Ұйқы безінің қатерлі ісігі - әлемдегі ең қауіпті ісіктердің бірі, оның болжамы нашар. Сондықтан, ұйқы безі қатерлі ісігінің жоғары қаупі бар науқастарды анықтау және емдеуді бейімдеу және осы науқастардың болжамын жақсарту үшін дәл болжам моделі қажет.
Біз UCSC Xena дерекқорынан қатерлі ісік геномының атласы (TCGA) ұйқы безі аденокарциномасының (PAAD) РНҚ-сы туралы деректерді алдық, корреляциялық талдау арқылы иммундық-байланысты lncRNA-ларды (irlncRNA-ларды) анықтадық және TCGA мен қалыпты ұйқы безі аденокарциномасы тіндері арасындағы айырмашылықтарды анықтадық. DEirlncRNA) TCGA және ұйқы безі тінінің генотиптік тін экспрессиясынан (GTEx) алынды. Болжамдық модельдерді құру үшін одан әрі бір айнымалы және лассо регрессиялық талдаулары жүргізілді. Содан кейін біз қисық астындағы ауданды есептеп, жоғары және төмен қауіпті ұйқы безі аденокарциномасы бар науқастарды анықтау үшін оңтайлы шекті мәнді анықтадық. Жоғары және төмен қауіпті ұйқы безі обыры бар науқастардағы клиникалық сипаттамаларды, иммундық жасуша инфильтрациясын, иммуносупрессивті микроортаны және химиотерапияға төзімділікті салыстыру.
Біз 20 DEirlncRNA жұбын анықтап, пациенттерді оңтайлы шекті мәнге сәйкес топтастырдық. Біз болжамдық қолтаңба моделіміздің PAAD бар пациенттердің болжамын болжауда айтарлықтай өнімділікке ие екенін көрсеттік. ROC қисығының AUC мәні 1 жылдық болжам үшін 0,905, 2 жылдық болжам үшін 0,942 және 3 жылдық болжам үшін 0,966 құрайды. Жоғары қауіпті пациенттердің өмір сүру деңгейі төмен және клиникалық сипаттамалары нашар болды. Біз сондай-ақ жоғары қауіпті пациенттердің иммуносупрессиясы бар екенін және иммунотерапияға төзімділік дамуы мүмкін екенін көрсеттік. Есептеу болжау құралдарына негізделген паклитаксел, сорафениб және эрлотиниб сияқты қатерлі ісікке қарсы препараттарды бағалау PAAD бар жоғары қауіпті пациенттер үшін орынды болуы мүмкін.
Жалпы алғанда, біздің зерттеуіміз жұптасқан irlncRNA негізінде жаңа болжамдық тәуекел моделін құрды, бұл ұйқы безі қатерлі ісігімен ауыратын науқастарда перспективалы болжамдық құндылық көрсетті. Біздің болжамдық тәуекел моделіміз медициналық емдеуге жарамды PAAD бар науқастарды ажыратуға көмектесуі мүмкін.
Ұйқы безінің қатерлі ісігі - бес жылдық өмір сүру деңгейі төмен және жоғары дәрежелі қатерлі ісік. Диагноз қойылған кезде пациенттердің көпшілігі қазірдің өзінде асқынған сатысында. COVID-19 эпидемиясы жағдайында дәрігерлер мен медбикелер ұйқы безі қатерлі ісігімен ауыратын науқастарды емдеу кезінде үлкен қысымға ұшырайды, ал пациенттердің отбасылары емдеу туралы шешім қабылдаған кезде көптеген қысымға тап болады [1, 2]. Неоадъювантты терапия, хирургиялық резекция, сәулелік терапия, химиотерапия, нысаналы молекулалық терапия және иммундық бақылау нүктелерінің ингибиторлары (ИБТ) сияқты DOAD емдеуде үлкен жетістіктерге жеткенімен, пациенттердің тек шамамен 9%-ы диагноз қойылғаннан кейін бес жыл ішінде өмір сүреді [3]. ], 4]. Ұйқы безінің аденокарциномасының ерте белгілері атиптік болғандықтан, пациенттерге әдетте асқынған сатысында метастаздар диагнозы қойылады [5]. Сондықтан, белгілі бір пациент үшін жеке кешенді емдеу барлық емдеу нұсқаларының артықшылықтары мен кемшіліктерін өлшеуі керек, бұл тек өмір сүруді ұзарту үшін ғана емес, сонымен қатар өмір сүру сапасын жақсарту үшін де қажет [6]. Сондықтан пациенттің болжамын дәл бағалау үшін тиімді болжам моделі қажет [7]. Осылайша, PAAD бар науқастардың өмір сүру ұзақтығы мен өмір сүру сапасын теңестіру үшін тиісті емдеуді таңдауға болады.
