Ұйқы безінің қатерлі ісігі – әлемдегі ең өлімге әкелетін ісіктердің бірі, болжамы нашар.Сондықтан, емдеуді бейімдеу және осы науқастардың болжамын жақсарту үшін ұйқы безі қатерлі ісігінің жоғары қаупі бар науқастарды анықтау үшін дәл болжау үлгісі қажет.
Біз UCSC Xena дерекқорынан The Cancer Genome Atlas (TCGA) панкреатикалық аденокарцинома (PAAD) RNAseq деректерін алдық, корреляциялық талдау арқылы иммундық байланысты lncRNA-ларды (irlncRNAs) анықтадық және TCGA мен қалыпты ұйқы безі аденокарциномасының тіндері арасындағы айырмашылықтарды анықтадық.DEirlncRNA) TCGA және ұйқы безі тінінің генотиптік тіндік экспрессиясынан (GTEx).Болжамдық қолтаңба үлгілерін құру үшін одан әрі бір айнымалы және лассо регрессия талдаулары орындалды.Содан кейін біз қисық астындағы ауданды есептедік және жоғары және төмен қауіпті ұйқы безі аденокарциномасы бар науқастарды анықтау үшін оңтайлы шектік мәнді анықтадық.Ұйқы безінің қатерлі ісігінің жоғары және төмен қаупі бар емделушілерде клиникалық сипаттамаларды, иммундық жасушалардың инфильтрациясын, иммуносупрессивті микроортаны және химиотерапияға төзімділігін салыстыру.
Біз 20 DEirlncRNA жұбын анықтадық және пациенттерді оңтайлы шектік мәнге сәйкес топтадық.Біз болжамдық қолтаңба үлгісінің PAAD бар науқастардың 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.Тәуекел тобына жататын науқастардың өмір сүру деңгейі төмен және клиникалық сипаттамалары нашар болды.Біз сондай-ақ жоғары тәуекел тобына жататын науқастардың иммундық қысымы төмендейтінін және иммунотерапияға төзімділікті дамыта алатынын көрсеттік.Паклитаксел, сорафениб және эрлотиниб сияқты қатерлі ісікке қарсы препараттарды есептеу болжау құралдары негізінде бағалау PAAD бар жоғары қауіп тобындағы емделушілерге сәйкес болуы мүмкін.
Тұтастай алғанда, біздің зерттеуіміз жұптасқан irlncRNA негізіндегі жаңа болжамды тәуекел моделін құрды, ол ұйқы безінің қатерлі ісігі бар науқастарда болжамды мәнді көрсетті.Біздің болжамды тәуекел үлгісі медициналық емдеуге жарамды PAAD бар науқастарды саралауға көмектесуі мүмкін.
Ұйқы безінің қатерлі ісігі – бес жылдық өмір сүру деңгейі төмен және жоғары дәрежелі қатерлі ісік.Диагноз қою кезінде пациенттердің көпшілігі қазірдің өзінде озық сатыда.COVID-19 эпидемиясы жағдайында дәрігерлер мен медбикелер ұйқы безінің қатерлі ісігімен ауыратын науқастарды емдеу кезінде үлкен қысымға ұшырайды, ал пациенттердің отбасылары емдеу туралы шешім қабылдау кезінде көптеген қысымдарға тап болады [1, 2].Неоадъювантты терапия, хирургиялық резекция, сәулелік терапия, химиотерапия, мақсатты молекулалық терапия және иммундық бақылау нүктесі ингибиторлары (ICIs) сияқты DOAD емдеуде үлкен жетістіктерге қол жеткізілгенімен, диагноз қойылғаннан кейін пациенттердің шамамен 9% -ы ғана өмір сүреді [3 ].], 4].Ұйқы безі аденокарциномасының ерте белгілері атипті болғандықтан, науқастарға әдетте асқынған сатысында метастаздар диагнозы қойылады [5].Сондықтан белгілі бір науқас үшін жеке кешенді емдеу өмір сүруді ұзарту үшін ғана емес, өмір сүру сапасын жақсарту үшін де барлық емдеу нұсқаларының артықшылықтары мен кемшіліктерін таразылауы керек [6].Сондықтан пациенттің болжамын дәл бағалау үшін тиімді болжау үлгісі қажет [7].Осылайша, PAAD бар науқастардың өмір сүруі мен өмір сапасын теңестіру үшін тиісті емді таңдауға болады.
