Rakovina pankreasu je jedným z najsmrteľnejších nádorov na svete so zlou prognózou.Preto je potrebný presný predikčný model na identifikáciu pacientov s vysokým rizikom rakoviny pankreasu, aby sa upravila liečba a zlepšila sa prognóza týchto pacientov.
Získali sme údaje o RNAseq adenokarcinómu pankreasu (PAAD) The Cancer Genome Atlas (TCGA) z databázy UCSC Xena, pomocou korelačnej analýzy sme identifikovali imunitne súvisiace lncRNA (irlncRNA) a identifikovali rozdiely medzi TCGA a normálnymi tkanivami adenokarcinómu pankreasu.DEirlncRNA) z TCGA a genotypovej tkanivovej expresie (GTEx) tkaniva pankreasu.Ďalšie univariačné a laso regresné analýzy sa uskutočnili na vytvorenie modelov prognostických podpisov.Potom sme vypočítali plochu pod krivkou a určili optimálnu hraničnú hodnotu na identifikáciu pacientov s vysoko a nízkorizikovým adenokarcinómom pankreasu.Porovnať klinické charakteristiky, infiltráciu imunitných buniek, imunosupresívne mikroprostredie a rezistenciu na chemoterapiu u pacientov s vysoko a nízkorizikovým karcinómom pankreasu.
Identifikovali sme 20 párov DEirlncRNA a zoskupili pacientov podľa optimálnej hraničnej hodnoty.Preukázali sme, že náš prognostický podpisový model má významný výkon pri predpovedaní prognózy pacientov s PAAD.AUC krivky ROC je 0,905 pre 1-ročnú predpoveď, 0,942 pre 2-ročnú predpoveď a 0,966 pre 3-ročnú predpoveď.Pacienti s vysokým rizikom mali nižšiu mieru prežitia a horšie klinické charakteristiky.Preukázali sme tiež, že pacienti s vysokým rizikom sú imunosuprimovaní a môže sa u nich vyvinúť rezistencia na imunoterapiu.Pre vysokorizikových pacientov s PAAD môže byť vhodné vyhodnotenie protirakovinových liekov, ako sú paklitaxel, sorafenib a erlotinib, na základe nástrojov výpočtovej predikcie.
Celkovo naša štúdia vytvorila nový model prognostického rizika založený na spárovanej irlncRNA, ktorý ukázal sľubnú prognostickú hodnotu u pacientov s rakovinou pankreasu.Náš model prognostického rizika môže pomôcť rozlíšiť pacientov s PAAD, ktorí sú vhodní na liečbu.
Rakovina pankreasu je malígny nádor s nízkou päťročnou mierou prežitia a vysokým stupňom.V čase diagnózy je väčšina pacientov už v pokročilých štádiách.V súvislosti s epidémiou COVID-19 sú lekári a sestry pod obrovským tlakom pri liečbe pacientov s rakovinou pankreasu a aj rodiny pacientov čelia viacerým tlakom pri rozhodovaní o liečbe [1, 2].Aj keď sa v liečbe DOAD dosiahli veľké pokroky, ako je neoadjuvantná terapia, chirurgická resekcia, radiačná terapia, chemoterapia, cielená molekulárna terapia a inhibítory imunitných kontrolných bodov (ICI), len asi 9 % pacientov prežije päť rokov po diagnóze [3 ].], 4].Keďže skoré príznaky adenokarcinómu pankreasu sú atypické, u pacientov sú metastázy zvyčajne diagnostikované v pokročilom štádiu [5].Preto u daného pacienta musí individualizovaná komplexná liečba zvážiť výhody a nevýhody všetkých liečebných možností, a to nielen na predĺženie prežívania, ale aj na zlepšenie kvality života [6].Na presné posúdenie prognózy pacienta je preto potrebný efektívny predikčný model [7].Môže sa teda zvoliť vhodná liečba, ktorá vyváži prežívanie a kvalitu života pacientov s PAAD.
