Cancerul pancreatic este una dintre cele mai mortale tumori din lume, cu un prognostic prost.Prin urmare, este necesar un model de predicție precis pentru a identifica pacienții cu risc crescut de cancer pancreatic pentru a adapta tratamentul și a îmbunătăți prognosticul acestor pacienți.
Am obținut datele ARNseq ale adenocarcinomului pancreatic (PAAD) din The Cancer Genome Atlas (TCGA) din baza de date UCSC Xena, am identificat lncRNA-uri (irlncRNAs) legate de imunitate prin analiza corelației și am identificat diferențe între TCGA și țesuturile normale ale adenocarcinomului pancreatic.DEirlncRNA) din TCGA și expresia țesutului genotip (GTEx) a țesutului pancreatic.Au fost efectuate analize suplimentare univariate și de regresie lasso pentru a construi modele de semnătură prognostică.Apoi am calculat aria de sub curbă și am determinat valoarea limită optimă pentru identificarea pacienților cu adenocarcinom pancreatic cu risc ridicat și scăzut.Pentru a compara caracteristicile clinice, infiltrarea celulelor imune, micromediul imunosupresor și rezistența la chimioterapie la pacienții cu cancer pancreatic cu risc ridicat și scăzut.
Am identificat 20 de perechi DEirlncRNA și am grupat pacienții în funcție de valoarea limită optimă.Am demonstrat că modelul nostru de semnătură de prognostic are performanțe semnificative în prezicerea prognosticului pacienților cu PAAD.AUC-ul curbei ROC este de 0,905 pentru prognoza pe 1 an, 0,942 pentru prognoza pe 2 ani și 0,966 pentru prognoza pe 3 ani.Pacienții cu risc ridicat au avut rate de supraviețuire mai scăzute și caracteristici clinice mai proaste.De asemenea, am demonstrat că pacienții cu risc ridicat sunt imunosuprimați și pot dezvolta rezistență la imunoterapie.Evaluarea medicamentelor anticanceroase, cum ar fi paclitaxel, sorafenib și erlotinib, pe baza instrumentelor de predicție computațională, poate fi adecvată pentru pacienții cu risc ridicat cu PAAD.
În general, studiul nostru a stabilit un nou model de risc prognostic bazat pe irlncRNA pereche, care a arătat o valoare prognostică promițătoare la pacienții cu cancer pancreatic.Modelul nostru de risc prognostic poate ajuta la diferențierea pacienților cu PAAD care sunt potriviți pentru tratament medical.
Cancerul pancreatic este o tumoră malignă cu o rată scăzută de supraviețuire la cinci ani și un grad ridicat.La momentul diagnosticului, majoritatea pacienților sunt deja în stadii avansate.În contextul epidemiei de COVID-19, medicii și asistentele se află sub o presiune enormă atunci când tratează pacienții cu cancer pancreatic, iar familiile pacienților se confruntă, de asemenea, cu presiuni multiple atunci când iau decizii de tratament [1, 2].Deși s-au făcut progrese mari în tratamentul DOAD, cum ar fi terapia neoadjuvantă, rezecția chirurgicală, radioterapie, chimioterapie, terapia moleculară țintită și inhibitori ai punctelor de control imun (ICI), doar aproximativ 9% dintre pacienți supraviețuiesc la cinci ani după diagnostic [3] ].], 4].Deoarece simptomele precoce ale adenocarcinomului pancreatic sunt atipice, pacienții sunt de obicei diagnosticați cu metastaze într-un stadiu avansat [5].Prin urmare, pentru un anumit pacient, tratamentul individualizat cuprinzător trebuie să cântărească avantajele și dezavantajele tuturor opțiunilor de tratament, nu numai pentru a prelungi supraviețuirea, ci și pentru a îmbunătăți calitatea vieții [6].Prin urmare, este necesar un model de predicție eficient pentru a evalua cu acuratețe prognosticul pacientului [7].Astfel, se poate selecta un tratament adecvat pentru a echilibra supraviețuirea și calitatea vieții pacienților cu PAAD.