ПААД-ның нашар болжамы негізінен химиотерапиялық препараттарға төзімділікке байланысты.Соңғы жылдары иммундық бақылау пунктінің ингибиторлары қатты ісіктерді емдеуде кеңінен қолданылуда [8].Дегенмен, ұйқы безінің қатерлі ісігінде ICI қолдану сирек сәтті болады [9].Сондықтан ICI терапиясынан пайда алатын пациенттерді анықтау маңызды.
Ұзақ кодталмаған РНҚ (lncRNA) – транскрипттері >200 нуклеотидтен тұратын кодталмаған РНҚ түрі.LncRNAs кең таралған және адам транскриптомының шамамен 80% құрайды [10].Үлкен жұмыс тобы lncRNA негізіндегі болжамдық модельдер пациенттің болжамын тиімді болжай алатынын көрсетті [11, 12].Мысалы, сүт безі қатерлі ісігінде болжамдық белгілерді жасау үшін аутофагиямен байланысты 18 lncRNA анықталды [13].Глиоманың болжамдық ерекшеліктерін анықтау үшін иммундық байланысты басқа алты lncRNA қолданылды [14].
Ұйқы безінің қатерлі ісігінде кейбір зерттеулер пациенттің болжамын болжау үшін lncRNA негізіндегі қолтаңбаларды белгіледі.ROC қисығының астындағы ауданы (AUC) бар болғаны 0,742 және жалпы өмір сүру ұзақтығы (OS) 3 жыл [15] болатын панкреатикалық аденокарциномада 3-lncRNA белгісі белгіленді.Сонымен қатар, lncRNA өрнек мәндері әртүрлі геномдар, әртүрлі деректер пішімдері және әртүрлі пациенттер арасында өзгереді және болжамды модельдің өнімділігі тұрақсыз.Сондықтан, дәлірек және тұрақты болжамды модельді жасау үшін иммунитетке қатысты lncRNA (irlncRNA) қолтаңбаларын жасау үшін жаңа модельдеу алгоритмін, жұптауды және итерацияны қолданамыз [8].
Қалыпты RNAseq деректері (FPKM) және клиникалық ұйқы безінің қатерлі ісігі TCGA және генотип тінінің экспрессиясы (GTEx) деректері UCSC XENA дерекқорынан алынды ( https://xenabrowser.net/datapages/ ).GTF файлдары Ensembl дерекқорынан ( http://asia.ensembl.org ) алынды және RNAseq ішінен lncRNA өрнек профильдерін шығару үшін пайдаланылды.Иммунитетпен байланысты гендерді ImmPort дерекқорынан (http://www.immport.org) жүктеп алдық және корреляциялық талдауды пайдалана отырып, иммунитетке қатысты lncRNA-ларды (irlncRNAs) анықтадық (p <0,001, r> 0,4).TCGA-PAAD когортындағы (|logFC| > 1 және) GEPIA2 дерекқорынан (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) алынған irlncRNAs және дифференциалды түрде экспрессияланған lncRNAs қиылысу арқылы дифференциалды экспрессиялық irlncRNAs (DEirlncRNAs) сәйкестендіру. ) <0,05).
Бұл әдіс бұрын хабарланған [8].Атап айтқанда, біз жұпталған lncRNA A және lncRNA B ауыстыру үшін X құрастырамыз. lncRNA A өрнек мәні lncRNA B өрнек мәнінен жоғары болса, X 1 ретінде анықталады, әйтпесе X 0 ретінде анықталады. Сондықтан біз ала аламыз. матрица 0 немесе – 1. Матрицаның тік осі әрбір үлгіні, ал көлденең осі 0 немесе 1 мәні бар әрбір DEirlncRNA жұбын көрсетеді.
Болжамды DEirlncRNA жұптарын скрининг үшін Лассо регрессиясынан кейін бір айнымалы регрессия талдауы пайдаланылды.Лассо регрессиялық талдау 1000 рет қайталанатын 10 еселік кросс-валидацияны қолданды (p <0,05), әр жүгіріске 1000 кездейсоқ ынталандыру.Әрбір DEirlncRNA жұбының жиілігі 1000 циклде 100 еседен асқанда, болжамдық тәуекел үлгісін құру үшін DEirlncRNA жұптары таңдалды.Содан кейін біз PAAD пациенттерін жоғары және төмен тәуекел топтарына жіктеу үшін оңтайлы шектік мәнді табу үшін AUC қисығын қолдандық.Әрбір модельдің AUC мәні де есептелді және қисық ретінде сызылды.Егер қисық максималды AUC мәнін көрсететін ең жоғары нүктеге жетсе, есептеу процесі тоқтайды және модель ең жақсы үміткер болып саналады.1, 3 және 5 жылдық ROC қисық үлгілері құрастырылды.Болжамдық тәуекел үлгісінің тәуелсіз болжамдық өнімділігін тексеру үшін бір айнымалы және көп айнымалы регрессиялық талдаулар қолданылды.
XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS және CIBERSORT сияқты иммундық жасушалардың инфильтрация жылдамдығын зерттеу үшін жеті құралды пайдаланыңыз.Иммундық жасушалардың инфильтрация деректері TIMER2 дерекқорынан (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3) жүктелді.Құрылған модельдің жоғары және төмен қауіпті топтары арасындағы иммундық инфильтрацияланатын жасушалардың мазмұнының айырмашылығы Вилкоксон таңбалы дәрежелі тесті арқылы талданған, нәтижелер квадрат графикте көрсетілген.Спирманның корреляциялық талдауы тәуекел баллының мәндері мен иммундық инфильтрациялаушы жасушалар арасындағы қатынасты талдау үшін жасалды.Алынған корреляция коэффициенті лолипоп түрінде көрсетілген.Маңыздылық шегі p <0,05 деңгейінде белгіленді.Процедура R бумасы ggplot2 арқылы орындалды.Иммундық жасушалардың инфильтрация жылдамдығымен байланысты модель мен ген экспрессиясы деңгейлері арасындағы байланысты зерттеу үшін біз ggstatsplot пакетін және скрипка сюжеті визуализациясын орындадық.
Ұйқы безінің қатерлі ісігін емдеудің клиникалық үлгілерін бағалау үшін біз TCGA-PAAD когортында жиі қолданылатын химиотерапиялық препараттардың IC50 мәнін есептедік.Тәуекел деңгейі жоғары және төмен топтар арасындағы жартылай ингибиторлық концентрациялардағы (IC50) айырмашылықтар Wilcoxon қолтаңбалы дәреже сынағы арқылы салыстырылды және нәтижелер R ішіндегі pRRophetic және ggplot2 көмегімен жасалған қорап сызбалары ретінде көрсетіледі. Барлық әдістер тиісті нұсқаулар мен нормаларға сәйкес келеді.
Зерттеуіміздің жұмыс процесі 1-суретте көрсетілген. lncRNAs және иммунитетке байланысты гендер арасындағы корреляциялық талдауды пайдалана отырып, біз p <0,01 және r > 0,4 болатын 724 irlncRNA таңдадық.Әрі қарай біз GEPIA2 дифференциалды түрде көрсетілген lncRNA-ларын талдадық (2А-сурет).Барлығы 223 irlncRNA ұйқы безі аденокарциномасы мен қалыпты ұйқы безі тінінің (|logFC| > 1, FDR < 0,05) арасында DEirlncRNAs деп аталатын дифференциалды түрде экспрессияланды.
Тәуекелдің болжамды модельдерін құру.(A) Дифференциалды түрде көрсетілген lncRNA-лардың жанартау сызбасы.(B) 20 DEirlncRNA жұбы үшін лассо коэффициенттерінің таралуы.(C) LASSO коэффицентінің таралу ықтималдығының ішінара дисперсиясы.(D) 20 DEirlncRNA жұбының бір айнымалы регрессиялық талдауын көрсететін орман сызбасы.
Келесі кезекте 223 DEirlncRNA жұптау арқылы 0 немесе 1 матрицасын құрастырдық.Барлығы 13687 DEirlncRNA жұбы анықталды.Бір айнымалы және лассо регрессиялық талдаудан кейін 20 DEirlncRNA жұбы болжамдық тәуекел үлгісін құру үшін ақырында сынақтан өтті (2B-D суреті).Lasso және бірнеше регрессиялық талдау нәтижелеріне сүйене отырып, біз TCGA-PAAD когортындағы әрбір пациент үшін тәуекел дәрежесін есептедік (1-кесте).Лассо регрессия талдауының нәтижелеріне сүйене отырып, біз TCGA-PAAD когортындағы әрбір пациент үшін тәуекел дәрежесін есептедік.ROC қисығының AUC мәні 1 жылдық тәуекел моделінің болжамы үшін 0,905, 2 жылдық болжам үшін 0,942 және 3 жылдық болжам үшін 0,966 болды (3A-B-сурет).Біз 3.105 оңтайлы шектік мәнін орнаттық, TCGA-PAAD когортасының пациенттерін жоғары және төмен тәуекел топтарына стратификацияладық және әр пациент үшін өмір сүру нәтижелері мен тәуекел ұпайларының таралуын сыздық (3C-E сурет).Каплан-Мейер талдауы жоғары тәуекел тобындағы PAAD пациенттерінің өмір сүру деңгейі төмен тәуекел тобындағы науқастарға қарағанда айтарлықтай төмен екенін көрсетті (p <0,001) (3F-сурет).
