Pankreaskanker is een van die dodelikste gewasse in die wêreld met 'n swak prognose.Daarom is 'n akkurate voorspellingsmodel nodig om pasiënte met 'n hoë risiko van pankreaskanker te identifiseer om behandeling aan te pas en die prognose van hierdie pasiënte te verbeter.
Ons het The Cancer Genome Atlas (TCGA) pankreas adenokarsinoom (PAAD) RNAseq data van die UCSC Xena databasis verkry, immuunverwante lncRNAs (irlncRNAs) geïdentifiseer deur korrelasie analise, en verskille tussen TCGA en normale pankreas adenokarsinoom weefsels geïdentifiseer.DEirlncRNA) van TCGA en genotipe weefseluitdrukking (GTEx) van pankreasweefsel.Verdere eenveranderlike en lasso regressie-analises is uitgevoer om prognostiese handtekeningmodelle te konstrueer.Ons het toe die area onder die kromme bereken en die optimale afsnywaarde bepaal vir die identifisering van pasiënte met hoë- en laerisiko pankreas-adenokarsinoom.Om kliniese kenmerke, immuunselinfiltrasie, immuunonderdrukkende mikro-omgewing en chemoterapie-weerstand by pasiënte met hoë- en laerisiko-pankreaskanker te vergelyk.
Ons het 20 DEirlncRNA-pare geïdentifiseer en pasiënte volgens die optimale afsnywaarde gegroepeer.Ons het getoon dat ons prognostiese handtekeningmodel beduidende prestasie het in die voorspelling van die prognose van pasiënte met PAAD.Die AUC van die ROC-kromme is 0,905 vir die 1-jaar voorspelling, 0,942 vir die 2-jaar voorspelling en 0,966 vir die 3-jaar voorspelling.Hoë-risiko pasiënte het laer oorlewingsyfers en slegter kliniese eienskappe gehad.Ons het ook getoon dat hoërisiko-pasiënte immuunonderdruk is en weerstand teen immunoterapie kan ontwikkel.Evaluering van teenkankermiddels soos paclitaxel, sorafenib en erlotinib gebaseer op berekeningsvoorspellingsinstrumente kan geskik wees vir hoërisiko-pasiënte met PAAD.
Oor die algemeen het ons studie 'n nuwe prognostiese risikomodel gevestig gebaseer op gepaarde irlncRNA, wat belowende prognostiese waarde in pasiënte met pankreaskanker getoon het.Ons prognostiese risikomodel kan help om pasiënte met PAAD te onderskei wat geskik is vir mediese behandeling.
Pankreaskanker is 'n kwaadaardige gewas met 'n lae vyfjaar-oorlewingsyfer en hoë graad.Ten tyde van diagnose is die meeste pasiënte reeds in gevorderde stadiums.In die konteks van die COVID-19-epidemie is dokters en verpleegkundiges onder enorme druk wanneer hulle pasiënte met pankreaskanker behandel, en pasiënte se families ondervind ook veelvuldige druk wanneer hulle behandelingsbesluite neem [1, 2].Alhoewel groot vordering gemaak is in die behandeling van DOAD's, soos neoadjuvante terapie, chirurgiese reseksie, bestralingsterapie, chemoterapie, geteikende molekulêre terapie en immuunkontrolepunt-inhibeerders (ICI's), oorleef slegs sowat 9% van pasiënte vyf jaar na diagnose [3 ].], 4].Omdat die vroeë simptome van pankreas-adenokarsinoom atipies is, word pasiënte gewoonlik op 'n gevorderde stadium met metastases gediagnoseer [5].Daarom, vir 'n gegewe pasiënt, moet geïndividualiseerde omvattende behandeling die voordele en nadele van alle behandelingsopsies opweeg, nie net om oorlewing te verleng nie, maar ook om lewenskwaliteit te verbeter [6].Daarom is 'n effektiewe voorspellingsmodel nodig om 'n pasiënt se prognose akkuraat te assesseer [7].Geskikte behandeling kan dus gekies word om die oorlewing en lewenskwaliteit van pasiënte met PAAD te balanseer.