Prognosticul nefavorabil al PAAD se datorează în principal rezistenței la medicamentele chimioterapice.În ultimii ani, inhibitorii punctelor de control imun au fost utilizați pe scară largă în tratamentul tumorilor solide [8].Cu toate acestea, utilizarea ICI-urilor în cancerul pancreatic are rareori succes [9].Prin urmare, este important să se identifice pacienții care ar putea beneficia de terapia ICI.
ARN lung non-coding (lncRNA) este un tip de ARN necodificator cu transcrieri > 200 de nucleotide.LncRNA-urile sunt larg răspândite și constituie aproximativ 80% din transcriptomul uman [10].Un număr mare de lucrări au arătat că modelele de prognostic bazate pe lncRNA pot prezice eficient prognosticul pacientului [11, 12].De exemplu, 18 lncRNA-uri legate de autofagie au fost identificate pentru a genera semnături de prognostic în cancerul de sân [13].Alte șase lncRNA-uri legate de imun au fost utilizate pentru a stabili caracteristicile de prognostic ale gliomului [14].
În cancerul pancreatic, unele studii au stabilit semnături bazate pe lncRNA pentru a prezice prognosticul pacientului.O semnătură 3-lncARN a fost stabilită în adenocarcinomul pancreatic cu o zonă sub curba ROC (AUC) de numai 0,742 și o supraviețuire globală (OS) de 3 ani [15].În plus, valorile expresiei lncRNA variază între diferite genomi, diferite formate de date și diferiți pacienți, iar performanța modelului predictiv este instabilă.Prin urmare, folosim un nou algoritm de modelare, împerechere și iterație, pentru a genera semnături lncRNA (irlncRNA) legate de imunitate pentru a crea un model predictiv mai precis și mai stabil [8].
Datele RNAseq normalizate (FPKM) și datele clinice ale cancerului pancreatic TCGA și expresia țesutului genotip (GTEx) au fost obținute din baza de date UCSC XENA ( https://xenabrowser.net/datapages/ ).Fișierele GTF au fost obținute din baza de date Ensembl (http://asia.ensembl.org) și utilizate pentru extragerea profilurilor de expresie lncRNA din RNAseq.Am descărcat gene legate de imunitate din baza de date ImmPort (http://www.immport.org) și am identificat lncRNA-uri legate de imunitate (irlncRNAs) utilizând analiza corelației (p < 0,001, r > 0,4).Identificarea irlncRNA-urilor exprimate diferențial (DEirlncRNAs) prin încrucișarea irlncRNA-urilor și lncRNA-urilor exprimate diferențial obținute din baza de date GEPIA2 (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) în cohorta TCGA-PAAD (|logFC|> 1 și FDR ) <0,05).
Această metodă a fost raportată anterior [8].Mai exact, construim X pentru a înlocui lncARN-ul A și lncRNA B pereche. Când valoarea de expresie a lncRNA A este mai mare decât valoarea de expresie a lncARN B, X este definit ca 1, în caz contrar X este definit ca 0. Prin urmare, putem obține o matrice de 0 sau – 1. Axa verticală a matricei reprezintă fiecare probă, iar axa orizontală reprezintă fiecare pereche DEirlncRNA cu o valoare de 0 sau 1.
