱癌患者的基因表达矩阵和临床信息,检索文献获得共刺激因子相关基因。利用单因素和多... 详细信息

目的:探究膀胱癌预后相关的共刺激因子相关基因,构建并评估基于共刺激因子标志物(CMS)的预后模型。方法:综合TCGA数据库和GEO数据库(GSE31684)下载膀胱癌患者的基因表达矩阵和临床信息,检索文献获得共刺激因子相关基因。利用单因素和多因素Cox分析筛选预后相关基因并构建预后模型,并通过Kaplan-Meier生存分析、受试者工作特征曲线(ROC)等方法在TCGA训练组、TCGA验证数据组和GEO组中独立验证其准确性。结合风险评分和临床特征构建列线图模型,并利用一致性分析和ROC评估其性能。使用反卷积算法(CIBERSORT)分析肿瘤微环境浸润的免疫细胞组成,并进行基因集合富集分析(GSEA)以探究潜在机制。结果:筛选出4个预后相关CMSs:TNFRSF14、CD276、ICOS、TMIGD2,其中3个纳入风险评分构建。多因素Cox分析提示基于CMS的风险评分是膀胱癌患者独立预后因素。一致性分析和ROC结果表明,列线图模型有较好的预后预测准确性。免疫浸润分析显示,高风险组很可能处于免疫抑制状态。GSEA结果提示,高风险组基因富集于细胞外基质(ECM)互作受体、细胞周期等通路中。结论:TNFRSF14、CD276、ICOS可能成为膀胱癌患者潜在预后生物标志物。构建的风险评分和列线图可能有助于膀胱癌患者早期预后评估和个体化治疗的选择。

关键词：共刺激因子膀胱癌预后模型肿瘤免疫微环境

结合铁死亡建立遗传算法优化的反向传播神经网络脓毒症预后模型

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中国医科大学学报 2024年第4期53卷 295-301页

作者：曾媛媛常莉池晴佳封顺田菲菲西南交通大学生命科学与工程学院生物工程系成都610036 武汉理工大学理学院工程结构与力学系武汉430070

目的将铁死亡与机器学习相结合,建立一种基于遗传算法的反向传播网络(GA-BPNN)模型,以预测脓毒症患者的28 d存活情况。方法通过高通量基因表达数据库(GEO)下载脓毒症相关数据。从分子签名数据库(MSigDB)下载与铁死亡相关的基因65个。使... 详细信息

目的将铁死亡与机器学习相结合,建立一种基于遗传算法的反向传播网络(GA-BPNN)模型,以预测脓毒症患者的28 d存活情况。方法通过高通量基因表达数据库(GEO)下载脓毒症相关数据。从分子签名数据库(MSigDB)下载与铁死亡相关的基因65个。使用基因集富集分析(GSEA)、基因集变异分析(GSVA)、加权基因共表达网络分析(WGCNA)和蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析筛选脓毒症患者的铁死亡相关基因。同时利用短时间序列挖掘分析(STEM)筛选与脓毒症发展进程相关的基因,并与脓毒症患者铁死亡相关基因取交集,获得脓毒症预后的关键基因。在传统的反向传播网络(BPNN)的基础上,采用遗传算法(GA)优化权值和阈值,建立脓毒症预后预测GA-BPNN模型。结果脓毒症存活组和未存活组之间铁死亡相关基因集活性差异显著。共筛选出97个脓毒症铁死亡相关基因。同时确定了191个在脓毒症发展进程中显著上调或下调的基因。取交集基因建立脓毒症四基因预测预后GA-BPNN模型。在训练集中经过迭代后训练的均方误差在0.05以下,曲线下面积(AUC)为0.98。为验证GA-BPNN模型的泛化能力和分类效果,在外部数据验证集中,将GA-BPNN模型与支持向量机(SVM)、BPNN和随机森林(RF)进行比较。结果表明,在验证集中GA-BPNN模型的AUC值均为0.92,高于SVM、RF和BPNN。结论基于GA-BPNN提出了四基因模型预测脓毒症患者的预后效果是可靠且稳定的,为脓毒症中的铁死亡提供新的见解。

关键词：脓毒症铁死亡生物标志物预后模型

基于失巢凋亡相关基因预测肺腺癌转移及预后模型的构建与验证

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海南医学院学报 2024年第14期30卷 1068-1081页

作者：薛金丹梁超周家伟刘亚峰郭建强韩涛李芸芸吴静胡东安徽理工大学医学院安徽淮南232000 安徽理工大学安徽省职业健康安全工程实验室安徽淮南232000 安徽理工大学工业粉尘防控与职业安全健康教育重点实验室安徽淮南232000 安徽理工大学附属肿瘤医院安徽淮南232000

目的:失巢凋亡是一种特殊的程序性细胞死亡,在肿瘤转移中发挥重要的作用。肺腺癌常发生多器官扩散性转移,严重影响患者的预后。本研究旨在探索新的失巢凋亡相关标志物预测肺腺癌转移及预后。方法:从TCGA数据库和GEO数据库获取肺腺癌转... 详细信息