Die swak prognose van PAAD is hoofsaaklik as gevolg van weerstand teen chemoterapiemiddels.In onlangse jare is immuunkontrolepunt-inhibeerders wyd gebruik in die behandeling van soliede gewasse [8].Die gebruik van ICI's in pankreaskanker is egter selde suksesvol [9].Daarom is dit belangrik om pasiënte te identifiseer wat by ICI-terapie kan baat.
Lang nie-koderende RNA (lncRNA) is 'n tipe nie-koderende RNA met transkripsies >200 nukleotiede.LncRNA's is wydverspreid en maak ongeveer 80% van die menslike transkripsie uit [10].'n Groot hoeveelheid werk het getoon dat lncRNA-gebaseerde prognostiese modelle pasiëntprognose effektief kan voorspel [11, 12].Byvoorbeeld, 18 autofagie-verwante lncRNA's is geïdentifiseer om prognostiese handtekeninge in borskanker te genereer [13].Ses ander immuunverwante lncRNA's is gebruik om die prognostiese kenmerke van glioom te bepaal [14].
In pankreaskanker het sommige studies lncRNA-gebaseerde handtekeninge vasgestel om pasiëntprognose te voorspel.'n 3-lncRNA-handtekening is gevestig in pankreas-adenokarsinoom met 'n area onder die ROC-kurwe (AUC) van slegs 0.742 en 'n algehele oorlewing (OS) van 3 jaar [15].Boonop verskil lncRNA-uitdrukkingswaardes tussen verskillende genome, verskillende dataformate en verskillende pasiënte, en die prestasie van die voorspellende model is onstabiel.Daarom gebruik ons 'n nuwe modelleringsalgoritme, paring en iterasie, om immuniteitsverwante lncRNA (irlncRNA) handtekeninge te genereer om 'n meer akkurate en stabiele voorspellende model te skep [8].
Genormaliseerde RNAseq data (FPKM) en kliniese pankreaskanker TCGA en genotipe weefsel uitdrukking (GTEx) data is verkry vanaf die UCSC XENA databasis ( https://xenabrowser.net/datapages/ ).GTF-lêers is verkry vanaf die Ensembl-databasis (http://asia.ensembl.org) en gebruik om lncRNA-uitdrukkingsprofiele uit RNAseq te onttrek.Ons het immuniteitsverwante gene van die ImmPort-databasis (http://www.immport.org) afgelaai en immuniteitsverwante lncRNAs (irlncRNAs) geïdentifiseer met behulp van korrelasie-analise (p < 0,001, r > 0,4).Identifikasie van differensieel uitgedrukte irlncRNAs (DEirlncRNAs) deur kruising van irlncRNAs en differensieel uitgedrukte lncRNAs verkry vanaf die GEPIA2-databasis (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) in die TCGA-PAAD-kohort (|logFC| > 1 en FDR ) <0,05).
Hierdie metode is voorheen gerapporteer [8].Spesifiek, ons konstrueer X om die gepaarde lncRNA A en lncRNA B te vervang. Wanneer die uitdrukkingswaarde van lncRNA A hoër is as die uitdrukkingswaarde van lncRNA B, word X gedefinieer as 1, anders word X gedefinieer as 0. Daarom kan ons verkry 'n matriks van 0 of – 1. Die vertikale as van die matriks verteenwoordig elke monster, en die horisontale as verteenwoordig elke DEirlncRNA-paar met 'n waarde van 0 of 1.