Analiza de regresie univariată urmată de regresia Lasso a fost utilizată pentru a ecraniza perechile DEirlncRNA prognostice.Analiza de regresie lasso a folosit validarea încrucișată de 10 ori repetată de 1000 de ori (p < 0,05), cu 1000 de stimuli aleatoriu pe cursă.Când frecvența fiecărei perechi DEirlncRNA a depășit de 100 de ori în 1000 de cicluri, perechile DEirlncRNA au fost selectate pentru a construi un model de risc prognostic.Apoi am folosit curba AUC pentru a găsi valoarea limită optimă pentru clasificarea pacienților cu PAAD în grupuri cu risc ridicat și scăzut.Valoarea AUC a fiecărui model a fost, de asemenea, calculată și reprezentată grafic ca o curbă.Dacă curba atinge cel mai înalt punct care indică valoarea maximă AUC, procesul de calcul se oprește și modelul este considerat cel mai bun candidat.Au fost construite modele de curbă ROC pe 1, 3 și 5 ani.Au fost utilizate analize de regresie univariată și multivariată pentru a examina performanța predictivă independentă a modelului de risc prognostic.
Utilizați șapte instrumente pentru a studia ratele de infiltrare a celulelor imune, inclusiv XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS și CIBERSORT.Datele de infiltrare a celulelor imune au fost descărcate din baza de date TIMER2 (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3).Diferența de conținut de celule imun-infiltrante între grupurile cu risc înalt și cu risc scăzut ale modelului construit a fost analizată folosind testul Wilcoxon, rezultatele fiind prezentate în graficul pătrat.Analiza de corelație Spearman a fost efectuată pentru a analiza relația dintre valorile scorului de risc și celulele imuno-infiltrante.Coeficientul de corelație rezultat este prezentat ca o acadea.Pragul de semnificație a fost stabilit la p < 0,05.Procedura a fost efectuată folosind pachetul R ggplot2.Pentru a examina relația dintre model și nivelurile de expresie a genelor asociate cu rata de infiltrare a celulelor imune, am efectuat pachetul ggstatsplot și vizualizarea graficului de vioară.
Pentru a evalua modelele de tratament clinic pentru cancerul pancreatic, am calculat IC50 al medicamentelor de chimioterapie utilizate în mod obișnuit în cohorta TCGA-PAAD.Diferențele în concentrațiile inhibitorii de jumătate (IC50) între grupurile cu risc ridicat și scăzut au fost comparate utilizând testul Wilcoxon signed-rank, iar rezultatele sunt afișate ca boxplot generate folosind pRRophetic și ggplot2 în R. Toate metodele respectă ghidurile și normele relevante.
Fluxul de lucru al studiului nostru este prezentat în Figura 1. Utilizând analiza corelației dintre lncRNA-uri și genele legate de imunitate, am selectat 724 de irlncRNA-uri cu p < 0,01 și r > 0,4.Apoi am analizat lncRNA-urile exprimate diferențial ale GEPIA2 (Figura 2A).Un total de 223 de irlncARN au fost exprimate în mod diferențial între adenocarcinomul pancreatic și țesutul pancreatic normal (|logFC| > 1, FDR < 0,05), denumite DEirlncRNAs.
Construirea modelelor de risc predictiv.(A) Graficul vulcan al lncRNA-urilor exprimate diferențial.(B) Distribuția coeficienților lasso pentru 20 de perechi DEirlncARN.(C) Varianta de probabilitate parțială a distribuției coeficienților LASSO.(D) Graficul forestier care arată analiza de regresie univariată a 20 de perechi DEirlncARN.
Apoi am construit o matrice 0 sau 1 prin împerecherea a 223 DEirlncARN.Au fost identificate un total de 13.687 de perechi DEirlncRNA.După analiza de regresie univariată și lasso, 20 de perechi DEirlncRNA au fost în cele din urmă testate pentru a construi un model de risc prognostic (Figura 2B-D).Pe baza rezultatelor analizei Lasso și regresiei multiple, am calculat un scor de risc pentru fiecare pacient din cohorta TCGA-PAAD (Tabelul 1).Pe baza rezultatelor analizei de regresie lasso, am calculat un scor de risc pentru fiecare pacient din cohorta TCGA-PAAD.AUC-ul curbei ROC a fost 0,905 pentru predicția modelului de risc pe 1 an, 0,942 pentru predicția pe 2 ani și 0,966 pentru predicția pe 3 ani (Figura 3A-B).Am stabilit o valoare limită optimă de 3,105, am stratificat pacienții din cohorta TCGA-PAAD în grupuri cu risc ridicat și scăzut și am reprezentat grafic rezultatele de supraviețuire și distribuțiile scorului de risc pentru fiecare pacient (Figura 3C-E).Analiza Kaplan-Meier a arătat că supraviețuirea pacienților cu PAAD din grupul cu risc ridicat a fost semnificativ mai mică decât cea a pacienților din grupul cu risc scăzut (p < 0,001) (Figura 3F).