ПААД-тың нашар болжамы негізінен химиотерапиялық препараттарға төзімділікке байланысты. Соңғы жылдары иммундық бақылау нүктелерінің ингибиторлары қатты ісіктерді емдеуде кеңінен қолданылып келеді [8]. Дегенмен, ұйқы безі қатерлі ісігінде ИБИ қолдану сирек сәтті болады [9]. Сондықтан, ИБИ терапиясынан пайда көретін пациенттерді анықтау маңызды.
Ұзын кодталмайтын РНҚ (lncRNA) - транскрипттері >200 нуклеотидтері бар кодталмайтын РНҚ түрі. LncRNA кең таралған және адам транскриптомының шамамен 80%-ын құрайды [10]. Көптеген жұмыстар lncRNA негізіндегі болжамдық модельдер пациенттің болжамын тиімді болжай алатынын көрсетті [11, 12]. Мысалы, сүт безі қатерлі ісігінде болжамдық белгілерді жасау үшін аутофагияға байланысты 18 lncRNA анықталды [13]. Глиоманың болжамдық ерекшеліктерін анықтау үшін иммундық-байланысты тағы алты lncRNA қолданылды [14].
Ұйқы безі қатерлі ісігінде кейбір зерттеулер пациенттің болжамын болжау үшін lncRNA негізіндегі қолтаңбаларды анықтады. Ұйқы безінің аденокарциномасында ROC қисығының астындағы ауданы (AUC) небәрі 0,742 және жалпы өмір сүру ұзақтығы (OS) 3 жыл болатын 3-lncRNA қолтаңбасы анықталды [15]. Сонымен қатар, lncRNA экспрессиясының мәндері әртүрлі геномдарда, әртүрлі деректер форматтарында және әртүрлі пациенттерде әртүрлі болады, ал болжамдық модельдің өнімділігі тұрақсыз. Сондықтан, дәлірек және тұрақты болжамдық модель жасау үшін иммунитетке байланысты lncRNA (irlncRNA) қолтаңбаларын жасау үшін жаңа модельдеу алгоритмін, жұптастыруды және итерацияны қолданамыз [8].
Нормалданған РНҚ-секвенция деректері (FPKM) және клиникалық ұйқы безі обырының TCGA және генотип тінінің экспрессиясы (GTEx) деректері UCSC XENA дерекқорынан алынды (http://xenabrowser.net/datapages/). GTF файлдары Ensembl дерекқорынан алынды (http://asia.ensembl.org) және RNAseq-тен lncRNA экспрессия профильдерін алу үшін пайдаланылды. Біз иммунитетке байланысты гендерді ImmPort дерекқорынан (http://www.immport.org) жүктеп алдық және корреляциялық талдауды қолдана отырып, иммунитетке байланысты lncRNA-ларды (irlncRNA-лар) анықтадық (p < 0,001, r > 0,4). TCGA-PAAD когортасындағы (|logFC| > 1 және FDR) <0,05) GEPIA2 дерекқорынан алынған irlncRNA-лар мен дифференциалды экспрессияланған lncRNA-ларды кесіп өту арқылы дифференциалды экспрессияланған irlncRNA-ларды (DEirlncRNA-лар) анықтау.
Бұл әдіс бұрын хабарланған болатын [8]. Нақтырақ айтқанда, біз жұптасқан lncRNA A және lncRNA B ауыстыру үшін X құрамыз. lncRNA A экспрессиясының мәні lncRNA B экспрессиясының мәнінен жоғары болған кезде, X 1 ретінде анықталады, әйтпесе X 0 ретінде анықталады. Сондықтан, біз 0 немесе – 1 матрицасын ала аламыз. Матрицаның тік осі әрбір үлгіні, ал көлденең осі 0 немесе 1 мәні бар әрбір DEirlncRNA жұбын білдіреді.
Бір айнымалы регрессиялық талдау, содан кейін Лассо регрессиясы болжамдық DEirlncRNA жұптарын скринингтеу үшін қолданылды. Лассо регрессиялық талдауында 1000 рет қайталанатын 10 еселік айқаспалы валидация қолданылды (p < 0,05), әр іске қосу кезінде 1000 кездейсоқ тітіркендіргіш болды. Әрбір DEirlncRNA жұбының жиілігі 1000 циклде 100 еседен асқан кезде, болжамдық тәуекел моделін құру үшін DEirlncRNA жұптары таңдалды. Содан кейін біз PAAD пациенттерін жоғары және төмен тәуекел топтарына жіктеу үшін оңтайлы шекті мәнді табу үшін AUC қисығын қолдандық. Әрбір модельдің AUC мәні де есептеліп, қисық ретінде салынды. Егер қисық AUC максималды мәнін көрсететін ең жоғары нүктеге жетсе, есептеу процесі тоқтайды және модель ең жақсы кандидат болып саналады. 1, 3 және 5 жылдық ROC қисық модельдері құрылды. Болжамдық тәуекел моделінің тәуелсіз болжамдық өнімділігін зерттеу үшін бір айнымалы және көп айнымалы регрессиялық талдаулар қолданылды.