Eenveranderlike regressie-analise gevolg deur Lasso-regressie is gebruik om prognostiese DEirlncRNA-pare te skerm.Die lasso-regressie-analise het 10-voudige kruisvalidering gebruik wat 1000 keer herhaal is (p < 0.05), met 1000 ewekansige stimuli per lopie.Wanneer die frekwensie van elke DEirlncRNA-paar 100 keer in 1000 siklusse oorskry het, is DEirlncRNA-pare geselekteer om 'n prognostiese risikomodel te konstrueer.Ons het toe die AUC-kromme gebruik om die optimale afsnywaarde te vind om PAAD-pasiënte in hoë- en laerisikogroepe te klassifiseer.Die AUC-waarde van elke model is ook bereken en as 'n kromme geplot.As die kromme die hoogste punt bereik wat die maksimum AUC-waarde aandui, stop die berekeningsproses en word die model as die beste kandidaat beskou.1-, 3- en 5-jaar ROC kurwe modelle is gebou.Eenveranderlike en meerveranderlike regressie-analises is gebruik om die onafhanklike voorspellende prestasie van die prognostiese risikomodel te ondersoek.
Gebruik sewe instrumente om immuunselinfiltrasietempo's te bestudeer, insluitend XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS en CIBERSORT.Immuunsel infiltrasie data is afgelaai vanaf die TIMER2 databasis (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3).Die verskil in die inhoud van immuun-infiltrerende selle tussen die hoë- en lae-risiko groepe van die gekonstrueerde model is ontleed met behulp van die Wilcoxon signed-rank toets, die resultate word in die vierkantige grafiek getoon.Spearman-korrelasie-analise is uitgevoer om die verband tussen risikotellingwaardes en immuun-infiltrerende selle te ontleed.Die gevolglike korrelasiekoëffisiënt word as 'n suigstokkie getoon.Die betekenisdrempel is op p < 0.05 gestel.Die prosedure is uitgevoer met behulp van die R-pakket ggplot2.Om die verwantskap tussen die model en geenuitdrukkingvlakke wat met die immuunselinfiltrasietempo geassosieer word, te ondersoek, het ons die ggstatsplot-pakket en vioolplotvisualisering uitgevoer.
Om kliniese behandelingspatrone vir pankreaskanker te evalueer, het ons die IC50 van algemeen gebruikte chemoterapiemiddels in die TCGA-PAAD-kohort bereken.Verskille in halwe inhiberende konsentrasies (IC50) tussen hoë- en lae-risiko groepe is vergelyk met behulp van die Wilcoxon ondertekende-rang toets, en die resultate word getoon as boxplots gegenereer met behulp van pRRophetic en ggplot2 in R. Alle metodes voldoen aan relevante riglyne en norme.
Die werkvloei van ons studie word in Figuur 1 getoon. Deur gebruik te maak van korrelasie-analise tussen lncRNA's en immuniteitverwante gene, het ons 724 irlncRNA's gekies met p < 0.01 en r > 0.4.Ons het vervolgens die differensieel uitgedrukte lncRNA's van GEPIA2 ontleed (Figuur 2A).'n Totaal van 223 irlncRNA's is differensieel uitgedruk tussen pankreas-adenokarsinoom en normale pankreasweefsel (|logFC| > 1, FDR < 0.05), genaamd DEirlncRNA's.
Konstruksie van voorspellende risikomodelle.(A) Vulkaanplot van differensieel uitgedrukte lncRNA's.(B) Verspreiding van lasso-koëffisiënte vir 20 DEirlncRNA-pare.(C) Gedeeltelike waarskynlikheidvariansie van die LASSO-koëffisiëntverspreiding.(D) Bosplot wat eenveranderlike regressie-analise van 20 DEirlncRNA-pare toon.