目的:失巢凋亡是一种特殊的程序性细胞死亡,在肿瘤转移中发挥重要的作用。肺腺癌常发生多器官扩散性转移,严重影响患者的预后。本研究旨在探索新的失巢凋亡相关标志物预测肺腺癌转移及预后。方法:从TCGA数据库和GEO数据库获取肺腺癌转移患者和未转移患者的基因表达谱和相应的临床数据,从GeneCard数据库下载293个失巢凋亡相关基因。通过无监督聚类分析,将肺腺癌转移患者分成两组肿瘤亚型,TIMER数据库和单样本基因集富集分析评估两组的免疫浸润和免疫细胞功能。接着,采用最小绝对收缩和选择算法和Cox回归模型构建失巢凋亡相关基因预后模型并进行外部数据集验证,ROC曲线和列线图进一步评估模型的预测能力。同时,评估了高风险组和低风险组的免疫治疗和药物治疗差异。最后,通过实时荧光定量PCR (qRTPCR)验证标记基因的表达以及多重免疫荧光组化验证标记基因的免疫细胞浸润。结果:两聚类分子亚型在临床病理特征、预后和免疫细胞浸润方面存在显著差异。Lasso及多因素Cox回归筛选得到了3个失巢凋亡相关预后基因(TLE1、EIF2AK3和BIRC3),构建3基因风险模型。根据风险评分中位值将患者分为高、低风险组,低风险组表现出更高的总生存期时间,免疫活性,肿瘤突变负担和PD1/PDL1表达,这与免疫检查点抑制剂的更好应答一致。列线图一步证明了模型的优越预测价值。qRTPCR显示,3个预后标志基因在肺腺癌细胞系和肺腺癌组织表达更高,多重免疫荧光组化验证其表达与免疫细胞浸润程度正相关。结论:综上所述,本研究建立了失巢凋亡相关基因为特征的预后风险模型,该模型在肺腺癌患者中有很好的预后预测价值,因而可作为评估肺腺癌患者预后的潜在诊断标志物和治疗靶点。

关键词：肺腺癌失巢凋亡肿瘤转移预后模型免疫浸润

基于免疫基因相关的结直肠癌预后模型的构建分析及药物筛选

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安徽医科大学学报 2024年第5期 789-796页

作者：郑伟赵佳佳程祥谭泓鑫黄琦安徽医科大学第二附属医院肿瘤科安徽医科大学第二附属医院神经外科

目的寻找新的生物标志物预测结直肠癌(CRC)患者的预后。方法利用单因素Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析，从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中建立了一个免疫相关基因的结直肠癌预后模型。通过利用表达数据估算恶性... 详细信息

目的寻找新的生物标志物预测结直肠癌(CRC)患者的预后。方法利用单因素Cox回归分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析，从癌症基因组图谱(TCGA)数据库中建立了一个免疫相关基因的结直肠癌预后模型。通过利用表达数据估算恶性肿瘤组织中的基质细胞和免疫细胞(ESTIMATE)软件包以及通过估算RNA转录本的相对子集识别细胞类型(CIBERSORT)软件包比较了高低风险组患者的免疫浸润特征。此外，还分析了不同风险组患者的免疫检查点的表达水平。通过癌症药物敏感性基因组学(GDSC)数据库比较了两个风险组患者对化疗药物的敏感性。结果结果显示，基于免疫基因构建的预后模型可以较好地预测CRC患者的总体生存期(OS),结果显示1年、3年和5年OS的曲线下与坐标轴面积(AUC)值分别为0.764(95%CI:0.751～0.793)、0.773(95%CI:0.761～0.779)和0.760(95%CI:0.742～0.774)。低风险组患者的免疫检查点表达水平更高和免疫细胞更丰富如T细胞(P预后模型能够有效的预测CRC患者的预后。不同患者中免疫微环境中的免疫细胞数量和活跃程度可能是影响其对免疫检查抑制剂和化疗药物响应的重要因素。

关键词：结直肠癌免疫检查点抑制剂肿瘤微环境预后模型免疫相关基因

来源：博看期刊

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缺血性心脏病非术后预后模型的现况及展望

中国预防医学杂志 2024年第2期25卷 151-157页

作者：李澳琳黄雅婷余灿清吕筠李立明孙点剑一北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系北京100191 北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心重大疾病流行病学教育部重点实验室(北京大学)

缺血性心脏病(ischemic heart disease,IHD)疾病负担严重,是全球重要的公共卫生问题。预后模型能够对患者进行风险分层,有助于临床医生采取个性化的治疗管理策略和措施。本文回顾当前IHD的非术后预后模型,总结现有模型的特点,从研究人... 详细信息

缺血性心脏病(ischemic heart disease,IHD)疾病负担严重,是全球重要的公共卫生问题。预后模型能够对患者进行风险分层,有助于临床医生采取个性化的治疗管理策略和措施。本文回顾当前IHD的非术后预后模型,总结现有模型的特点,从研究人群、预测结局和预测时间、方法学的角度分析了当前IHD非术后预后模型的局限性。未来,医疗大数据、生物标志物、多基因风险评分以及机器学习算法或许能够为IHD非术后预后模型的研究提供新方向。

关键词：缺血性心脏病预后模型研究进展