Иммундық жасушалардың инфильтрация жылдамдығын зерттеу үшін жеті құралды пайдаланыңыз, соның ішінде XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS және CIBERSORT. Иммундық жасушалардың инфильтрация деректері TIMER2 дерекқорынан жүктелді (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3). Құрылған модельдің жоғары және төмен тәуекел топтары арасындағы иммундық инфильтрация жасушаларының құрамындағы айырмашылық Wilcoxon қол қойылған ранг сынағын қолдану арқылы талданды, нәтижелері шаршы графикте көрсетілген. Тәуекел ұпайының мәндері мен иммундық инфильтрация жасушалары арасындағы байланысты талдау үшін найза корреляциясын талдау жүргізілді. Алынған корреляция коэффициенті леди ретінде көрсетілген. Маңыздылық шегі p < 0,05 деңгейінде белгіленді. Процедура R пакеті ggplot2 көмегімен орындалды. Иммундық жасушалардың инфильтрация жылдамдығымен байланысты модель мен ген экспрессиясының деңгейлері арасындағы байланысты зерттеу үшін біз ggstatsplot пакетін және скрипка графигін визуализацияладық.
Ұйқы безі қатерлі ісігінің клиникалық емдеу үлгілерін бағалау үшін біз TCGA-PAAD когортасындағы жиі қолданылатын химиотерапиялық препараттардың IC50 есептедік. Жоғары және төмен қауіп топтары арасындағы жартылай тежегіш концентрациялардағы (IC50) айырмашылықтар Wilcoxon таңбаланған ранг сынағын қолдану арқылы салыстырылды, ал нәтижелер R-дегі pRRothetic және ggplot2 көмегімен жасалған қорап диаграммалары ретінде көрсетілген. Барлық әдістер тиісті нұсқаулар мен нормаларға сәйкес келеді.
Біздің зерттеуіміздің жұмыс процесі 1-суретте көрсетілген. lncRNA және иммунитетке байланысты гендер арасындағы корреляциялық талдауды қолдана отырып, біз p < 0,01 және r > 0,4 болатын 724 irlncRNA таңдадық. Келесіде біз GEPIA2 дифференциалды түрде экспрессияланған lncRNA-ларын талдадық (2A-сурет). Ұйқы безінің аденокарциномасы мен қалыпты ұйқы безі тінінің (|logFC| > 1, FDR < 0,05) арасында DEirlncRNA деп аталатын барлығы 223 irlncRNA дифференциалды түрде экспрессияланды.
Болжамдық тәуекел модельдерін құру. (A) Дифференциалды түрде экспрессияланған lncRNA-лардың жанартау графигі. (B) 20 DEirlncRNA жұптары үшін лассо коэффициенттерінің таралуы. (C) LASSO коэффициентінің таралуының ішінара ықтималдық дисперсиясы. (D) 20 DEirlncRNA жұптарының бір айнымалы регрессиялық талдауын көрсететін орман графигі.
Келесіде біз 223 DEirlncRNA жұптастыру арқылы 0 немесе 1 матрицасын құрдық. Барлығы 13 687 DEirlncRNA жұбы анықталды. Бір айнымалы және лассо регрессиялық талдауынан кейін болжамдық тәуекел моделін құру үшін 20 DEirlncRNA жұбы ақырында сыналды (2B-D сурет). Лассо және көптік регрессиялық талдау нәтижелеріне сүйене отырып, біз TCGA-PAAD когортасындағы әрбір пациент үшін тәуекел ұпайын есептедік (1-кесте). Лассо регрессиялық талдау нәтижелеріне сүйене отырып, біз TCGA-PAAD когортасындағы әрбір пациент үшін тәуекел ұпайын есептедік. ROC қисығының AUC мәні 1 жылдық тәуекел моделін болжау үшін 0,905, 2 жылдық болжам үшін 0,942 және 3 жылдық болжам үшін 0,966 болды (3A-B сурет). Біз 3,105 оңтайлы шекті мәнді белгіледік, TCGA-PAAD когорта пациенттерін жоғары және төмен қауіп топтарына бөлдік және әр пациент үшін өмір сүру нәтижелері мен қауіп ұпайларының таралуын сыздықтадық (3C-E сурет). Каплан-Мейер талдауы жоғары қауіп тобындағы PAAD пациенттерінің өмір сүру деңгейі төмен қауіп тобындағы пациенттерге қарағанда айтарлықтай төмен екенін көрсетті (p < 0,001) (3F сурет).