Zlá prognóza PAAD je spôsobená najmä rezistenciou na chemoterapeutické lieky.V posledných rokoch sa v liečbe solídnych nádorov široko používajú inhibítory imunitných kontrolných bodov [8].Použitie ICI pri rakovine pankreasu je však len zriedka úspešné [9].Preto je dôležité identifikovať pacientov, ktorí môžu mať prospech z liečby ICI.
Dlhá nekódujúca RNA (lncRNA) je typ nekódujúcej RNA s transkriptmi > 200 nukleotidov.LncRNA sú rozšírené a tvoria asi 80 % ľudského transkriptómu [10].Veľké množstvo prác ukázalo, že prognostické modely založené na lncRNA dokážu efektívne predpovedať prognózu pacienta [11, 12].Napríklad bolo identifikovaných 18 lncRNA súvisiacich s autofágiou na generovanie prognostických podpisov pri rakovine prsníka [13].Na stanovenie prognostických znakov gliómu sa použilo šesť ďalších imunitne podmienených lncRNA [14].
Pri rakovine pankreasu niektoré štúdie stanovili podpisy založené na lncRNA na predpovedanie prognózy pacienta.Signatúra 3-lncRNA bola stanovená v adenokarcinóme pankreasu s plochou pod ROC krivkou (AUC) iba 0,742 a celkovým prežívaním (OS) 3 roky [15].Okrem toho sa hodnoty expresie lncRNA líšia medzi rôznymi genómami, rôznymi formátmi údajov a rôznymi pacientmi a výkon prediktívneho modelu je nestabilný.Preto používame nový modelovací algoritmus, párovanie a iteráciu, na generovanie podpisov lncRNA (irlncRNA) súvisiacich s imunitou, aby sme vytvorili presnejší a stabilnejší prediktívny model [8].
Normalizované údaje RNAseq (FPKM) a údaje TCGA klinickej rakoviny pankreasu a genotypovej tkanivovej expresie (GTEx) boli získané z databázy UCSC XENA ( https://xenabrowser.net/datapages/ ).Súbory GTF boli získané z databázy Ensembl (http://asia.ensembl.org) a použité na extrakciu profilov expresie lncRNA z RNAseq.Stiahli sme gény súvisiace s imunitou z databázy ImmPort (http://www.immport.org) a identifikovali sme lncRNA súvisiace s imunitou (irlncRNA) pomocou korelačnej analýzy (p < 0,001, r > 0,4).Identifikácia rozdielne exprimovaných irlncRNA (DEirlncRNAs) krížením irlncRNA a rozdielne exprimovaných lncRNA získaných z databázy GEPIA2 (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) v kohorte TCGA-PAAD (|logFC| > 1 a FDR ) <0,05).
Táto metóda už bola publikovaná [8].Konkrétne skonštruujeme X, aby sme nahradili spárované lncRNA A a lncRNA B. Keď je hodnota expresie lncRNA A vyššia ako hodnota expresie lncRNA B, X je definované ako 1, inak je X definované ako 0. Preto môžeme získať matica 0 alebo – 1. Vertikálna os matice predstavuje každú vzorku a horizontálna os predstavuje každý pár DEirlncRNA s hodnotou 0 alebo 1.
Na skríning prognostických párov DEirlncRNA sa použila jednorozmerná regresná analýza nasledovaná regresiou laso.V laso regresnej analýze sa použilo 10-násobné krížové overenie opakované 1000-krát (p < 0,05), s 1000 náhodnými stimulmi na jeden cyklus.Keď frekvencia každého páru DEirlncRNA presiahla 100-krát v 1000 cykloch, páry DEirlncRNA sa vybrali na vytvorenie modelu prognostického rizika.Potom sme použili krivku AUC na nájdenie optimálnej hraničnej hodnoty na klasifikáciu pacientov s PAAD do skupín s vysokým a nízkym rizikom.Bola tiež vypočítaná hodnota AUC každého modelu a vynesená ako krivka.Ak krivka dosiahne najvyšší bod označujúci maximálnu hodnotu AUC, proces výpočtu sa zastaví a model sa považuje za najlepšieho kandidáta.Boli skonštruované 1-, 3- a 5-ročné modely ROC krivky.Na preskúmanie nezávislej prediktívnej výkonnosti modelu prognostického rizika sa použili jednorozmerné a viacrozmerné regresné analýzy.
