Pankreaskanker is een van die dodelikste gewasse ter wêreld met 'n swak prognose. Daarom is 'n akkurate voorspellingsmodel nodig om pasiënte met 'n hoë risiko vir pankreaskanker te identifiseer om behandeling aan te pas en die prognose van hierdie pasiënte te verbeter.
Ons het die Kankergenoom Atlas (TCGA) pankreas adenokarsinoom (PAAD) RNAseq-data van die UCSC Xena-databasis verkry, immuunverwante lncRNAs (irlncRNAs) deur korrelasie-analise geïdentifiseer, en verskille tussen TCGA en normale pankreas adenokarsinoomweefsels geïdentifiseer. DEirlncRNA) van TCGA en genotipeweefselekspressie (GTEx) van pankreasweefsel. Verdere univariate en lasso-regressie-analises is uitgevoer om prognostiese handtekeningmodelle te konstrueer. Ons het toe die area onder die kurwe bereken en die optimale afsnywaarde bepaal vir die identifisering van pasiënte met hoë- en lae-risiko pankreas adenokarsinoom. Om kliniese eienskappe, immuunselinfiltrasie, immuunonderdrukkende mikro-omgewing en chemoterapieweerstand te vergelyk in pasiënte met hoë- en lae-risiko pankreaskanker.
Ons het 20 DEirlncRNA-pare geïdentifiseer en pasiënte gegroepeer volgens die optimale afsnywaarde. Ons het gedemonstreer dat ons prognostiese handtekeningmodel beduidende prestasie lewer in die voorspelling van die prognose van pasiënte met PAAD. Die AUC van die ROC-kurwe is 0.905 vir die 1-jaar voorspelling, 0.942 vir die 2-jaar voorspelling, en 0.966 vir die 3-jaar voorspelling. Hoërisiko-pasiënte het laer oorlewingsyfers en swakker kliniese eienskappe gehad. Ons het ook gedemonstreer dat hoërisiko-pasiënte immuunonderdruk is en weerstand teen immunoterapie kan ontwikkel. Evaluering van antikankermiddels soos paklitaksel, sorafenib en erlotinib gebaseer op berekeningsvoorspellingsinstrumente kan gepas wees vir hoërisiko-pasiënte met PAAD.
Oor die algemeen het ons studie 'n nuwe prognostiese risikomodel gebaseer op gepaarde irlncRNA gevestig, wat belowende prognostiese waarde getoon het in pasiënte met pankreaskanker. 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 staar ook veelvuldige druk in die gesig wanneer hulle behandelingsbesluite neem [1, 2]. Alhoewel groot vooruitgang gemaak is in die behandeling van DOAD's, soos neoadjuvante terapie, chirurgiese reseksie, bestralingsterapie, chemoterapie, geteikende molekulêre terapie en immuunkontrolepuntinhibeerders (ICIs), oorleef slegs ongeveer 9% van pasiënte vyf jaar na diagnose [3], 4]. Omdat die vroeë simptome van pankreasadenokarsinoom atipies is, word pasiënte gewoonlik met metastases in 'n gevorderde stadium gediagnoseer [5]. Daarom moet geïndividualiseerde omvattende behandeling vir 'n gegewe pasiënt die voor- en nadele van alle behandelingsopsies opweeg, nie net om oorlewing te verleng nie, maar ook om die lewensgehalte te verbeter [6]. Daarom is 'n effektiewe voorspellingsmodel nodig om 'n pasiënt se prognose akkuraat te beoordeel [7]. Dus kan gepaste behandeling gekies word om die oorlewing en lewensgehalte van pasiënte met PAAD te balanseer.
Die swak prognose van PAAD is hoofsaaklik te wyte aan weerstand teen chemoterapie-middels. In onlangse jare is immuunkontrolepuntinhibeerders 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 moontlik baat kan vind by ICI-terapie.
Lang nie-koderende RNS (lncRNA) is 'n tipe nie-koderende RNS met transkripsies >200 nukleotiede. LncRNA's is wydverspreid en maak ongeveer 80% van die menslike transkriptoom uit [10]. 'n Groot hoeveelheid werk het getoon dat lncRNA-gebaseerde prognostiese modelle pasiëntprognose effektief kan voorspel [11, 12]. Byvoorbeeld, 18 outofagie-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 vas te stel [14].