Болжамдық тәуекел модельдерінің жарамдылығы. (A) Болжамдық тәуекел моделінің ROC. (B) 1, 2 және 3 жылдық ROC болжамдық тәуекел модельдері. (C) Болжамдық тәуекел моделінің ROC. Оңтайлы шекті нүктені көрсетеді. (DE) Тіршілік мәртебесінің (D) және тәуекел баллдарының (E) таралуы. (F) Жоғары және төмен тәуекел топтарындағы PAAD пациенттерінің Каплан-Мейер талдауы.
Біз клиникалық сипаттамалар бойынша қауіп ұпайларындағы айырмашылықтарды одан әрі бағаладық. Жолақ диаграммасы (4A сурет) клиникалық сипаттамалар мен қауіп ұпайлары арасындағы жалпы байланысты көрсетеді. Атап айтқанда, егде жастағы пациенттерде қауіп ұпайлары жоғары болды (4B сурет). Сонымен қатар, II сатыдағы пациенттерде I сатыдағы пациенттерге қарағанда қауіп ұпайлары жоғары болды (4C сурет). PAAD пациенттеріндегі ісік дәрежесіне келетін болсақ, 3-ші дәрежелі пациенттерде 1 және 2-ші дәрежелі пациенттерге қарағанда қауіп ұпайлары жоғары болды (4D сурет). Біз одан әрі бір айнымалы және көп айнымалы регрессиялық талдаулар жүргіздік және қауіп ұпайы (p < 0,001) және жас (p = 0,045) PAAD бар пациенттерде тәуелсіз болжамдық факторлар екенін көрсеттік (5A-B сурет). ROC қисығы PAAD бар пациенттердің 1, 2 және 3 жылдық өмір сүруін болжауда қауіп ұпайының басқа клиникалық сипаттамаларға қарағанда жоғары екенін көрсетті (5C-E сурет).
Болжамдық тәуекел модельдерінің клиникалық сипаттамалары. Гистограмма (A) TCGA-PAAD когортасындағы пациенттердің (B) жасын, (C) ісік сатысын, (D) ісік дәрежесін, қауіп баллын және жынысын көрсетеді. **p < 0.01
Болжамдық тәуекел модельдерінің тәуелсіз болжамдық талдауы. (AB) Болжамдық тәуекел модельдері мен клиникалық сипаттамаларының бір айнымалы (A) және көп айнымалы (B) регрессиялық талдаулары. (CE) Болжамдық тәуекел модельдері мен клиникалық сипаттамалары үшін 1, 2 және 3 жылдық ROC
Сондықтан біз уақыт пен қауіп ұпайлары арасындағы байланысты зерттедік. Біз PAAD пациенттеріндегі қауіп ұпайы CD8+ Т жасушаларымен және NK жасушаларымен кері корреляцияланғанын анықтадық (6A сурет), бұл жоғары тәуекел тобында иммундық функцияның басылғанын көрсетеді. Біз сондай-ақ жоғары және төмен тәуекел топтары арасындағы иммундық жасушалардың инфильтрациясындағы айырмашылықты бағалап, бірдей нәтижелерге қол жеткіздік (7 сурет). Жоғары тәуекел тобында CD8+ Т жасушалары мен NK жасушаларының инфильтрациясы аз болды. Соңғы жылдары қатты ісіктерді емдеуде иммундық бақылау нүктелерінің ингибиторлары (ICI) кеңінен қолданылып келеді. Дегенмен, ұйқы безі қатерлі ісігінде ICI қолдану сирек сәтті болды. Сондықтан біз жоғары және төмен тәуекел топтарындағы иммундық бақылау нүктелері гендерінің экспрессиясын бағаладық. Біз CTLA-4 және CD161 (KLRB1) төмен тәуекел тобында шамадан тыс экспрессияланғанын анықтадық (6B-G сурет), бұл төмен тәуекел тобындағы PAAD пациенттері ICI-ге сезімтал болуы мүмкін екенін көрсетеді.