Valabilitatea modelelor de risc prognostic.(A) ROC al modelului de risc prognostic.(B) Modele de risc prognostic ROC pe 1, 2 și 3 ani.(C) ROC al modelului de risc prognostic.Afișează punctul optim de tăiere.(DE) Distribuția stării de supraviețuire (D) și a scorurilor de risc (E).(F) Analiza Kaplan-Meier a pacienților cu PAAD din grupurile cu risc ridicat și scăzut.
Am evaluat în continuare diferențele în scorurile de risc în funcție de caracteristicile clinice.Graficul cu bandă (Figura 4A) arată relația generală dintre caracteristicile clinice și scorurile de risc.În special, pacienții mai în vârstă au avut scoruri de risc mai mari (Figura 4B).În plus, pacienții cu stadiul II au avut scoruri de risc mai mari decât pacienții cu stadiul I (Figura 4C).În ceea ce privește gradul tumorii la pacienții cu PAAD, pacienții de gradul 3 au avut scoruri de risc mai mari decât pacienții de gradul 1 și 2 (Figura 4D).Am efectuat în continuare analize de regresie univariată și multivariată și am demonstrat că scorul de risc (p <0,001) și vârsta (p = 0,045) au fost factori de prognostic independenți la pacienții cu PAAD (Figura 5A-B).Curba ROC a demonstrat că scorul de risc a fost superior altor caracteristici clinice în prezicerea supraviețuirii la 1, 2 și 3 ani a pacienților cu PAAD (Figura 5C-E).
Caracteristicile clinice ale modelelor de risc prognostic.Histograma (A) arată (B) vârsta, (C) stadiul tumorii, (D) gradul tumorii, scorul de risc și sexul pacienților din cohorta TCGA-PAAD.**p < 0,01
Analiza predictivă independentă a modelelor de risc prognostic.(AB) Analize de regresie univariate (A) și multivariate (B) ale modelelor de risc prognostic și ale caracteristicilor clinice.(CE) ROC pe 1, 2 și 3 ani pentru modele de risc prognostic și caracteristici clinice
Prin urmare, am examinat relația dintre timp și scorurile de risc.Am descoperit că scorul de risc la pacienții cu PAAD a fost invers corelat cu celulele T CD8+ și celulele NK (Figura 6A), indicând funcția imună suprimată în grupul cu risc ridicat.De asemenea, am evaluat diferența în infiltrarea celulelor imune între grupurile cu risc ridicat și scăzut și am găsit aceleași rezultate (Figura 7).A existat mai puțină infiltrare a celulelor T CD8+ și a celulelor NK în grupul cu risc ridicat.În ultimii ani, inhibitorii punctelor de control imun (ICI) au fost utilizați pe scară largă în tratamentul tumorilor solide.Cu toate acestea, utilizarea ICI-urilor în cancerul pancreatic a avut rareori succes.Prin urmare, am evaluat expresia genelor punctului de control imun în grupuri cu risc ridicat și scăzut.Am descoperit că CTLA-4 și CD161 (KLRB1) au fost supraexprimate în grupul cu risc scăzut (Figura 6B-G), indicând faptul că pacienții cu PAAD din grupul cu risc scăzut pot fi sensibili la ICI.