In pankreaskanker het sommige studies lncRNA-gebaseerde handtekeninge vasgestel om pasiëntprognose te voorspel. 'n 3-lncRNA-handtekening is in pankreasadenokarsinoom vasgestel met 'n area onder die ROC-kurwe (AUC) van slegs 0.742 en 'n algehele oorlewing (OS) van 3 jaar [15]. Daarbenewens wissel lncRNA-ekspressiewaardes tussen verskillende genome, verskillende dataformate en verskillende pasiënte, en die werkverrigting van die voorspellingsmodel is onstabiel. Daarom gebruik ons 'n nuwe modelleringsalgoritme, paring en iterasie, om immuniteitsverwante lncRNA (irlncRNA) handtekeninge te genereer om 'n meer akkurate en stabiele voorspellingsmodel te skep [8].
Genormaliseerde RNAseq-data (FPKM) en kliniese pankreaskanker TCGA en genotipe weefselekspressie (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-ekspressieprofiele uit RNAseq te onttrek. Ons het immuniteitsverwante gene afgelaai vanaf die ImmPort-databasis (http://www.immport.org) en immuniteitsverwante lncRNA's (irlncRNA's) geïdentifiseer deur korrelasie-analise te gebruik (p < 0.001, r > 0.4). Identifikasie van differensieel uitgedrukte irlncRNA's (DEirlncRNA's) deur die kruising van irlncRNA's en differensieel uitgedrukte lncRNA's 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, andersins word X gedefinieer as 0. Daarom kan ons 'n matriks van 0 of -1 verkry. Die vertikale as van die matriks verteenwoordig elke monster, en die horisontale as verteenwoordig elke DEirlncRNA-paar met 'n waarde van 0 of 1.
Univariate regressie-analise gevolg deur Lasso-regressie is gebruik om prognostiese DEirlncRNA-pare te sif. 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 gekies om 'n prognostiese risikomodel te konstrueer. Ons het toe die AUC-kromme gebruik om die optimale afsnywaarde te vind vir die klassifikasie van PAAD-pasiënte in hoë- en lae-risikogroepe. 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-krommemodelle is gekonstrueer. Univariate en multivariate regressie-analises is gebruik om die onafhanklike voorspellingsprestasie van die prognostiese risikomodel te ondersoek.
Gebruik sewe gereedskap om immuunsel-infiltrasietempo's te bestudeer, insluitend XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS, en CIBERSORT. Immuunsel-infiltrasiedata 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-risikogroepe van die gekonstrueerde model is geanaliseer met behulp van die Wilcoxon-getekende rangtoets, die resultate word in die vierkantige grafiek getoon. Spearman-korrelasie-analise is uitgevoer om die verband tussen risikotellingwaardes en immuun-infiltrerende selle te analiseer. Die gevolglike korrelasiekoëffisiënt word as 'n lollie getoon. Die betekenisdrempel is gestel op p < 0.05. Die prosedure is uitgevoer met behulp van die R-pakket ggplot2. Om die verband tussen die model en geenekspressievlakke wat verband hou met die immuunsel-infiltrasietempo te ondersoek, het ons die ggstatsplot-pakket en vioolplot-visualisering uitgevoer.
Om kliniese behandelingspatrone vir pankreaskanker te evalueer, het ons die IC50 van algemeen gebruikte chemoterapie-middels in die TCGA-PAAD-kohort bereken. Verskille in halfinhiberende konsentrasies (IC50) tussen hoë- en laerisikogroepe is vergelyk met behulp van die Wilcoxon-getekende rangtoets, en die resultate word getoon as boksdiagramme wat gegenereer is 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 korrelasie-analise tussen lncRNA's en immuniteitsverwante gene te gebruik, het ons 724 irlncRNA's met p < 0.01 en r > 0.4 gekies. Ons het vervolgens die differensieel uitgedrukte lncRNA's van GEPIA2 geanaliseer (Figuur 2A). 'n Totaal van 223 irlncRNA's is differensieel uitgedruk tussen pankreasadenokarsinoom en normale pankreasweefsel (|logFC| > 1, FDR < 0.05), genaamd DEirlncRNA's.
Konstruksie van voorspellende risikomodelle. (A) Vulkaangrafiek van differensieel uitgedrukte lncRNA's. (B) Verspreiding van lasso-koëffisiënte vir 20 DEirlncRNA-pare. (C) Gedeeltelike waarskynlikheidsvariansie van die LASSO-koëffisiëntverspreiding. (D) Bosgrafiek wat univariate regressie-analise van 20 DEirlncRNA-pare toon.