Použite sedem nástrojov na štúdium miery infiltrácie imunitných buniek, vrátane XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS a CIBERSORT.Údaje o infiltrácii imunitných buniek boli stiahnuté z databázy TIMER2 (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3).Rozdiel v obsahu buniek infiltrujúcich imunitu medzi vysoko a nízkorizikovými skupinami skonštruovaného modelu bol analyzovaný pomocou Wilcoxonovho znamienkového testu, výsledky sú znázornené v štvorcovom grafe.Spearmanova korelačná analýza sa uskutočnila na analýzu vzťahu medzi hodnotami rizikového skóre a bunkami infiltrujúcimi imunitu.Výsledný korelačný koeficient je znázornený ako lízanka.Prah významnosti bol stanovený na p < 0,05.Postup bol vykonaný pomocou balíka R ggplot2.Aby sme preskúmali vzťah medzi modelom a hladinami génovej expresie spojenými s rýchlosťou infiltrácie imunitných buniek, vykonali sme balík ggstatsplot a vizualizáciu husľového grafu.
Na vyhodnotenie vzorcov klinickej liečby rakoviny pankreasu sme vypočítali IC50 bežne používaných chemoterapeutických liekov v kohorte TCGA-PAAD.Rozdiely v polovičných inhibičných koncentráciách (IC50) medzi skupinami s vysokým a nízkym rizikom boli porovnané pomocou Wilcoxonovho znamienkového testu a výsledky sú znázornené ako boxploty vytvorené pomocou pRRophetic a ggplot2 v R. Všetky metódy sú v súlade s príslušnými usmerneniami a normami.
Pracovný postup našej štúdie je znázornený na obrázku 1. Pomocou korelačnej analýzy medzi lncRNA a génmi súvisiacimi s imunitou sme vybrali 724 irlncRNA s p < 0,01 a r > 0,4.Ďalej sme analyzovali rozdielne exprimované lncRNA GEPIA2 (obrázok 2A).Celkovo 223 irlncRNA bolo rozdielne exprimovaných medzi pankreatickým adenokarcinómom a normálnym pankreatickým tkanivom (|logFC| > 1, FDR < 0,05), nazývané DEirlncRNA.
Konštrukcia prediktívnych modelov rizika.(A) Vulkánový graf rozdielne exprimovaných lncRNA.(B) Distribúcia koeficientov lasa pre 20 párov DEirlncRNA.(C) Čiastočný rozptyl pravdepodobnosti rozdelenia koeficientov LASSO.(D) Lesný pozemok ukazujúci jednorozmernú regresnú analýzu 20 párov DEirlncRNA.
Ďalej sme vytvorili maticu 0 alebo 1 spárovaním 223 DEirlncRNA.Celkovo bolo identifikovaných 13 687 párov DEirlncRNA.Po univariačnej a laso regresnej analýze sa nakoniec otestovalo 20 párov DEirlncRNA, aby sa vytvoril model prognostického rizika (obrázok 2B-D).Na základe výsledkov laso a viacnásobnej regresnej analýzy sme vypočítali rizikové skóre pre každého pacienta v kohorte TCGA-PAAD (tabuľka 1).Na základe výsledkov laso regresnej analýzy sme vypočítali rizikové skóre pre každého pacienta v kohorte TCGA-PAAD.AUC krivky ROC bola 0,905 pre 1-ročnú predpoveď modelu rizika, 0,942 pre 2-ročnú predpoveď a 0,966 pre 3-ročnú predpoveď (obrázok 3A-B).Nastavili sme optimálnu hraničnú hodnotu 3,105, rozdelili sme pacientov kohorty TCGA-PAAD do skupín s vysokým a nízkym rizikom a vyniesli sme výsledky prežitia a distribúciu skóre rizika pre každého pacienta (obrázok 3C-E).Kaplan-Meierova analýza ukázala, že prežitie pacientov s PAAD v skupine s vysokým rizikom bolo významne nižšie ako u pacientov v skupine s nízkym rizikom (p < 0,001) (obrázok 3F).