Analiza corelației modelului de risc prognostic și infiltrarea celulelor imune.(A) Corelația dintre modelul de risc prognostic și infiltrarea celulelor imune.(BG) Indică expresia genelor în grupuri cu risc ridicat și scăzut.(HK) Valori IC50 pentru medicamentele anticancer specifice din grupurile cu risc ridicat și scăzut.*p < 0,05, **p < 0,01, ns = nesemnificativ
Am evaluat în continuare asocierea dintre scorurile de risc și agenții de chimioterapie obișnuiți în cohorta TCGA-PAAD.Am căutat medicamente anticancer utilizate în mod obișnuit în cancerul pancreatic și am analizat diferențele dintre valorile lor IC50 între grupurile cu risc ridicat și scăzut.Rezultatele au arătat că valoarea IC50 a AZD.2281 (olaparib) a fost mai mare în grupul cu risc ridicat, ceea ce indică faptul că pacienții cu PAAD din grupul cu risc ridicat pot fi rezistenți la tratamentul AZD.2281 (Figura 6H).În plus, valorile IC50 ale paclitaxelului, sorafenibului și erlotinibului au fost mai mici în grupul cu risc ridicat (Figura 6I-K).Am identificat în continuare 34 de medicamente anticancer cu valori mai mari ale IC50 în grupul cu risc ridicat și 34 de medicamente anticancer cu valori mai mici ale IC50 în grupul cu risc ridicat (Tabelul 2).
Nu se poate nega faptul că lncRNA-urile, ARNm-urile și miARN-urile există pe scară largă și joacă un rol crucial în dezvoltarea cancerului.Există dovezi ample care susțin rolul important al ARNm sau miARN în prezicerea supraviețuirii globale în mai multe tipuri de cancer.Fără îndoială, multe modele de risc prognostic se bazează, de asemenea, pe lncRNAs.De exemplu, Luo et al.Studiile au arătat că LINC01094 joacă un rol cheie în proliferarea PC și metastaze, iar expresia ridicată a LINC01094 indică o supraviețuire slabă a pacienților cu cancer pancreatic [16].Studiul prezentat de Lin et al.Studiile au arătat că reglarea în jos a lncRNA FLVCR1-AS1 este asociată cu un prognostic prost la pacienții cu cancer pancreatic [17].Cu toate acestea, lncRNA-urile legate de imunitate sunt relativ mai puțin discutate în ceea ce privește prezicerea supraviețuirii globale a pacienților cu cancer.Recent, o mare cantitate de muncă s-a concentrat pe construirea de modele de risc prognostic pentru a prezice supraviețuirea pacienților cu cancer și, prin urmare, a ajusta metodele de tratament [18, 19, 20].Există o recunoaștere din ce în ce mai mare a rolului important al infiltratelor imune în inițierea cancerului, progresia și răspunsul la tratamente precum chimioterapia.Numeroase studii au confirmat că celulele imune care infiltrează tumorile joacă un rol critic în răspunsul la chimioterapia citotoxică [21, 22, 23].Micromediul imunitar tumoral este un factor important în supraviețuirea pacienților cu tumori [24, 25].Imunoterapia, în special terapia ICI, este utilizată pe scară largă în tratamentul tumorilor solide [26].Genele legate de imunitate sunt utilizate pe scară largă pentru a construi modele de risc prognostic.De exemplu, Su et al.Modelul de risc prognostic legat de imunitatea se bazează pe gene care codifică proteine pentru a prezice prognosticul pacienților cu cancer ovarian [27].Genele necodante, cum ar fi lncRNA-urile, sunt, de asemenea, potrivite pentru construirea modelelor de risc prognostic [28, 29, 30].Luo și colab. au testat patru lncRNA-uri legate de imun și au construit un model predictiv pentru riscul de cancer de col uterin [31].Khan și colab.Au fost identificate un total de 32 de transcrieri exprimate diferențial și, pe baza acestuia, a fost stabilit un model de predicție cu 5 transcrieri semnificative, care a fost propus ca un instrument foarte recomandat pentru prezicerea respingerii acute dovedite prin biopsie după transplantul de rinichi [32].