Ons het vervolgens 'n 0 of 1 matriks gekonstrueer deur 223 DEirlncRNA's te koppel.'n Totaal van 13 687 DEirlncRNA-pare is geïdentifiseer.Na univariate en lasso regressie-analise, is 20 DEirlncRNA-pare uiteindelik getoets om 'n prognostiese risikomodel te konstrueer (Figuur 2B-D).Gebaseer op die resultate van Lasso en meervoudige regressie-analise, het ons 'n risikotelling vir elke pasiënt in die TCGA-PAAD-kohort bereken (Tabel 1).Gebaseer op die resultate van lasso-regressie-analise, het ons 'n risikotelling vir elke pasiënt in die TCGA-PAAD-kohort bereken.Die AUC van die ROC-kromme was 0.905 vir die 1-jaar risikomodel voorspelling, 0.942 vir die 2-jaar voorspelling en 0.966 vir die 3-jaar voorspelling (Figuur 3A-B).Ons het 'n optimale afsnywaarde van 3.105 gestel, die TCGA-PAAD-kohortpasiënte gestratifiseer in hoë- en laerisikogroepe, en die oorlewingsuitkomste en risikotellingverdelings vir elke pasiënt (Figuur 3C-E) geplot.Kaplan-Meier-analise het getoon dat oorlewing van PAAD-pasiënte in die hoërisikogroep aansienlik laer was as dié van pasiënte in die laerisikogroep (p < 0.001) (Figuur 3F).
Geldigheid van prognostiese risikomodelle.(A) ROC van die prognostiese risikomodel.(B) 1-, 2- en 3-jaar ROC prognostiese risikomodelle.(C) ROC van prognostiese risiko model.Toon die optimale afsnypunt.(DE) Verspreiding van oorlewingstatus (D) en risikotellings (E).(F) Kaplan-Meier-analise van PAAD-pasiënte in hoë- en laerisikogroepe.
Ons het verder verskille in risikotellings volgens kliniese kenmerke beoordeel.Die strook plot (Figuur 4A) toon die algehele verband tussen kliniese eienskappe en risiko tellings.In die besonder, ouer pasiënte het hoër risiko tellings (Figuur 4B).Daarbenewens het pasiënte met stadium II hoër risiko tellings gehad as pasiënte met stadium I (Figuur 4C).Met betrekking tot tumorgraad in PAAD-pasiënte het graad 3-pasiënte hoër risikotellings gehad as graad 1- en 2-pasiënte (Figuur 4D).Ons het verder eenveranderlike en meerveranderlike regressie-analises uitgevoer en getoon dat risikotelling (p < 0.001) en ouderdom (p = 0.045) onafhanklike prognostiese faktore in pasiënte met PAAD was (Figuur 5A-B).Die ROC-kurwe het getoon dat die risikotelling beter was as ander kliniese kenmerke in die voorspelling van 1-, 2- en 3-jaar oorlewing van pasiënte met PAAD (Figuur 5C-E).
Kliniese kenmerke van prognostiese risikomodelle.Histogram (A) toon (B) ouderdom, (C) tumorstadium, (D) tumorgraad, risikotelling en geslag van pasiënte in die TCGA-PAAD-kohort.**p < 0,01
Onafhanklike voorspellende analise van prognostiese risikomodelle.(AB) Eenveranderlike (A) en meerveranderlike (B) regressie-ontledings van prognostiese risikomodelle en kliniese kenmerke.(CE) 1-, 2- en 3-jaar ROC vir prognostiese risikomodelle en kliniese kenmerke
Daarom het ons die verband tussen tyd- en risikotellings ondersoek.Ons het gevind dat risikotelling in PAAD-pasiënte omgekeerd gekorreleer is met CD8+ T-selle en NK-selle (Figuur 6A), wat dui op onderdrukte immuunfunksie in die hoërisikogroep.Ons het ook die verskil in immuunselinfiltrasie tussen die hoë- en laerisikogroepe beoordeel en dieselfde resultate gevind (Figuur 7).Daar was minder infiltrasie van CD8+ T-selle en NK-selle in die hoërisikogroep.In onlangse jare is immuunkontrolepunt-inhibeerders (ICI's) wyd gebruik in die behandeling van soliede gewasse.Die gebruik van ICI's in pankreaskanker was egter selde suksesvol.Daarom het ons die uitdrukking van immuunkontrolepuntgene in hoë- en laerisikogroepe beoordeel.Ons het gevind dat CTLA-4 en CD161 (KLRB1) ooruitgedruk is in die lae-risiko groep (Figuur 6B-G), wat aandui dat PAAD pasiënte in die lae-risiko groep sensitief vir ICI kan wees.