Validita modelov prognostického rizika.(A) ROC modelu prognostického rizika.(B) 1-, 2- a 3-ročné modely prognostického rizika ROC.(C) ROC modelu prognostického rizika.Zobrazuje optimálny hraničný bod.(DE) Rozdelenie stavu prežitia (D) a skóre rizika (E).(F) Kaplan-Meierova analýza pacientov s PAAD v skupinách s vysokým a nízkym rizikom.
Ďalej sme hodnotili rozdiely v skóre rizika podľa klinických charakteristík.Pásový graf (obrázok 4A) ukazuje celkový vzťah medzi klinickými charakteristikami a skóre rizika.Najmä starší pacienti mali vyššie skóre rizika (obrázok 4B).Okrem toho pacienti v štádiu II mali vyššie skóre rizika ako pacienti v štádiu I (obrázok 4C).Čo sa týka stupňa nádoru u pacientov s PAAD, pacienti stupňa 3 mali vyššie skóre rizika ako pacienti stupňa 1 a 2 (obrázok 4D).Ďalej sme vykonali jednorozmerné a viacrozmerné regresné analýzy a preukázali, že rizikové skóre (p < 0,001) a vek (p = 0,045) boli nezávislé prognostické faktory u pacientov s PAAD (obrázok 5A-B).Krivka ROC preukázala, že skóre rizika bolo lepšie ako iné klinické charakteristiky pri predpovedaní 1-, 2- a 3-ročného prežitia pacientov s PAAD (obrázok 5C-E).
Klinické charakteristiky modelov prognostického rizika.Histogram (A) ukazuje (B) vek, (C) štádium nádoru, (D) stupeň nádoru, skóre rizika a pohlavie pacientov v kohorte TCGA-PAAD.**p < 0,01
Nezávislá prediktívna analýza modelov prognostického rizika.(AB) Jednorozmerné (A) a viacrozmerné (B) regresné analýzy modelov prognostického rizika a klinických charakteristík.(CE) 1-, 2- a 3-ročné ROC pre modely prognostického rizika a klinické charakteristiky
Preto sme skúmali vzťah medzi časom a skóre rizika.Zistili sme, že rizikové skóre u pacientov s PAAD nepriamo korelovalo s CD8+ T bunkami a NK bunkami (obrázok 6A), čo naznačuje potlačenie imunitnej funkcie vo vysoko rizikovej skupine.Hodnotili sme aj rozdiel v infiltrácii imunitných buniek medzi vysoko a nízkorizikovými skupinami a zistili sme rovnaké výsledky (obrázok 7).Vo vysokorizikovej skupine bola menšia infiltrácia CD8+ T buniek a NK buniek.V posledných rokoch sa pri liečbe solídnych nádorov široko používajú inhibítory imunitných kontrolných bodov (ICI).Avšak použitie ICI pri rakovine pankreasu bolo zriedka úspešné.Preto sme hodnotili expresiu génov imunitných kontrolných bodov v skupinách s vysokým a nízkym rizikom.Zistili sme, že CTLA-4 a CD161 (KLRB1) boli nadmerne exprimované v skupine s nízkym rizikom (obrázok 6B-G), čo naznačuje, že pacienti s PAAD v skupine s nízkym rizikom môžu byť citliví na ICI.
