Kanceri i pankreasit është një nga tumoret më vdekjeprurëse në botë me një prognozë të dobët. Prandaj, nevojitet një model i saktë parashikimi për të identifikuar pacientët me rrezik të lartë për kancer të pankreasit, me qëllim përshtatjen e trajtimit dhe përmirësimin e prognozës së këtyre pacientëve.
Ne morëm të dhënat e RNAseq të adenokarcinomës pankreatike (PAAD) të Atlasit të Gjenomit të Kancerit (TCGA) nga baza e të dhënave Xena e UCSC, identifikuam lncRNA-të imunitare (irlncRNA) përmes analizës së korrelacionit dhe identifikuam ndryshimet midis TCGA-së dhe indeve normale të adenokarcinomës pankreatike. DEirlncRNA) nga TCGA dhe shprehja e indeve të gjenotipit (GTEx) të indit pankreatik. Analiza të mëtejshme të regresionit univariate dhe lasso u kryen për të ndërtuar modele prognostike të nënshkrimit. Pastaj llogaritëm zonën nën kurbë dhe përcaktuam vlerën optimale të ndërprerjes për identifikimin e pacientëve me adenokarcinomë pankreatike me rrezik të lartë dhe të ulët. Për të krahasuar karakteristikat klinike, infiltrimin e qelizave imune, mikroambientin imunosupresiv dhe rezistencën ndaj kimioterapisë në pacientët me kancer pankreatik me rrezik të lartë dhe të ulët.
Ne identifikuam 20 çifte DEirlncRNA dhe i grupuam pacientët sipas vlerës optimale të ndërprerjes. Ne demonstruam se modeli ynë i nënshkrimit prognostik ka performancë të rëndësishme në parashikimin e prognozës së pacientëve me PAAD. AUC e kurbës ROC është 0.905 për parashikimin 1-vjeçar, 0.942 për parashikimin 2-vjeçar dhe 0.966 për parashikimin 3-vjeçar. Pacientët me rrezik të lartë kishin shkallë më të ulëta mbijetese dhe karakteristika klinike më të këqija. Ne gjithashtu demonstruam se pacientët me rrezik të lartë janë imunosupresionuar dhe mund të zhvillojnë rezistencë ndaj imunoterapisë. Vlerësimi i barnave antikanceroze si paklitakseli, sorafenibi dhe erlotinibi bazuar në mjetet parashikuese kompjuterike mund të jetë i përshtatshëm për pacientët me rrezik të lartë me PAAD.
Në përgjithësi, studimi ynë krijoi një model të ri rreziku prognostik bazuar në irlncARN të çiftëzuar, i cili tregoi vlerë premtuese prognostike tek pacientët me kancer pankreatik. Modeli ynë i rrezikut prognostik mund të ndihmojë në dallimin e pacientëve me PAAD që janë të përshtatshëm për trajtim mjekësor.
Kanceri i pankreasit është një tumor malinj me një shkallë të ulët mbijetese pesëvjeçare dhe gradë të lartë. Në kohën e diagnozës, shumica e pacientëve janë tashmë në faza të avancuara. Në kontekstin e epidemisë COVID-19, mjekët dhe infermierët janë nën një presion të madh kur trajtojnë pacientët me kancer të pankreasit, dhe familjet e pacientëve gjithashtu përballen me presione të shumëfishta kur marrin vendime për trajtimin [1, 2]. Edhe pse janë bërë përparime të mëdha në trajtimin e DOAD-ve, siç janë terapia neoadjuvante, rezeksioni kirurgjikal, radioterapia, kimioterapia, terapia molekulare e synuar dhe frenuesit e pikave të kontrollit imunitar (ICI), vetëm rreth 9% e pacientëve mbijetojnë pesë vjet pas diagnozës [3]. ], 4]. Meqenëse simptomat e hershme të adenokarcinomës pankreatike janë atipike, pacientët zakonisht diagnostikohen me metastaza në një fazë të avancuar [5]. Prandaj, për një pacient të caktuar, trajtimi gjithëpërfshirës i individualizuar duhet të peshojë avantazhet dhe disavantazhet e të gjitha opsioneve të trajtimit, jo vetëm për të zgjatur mbijetesën, por edhe për të përmirësuar cilësinë e jetës [6]. Prandaj, një model efektiv parashikimi është i nevojshëm për të vlerësuar me saktësi prognozën e një pacienti [7]. Kështu, mund të zgjidhet trajtimi i duhur për të balancuar mbijetesën dhe cilësinë e jetës së pacientëve me PAAD.
Prognoza e dobët e PAAD është kryesisht për shkak të rezistencës ndaj barnave të kimioterapisë. Në vitet e fundit, frenuesit e pikave të kontrollit imunitar janë përdorur gjerësisht në trajtimin e tumoreve të ngurta [8]. Megjithatë, përdorimi i ICI-ve në kancerin pankreatik rrallë është i suksesshëm [9]. Prandaj, është e rëndësishme të identifikohen pacientët që mund të përfitojnë nga terapia me ICI.