Прогностикалық тәуекел моделі мен иммундық жасуша инфильтрациясының корреляциялық талдауы. (A) Прогностикалық тәуекел моделі мен иммундық жасуша инфильтрациясы арасындағы корреляция. (BG) Жоғары және төмен қауіп топтарындағы ген экспрессиясын көрсетеді. (HK) Жоғары және төмен қауіп топтарындағы нақты қатерлі ісікке қарсы препараттарға арналған IC50 мәндері. *p < 0,05, **p < 0,01, ns = маңызды емес
Біз TCGA-PAAD когортасындағы қауіп ұпайлары мен кең таралған химиотерапиялық агенттер арасындағы байланысты одан әрі бағаладық. Біз ұйқы безі қатерлі ісігінде жиі қолданылатын қатерлі ісікке қарсы препараттарды іздедік және олардың жоғары және төмен қауіп топтары арасындағы IC50 мәндеріндегі айырмашылықтарды талдадық. Нәтижелер AZD.2281 (олапариб) IC50 мәні жоғары қауіп тобында жоғары екенін көрсетті, бұл жоғары қауіп тобындағы PAAD пациенттерінің AZD.2281 еміне төзімді болуы мүмкін екенін көрсетеді (6H сурет). Сонымен қатар, паклитаксел, сорафениб және эрлотинибтің IC50 мәндері жоғары қауіп тобында төмен болды (6I-K сурет). Біз жоғары қауіп тобында IC50 мәндері жоғары 34 қатерлі ісікке қарсы препаратты және жоғары қауіп тобында IC50 мәндері төмен 34 қатерлі ісікке қарсы препаратты анықтадық (2-кесте).
lncRNA, mRNA және miRNA кеңінен таралғанын және қатерлі ісіктің дамуында шешуші рөл атқаратынын жоққа шығаруға болмайды. Бірнеше қатерлі ісік түрлерінде жалпы өмір сүруді болжауда mRNA немесе miRNA маңызды рөл атқаратынын растайтын көптеген дәлелдер бар. Сөзсіз, көптеген болжамдық қауіп модельдері де lncRNA-ға негізделген. Мысалы, Луо және т.б. Зерттеулер LINC01094 ПК пролиферациясы мен метастазында маңызды рөл атқаратынын және LINC01094 жоғары экспрессиясы ұйқы безі қатерлі ісігімен ауыратын науқастардың өмір сүруінің нашар екенін көрсететінін көрсетті [16]. Лин және т.б. ұсынған зерттеу lncRNA FLVCR1-AS1 төмендеуі ұйқы безі қатерлі ісігімен ауыратын науқастарда нашар болжаммен байланысты екенін көрсетті [17]. Дегенмен, иммунитетке байланысты lncRNA қатерлі ісікпен ауыратын науқастардың жалпы өмір сүруін болжау тұрғысынан салыстырмалы түрде аз талқыланады. Жақында қатерлі ісікпен ауыратын науқастардың өмір сүруін болжау және осылайша емдеу әдістерін түзету үшін болжамдық қауіп модельдерін құруға көп жұмыс жасалды [18, 19, 20]. Иммундық инфильтраттардың қатерлі ісіктің басталуында, өршуінде және химиотерапия сияқты емдеу әдістеріне жауап беруінде маңызды рөл атқаратынын мойындау артып келеді. Көптеген зерттеулер ісікке енетін иммундық жасушалардың цитотоксикалық химиотерапияға жауап беруде маңызды рөл атқаратынын растады [21, 22, 23]. Ісік иммундық микроортасы ісік науқастарының өмір сүруінде маңызды фактор болып табылады [24, 25]. Иммунотерапия, әсіресе ICI терапиясы, қатты ісіктерді емдеуде кеңінен қолданылады [26]. Иммундық гендер болжамдық қауіп модельдерін құру үшін кеңінен қолданылады. Мысалы, Су және т.б. Иммундық байланысты болжамдық қауіп моделі аналық без қатерлі ісігімен ауыратын науқастардың болжамын болжау үшін ақуызды кодтайтын гендерге негізделген [27]. lncRNA сияқты кодталмайтын гендер де болжамдық қауіп модельдерін құруға жарамды [28, 29, 30]. Луо және т.б. төрт иммундық байланысты lncRNA-ны тексеріп, жатыр мойны қатерлі ісігі қаупінің болжамдық моделін құрды [31]. Хан және т.б. Барлығы 32 дифференциалды түрде экспрессияланған транскрипт анықталды және осыған сүйене отырып, бүйрек трансплантациясынан кейін биопсиямен дәлелденген жедел қабылданбауды болжау үшін өте ұсынылатын құрал ретінде ұсынылған 5 маңызды транскрипті бар болжам моделі құрылды [32].
Бұл модельдердің көпшілігі ген экспрессиясының деңгейлеріне, ақуызды кодтайтын гендерге немесе кодтамайтын гендерге негізделген. Дегенмен, бір геннің әртүрлі геномдарда, деректер форматтарында және әртүрлі пациенттерде әртүрлі экспрессия мәндері болуы мүмкін, бұл болжамдық модельдерде тұрақсыз бағалауларға әкеледі. Бұл зерттеуде біз нақты экспрессия мәндеріне тәуелсіз екі жұп lncRNA бар ақылға қонымды модель құрдық.