Korelačná analýza modelu prognostického rizika a infiltrácie imunitných buniek.(A) Korelácia medzi modelom prognostického rizika a infiltráciou imunitných buniek.(BG) Označuje génovú expresiu v skupinách s vysokým a nízkym rizikom.(HK) hodnoty IC50 pre špecifické protirakovinové lieky v skupinách s vysokým a nízkym rizikom.*p < 0,05, **p < 0,01, ns = nevýznamné
Ďalej sme hodnotili súvislosť medzi skóre rizika a bežnými chemoterapeutickými činidlami v kohorte TCGA-PAAD.Hľadali sme bežne používané protirakovinové lieky pri rakovine pankreasu a analyzovali sme rozdiely v ich hodnotách IC50 medzi skupinami s vysokým a nízkym rizikom.Výsledky ukázali, že hodnota IC50 AZD.2281 (olaparib) bola vyššia vo vysokorizikovej skupine, čo naznačuje, že pacienti s PAAD vo vysokorizikovej skupine môžu byť rezistentní na liečbu AZD.2281 (obrázok 6H).Okrem toho hodnoty IC50 paklitaxelu, sorafenibu a erlotinibu boli nižšie v skupine s vysokým rizikom (obrázok 6I-K).Ďalej sme identifikovali 34 protinádorových liekov s vyššími hodnotami IC50 vo vysokorizikovej skupine a 34 protinádorových liekov s nižšími hodnotami IC50 vo vysokorizikovej skupine (tabuľka 2).
Nemožno poprieť, že lncRNA, mRNA a miRNA široko existujú a zohrávajú kľúčovú úlohu pri vývoji rakoviny.Existuje množstvo dôkazov, ktoré podporujú dôležitú úlohu mRNA alebo miRNA pri predpovedaní celkového prežitia pri niekoľkých typoch rakoviny.Mnohé modely prognostického rizika sú nepochybne založené aj na lncRNA.Napríklad Luo a kol.Štúdie ukázali, že LINC01094 hrá kľúčovú úlohu pri proliferácii a metastázovaní PC a vysoká expresia LINC01094 naznačuje slabé prežitie pacientov s rakovinou pankreasu [16].Štúdia prezentovaná Linom a kol.Štúdie ukázali, že downregulácia lncRNA FLVCR1-AS1 je spojená so zlou prognózou u pacientov s rakovinou pankreasu [17].Avšak lncRNA súvisiace s imunitou sú relatívne menej diskutované, pokiaľ ide o predpovedanie celkového prežitia pacientov s rakovinou.V poslednej dobe sa veľké množstvo práce sústredilo na zostavenie modelov prognostického rizika s cieľom predpovedať prežívanie onkologických pacientov a tým upraviť liečebné metódy [18, 19, 20].Stále viac sa uznáva dôležitá úloha imunitných infiltrátov pri iniciácii, progresii a reakcii na liečbu, ako je chemoterapia.Početné štúdie potvrdili, že imunitné bunky infiltrujúce nádor hrajú rozhodujúcu úlohu v odpovedi na cytotoxickú chemoterapiu [21, 22, 23].Nádorové imunitné mikroprostredie je dôležitým faktorom v prežívaní nádorových pacientov [24, 25].Imunoterapia, najmä terapia ICI, je široko používaná v liečbe solídnych nádorov [26].Gény súvisiace s imunitou sa široko používajú na konštrukciu modelov prognostického rizika.Napríklad Su a kol.Model prognostického rizika súvisiaceho s imunitou je založený na génoch kódujúcich proteíny na predpovedanie prognózy pacientok s rakovinou vaječníkov [27].Nekódujúce gény, ako sú lncRNA, sú tiež vhodné na konštrukciu modelov prognostického rizika [28, 29, 30].Luo et al testovali štyri imunitne súvisiace lncRNA a vytvorili prediktívny model pre riziko rakoviny krčka maternice [31].Khan a spol.Celkovo bolo identifikovaných 32 diferenciálne exprimovaných transkriptov a na základe toho bol vytvorený predikčný model s 5 významnými transkriptmi, ktorý bol navrhnutý ako vysoko odporúčaný nástroj na predikciu biopsiou potvrdenej akútnej rejekcie po transplantácii obličky [32].