Ons het vervolgens 'n 0- of 1-matriks gekonstrueer deur 223 DEirlncRNA's te paar. '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-kurwe was 0.905 vir die 1-jaar risikomodelvoorspelling, 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 in hoë- en lae-risikogroepe gestratifiseer, en die oorlewingsuitkomste en risikotellingverspreidings vir elke pasiënt uiteengesit (Figuur 3C-E). Kaplan-Meier-analise het getoon dat die oorlewing van PAAD-pasiënte in die hoërisikogroep beduidend laer was as dié van pasiënte in die lae-risikogroep (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 risikomodel. Toon die optimale afsnypunt. (DE) Verspreiding van oorlewingsstatus (D) en risikotellings (E). (F) Kaplan-Meier-analise van PAAD-pasiënte in hoë- en lae-risikogroepe.
Ons het verder verskille in risikotellings volgens kliniese eienskappe beoordeel. Die strookgrafiek (Figuur 4A) toon die algehele verband tussen kliniese eienskappe en risikotellings. In die besonder het ouer pasiënte hoër risikotellings gehad (Figuur 4B). Daarbenewens het pasiënte met stadium II hoër risikotellings gehad as pasiënte met stadium I (Figuur 4C). Wat die tumorgraad by PAAD-pasiënte betref, het graad 3-pasiënte hoër risikotellings gehad as graad 1- en 2-pasiënte (Figuur 4D). Ons het verder univariate en multivariate regressie-ontledings uitgevoer en gedemonstreer dat die risikotelling (p < 0.001) en ouderdom (p = 0.045) onafhanklike prognostiese faktore by pasiënte met PAAD was (Figuur 5A-B). Die ROC-kurwe het gedemonstreer dat die risikotelling beter was as ander kliniese eienskappe in die voorspelling van 1-, 2- en 3-jaar oorlewing van pasiënte met PAAD (Figuur 5C-E).
Kliniese eienskappe 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) Univariate (A) en multivariate (B) regressie-analises van prognostiese risikomodelle en kliniese eienskappe. (CE) 1-, 2- en 3-jaar ROC vir prognostiese risikomodelle en kliniese eienskappe.
Daarom het ons die verband tussen tyd- en risikotellings ondersoek. Ons het gevind dat die risikotelling in PAAD-pasiënte omgekeerd gekorreleer was 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 immuunkontrolepuntinhibeerders (ICIs) 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 was in die laerisikogroep (Figuur 6B-G), wat aandui dat PAAD-pasiënte in die laerisikogroep sensitief vir ICI kan wees.
Korrelasie-analise van prognostiese risikomodel en immuunselinfiltrasie. (A) Korrelasie tussen prognostiese risikomodel en immuunselinfiltrasie. (BG) Dui geenekspressie in hoë- en laerisikogroepe aan. (HK) IC50-waardes vir spesifieke antikankermiddels in hoë- en laerisikogroepe. *p < 0.05, **p < 0.01, ns = nie beduidend nie
Ons het verder die verband tussen risikotellings en algemene chemoterapie-middels in die TCGA-PAAD-kohort beoordeel. Ons het gesoek na algemeen gebruikte antikankermiddels in pankreaskanker en verskille in hul IC50-waardes tussen hoë- en laerisikogroepe geanaliseer. Die resultate het getoon dat die IC50-waarde van AZD.2281 (olaparib) hoër was in die hoërisikogroep, wat aandui dat PAAD-pasiënte in die hoërisikogroep weerstandbiedend kan wees teen AZD.2281-behandeling (Figuur 6H). Daarbenewens was die IC50-waardes van paklitaksel, sorafenib en erlotinib laer in die hoërisikogroep (Figuur 6I-K). Ons het verder 34 antikankermiddels met hoër IC50-waardes in die hoërisikogroep en 34 antikankermiddels 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 belangrike 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 soorte 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 wat deur Lin et al. aangebied is. Studies het getoon dat afregulering van lncRNA FLVCR1-AS1 geassosieer word met swak prognose in 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 die aanvang, progressie 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-immuunmikro-omgewing is 'n belangrike faktor in die oorlewing van tumorpasiënte [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 lncRNA's is ook geskik vir die konstruering 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 gebaseer hierop is 'n voorspellingsmodel met 5 beduidende transkripsies opgestel, wat voorgestel is as 'n hoogs aanbevole instrument vir die voorspelling van biopsie-bevestigde akute verwerping na nieroorplanting [32].