Korrelasie-analise van prognostiese risikomodel en immuunselinfiltrasie.(A) Korrelasie tussen prognostiese risikomodel en immuunselinfiltrasie.(BG) Dui geenuitdrukking in hoë- en laerisikogroepe aan.(HK) IC50-waardes vir spesifieke teenkankermiddels in hoë- en laerisikogroepe.*p < 0.05, **p < 0.01, ns = nie betekenisvol nie
Ons het verder die verband tussen risikotellings en algemene chemoterapie-middels in die TCGA-PAAD-kohort beoordeel.Ons het gesoek na algemeen gebruikte teenkankermiddels in pankreaskanker en verskille in hul IC50-waardes tussen hoë- en laerisikogroepe ontleed.Die resultate het getoon dat die IC50-waarde van AZD.2281 (olaparib) hoër was in die hoërisiko-groep, wat aandui dat PAAD-pasiënte in die hoërisiko-groep weerstandig kan wees teen AZD.2281-behandeling (Figuur 6H).Daarbenewens was die IC50-waardes van paclitaxel, sorafenib en erlotinib laer in die hoërisiko-groep (Figuur 6I-K).Ons het verder 34 teenkankermiddels met hoër IC50-waardes in die hoërisikogroep en 34 teenkankermiddels met laer IC50-waardes in die hoërisikogroep geïdentifiseer (Tabel 2).
Dit kan nie ontken word dat lncRNA's, mRNA's en miRNA's wyd bestaan en 'n deurslaggewende rol speel in kankerontwikkeling nie.Daar is genoeg bewyse wat die belangrike rol van mRNA of miRNA in die voorspelling van algehele oorlewing in verskeie tipes kanker ondersteun.Ongetwyfeld is baie prognostiese risikomodelle ook gebaseer op lncRNA's.Byvoorbeeld, Luo et al.Studies het getoon dat LINC01094 'n sleutelrol speel in PC proliferasie en metastase, en hoë uitdrukking van LINC01094 dui op swak oorlewing van pankreaskankerpasiënte [16].Die studie aangebied deur Lin et al.Studies het getoon dat afregulering van lncRNA FLVCR1-AS1 geassosieer word met swak prognose by pankreaskankerpasiënte [17].Immuniteitsverwante lncRNA's word egter relatief minder bespreek in terme van die voorspelling van algehele oorlewing van kankerpasiënte.Onlangs is 'n groot hoeveelheid werk gefokus op die bou van prognostiese risikomodelle om die oorlewing van kankerpasiënte te voorspel en sodoende behandelingsmetodes aan te pas [18, 19, 20].Daar is toenemende erkenning van die belangrike rol van immuuninfiltrate in kankerinisiasie, vordering en reaksie op behandelings soos chemoterapie.Talle studies het bevestig dat tumor-infiltrerende immuunselle 'n kritieke rol speel in die reaksie op sitotoksiese chemoterapie [21, 22, 23].Die tumor immuun mikro-omgewing is 'n belangrike faktor in die oorlewing van tumor pasiënte [24, 25].Immunoterapie, veral ICI-terapie, word wyd gebruik in die behandeling van soliede gewasse [26].Immuunverwante gene word wyd gebruik om prognostiese risikomodelle te konstrueer.Byvoorbeeld, Su et al.Die immuunverwante prognostiese risikomodel is gebaseer op proteïenkoderende gene om die prognose van eierstokkankerpasiënte te voorspel [27].Nie-koderende gene soos lncRNAs is ook geskik vir die bou van prognostiese risikomodelle [28, 29, 30].Luo et al het vier immuunverwante lncRNA's getoets en 'n voorspellende model vir servikale kankerrisiko gebou [31].Khan et al.'n Totaal van 32 differensieel uitgedrukte transkripsies is geïdentifiseer, en op grond hiervan is 'n voorspellingsmodel met 5 beduidende transkripsies daargestel, wat voorgestel is as 'n hoogs aanbevole hulpmiddel vir die voorspelling van biopsie-bewese akute verwerping na nieroorplanting [32].