Väčšina týchto modelov je založená na úrovni génovej expresie, buď génov kódujúcich proteín alebo nekódujúcich génov.Ten istý gén však môže mať rôzne hodnoty expresie v rôznych genómoch, formátoch údajov a u rôznych pacientov, čo vedie k nestabilným odhadom v prediktívnych modeloch.V tejto štúdii sme vytvorili primeraný model s dvoma pármi lncRNA, nezávislých od presných hodnôt expresie.
V tejto štúdii sme po prvýkrát identifikovali irlncRNA prostredníctvom korelačnej analýzy s génmi súvisiacimi s imunitou.Testovali sme 223 DEirlncRNA hybridizáciou s rozdielne exprimovanými lncRNA.Po druhé, vytvorili sme maticu 0 alebo 1 na základe publikovanej metódy párovania DEirlncRNA [31].Potom sme vykonali univariačné a laso regresné analýzy, aby sme identifikovali prognostické páry DEirlncRNA a vytvorili prediktívny model rizika.Ďalej sme analyzovali súvislosť medzi skóre rizika a klinickými charakteristikami u pacientov s PAAD.Zistili sme, že náš model prognostického rizika, ako nezávislý prognostický faktor u pacientov s PAAD, dokáže efektívne odlíšiť pacientov vysokého stupňa od pacientov s nízkym stupňom a pacientov vysokého stupňa od pacientov s nízkym stupňom.Okrem toho hodnoty AUC krivky ROC modelu prognostického rizika boli 0,905 pre 1-ročnú prognózu, 0,942 pre 2-ročnú prognózu a 0,966 pre 3-ročnú prognózu.
Výskumníci uviedli, že pacienti s vyššou infiltráciou CD8+ T buniek boli citlivejší na liečbu ICI [33].Zvýšenie obsahu cytotoxických buniek, CD56 NK buniek, NK buniek a CD8+ T buniek v nádorovom imunitnom mikroprostredí môže byť jednou z príčin nádorovo supresívneho efektu [34].Predchádzajúce štúdie ukázali, že vyššie hladiny tumor-infiltrujúcich CD4(+) T a CD8(+) T boli významne spojené s dlhším prežitím [35].Slabá infiltrácia CD8 T-buniek, nízka záťaž neoantigénmi a vysoko imunosupresívne mikroprostredie nádoru vedú k nedostatočnej odpovedi na liečbu ICI [36].Zistili sme, že rizikové skóre negatívne korelovalo s CD8+ T bunkami a NK bunkami, čo naznačuje, že pacienti s vysokým rizikovým skóre nemusia byť vhodní na liečbu ICI a majú horšiu prognózu.
CD161 je marker prirodzených zabíjačských (NK) buniek.CD8+CD161+ CAR-transdukované T bunky sprostredkovávajú zvýšenú in vivo protinádorovú účinnosť v modeloch xenoštepu HER2+ pankreatického duktálneho adenokarcinómu [37].Inhibítory imunitného kontrolného bodu sa zameriavajú na dráhy proteínu 4 asociovaného s cytotoxickými T lymfocytmi (CTLA-4) a proteínu programovanej bunkovej smrti 1 (PD-1)/ligandu 1 programovanej bunkovej smrti (PD-L1) a majú veľký potenciál v mnohých oblastiach.Expresia CTLA-4 a CD161 (KLRB1) je nižšia vo vysoko rizikových skupinách, čo ďalej naznačuje, že pacienti s vysokým rizikovým skóre nemusia byť vhodní na liečbu ICI.[38]
Aby sme našli možnosti liečby vhodné pre vysokorizikových pacientov, analyzovali sme rôzne protirakovinové lieky a zistili sme, že paklitaxel, sorafenib a erlotinib, ktoré sú široko používané u pacientov s PAAD, môžu byť vhodné pre vysokorizikových pacientov s PAAD.[33].Zhang et al zistili, že mutácie v akejkoľvek dráhe reakcie na poškodenie DNA (DDR) môžu viesť k zlej prognóze u pacientov s rakovinou prostaty [39].Štúdia Pancreatic Cancer Olaparib Ongoing (POLO) ukázala, že udržiavacia liečba olaparibom predĺžila prežitie bez progresie v porovnaní s placebom po chemoterapii prvej línie na báze platiny u pacientov s pankreatickým duktálnym adenokarcinómom a zárodočnými mutáciami BRCA1/2 [40].To poskytuje významný optimizmus, že výsledky liečby sa v tejto podskupine pacientov výrazne zlepšia.V tejto štúdii bola hodnota IC50 AZD.2281 (olaparib) vyššia vo vysokorizikovej skupine, čo naznačuje, že pacienti s PAAD vo vysokorizikovej skupine môžu byť rezistentní na liečbu AZD.2281.