Die meeste van hierdie modelle is gebaseer op geenekspressievlakke, óf proteïenkoderende gene óf nie-koderende gene. Dieselfde geen kan egter verskillende ekspressiewaardes in verskillende genome, dataformate en in verskillende pasiënte hê, wat lei tot onstabiele ramings in voorspellende modelle. In hierdie studie het ons 'n redelike model gebou met twee pare lncRNA's, onafhanklik van die presiese ekspressiewaardes.
In hierdie studie het ons irlncRNA vir die eerste keer geïdentifiseer deur korrelasie-analise met immuniteitsverwante gene. Ons het 223 DEirlncRNA's gekeur deur hibridisasie met differensieel uitgedrukte lncRNA's. Tweedens het ons 'n 0-of-1-matriks gekonstrueer gebaseer op die gepubliseerde DEirlncRNA-paringsmetode [31]. Ons het toe univariate en lasso-regressie-analises uitgevoer om prognostiese DEirlncRNA-pare te identifiseer en 'n voorspellende risikomodel te konstrueer. Ons het verder die verband tussen risikotellings en kliniese eienskappe in pasiënte met PAAD geanaliseer. Ons het gevind dat ons prognostiese risikomodel, as 'n onafhanklike prognostiese faktor in PAAD-pasiënte, effektief hoëgraadse pasiënte van laegraadse pasiënte en hoëgraadse pasiënte van laegraadse pasiënte kan onderskei. Daarbenewens was die AUC-waardes van die ROC-kurwe 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-mikroomgewing kan een van die redes wees vir die tumoronderdrukkende effek [34]. Vorige studies het getoon dat hoër vlakke van tumor-infiltrerende CD4(+) T en CD8(+) T beduidend geassosieer was met langer oorlewing [35]. Swak CD8 T-selinfiltrasie, lae neoantigeenlading en 'n hoogs immuunonderdrukkende tumor-mikroomgewing lei tot 'n gebrek aan reaksie op ICI-terapie [36]. Ons het gevind dat die risikotelling negatief gekorreleer was met CD8+ T-selle en NK-selle, wat aandui dat pasiënte met hoë risikotellings moontlik nie geskik is vir ICI-behandeling nie en 'n swakker prognose het.
CD161 is 'n merker van natuurlike moordenaar (NK) selle. CD8+CD161+ CAR-getransduseerde T-selle bemiddel verbeterde in vivo antitumor-effektiwiteit in HER2+ pankreaskanaaladenokarsinoom-xenograftmodelle [37]. Immuunkontrolepuntinhibeerders teiken sitotoksiese T-limfosiet-geassosieerde proteïen 4 (CTLA-4) en geprogrammeerde seldoodproteïen 1 (PD-1)/geprogrammeerde seldoodligand 1 (PD-L1) bane en het groot potensiaal in baie gebiede. Ekspressie van CTLA-4 en CD161 (KLRB1) is laer in hoërisikogroepe, wat verder aandui dat pasiënte met hoërisikotellings moontlik nie in aanmerking kom vir ICI-behandeling nie. [38]
Om behandelingsopsies te vind wat geskik is vir hoërisiko-pasiënte, het ons verskeie antikankermiddels geanaliseer en gevind dat paklitaksel, sorafenib en erlotinib, wat wyd gebruik word by pasiënte met PAAD, geskik kan wees vir hoërisiko-pasiënte met PAAD. [33]. Zhang et al. het bevind dat mutasies in enige DNA-skade-reaksie (DDR)-roete tot swak prognose by prostaatkankerpasiënte kan lei [39]. Die Pankreaskanker Olaparib Ongoing (POLO)-proef het getoon dat onderhoudsbehandeling met olaparib progressievrye oorlewing verleng het in vergelyking met placebo na eerste-lyn platinum-gebaseerde chemoterapie by pasiënte met pankreasduktale adenokarsinoom en kiemlyn BRCA1/2-mutasies [40]. Dit bied beduidende optimisme dat behandelingsuitkomste aansienlik sal verbeter in hierdie subgroep van pasiënte. In hierdie studie was die IC50-waarde van AZD.2281 (olaparib) hoër in die hoërisikogroep, wat aandui dat PAAD-pasiënte in die hoërisikogroep bestand 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 fynnaald-aspirasie-ultraklank (EUS-FNA) het 'n onontbeerlike metode geword vir die diagnose van soliede en ekstrapankreatiese pankreasletsels met 'n sensitiwiteit van 85% en spesifisiteit van 98% [41]. Die koms van EUS-fynnaaldbiopsie (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 uit pankreasmassas [43]. Klinies kom slegs 'n klein aantal pasiënte in aanmerking vir radikale chirurgie, en die meeste pasiënte het onoperabele gewasse ten tyde van die aanvanklike diagnose. In die kliniese praktyk is slegs 'n klein deel van die pasiënte geskik vir radikale chirurgie omdat die meeste pasiënte onoperabele gewasse het ten tyde van die aanvanklike diagnose. Na patologiese bevestiging deur EUS-FNB en ander metodes, word gestandaardiseerde nie-chirurgiese behandeling soos chemoterapie gewoonlik gekies. Ons daaropvolgende navorsingsprogram is om die prognostiese model van hierdie studie in chirurgiese en nie-chirurgiese kohorte te toets deur middel van 'n retrospektiewe analise.