Die meeste van hierdie modelle is gebaseer op geen-uitdrukkingsvlakke, hetsy proteïenkoderende gene of nie-koderende gene.Dieselfde geen kan egter verskillende uitdrukkingswaardes hê in verskillende genome, dataformate en in verskillende pasiënte, wat lei tot onstabiele skattings in voorspellende modelle.In hierdie studie het ons 'n redelike model gebou met twee pare lncRNA's, onafhanklik van die presiese uitdrukkingswaardes.
In hierdie studie het ons vir die eerste keer irlncRNA geïdentifiseer deur korrelasie-analise met immuniteitsverwante gene.Ons het 223 DEirlncRNAs gekeur deur hibridisasie met differensieel uitgedrukte lncRNAs.Tweedens het ons 'n 0-of-1-matriks gebou op grond van die gepubliseerde DEirlncRNA-paringsmetode [31].Ons het toe eenveranderlike en lasso-regressie-ontledings uitgevoer om prognostiese DEirlncRNA-pare te identifiseer en 'n voorspellende risikomodel te konstrueer.Ons het die verband tussen risikotellings en kliniese kenmerke in pasiënte met PAAD verder ontleed.Ons het gevind dat ons prognostiese risikomodel, as 'n onafhanklike prognostiese faktor in PAAD pasiënte, effektief hoëgraadpasiënte van laegraadpasiënte en hoëgraadpasiënte van laegraadpasiënte kan onderskei.Daarbenewens was die AUC-waardes van die ROC-kromme van die prognostiese risikomodel 0,905 vir die 1-jaar-voorspelling, 0,942 vir die 2-jaar-voorspelling en 0,966 vir die 3-jaar-voorspelling.
Navorsers het berig dat pasiënte met hoër CD8+ T-selinfiltrasie meer sensitief was vir ICI-behandeling [33].'n Toename in die inhoud van sitotoksiese selle, CD56 NK-selle, NK-selle en CD8+ T-selle in die tumor immuun mikro-omgewing kan een van die redes vir die tumor onderdrukkende effek wees [34].Vorige studies het getoon dat hoër vlakke van tumor-infiltrerende CD4(+) T en CD8(+) T aansienlik geassosieer is met langer oorlewing [35].Swak CD8 T-selinfiltrasie, lae neoantigeenlading en 'n hoogs immuunonderdrukkende tumormikro-omgewing lei tot 'n gebrek aan reaksie op ICI-terapie [36].Ons het gevind dat risikotelling negatief gekorreleer is met CD8+ T-selle en NK-selle, wat aandui dat pasiënte met hoë risikotellings moontlik nie geskik is vir ICI-behandeling nie en 'n slegter prognose het.
CD161 is 'n merker van natuurlike moordenaar (NK) selle.CD8+CD161+ CAR-getransduseerde T-selle bemiddel verbeterde in vivo antitumor doeltreffendheid in HER2+ pankreas ductale adenokarsinoom xenograft modelle [37].Immuunkontrolepunt-inhibeerders teiken sitotoksiese T-limfosiet-geassosieerde proteïen 4 (CTLA-4) en geprogrammeerde seldood proteïen 1 (PD-1)/geprogrammeerde seldood ligand 1 (PD-L1) weë en het groot potensiaal in baie gebiede.Uitdrukking van CTLA-4 en CD161 (KLRB1) is laer in hoë-risiko groepe, wat verder aandui dat pasiënte met hoë risiko tellings dalk nie in aanmerking kom vir ICI behandeling nie.[38]
Om behandelingsopsies te vind wat geskik is vir hoërisikopasiënte, het ons verskeie teenkankermiddels ontleed en gevind dat paclitaxel, sorafenib en erlotinib, wat wyd in pasiënte met PAAD gebruik word, geskik kan wees vir hoërisikopasiënte met PAAD.[33].Zhang et al het bevind dat mutasies in enige DNA-skaderespons (DDR)-weg kan lei tot swak prognose by prostaatkankerpasiënte [39].Die Pankreaskanker Olaparib Ongoing (POLO) proef het getoon dat onderhoudsbehandeling met olaparib progressievrye oorlewing verleng in vergelyking met placebo na eerste-lyn platinum-gebaseerde chemoterapie by pasiënte met pankreas ductale adenokarsinoom en kiemlyn BRCA1/2 mutasies [40].Dit verskaf aansienlike optimisme dat behandelingsuitkomste aansienlik sal verbeter in hierdie subgroep pasiënte.In hierdie studie was die IC50-waarde van AZD.2281 (olaparib) hoër in die hoërisiko-groep, wat aandui dat PAAD-pasiënte in die hoërisiko-groep weerstandig kan wees teen behandeling met AZD.2281.