Болжамдық тәуекел модельдерінің жарамдылығы.(A) болжамдық тәуекел үлгісінің ROC.(B) 1-, 2- және 3-жылдық ROC болжамды тәуекел үлгілері.(C) болжамды тәуекел үлгісінің ROC.Оңтайлы кесу нүктесін көрсетеді.(DE) Тірі қалу мәртебесін (D) және тәуекел ұпайларын (E) бөлу.(F) Қауіп деңгейі жоғары және төмен топтардағы PAAD пациенттерінің Каплан-Майер талдауы.
Біз одан әрі клиникалық сипаттамалар бойынша тәуекел ұпайларындағы айырмашылықтарды бағаладық.Жолақ сызбасы (4А-сурет) клиникалық сипаттамалар мен қауіп көрсеткіштері арасындағы жалпы байланысты көрсетеді.Атап айтқанда, егде жастағы емделушілерде тәуекел деңгейі жоғары болды (4В-сурет).Сонымен қатар, II сатысы бар емделушілерде I сатысы бар науқастарға қарағанда тәуекел деңгейі жоғары болды (4С-сурет).PAAD пациенттеріндегі ісік дәрежесіне қатысты 3-дәрежелі емделушілерде 1 және 2-ші дәрежелі пациенттерге қарағанда тәуекел деңгейі жоғары болды (4D-сурет).Әрі қарай біз бір және көп өзгермелі регрессиялық талдауларды орындадық және тәуекел көрсеткіші (p <0,001) және жас (p = 0,045) PAAD бар науқастарда тәуелсіз болжамдық факторлар екенін көрсеттік (сурет 5A-B).ROC қисығы PAAD бар науқастардың 1-, 2- және 3-жылдық өмір сүруін болжауда тәуекел көрсеткішінің басқа клиникалық сипаттамалардан жоғары екенін көрсетті (5С-Е сурет).
Болжамдық тәуекел модельдерінің клиникалық сипаттамасы.Гистограмма (A) (B) жасын, (C) ісік сатысын, (D) ісік дәрежесін, тәуекел дәрежесін және TCGA-PAAD когортындағы пациенттердің жынысын көрсетеді.**p <0,01
Тәуекелдің болжамдық үлгілерінің тәуелсіз болжамды талдауы.(AB) Болжамдық тәуекел үлгілерінің және клиникалық сипаттамалардың бір айнымалы (A) және көп айнымалы (B) регрессиялық талдаулары.(CE) болжамды тәуекел үлгілері мен клиникалық сипаттамаларға арналған 1, 2 және 3 жылдық ROC
Сондықтан біз уақыт пен тәуекел ұпайлары арасындағы байланысты қарастырдық.Біз PAAD пациенттеріндегі тәуекел көрсеткіші CD8+ Т жасушаларымен және NK жасушаларымен кері корреляцияланғанын анықтадық (сурет 6А), бұл жоғары тәуекел тобында басылған иммундық функцияны көрсетеді.Біз сондай-ақ жоғары және төмен тәуекел топтары арасындағы иммундық жасушалардың инфильтрациясының айырмашылығын бағаладық және бірдей нәтижелерді таптық (7-сурет).Тәуекел тобында CD8+ Т және NK жасушаларының инфильтрациясы аз болды.Соңғы жылдары қатты ісіктерді емдеуде иммундық бақылау ингибиторлары (ICIs) кеңінен қолданылады.Дегенмен, ұйқы безінің қатерлі ісігінде ICI қолдану сирек сәтті болды.Сондықтан біз жоғары және төмен тәуекел топтарындағы иммундық бақылау гендерінің экспрессиясын бағаладық.Төмен тәуекел тобында CTLA-4 және CD161 (KLRB1) шамадан тыс экспрессияланғанын анықтадық (6B-G суреті), бұл төмен тәуекел тобындағы PAAD пациенттері ICI-ге сезімтал болуы мүмкін екенін көрсетеді.