Prognostické modely v tejto štúdii poskytujú dobré predpovedné výsledky, ale sú založené na analytických prognózach.Dôležitou otázkou je, ako potvrdiť tieto výsledky klinickými údajmi.Endoskopická tenkoihlová aspiračná ultrasonografia (EUS-FNA) sa stala nepostrádateľnou metódou diagnostiky solídnych a extrapankreatických lézií pankreasu so senzitivitou 85 % a špecificitou 98 % [41].Nástup ihiel EUS na biopsiu tenkou ihlou (EUS-FNB) je založený hlavne na vnímaných výhodách oproti FNA, ako je vyššia diagnostická presnosť, získavanie vzoriek, ktoré zachovávajú histologickú štruktúru, a teda vytváranie imunitného tkaniva, ktoré je pre určité diagnózy rozhodujúce.špeciálne farbenie [42].Systematický prehľad literatúry potvrdil, že ihly FNB (najmä 22G) vykazujú najvyššiu účinnosť pri odbere tkaniva z pankreatických más [43].Klinicky je len malý počet pacientov vhodný na radikálnu operáciu a väčšina pacientov má v čase počiatočnej diagnózy inoperabilné nádory.V klinickej praxi je len malá časť pacientov vhodná na radikálnu operáciu, pretože väčšina pacientov má v čase prvotnej diagnózy inoperabilné nádory.Po patologickom potvrdení EUS-FNB a inými metódami sa zvyčajne volí štandardizovaná nechirurgická liečba ako chemoterapia.Náš následný výskumný program je testovať prognostický model tejto štúdie v chirurgických a nechirurgických kohortách prostredníctvom retrospektívnej analýzy.
Celkovo naša štúdia vytvorila nový model prognostického rizika založený na spárovanej irlncRNA, ktorý ukázal sľubnú prognostickú hodnotu u pacientov s rakovinou pankreasu.Náš model prognostického rizika môže pomôcť rozlíšiť pacientov s PAAD, ktorí sú vhodní na liečbu.
Súbory údajov použité a analyzované v súčasnej štúdii sú k dispozícii od príslušného autora na primeranú žiadosť.
Sui Wen, Gong X, Zhuang Y. Sprostredkujúca úloha vlastnej účinnosti v emocionálnej regulácii negatívnych emócií počas pandémie COVID-19: prierezová štúdia.Int J Ment Health Nurs [článok v časopise].2021 06.01.2021;30(3):759–71.
Sui Wen, Gong X, Qiao X, Zhang L, Cheng J, Dong J a kol.Názory rodinných príslušníkov na alternatívne rozhodovanie na jednotkách intenzívnej starostlivosti: systematický prehľad.INT J NURS STUD [článok v časopise;preskúmanie].2023 1. 1. 2023;137:104391.
Vincent A, Herman J, Schulich R, Hruban RH, Goggins M. Rakovina pankreasu.Lancet.[Článok v časopise;podpora výskumu, NIH, extramurálna;podpora výskumu, vláda mimo USA;preskúmanie].2011 13.08.2011;378(9791):607–20.
Ilic M, Ilic I. Epidemiológia rakoviny pankreasu.World Journal of Gastroenterology.[Článok v časopise, recenzia].2016 28. 11. 2016;22(44):9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. Nový nomogram súvisiaci s tp53 na predpovedanie celkového prežitia u pacientov s rakovinou pankreasu.BMC Cancer [článok v časopise].2021 31-03-2021;21(1):335.