Cele mai multe dintre aceste modele se bazează pe nivelurile de expresie a genelor, fie gene care codifică proteine, fie gene necodante.Cu toate acestea, aceeași genă poate avea valori diferite de expresie în genoame diferite, formate de date și la pacienți diferiți, ceea ce duce la estimări instabile în modelele predictive.În acest studiu, am construit un model rezonabil cu două perechi de lncRNA, independent de valorile exacte de expresie.
În acest studiu, am identificat irlncRNA pentru prima dată prin analiza corelației cu genele legate de imunitate.Am analizat 223 DEirlncRNA-uri prin hibridizare cu lncRNA-uri exprimate diferențial.În al doilea rând, am construit o matrice 0-sau-1 bazată pe metoda de împerechere DEirlncRNA publicată [31].Apoi am efectuat analize de regresie univariată și lasso pentru a identifica perechile DEirlncRNA prognostice și pentru a construi un model de risc predictiv.Am analizat în continuare asocierea dintre scorurile de risc și caracteristicile clinice la pacienții cu PAAD.Am descoperit că modelul nostru de risc prognostic, ca factor de prognostic independent la pacienții cu PAAD, poate diferenția în mod eficient pacienții de grad înalt de pacienții de grad scăzut și pacienții de grad înalt de pacienții de grad scăzut.În plus, valorile AUC ale curbei ROC a modelului de risc prognostic au fost 0,905 pentru prognoza pe 1 an, 0,942 pentru prognoza pe 2 ani și 0,966 pentru prognoza pe 3 ani.
Cercetătorii au raportat că pacienții cu infiltrare mai mare a celulelor T CD8+ au fost mai sensibili la tratamentul ICI [33].O creștere a conținutului de celule citotoxice, celule NK CD56, celule NK și celule T CD8+ în micromediul imunitar tumoral poate fi unul dintre motivele efectului de supresie tumorală [34].Studiile anterioare au arătat că niveluri mai mari de CD4(+) T și CD8(+) T cu infiltrare tumorală au fost asociate semnificativ cu supraviețuirea mai lungă [35].Infiltrarea slabă a celulelor T CD8, încărcătura scăzută de neoantigen și un micromediu tumoral foarte imunosupresor duc la lipsa răspunsului la terapia ICI [36].Am descoperit că scorul de risc a fost corelat negativ cu celulele T CD8+ și celulele NK, indicând faptul că pacienții cu scoruri de risc ridicat ar putea să nu fie potriviți pentru tratamentul ICI și să aibă un prognostic mai rău.
CD161 este un marker al celulelor natural killer (NK).Celulele T CD8+CD161+ CAR-transduse mediază eficacitatea antitumorală îmbunătățită in vivo în modelele de xenogrefă de adenocarcinom ductal pancreatic HER2+ [37].Inhibitorii punctelor de control imune vizează căile proteinei 4 asociate limfocitelor T citotoxice (CTLA-4) și proteinei de moarte celulară programată 1 (PD-1)/ligandului de moarte celulară programată 1 (PD-L1) și au un potențial mare în multe domenii.Expresia CTLA-4 și CD161 (KLRB1) este mai mică în grupurile cu risc ridicat, indicând în continuare că pacienții cu scoruri de risc ridicat ar putea să nu fie eligibili pentru tratamentul ICI.[38]
Pentru a găsi opțiuni de tratament potrivite pentru pacienții cu risc ridicat, am analizat diferite medicamente anticancerigene și am constatat că paclitaxelul, sorafenibul și erlotinibul, care sunt utilizate pe scară largă la pacienții cu PAAD, pot fi potrivite pentru pacienții cu risc ridicat cu PAAD.[33].Zhang și colab. au descoperit că mutațiile în orice cale de răspuns la deteriorarea ADN-ului (DDR) pot duce la un prognostic prost la pacienții cu cancer de prostată [39].Studiul Pancreatic Cancer Olaparib Ongoing (POLO) a arătat că tratamentul de întreținere cu olaparib a prelungit supraviețuirea fără progresie în comparație cu placebo după chimioterapia de primă linie pe bază de platină la pacienții cu adenocarcinom ductal pancreatic și mutații BRCA1/2 ale liniei germinale [40].Acest lucru oferă un optimism semnificativ că rezultatele tratamentului se vor îmbunătăți semnificativ la acest subgrup de pacienți.În acest studiu, valoarea IC50 a AZD.2281 (olaparib) a fost mai mare în grupul cu risc ridicat, ceea ce indică faptul că pacienții cu PAAD din grupul cu risc ridicat pot fi rezistenți la tratamentul cu AZD.2281.