Болжамды тәуекел моделінің корреляциялық талдауы және иммундық жасуша инфильтрациясы.(A) Болжамдық тәуекел үлгісі мен иммундық жасуша инфильтрациясының арасындағы корреляция.(BG) Жоғары және төмен тәуекел топтарындағы ген экспрессиясын көрсетеді.(HK) жоғары және төмен тәуекел топтарындағы нақты ісікке қарсы препараттар үшін IC50 мәндері.*p < 0,05, **p < 0,01, ns = маңызды емес
Біз TCGA-PAAD когортындағы тәуекел ұпайлары мен жалпы химиотерапия агенттері арасындағы байланысты әрі қарай бағаладық.Біз ұйқы безінің қатерлі ісігінде жиі қолданылатын ісікке қарсы препараттарды іздедік және олардың жоғары және төмен тәуекел топтары арасындағы IC50 мәндеріндегі айырмашылықтарды талдадық.Нәтижелер AZD.2281 (олапариб) IC50 мәні жоғары тәуекел тобында жоғары екенін көрсетті, бұл жоғары тәуекел тобындағы PAAD пациенттері AZD.2281 еміне төзімді болуы мүмкін екенін көрсетеді (6Н сурет).Сонымен қатар, паклитаксел, сорафениб және эрлотинибтің IC50 мәндері жоғары тәуекел тобында төмен болды (6I-K сурет).Бұдан әрі біз жоғары тәуекел тобында IC50 мәні жоғары 34 ісікке қарсы препараттарды және жоғары тәуекел тобында IC50 мәні төмен 34 ісікке қарсы препараттарды анықтадық (2-кесте).
lncRNAs, mRNAs және miRNAs кеңінен бар және қатерлі ісіктің дамуында шешуші рөл атқаратынын жоққа шығаруға болмайды.Ісіктің бірнеше түрлерінде жалпы өмір сүруді болжауда мРНҚ немесе миРНҚ маңызды рөлін қолдайтын көптеген дәлелдер бар.Сөзсіз, көптеген болжамдық тәуекел модельдері lncRNA-ға негізделген.Мысалы, Луо және т.б.Зерттеулер көрсеткендей, LINC01094 ДК пролиферациясында және метастазында маңызды рөл атқарады және LINC01094 жоғары экспрессиясы ұйқы безі қатерлі ісігімен ауыратын науқастардың нашар өмір сүруін көрсетеді [16].Лин және т.б. ұсынған зерттеу.Зерттеулер көрсеткендей, lncRNA FLVCR1-AS1 төмендеуі ұйқы безінің қатерлі ісігі бар науқастарда нашар болжаммен байланысты [17].Дегенмен, иммунитетке байланысты lncRNAs онкологиялық науқастардың жалпы өмір сүруін болжау тұрғысынан салыстырмалы түрде аз талқыланады.Жақында онкологиялық науқастардың өмір сүруін болжау және сол арқылы емдеу әдістерін түзету үшін болжамды тәуекел модельдерін құруға жұмыстың үлкен көлемі бөлінді [18, 19, 20].Қатерлі ісіктің басталуында, өршуінде және химиотерапия сияқты емдеуге жауап беруде иммундық инфильтраттардың маңызды рөлін мойындау өсуде.Көптеген зерттеулер ісік инфильтрациялайтын иммундық жасушалардың цитотоксикалық химиотерапияға жауап беруде маңызды рөл атқаратынын растады [21, 22, 23].Ісік иммундық микроорта ісікпен ауыратын науқастардың өмір сүруінің маңызды факторы болып табылады [24, 25].Иммунотерапия, әсіресе ICI терапиясы қатты ісіктерді емдеуде кеңінен қолданылады [26].Иммундық байланысты гендер болжамдық қауіп модельдерін құру үшін кеңінен қолданылады.Мысалы, Су және т.б.Иммундық байланысты болжамды тәуекел моделі аналық без обыры бар науқастардың болжамын болжау үшін ақуызды кодтайтын гендерге негізделген [27].lncRNAs сияқты кодталмаған гендер де болжамдық тәуекел модельдерін құру үшін қолайлы [28, 29, 30].Луо және басқалар төрт иммундық байланысты lncRNA-ны сынады және жатыр мойны обыры қаупінің болжамды үлгісін жасады [31].Хан және т.б.Барлығы 32 дифференциалды түрде көрсетілген транскрипт анықталды және осының негізінде 5 маңызды транскрипті бар болжау үлгісі құрылды, ол бүйрек трансплантациясынан кейін биопсиямен дәлелденген жедел бас тартуды болжау үшін жоғары ұсынылатын құрал ретінде ұсынылды [32].