Oor die algemeen het ons studie 'n nuwe prognostiese risikomodel gebaseer op gepaarde irlncRNA gevestig, wat belowende prognostiese waarde getoon het in pasiënte met pankreaskanker. 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 geanaliseer 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 dwarssnitstudie. Int J Ment Health Nurs [joernaalartikel]. 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; oorsig]. 2023 01/01/2023;137:104391.
Vincent A, Herman J, Schulich R, Hruban RH, Goggins M. Pankreaskanker. Lancet. [Tydskrifartikel; navorsingsondersteuning, NIH, ekstramuraal; navorsingsondersteuning, regering buite die VSA; oorsig]. 2011 08/13/2011;378(9791):607–20.
Ilic M, Ilic I. Epidemiologie van pankreaskanker. Wêreldjoernaal van Gastroenterologie. [Tydskrifartikel, oorsig]. 2016 11/28/2016;22(44):9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. 'n Nuwe tp53-verwante nomogram vir die voorspelling van algehele oorlewing in 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 oplossingsgerigte terapie op kankerverwante moegheid in kolorektale kankerpasiënte wat chemoterapie ontvang: 'n gerandomiseerde beheerde proef. Kankerverpleegster. [Tydskrifartikel; 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 kankerreseksie in pasiënte met normale preoperatiewe CEA vlakke. Sentrum vir Translasionele Kankernavorsing. [Tydskrifartikel]. 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 [Tydskrifartikel]. 2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Toffey RJ, Zhu Y., Schulich RD Immunoterapie vir pankreaskanker: hindernisse en deurbrake. Ann Gastrointestinal Surgeon [Tydskrifartikel; oorsig]. 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 splitsingsgebeurtenisse: terapeutiese implikasies. AM J CANCER RES [joernaalartikel; oorsig]. 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 die prognose van endometriale kanker. Wetenskaplike prestasies [tydskrifartikel]. 2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Jiang S, Ren H, Liu S, Lu Z, Xu A, Qin S, et al. Omvattende analise van RNA-bindende proteïen prognostiese gene en geneesmiddelkandidate in papillêre sel nierselkarsinoom. pregen. [Tydskrifartikel]. 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 borskankerprognose. pregen. [Tydskrifartikel]. 2021 01/20/2021;12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Immuunverwante ses lncRNA-handtekening verbeter prognose in glioblastoom multiforme. MOL Neurobiology. [Tydskrifartikel]. 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 die oorlewing van pasiënte met pankreaskanker. REPRESENTATIVES OF ONKOL. [Tydskrifartikel]. 2018 12/01/2018;40(6):3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 bevorder die progressie van pankreaskanker deur LIN28B-uitdrukking en die PI3K/AKT-roete deur middel van sponsvormige 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 die progressie van pankreaskanker deur die PTEN/AKT-roete inhibeer. J EXP Clin Cancer Res. 2021;40(1).
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. Identifisering van dertien gene wat algehele oorlewing in hepatosellulêre karsinoom voorspel. Biosci Rep [joernaalartikel]. 2021 04/09/2021.
Plasingstyd: 22 September 2023