Modelele de prognoză din acest studiu produc rezultate bune de prognoză, dar se bazează pe prognoze analitice.Cum să confirmați aceste rezultate cu date clinice este o întrebare importantă.Ultrasonografia endoscopică prin aspirație cu ac fin (EUS-FNA) a devenit o metodă indispensabilă pentru diagnosticarea leziunilor pancreatice solide și extrapancreatice cu o sensibilitate de 85% și o specificitate de 98% [41].Apariția acelor de biopsie cu ac fin (EUS-FNB) se bazează în principal pe avantajele percepute față de FNA, cum ar fi acuratețe mai mare a diagnosticului, obținerea de probe care păstrează structura histologică și, astfel, generarea de țesut imunitar care este critic pentru anumite diagnostice.colorare specială [42].O revizuire sistematică a literaturii a confirmat că acele FNB (în special 22G) demonstrează cea mai mare eficiență în recoltarea țesutului din masele pancreatice [43].Din punct de vedere clinic, doar un număr mic de pacienți sunt eligibili pentru o intervenție chirurgicală radicală, iar majoritatea pacienților au tumori inoperabile la momentul diagnosticului inițial.În practica clinică, doar o mică parte dintre pacienți sunt potriviți pentru o intervenție chirurgicală radicală, deoarece majoritatea pacienților au tumori inoperabile în momentul diagnosticului inițial.După confirmarea patologică prin EUS-FNB și alte metode, se alege de obicei un tratament nechirurgical standardizat, cum ar fi chimioterapia.Programul nostru de cercetare ulterior este de a testa modelul de prognostic al acestui studiu în cohorte chirurgicale și nechirurgicale printr-o analiză retrospectivă.
În general, studiul nostru a stabilit un nou model de risc prognostic bazat pe irlncRNA pereche, care a arătat o valoare prognostică promițătoare la pacienții cu cancer pancreatic.Modelul nostru de risc prognostic poate ajuta la diferențierea pacienților cu PAAD care sunt potriviți pentru tratament medical.
Seturile de date utilizate și analizate în studiul curent sunt disponibile de la autorul corespunzător, la cerere rezonabilă.
Sui Wen, Gong X, Zhuang Y. Rolul de mediere al autoeficacității în reglarea emoțională a emoțiilor negative în timpul pandemiei COVID-19: un studiu transversal.Int J Ment Health Nurs [articol de jurnal].2021 06/01/2021;30(3):759–71.
Sui Wen, Gong X, Qiao X, Zhang L, Cheng J, Dong J și colab.Opiniile membrilor familiei asupra luării alternative a deciziilor în unitățile de terapie intensivă: o revizuire sistematică.INT J NURS STUD [articol de revistă;revizuire].2023 01/01/2023;137:104391.
Vincent A, Herman J, Schulich R, Hruban RH, Goggins M. Cancer pancreatic.Lancet.[Articol de jurnal;suport de cercetare, NIH, extramural;sprijin pentru cercetare, guvern din afara SUA;revizuire].2011 13.08.2011;378(9791):607–20.