Бұл зерттеуде біз иммунитетке байланысты гендермен корреляциялық талдау арқылы алғаш рет irlncRNA анықтадық. Біз дифференциалды түрде экспрессияланған lncRNA-лармен будандастыру арқылы 223 DEirlncRNA-ны скринингтен өткіздік. Екіншіден, біз жарияланған DEirlncRNA жұптастыру әдісіне негізделген 0 немесе 1 матрицасын құрдық [31]. Содан кейін біз болжамдық DEirlncRNA жұптарын анықтау және болжамдық тәуекел моделін құру үшін бір айнымалы және лассо регрессиялық талдауларын жүргіздік. Біз PAAD бар науқастардағы қауіп ұпайлары мен клиникалық сипаттамалар арасындағы байланысты одан әрі талдадық. Біз PAAD науқастарындағы тәуелсіз болжамдық фактор ретінде біздің болжамдық тәуекел моделіміз жоғары дәрежелі науқастарды төмен дәрежелі науқастардан және жоғары дәрежелі науқастарды төмен дәрежелі науқастардан тиімді түрде ажырата алатынын анықтадық. Сонымен қатар, болжамдық тәуекел моделінің ROC қисығының AUC мәндері 1 жылдық болжам үшін 0,905, 2 жылдық болжам үшін 0,942 және 3 жылдық болжам үшін 0,966 болды.
Зерттеушілер CD8+ Т жасушаларының инфильтрациясы жоғары пациенттердің ICI еміне сезімталдығы жоғары екенін хабарлады [33]. Ісік иммундық микроортасында цитотоксикалық жасушалардың, CD56 NK жасушаларының, NK жасушаларының және CD8+ Т жасушаларының мөлшерінің артуы ісіктің басылу әсерінің себептерінің бірі болуы мүмкін [34]. Алдыңғы зерттеулер ісікке инфильтрацияланатын CD4(+) T және CD8(+) T деңгейлерінің жоғары болуы ұзақ өмір сүрумен айтарлықтай байланысты екенін көрсетті [35]. CD8 Т жасушаларының нашар инфильтрациясы, неоантигеннің төмен жүктемесі және ісіктің жоғары иммуносупрессивті микроортасы ICI терапиясына жауаптың болмауына әкеледі [36]. Біз тәуекел ұпайының CD8+ Т жасушаларымен және NK жасушаларымен теріс корреляцияланғанын анықтадық, бұл тәуекел ұпайлары жоғары пациенттердің ICI еміне сәйкес келмеуі және болжамы нашар болуы мүмкін екенін көрсетеді.
CD161 - табиғи киллер (NK) жасушаларының маркері. CD8+CD161+ CAR арқылы трансдукцияланған Т жасушалары HER2+ ұйқы безінің аденокарциномасы ксенотрансплантат модельдерінде in vivo ісікке қарсы тиімділіктің жоғарылауына ықпал етеді [37]. Иммундық бақылау нүктесінің ингибиторлары цитотоксикалық Т лимфоциттерімен байланысты 4 ақуызына (CTLA-4) және бағдарламаланған жасуша өлімі ақуызы 1 (PD-1)/бағдарламаланған жасуша өлімі лиганды 1 (PD-L1) жолдарына бағытталған және көптеген салаларда үлкен әлеуетке ие. CTLA-4 және CD161 (KLRB1) экспрессиясы жоғары қауіп топтарында төмен, бұл жоғары қауіп ұпайлары бар пациенттердің ICI еміне сәйкес келмеуі мүмкін екенін көрсетеді. [38]
Жоғары қауіпті науқастарға қолайлы емдеу нұсқаларын табу үшін біз әртүрлі қатерлі ісікке қарсы дәрілерді талдап, PAAD бар науқастарда кеңінен қолданылатын паклитаксел, сорафениб және эрлотиниб PAAD бар жоғары қауіпті науқастарға жарамды болуы мүмкін екенін анықтадық. [33]. Чжан және т.б. кез келген ДНҚ зақымдану реакциясы (DDR) жолындағы мутациялар қуық асты безі қатерлі ісігі бар науқастарда нашар болжамға әкелуі мүмкін екенін анықтады [39]. Ұйқы безінің қатерлі ісігі Olaparib Ongoing (POLO) сынағы олапарибпен демеуші емнің ұйқы безі түтікшесінің аденокарциномасы және BRCA1/2 ұрықтық мутациялары бар науқастарда бірінші қатардағы платина негізіндегі химиотерапиядан кейін плацебомен салыстырғанда прогрессиясыз өмір сүруді ұзартатынын көрсетті [40]. Бұл науқастардың осы кіші тобында емдеу нәтижелерінің айтарлықтай жақсаратынына айтарлықтай оптимизм береді. Бұл зерттеуде AZD.2281 (олапариб) IC50 мәні жоғары қауіпті топта жоғары болды, бұл жоғары қауіпті топтағы PAAD бар науқастар AZD.2281-мен емдеуге төзімді болуы мүмкін екенін көрсетеді.