Бұл модельдердің көпшілігі белокты кодтайтын гендер немесе кодтамайтын гендер гендердің экспрессия деңгейлеріне негізделген.Дегенмен, бір ген әртүрлі геномдарда, деректер форматтарында және әртүрлі пациенттерде әртүрлі экспрессиялық мәндерге ие болуы мүмкін, бұл болжамдық модельдерде тұрақсыз бағалауларға әкеледі.Бұл зерттеуде біз нақты өрнек мәндеріне тәуелсіз екі жұп lncRNA бар ақылға қонымды модель құрастырдық.
Бұл зерттеуде біз иммунитетке байланысты гендермен корреляциялық талдау арқылы бірінші рет irlncRNA анықтадық.Біз 223 DEirlncRNA-ны дифференциалды түрде экспрессияланған lncRNA-лармен будандастыру арқылы скринингтен өткіздік.Екіншіден, жарияланған DEirlncRNA жұптау әдісіне негізделген 0-немесе-1 матрицасын құрастырдық [31].Содан кейін болжамды DEirlncRNA жұптарын анықтау және болжамды тәуекел үлгісін құру үшін бір айнымалы және лассо регрессия талдауларын жасадық.Біз одан әрі PAAD бар науқастардағы тәуекел ұпайлары мен клиникалық сипаттамалар арасындағы байланысты талдадық.Біз PAAD пациенттеріндегі тәуелсіз болжау факторы ретінде біздің болжамды тәуекел моделі жоғары дәрежелі пациенттерді төмен дәрежелі пациенттерден және жоғары дәрежелі пациенттерді төмен дәрежелі пациенттерден тиімді 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 емделушілерде ICI емдеуге сезімталдығы жоғары екенін хабарлады [33].Ісіктің иммундық микроортасында цитотоксикалық жасушалардың, CD56 NK жасушаларының, NK жасушаларының және CD8+ Т жасушаларының мөлшерінің жоғарылауы ісіктің супрессивті әсерінің себептерінің бірі болуы мүмкін [34].Алдыңғы зерттеулер ісік-инфильтрациялайтын CD4(+) T және CD8(+) T жоғары деңгейлері ұзақ өмір сүрумен айтарлықтай байланысты екенін көрсетті [35].CD8 Т жасушаларының нашар инфильтрациясы, төмен неоантиген жүктемесі және жоғары иммуносупрессивті ісік микроортасы ICI терапиясына жауаптың болмауына әкеледі [36].Біз тәуекел көрсеткішінің CD8+ T жасушаларымен және NK жасушаларымен теріс корреляцияланғанын анықтадық, бұл жоғары тәуекел баллдары бар пациенттер ICI емдеуге жарамсыз және нашар болжамға ие болуы мүмкін екенін көрсетеді.
CD161 - табиғи өлтіруші (NK) жасушалардың маркері.CD8+CD161+ CAR-трансдукцияланған Т жасушалары HER2+ панкреатикалық түтік аденокарциномасының ксенотрансферттік үлгілеріндегі in vivo ісікке қарсы тиімділігін арттырады [37].Иммундық бақылау нүктесі ингибиторлары цитотоксикалық Т-лимфоцитпен байланысты ақуыз 4 (CTLA-4) және бағдарламаланған жасуша өлімінің ақуызы 1 (PD-1)/бағдарламаланған жасуша өлімінің лиганд 1 (PD-L1) жолдарына бағытталған және көптеген салаларда үлкен әлеуетке ие.CTLA-4 және CD161 (KLRB1) экспрессиясы жоғары тәуекел топтарында төменірек болады, бұл одан әрі тәуекел деңгейі жоғары пациенттердің ICI емдеуге жарамсыз болуы мүмкін екенін көрсетеді.[38]
Қауіп-қатері жоғары емделушілер үшін қолайлы емдеу нұсқаларын табу үшін біз әртүрлі ісікке қарсы препараттарды талдадық және ПААД бар науқастарда кеңінен қолданылатын паклитаксел, сорафениб және эрлотиниб PAAD бар жоғары қауіп тобындағы емделушілерге қолайлы болуы мүмкін екенін анықтадық.[33].Чжан және басқалар кез келген ДНҚ зақымдану реакциясы (DDR) жолындағы мутациялар простата обыры бар науқастарда нашар болжамға әкелуі мүмкін екенін анықтады [39].Ұйқы безінің қатерлі ісігі Olaparib Ongoing (POLO) сынағы ұйқы безі түтіктерінің аденокарциномасы және ұрық сызығының BRCA1/2 мутациялары бар емделушілерде бірінші қатардағы платина негізіндегі химиотерапиядан кейінгі плацебомен салыстырғанда олапарибпен демеуші ем ұзаққа созылған прогрессиясыз өмір сүруді көрсетті [40].Бұл пациенттердің осы кіші тобында емдеу нәтижелері айтарлықтай жақсаратынына айтарлықтай оптимизм береді.Бұл зерттеуде AZD.2281 (олапариб) IC50 мәні жоғары тәуекел тобында жоғары болды, бұл жоғары тәуекел тобындағы PAAD пациенттері AZD.2281 емдеуге төзімді болуы мүмкін екенін көрсетеді.