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. Účinok terapie zameranej na riešenie na únavu súvisiacu s rakovinou u pacientov s kolorektálnym karcinómom, ktorí dostávajú chemoterapiu: randomizovaná kontrolovaná štúdia.Onkologická sestra.[Článok v časopise;randomizovanej kontrolovanej štúdie;štúdia je podporovaná vládou mimo USA].2022 5. 1. 2022;45(3):E663–73.
Zhang Cheng, Zheng Wen, Lu Y, Shan L, Xu Dong, Pan Y a kol.Pooperačné hladiny karcinoembryonálneho antigénu (CEA) predpovedajú výsledok po resekcii kolorektálneho karcinómu u pacientov s normálnymi predoperačnými hladinami CEA.Centrum pre translačný výskum rakoviny.[Článok v časopise].2020 01.01.2020;9(1):111–8.
Hong Wen, Liang Li, Gu Yu, Qi Zi, Qiu Hua, Yang X a kol.Imunitne súvisiace lncRNA vytvárajú nové podpisy a predpovedajú imunitnú krajinu ľudského hepatocelulárneho karcinómu.Mol Ther Nukleové kyseliny [Článok v časopise].2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Toffey RJ, Zhu Y., Schulich RD Imunoterapia pre rakovinu pankreasu: bariéry a prelomy.Ann Gastrointestinal Surgeon [Článok v časopise;preskúmanie].2018 07.01.2018;2(4):274–81.
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. Dlhé nekódujúce RNA (LncRNA), genomika vírusových nádorov a aberantné zostrihové udalosti: terapeutické dôsledky.AM J CANCER RES [článok v časopise;preskúmanie].2021 20.01.2021;11(3):866–83.
Wang J, Chen P, Zhang Y, Ding J, Yang Y, Li H. 11-Identifikácia podpisov lncRNA spojených s prognózou rakoviny endometria.Úspechy vedy [článok v časopise].2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Jiang S, Ren H, Liu S, Lu Z, Xu A, Qin S, a kol.Komplexná analýza prognostických génov viažucich RNA na proteíny a kandidátov na liečivá pri karcinóme obličkových buniek z papilárnych buniek.pregen.[Článok v časopise].2021 20.01.2021;12:627508.
Li X, Chen J, Yu Q, Huang X, Liu Z, Wang X a kol.Charakteristiky dlhej nekódujúcej RNA súvisiacej s autofágiou predpovedajú prognózu rakoviny prsníka.pregen.[Článok v časopise].2021 20.01.2021;12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Signatúra šiestich lncRNA súvisiacich s imunitou zlepšuje prognózu pri multiformnom glioblastóme.MOL neurobiológia.[Článok v časopise].2018 01.05.2018;55(5):3684–97.
Wu B, Wang Q, Fei J, Bao Y, Wang X, Song Z a kol.Nový podpis tri-lncRNA predpovedá prežitie pacientov s rakovinou pankreasu.ZÁSTUPCOVIA ONKOL.[Článok v časopise].2018 12.01.2018;40(6):3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 podporuje progresiu rakoviny pankreasu reguláciou expresie LIN28B a dráhy PI3K/AKT prostredníctvom hubovitého miR-577.Mol Therapeutics – Nukleové kyseliny.2021;26:523–35.
Lin J, Zhai X, Zou S, Xu Z, Zhang J, Jiang L a kol.Pozitívna spätná väzba medzi lncRNA FLVCR1-AS1 a KLF10 môže inhibovať progresiu rakoviny pankreasu prostredníctvom PTEN/AKT dráhy.J EXP Clin Cancer Res.2021;40(1).
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. Identifikácia trinástich génov predpovedajúcich celkové prežitie pri hepatocelulárnom karcinóme.Biosci Rep [článok v časopise].4. 9. 2021.
Čas odoslania: 22. septembra 2023