Ilic M, Ilic I. Epidemiologia cancerului pancreatic.Jurnalul Mondial de Gastroenterologie.[Articol de jurnal, recenzie].2016 28.11.2016;22(44):9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. O nouă nomogramă legată de tp53 pentru prezicerea supraviețuirii globale la pacienții cu cancer pancreatic.BMC Cancer [articol de jurnal].2021 31-03-2021;21(1):335.
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. Efectul terapiei concentrate pe soluție asupra oboselii legate de cancer la pacienții cu cancer colorectal care primesc chimioterapie: un studiu controlat randomizat.Asistenta de cancer.[Articol de jurnal;studiu randomizat controlat;studiul este susținut de un guvern din afara Statelor Unite].2022 05/01/2022;45(3):E663–73.
Zhang Cheng, Zheng Wen, Lu Y, Shan L, Xu Dong, Pan Y și colab.Nivelurile postoperatorii de antigen carcinoembrionar (CEA) prezic rezultatul după rezecția cancerului colorectal la pacienții cu niveluri normale de CEA preoperatorie.Centrul de Cercetare Translațională a Cancerului.[Articol de jurnal].2020 01.01.2020;9(1):111–8.
Hong Wen, Liang Li, Gu Yu, Qi Zi, Qiu Hua, Yang X și colab.LncRNA-urile legate de imun generează semnături noi și prezic peisajul imunitar al carcinomului hepatocelular uman.Mol Ther Nucleic acids [articol de jurnal].2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Toffey RJ, Zhu Y., Schulich RD Imunoterapie pentru cancerul pancreatic: bariere și descoperiri.Ann Gastrointestinal Surgeon [articol de jurnal;revizuire].2018 07/01/2018;2(4):274–81.
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. Long non-coding ARNs (LncRNAs), genomica tumorii virale și evenimente de splicing aberante: implicații terapeutice.AM J CANCER RES [articol de jurnal;revizuire].2021 20.01.2021;11(3):866–83.
Wang J, Chen P, Zhang Y, Ding J, Yang Y, Li H. 11-Identificarea semnăturilor lncRNA asociate cu prognosticul cancerului endometrial.Realizări ale științei [articol de revistă].2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Jiang S, Ren H, Liu S, Lu Z, Xu A, Qin S și colab.Analiza cuprinzătoare a genelor de prognostic a proteinei de legare a ARN și a candidaților la medicamente în carcinomul cu celule renale cu celule papilare.pregen.[Articol de jurnal].2021 20.01.2021;12:627508.
Li X, Chen J, Yu Q, Huang X, Liu Z, Wang X și colab.Caracteristicile ARN-ului lung necodificator legat de autofagie prezic prognosticul cancerului de sân.pregen.[Articol de jurnal].2021 20.01.2021;12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Semnătura de șase lncRNA legată de imun îmbunătățește prognosticul în glioblastomul multiform.MOL Neurobiologie.[Articol de jurnal].2018 01.05.2018;55(5):3684–97.
Wu B, Wang Q, Fei J, Bao Y, Wang X, Song Z și colab.O nouă semnătură tri-lncRNA prezice supraviețuirea pacienților cu cancer pancreatic.REPREZENTANȚII ONKOL.[Articol de jurnal].2018 12/01/2018;40(6):3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 promovează progresia cancerului pancreatic prin reglarea expresiei LIN28B și a căii PI3K/AKT prin miR-577 burete.Mol Therapeutics – Acizi nucleici.2021;26:523–35.
Lin J, Zhai X, Zou S, Xu Z, Zhang J, Jiang L și colab.Feedback-ul pozitiv între lncRNA FLVCR1-AS1 și KLF10 poate inhiba progresia cancerului pancreatic prin calea PTEN/AKT.J EXP Clin Cancer Res.2021;40(1).
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. Identificarea a treisprezece gene care prezic supraviețuirea globală în carcinomul hepatocelular.Biosci Rep [articol de jurnal].2021 04/09/2021.
Ora postării: 22-sept-2023