Бұл зерттеудегі болжау үлгілері жақсы болжау нәтижелерін береді, бірақ олар аналитикалық болжамдарға негізделген.Бұл нәтижелерді клиникалық деректермен қалай растау маңызды мәселе болып табылады.Эндоскопиялық жұқа инелік аспирациялық ультрадыбыстық (EUS-FNA) 85% сезімталдығы және 98% ерекшелігі бар қатты және панкреатикалық панкреатикалық зақымдануларды диагностикалаудың таптырмас әдісі болды [41].EUS жұқа инелік биопсия (EUS-FNB) инелерінің пайда болуы негізінен жоғары диагностикалық дәлдік, гистологиялық құрылымды сақтайтын үлгілерді алу және осылайша белгілі бір диагноздар үшін маңызды иммундық тіндерді генерациялау сияқты FNA-ға қарағанда қабылданған артықшылықтарға негізделген.арнайы бояу [42].Әдебиеттерге жүйелі шолу FNB инелерінің (әсіресе 22G) ұйқы безі массаларынан тіндерді жинауда ең жоғары тиімділікті көрсететінін растады [43].Клиникалық тұрғыдан алғанда, науқастардың аз ғана саны радикалды хирургиялық араласуға жарамды, ал науқастардың көпшілігінде бастапқы диагноз кезінде операцияға келмейтін ісіктер бар.Клиникалық тәжірибеде науқастардың аз ғана бөлігі ғана радикалды хирургияға жарамды, себебі бастапқы диагноз кезінде пациенттердің көпшілігінде операцияға келмейтін ісіктер бар.EUS-FNB және басқа әдістермен патологиялық растаудан кейін әдетте химиотерапия сияқты стандартталған хирургиялық емес емдеу таңдалады.Біздің кейінгі зерттеу бағдарламамыз ретроспективті талдау арқылы хирургиялық және хирургиялық емес когорталарда осы зерттеудің болжамдық моделін тексеру болып табылады.
Тұтастай алғанда, біздің зерттеуіміз жұптасқан irlncRNA негізіндегі жаңа болжамды тәуекел моделін құрды, ол ұйқы безінің қатерлі ісігі бар науқастарда болжамды мәнді көрсетті.Біздің болжамды тәуекел үлгісі медициналық емдеуге жарамды PAAD бар науқастарды саралауға көмектесуі мүмкін.
Ағымдағы зерттеуде пайдаланылған және талданған деректер жинақтары негізделген сұрау бойынша тиісті автордан қол жетімді.
Суй Вэн, Гонг Х, Чжуан Ю. COVID-19 пандемиясы кезіндегі жағымсыз эмоцияларды эмоционалдық реттеудегі өзіндік тиімділіктің делдалдық рөлі: көлденең зерттеу.Int J Ment Health Nurs [журнал мақаласы].2021 06.01.2021;30(3):759–71.
Суй Вэн, Гонг Х, Цяо Х, Чжан Л, Ченг Дж, Дун Дж, т.б.Жанұя мүшелерінің реанимация бөлімшелерінде балама шешім қабылдау туралы көзқарастары: жүйелі шолу.INT J NURS STUD [журнал мақаласы;шолу].2023 01.01.2023;137:104391.
Винсент А, Герман Дж, Шулич Р, Хрубан Р.Х., Гоггинс М. Ұйқы безінің қатерлі ісігі.Лансет.[Журнал мақаласы;зерттеуді қолдау, NIH, сырттай;зерттеуді қолдау, АҚШ-тан тыс үкімет;шолу].2011 13.08.2011;378(9791):607–20.