Die voorspellingsmodelle in hierdie studie lewer goeie voorspellingsresultate, maar hulle is gebaseer op analitiese voorspellings.Hoe om hierdie resultate met kliniese data te bevestig, is 'n belangrike vraag.Endoskopiese fyn naald aspirasie ultraklank (EUS-FNA) het 'n onontbeerlike metode geword vir die diagnose van soliede en ekstrapankreas pankreas letsels met 'n sensitiwiteit van 85% en spesifisiteit van 98% [41].Die koms van EUS fynnaald biopsie (EUS-FNB) naalde is hoofsaaklik gebaseer op waargenome voordele bo FNA, soos hoër diagnostiese akkuraatheid, die verkryging van monsters wat histologiese struktuur behou, en dus die generering van immuunweefsel wat krities is vir sekere diagnoses.spesiale kleuring [42].'n Sistematiese oorsig van die literatuur het bevestig dat FNB-naalde (veral 22G) die hoogste doeltreffendheid toon in die oes van weefsel van pankreasmassas [43].Klinies, slegs 'n klein aantal pasiënte in aanmerking kom vir radikale chirurgie, en die meeste pasiënte het onopereerbare gewasse ten tyde van die aanvanklike diagnose.In die kliniese praktyk is slegs 'n klein deel van pasiënte geskik vir radikale chirurgie omdat die meeste pasiënte onopereerbare gewasse het ten tyde van die aanvanklike diagnose.Na patologiese bevestiging deur EUS-FNB en ander metodes word gewoonlik gestandaardiseerde nie-chirurgiese behandeling soos chemoterapie gekies.Ons daaropvolgende navorsingsprogram is om die prognostiese model van hierdie studie in chirurgiese en nie-chirurgiese kohorte te toets deur 'n retrospektiewe analise.
Oor die algemeen het ons studie 'n nuwe prognostiese risikomodel gevestig gebaseer op gepaarde irlncRNA, wat belowende prognostiese waarde in pasiënte met pankreaskanker getoon het.Ons prognostiese risikomodel kan help om pasiënte met PAAD te onderskei wat geskik is vir mediese behandeling.
Die datastelle wat in die huidige studie gebruik en ontleed is, is op redelike versoek by die ooreenstemmende outeur beskikbaar.
Sui Wen, Gong X, Zhuang Y. Die bemiddelende rol van selfdoeltreffendheid in emosionele regulering van negatiewe emosies tydens die COVID-19-pandemie: 'n deursneestudie.Int J Ment Health Nurs [tydskrifartikel].2021 06/01/2021;30(3):759–71.
Sui Wen, Gong X, Qiao X, Zhang L, Cheng J, Dong J, et al.Familielede se sienings oor alternatiewe besluitneming in intensiewe sorgeenhede: 'n sistematiese oorsig.INT J NURS STUD [tydskrifartikel;resensie].2023 01/01/2023;137:104391.
Vincent A, Herman J, Schulich R, Hruban RH, Goggins M. Pankreaskanker.Lancet.[Joernaal artikel;navorsingsondersteuning, NIH, buitemuurs;navorsingsondersteuning, regering buite die VSA;resensie].2011 08/13/2011;378(9791):607–20.