Бұл зерттеудегі болжам модельдері жақсы болжам нәтижелерін береді, бірақ олар аналитикалық болжамдарға негізделген. Бұл нәтижелерді клиникалық деректермен қалай растау маңызды сұрақ болып табылады. Эндоскопиялық жіңішке инелі аспирациялық ультрадыбыстық зерттеу (EUS-FNA) қатты және ұйқы безінен тыс зақымдануларды диагностикалаудың 85% сезімталдығымен және 98% ерекшелігімен ажырамас әдісіне айналды [41]. EUS жіңішке инелі биопсия (EUS-FNB) инелерінің пайда болуы негізінен FNA-ға қарағанда жоғары диагностикалық дәлдік, гистологиялық құрылымды сақтайтын үлгілерді алу және осылайша белгілі бір диагноздар үшін маңызды иммундық тіндерді жасау сияқты қабылданған артықшылықтарға негізделген. арнайы бояу [42]. Әдебиеттерді жүйелі шолу FNB инелерінің (әсіресе 22G) ұйқы безі массаларынан тіндерді жинауда ең жоғары тиімділікті көрсететінін растады [43]. Клиникалық тұрғыдан алғанда, науқастардың аз ғана бөлігі радикалды хирургияға жарамды, ал науқастардың көпшілігінде бастапқы диагноз қойылған кезде операция жасалмайтын ісіктер бар. Клиникалық тәжірибеде науқастардың аз ғана бөлігі радикалды хирургияға жарамды, себебі көптеген науқастарда бастапқы диагноз қойылған кезде операция жасалмайтын ісіктер бар. EUS-FNB және басқа әдістермен патологиялық растаудан кейін, әдетте химиотерапия сияқты стандартталған хирургиялық емес емдеу таңдалады. Біздің кейінгі зерттеу бағдарламамыз - бұл зерттеудің болжамдық моделін ретроспективті талдау арқылы хирургиялық және хирургиялық емес когорталарда тексеру.
Жалпы алғанда, біздің зерттеуіміз жұптасқан irlncRNA негізінде жаңа болжамдық тәуекел моделін құрды, бұл ұйқы безі қатерлі ісігімен ауыратын науқастарда перспективалы болжамдық құндылық көрсетті. Біздің болжамдық тәуекел моделіміз медициналық емдеуге жарамды PAAD бар науқастарды ажыратуға көмектесуі мүмкін.
Ағымдағы зерттеуде пайдаланылған және талданған деректер жиынтығы тиісті автордан ақылға қонымды сұраныс бойынша қолжетімді.
Sui Wen, Gong X, Zhuang Y. COVID-19 пандемиясы кезіндегі теріс эмоцияларды эмоционалды реттеудегі өзіне сенімділіктің делдалдық рөлі: көлденең зерттеу. Int J Ment Health Nurs [журнал мақаласы]. 2021 06/01/2021;30(3):759–71.
Суй Вэнь, Гун Х, Цяо Х, Чжан Л, Ченг Дж, Донг Дж және т.б. Қарқынды терапия бөлімшелерінде балама шешім қабылдау туралы отбасы мүшелерінің пікірлері: жүйелі шолу. INT J NURS STUD [журнал мақаласы; шолу]. 2023 01.01.2023;137:104391.
Винсент А, Герман Дж, Шулих Р, Хрубан Р.Х., Гоггинс М. Ұйқы безінің қатерлі ісігі. Lancet. [Журнал мақаласы; зерттеулерді қолдау, NIH, сырттай; зерттеулерді қолдау, АҚШ-тан тыс үкімет; шолу]. 2011 08/13/2011;378(9791):607–20.
Илич М, Илич И. Ұйқы безі қатерлі ісігінің эпидемиологиясы. Дүниежүзілік гастроэнтерология журналы. [Журнал мақаласы, шолу]. 2016 28.11.2016;22(44):9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. Ұйқы безі қатерлі ісігімен ауыратын науқастардың жалпы өмір сүруін болжауға арналған жаңа tp53-ке қатысты номограмма. BMC Cancer [журнал мақаласы]. 2021 31-03-2021;21(1):335.