Ilic M, Ilic I. Ұйқы безінің қатерлі ісігінің эпидемиологиясы.Дүниежүзілік гастроэнтерология журналы.[Журнал мақаласы, шолу].2016 ж. 28.11.2016;22(44):9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. Ұйқы безінің қатерлі ісігі бар науқастарда жалпы өмір сүруді болжауға арналған жаңа tp53 байланысты номограмма.BMC Cancer [журнал мақаласы].2021 ж. 31.03.2021;21(1):335.
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. Химиотерапияны алатын колоректальды қатерлі ісікпен ауыратын науқастарда қатерлі ісікке байланысты шаршауға шешімге бағытталған терапияның әсері: рандомизацияланған бақыланатын сынақ.Онкологиялық медбике.[Журнал мақаласы;рандомизацияланған бақыланатын сынақ;зерттеуге Америка Құрама Штаттарынан тыс үкімет қолдау көрсетеді].2022 05/01/2022;45(3):E663–73.
Чжан Чен, Чжэн Вэн, Лу Ы, Шан Л, Сю Донг, Пан Ы және т.б.Операциядан кейінгі карциномабриондық антиген (CEA) деңгейлері қалыпты операция алдындағы CEA деңгейі бар науқастарда колоректальды обыр резекциясынан кейінгі нәтижені болжайды.Трансляциялық онкологиялық зерттеулер орталығы.[Журнал мақаласы].2020 01.01.2020;9(1):111–8.
Хун Вэн, Лян Ли, Гу Ю, Ци Цзы, Циу Хуа, Ян Х, т.б.Иммундық байланысты lncRNA жаңа белгілерді жасайды және адамның гепатоцеллюлярлық карциномасының иммундық ландшафтын болжайды.Mol Ther Nuclein қышқылдары [Журнал мақаласы].2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Тоффи РДж, Жу Ю., Шулич РД Ұйқы безінің қатерлі ісігінің иммунотерапиясы: кедергілер мен жетістіктер.Анн асқазан-ішек хирургы [Журнал мақаласы;шолу].2018 ж. 01.07.2018;2(4):274–81.
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. Ұзақ кодталмаған РНҚ (LncRNAs), вирустық ісік геномикасы және аберрантты сплайсинг оқиғалары: емдік салдары.AM J CANCER RES [журнал мақаласы;шолу].2021 20.01.2021;11(3):866–83.
Ван Дж, Чен П, Чжан Ю, Дин Дж, Ян Ю, Ли Х. 11-Эндометрия обыры болжамымен байланысты lncRNA қолтаңбаларын анықтау.Ғылым жетістіктері [журнал мақаласы].2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Цзян С, Рен Х, Лю С, Лу Ц, Сю А, Цин С және т.б.Папиллярлы жасушалы бүйрек жасушалы карциномасындағы РНҚ-байланыстырушы протеиннің болжамдық гендерін және дәрілік кандидаттарды кешенді талдау.преген.[Журнал мақаласы].2021 ж. 20.01.2021;12:627508.
Li X, Chen J, Yu Q, Huang X, Liu Z, Wang X, т.б.Аутофагияға байланысты ұзақ кодталмаған РНҚ сипаттамалары сүт безі қатерлі ісігінің болжамын болжайды.преген.[Журнал мақаласы].2021 ж. 20.01.2021;12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Иммунға байланысты алты lncRNA қолтаңбасы мультиформалы глиобластомада болжамды жақсартады.MOL нейробиологиясы.[Журнал мақаласы].2018 01.05.2018;55(5):3684–97.
Ву Б, Ван Ц, Фэй Дж, Бао Ю, Ван Х, Сонг З және т.б.Жаңа tri-lncRNA қолтаңбасы ұйқы безінің қатерлі ісігі бар науқастардың өмір сүруін болжайды.ОҢКӨЛ ӨКІЛДЕРІ.[Журнал мақаласы].2018 ж. 12.01.2018;40(6):3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 губка тәрізді miR-577 арқылы LIN28B экспрессиясын және PI3K/AKT жолын реттеу арқылы ұйқы безі қатерлі ісігінің үдеуіне ықпал етеді.Моль Терапевтикасы - Нуклеин қышқылдары.2021;26:523–35.
Линь Дж, Чжай Х, Цзоу С, Сю З, Чжан Дж, Цзян Л, 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 қатерлі ісік рес.2021;40(1).
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. Гепатоцеллюлярлық карциномада жалпы өмір сүруді болжайтын он үш генді анықтау.Biosci Rep [журнал мақаласы].2021 09.04.2021.
Жіберу уақыты: 22 қыркүйек 2023 ж