Ilic M, Ilic I. Epidemiologie van pankreaskanker.World Journal of Gastroenterology.[Joernaalartikel, resensie].2016 2016/11/28;22(44):9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. 'n Nuwe tp53-verwante nomogram vir die voorspelling van algehele oorlewing by pasiënte met pankreaskanker.BMC Cancer [joernaalartikel].2021 31-03-2021;21(1):335.
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. Effek van oplossing-gefokusde terapie op kankerverwante moegheid by kolorektale kankerpasiënte wat chemoterapie ontvang: 'n gerandomiseerde beheerde proef.Kanker verpleegster.[Joernaal artikel;gerandomiseerde beheerde proef;die studie word ondersteun deur 'n regering buite die Verenigde State].2022 05/01/2022;45(3):E663–73.
Zhang Cheng, Zheng Wen, Lu Y, Shan L, Xu Dong, Pan Y, et al.Postoperatiewe karsino-embrioniese antigeen (CEA) vlakke voorspel uitkoms na kolorektale kanker reseksie by pasiënte met normale preoperatiewe CEA vlakke.Sentrum vir Translationele Kankernavorsing.[Joernaal artikel].2020 01.01.2020;9(1):111–8.
Hong Wen, Liang Li, Gu Yu, Qi Zi, Qiu Hua, Yang X, et al.Immuunverwante lncRNA's genereer nuwe handtekeninge en voorspel die immuunlandskap van menslike hepatosellulêre karsinoom.Mol Ther Nukleïensure [Joernaalartikel].2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Toffey RJ, Zhu Y., Schulich RD Immunoterapie vir pankreaskanker: hindernisse en deurbrake.Ann Gastro-intestinale Chirurg [Joernaalartikel;resensie].2018 07/01/2018;2(4):274–81.
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. Lang nie-koderende RNA's (LncRNA's), virale tumorgenomika en afwykende splitsingsgebeure: terapeutiese implikasies.AM J CANCER RES [tydskrifartikel;resensie].2021 01/20/2021;11(3):866–83.
Wang J, Chen P, Zhang Y, Ding J, Yang Y, Li H. 11-identifikasie van lncRNA handtekeninge wat verband hou met endometriale kanker prognose.Prestasies van wetenskap [tydskrifartikel].2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Jiang S, Ren H, Liu S, Lu Z, Xu A, Qin S, et al.Omvattende ontleding van RNA-bindende proteïen prognostiese gene en geneesmiddelkandidate in papillêre sel nierselkarsinoom.pregen.[Joernaal artikel].2021 01/20/2021;12:627508.
Li X, Chen J, Yu Q, Huang X, Liu Z, Wang X, et al.Eienskappe van outofagie-verwante lang nie-koderende RNA voorspel borskanker prognose.pregen.[Joernaal artikel].2021 2021/01/20;12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Immuunverwante ses lncRNA-handtekening verbeter prognose in glioblastoma multiforme.MOL Neurobiologie.[Joernaal artikel].2018 01.05.2018;55(5):3684–97.
Wu B, Wang Q, Fei J, Bao Y, Wang X, Song Z, et al.'n Nuwe tri-lncRNA-handtekening voorspel oorlewing van pasiënte met pankreaskanker.VERTEENWOORDIGERS VAN ONKOL.[Joernaal artikel].2018 12/01/2018;40(6):3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 bevorder pankreaskankerprogressie deur LIN28B-uitdrukking en die PI3K/AKT-weg deur gesponsde miR-577 te reguleer.Mol Therapeutics – Nukleïensure.2021;26:523–35.
Lin J, Zhai X, Zou S, Xu Z, Zhang J, Jiang L, et al.Positiewe terugvoer tussen lncRNA FLVCR1-AS1 en KLF10 kan pankreaskankerprogressie deur die PTEN/AKT-weg inhibeer.J EXP Clin Cancer Res.2021;40(1).
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. Identifikasie van dertien gene wat algehele oorlewing in hepatosellulêre karsinoom voorspel.Biosci Rep [joernaalartikel].2021 04/09/2021.
Postyd: 22-Sep-2023