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. Химиотерапия алатын тоқ ішек қатерлі ісігі бар науқастарда қатерлі ісікке байланысты шаршауға ерітіндіге бағытталған терапияның әсері: рандомизацияланған бақыланатын сынақ. Онкологиялық медбике. [Журнал мақаласы; рандомизацияланған бақыланатын сынақ; зерттеуді Америка Құрама Штаттарынан тыс үкімет қолдайды]. 2022 05/01/2022;45(3):E663–73.
Чжан Ченг, Чжэн Вэнь, Лу Ю, Шан Л, Сюй Донг, Пан Ю және т.б. Операциядан кейінгі карциноэмбриондық антиген (КЭА) деңгейі операция алдындағы КЭА деңгейі қалыпты науқастарда тоқ ішек обырын алып тастағаннан кейінгі нәтижені болжайды. Трансляциялық қатерлі ісіктерді зерттеу орталығы. [Журнал мақаласы]. 2020 01.01.2020;9(1):111–8.
Хун Вэнь, Лян Ли, Гу Юй, Ци Цзы, Цю Хуа, Ян X және т.б. Иммунитетке байланысты lncRNA-лар жаңа белгілерді тудырады және адам гепатоцеллюлярлық карциномасының иммундық ландшафтын болжайды. Молекулалық нуклеин қышқылдары [Журнал мақаласы]. 2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Тоффи Р.Дж., Чжу Ю., Шулих Р.Д. Ұйқы безі қатерлі ісігінің иммунотерапиясы: кедергілер мен жетістіктер. Энн Гастроинтестинальды хирург [Журнал мақаласы; шолу]. 2018 07/01/2018;2(4):274–81.
Халл Р., Мбита З., Дламини З. Ұзын кодталмайтын РНҚ-лар (LncRNA), вирустық ісік геномикасы және ауытқушылық сплайсинг оқиғалары: терапиялық салдары. AM J CANCER RES [журнал мақаласы; шолу]. 2021 01/20/2021;11(3):866–83.
Ван Дж, Чен П, Чжан Й, Дин Дж, Ян Й, Ли Х. 11-Эндометрий обырының болжамымен байланысты lncRNA қолтаңбаларын анықтау. Ғылым жетістіктері [журнал мақаласы]. 2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Цзян С, Рен Х, Лю С, Лу Ц, Сюй А, Цин С және т.б. Папиллярлы жасушалы бүйрек жасушалы карциномасындағы РНҚ-байланыстыратын ақуызды болжаушы гендер мен дәрілік кандидаттарды кешенді талдау. преген. [Журнал мақаласы]. 2021 01/20/2021;12:627508.
Ли Х, Чен Дж, Ю К, Хуан Х, Лю З, Ван Х және т.б. Аутофагияға байланысты ұзын кодталмайтын РНҚ сипаттамалары сүт безі қатерлі ісігінің болжамын болжайды. преген. [Журнал мақаласы]. 2021 01/20/2021;12:569318.
Чжоу М, Чжан З, Чжао Х, Бао С, Ченг Л, Сун Дж. Иммунитетке байланысты алты lncRNA қолтаңбасы көп формалы глиобластома кезінде болжамды жақсартады. MOL нейробиологиясы. [Журнал мақаласы]. 2018 01.05.2018;55(5):3684–97.
Ву Б, Ван К, Фэй Дж, Бао Ю, Ван Х, Сонг З және т.б. Жаңа три-lncRNA қолтаңбасы ұйқы безі қатерлі ісігімен ауыратын науқастардың өмір сүруін болжайды. ONKOL ӨКІЛДЕРІ. [Журнал мақаласы]. 2018 12/01/2018;40(6):3427–37.
Луо К, Лин К, Ху К, Чжу Х, Чжу Дж, Чжу З. LINC01094 губкаланған miR-577 арқылы LIN28B экспрессиясын және PI3K/AKT жолын реттеу арқылы ұйқы безі қатерлі ісігінің дамуына ықпал етеді. Mol Therapeutics – Нуклеин қышқылдары. 2021;26:523–35.
Лин Дж, Чжай Х, Зоу С, Сюй З, Чжан Дж, Цзян Л және т.б. lncRNA FLVCR1-AS1 және KLF10 арасындағы оң кері байланыс PTEN/AKT жолы арқылы ұйқы безі қатерлі ісігінің дамуын тежеуі мүмкін. J EXP Clin Cancer Res. 2021;40(1).
Чжоу X, Лю X, Зенг X, Ву D, Лю Л. Бауыр жасушалық карциномасында жалпы өмір сүруді болжайтын он үш генді анықтау. Biosci Rep [журнал мақаласы]. 2021 04/09/2021.
Жарияланған уақыты: 2023 жылғы 22 қыркүйек