ARN-ja e gjatë jo-koduese (lncRNA) është një lloj ARN-je jo-koduese me transkripte >200 nukleotide. LncRNA-të janë të përhapura dhe përbëjnë rreth 80% të transkriptomit njerëzor [10]. Një numër i madh punimesh kanë treguar se modelet prognostike të bazuara në lncRNA mund të parashikojnë në mënyrë efektive prognozën e pacientit [11, 12]. Për shembull, u identifikuan 18 lncRNA të lidhura me autofagjinë për të gjeneruar nënshkrime prognostike në kancerin e gjirit [13]. Gjashtë lncRNA të tjera të lidhura me imunitetin janë përdorur për të përcaktuar tiparet prognostike të gliomës [14].
Në kancerin pankreatik, disa studime kanë krijuar nënshkrime të bazuara në lncRNA për të parashikuar prognozën e pacientit. Një nënshkrim 3-lncRNA u krijua në adenokarcinomën pankreatike me një sipërfaqe nën kurbën ROC (AUC) prej vetëm 0.742 dhe një mbijetesë të përgjithshme (OS) prej 3 vitesh [15]. Përveç kësaj, vlerat e shprehjes së lncRNA ndryshojnë midis gjenomeve të ndryshme, formateve të ndryshme të të dhënave dhe pacientëve të ndryshëm, dhe performanca e modelit parashikues është e paqëndrueshme. Prandaj, ne përdorim një algoritëm të ri modelimi, çiftëzim dhe përsëritje, për të gjeneruar nënshkrime të lncRNA (irlncRNA) të lidhura me imunitetin për të krijuar një model parashikues më të saktë dhe të qëndrueshëm [8].
Të dhënat e normalizuara të RNAseq (FPKM) dhe të dhënat klinike të kancerit pankreatik TCGA dhe shprehjes së indeve të gjenotipit (GTEx) u morën nga baza e të dhënave XENA e UCSC (https://xenabrowser.net/datapages/). Skedarët GTF u morën nga baza e të dhënave Ensembl (http://asia.ensembl.org) dhe u përdorën për të nxjerrë profilet e shprehjes së lncRNA-së nga RNAseq. Ne shkarkuam gjenet e lidhura me imunitetin nga baza e të dhënave ImmPort (http://www.immport.org) dhe identifikuam lncRNA-të e lidhura me imunitetin (irlncRNA-të) duke përdorur analizën e korrelacionit (p < 0.001, r > 0.4). Identifikimi i irlncRNA-ve të shprehura në mënyrë të ndryshme (DEirlncRNA-të) u bë duke kryqëzuar irlncRNA-të dhe lncRNA-të e shprehura në mënyrë të ndryshme të marra nga baza e të dhënave GEPIA2 (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) në kohortën TCGA-PAAD (|logFC| > 1 dhe FDR) <0.05).
Kjo metodë është raportuar më parë [8]. Në mënyrë specifike, ne ndërtojmë X për të zëvendësuar çiftëzimin e lncRNA A dhe lncRNA B. Kur vlera e shprehjes së lncRNA A është më e lartë se vlera e shprehjes së lncRNA B, X përcaktohet si 1, përndryshe X përcaktohet si 0. Prandaj, mund të marrim një matricë prej 0 ose -1. Boshti vertikal i matricës përfaqëson çdo mostër, dhe boshti horizontal përfaqëson çdo çift DEirlncRNA me një vlerë prej 0 ose 1.
Analiza e regresionit univariat e ndjekur nga regresioni Lasso u përdor për të shqyrtuar çiftet prognostike të DEirlncRNA. Analiza e regresionit lasso përdori validim të kryqëzuar 10-fish të përsëritur 1000 herë (p < 0.05), me 1000 stimuj të rastësishëm për çdo seri. Kur frekuenca e secilës çift DEirlncRNA tejkaloi 100 herë në 1000 cikle, çiftet DEirlncRNA u përzgjodhën për të ndërtuar një model rreziku prognostik. Më pas përdorëm kurbën AUC për të gjetur vlerën optimale të ndërprerjes për klasifikimin e pacientëve PAAD në grupe me rrezik të lartë dhe të ulët. Vlera AUC e secilit model u llogarit gjithashtu dhe u paraqit si një kurbë. Nëse kurba arrin pikën më të lartë që tregon vlerën maksimale të AUC, procesi i llogaritjes ndalet dhe modeli konsiderohet kandidati më i mirë. U ndërtuan modele të kurbës ROC 1-, 3- dhe 5-vjeçare. Analizat e regresionit univariat dhe shumëvariat u përdorën për të shqyrtuar performancën parashikuese të pavarur të modelit të rrezikut prognostik.
Përdorni shtatë mjete për të studiuar shkallët e infiltrimit të qelizave imune, duke përfshirë XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS dhe CIBERSORT. Të dhënat e infiltrimit të qelizave imune u shkarkuan nga baza e të dhënave TIMER2 (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3). Dallimi në përmbajtjen e qelizave imuno-infiltruese midis grupeve me rrezik të lartë dhe të ulët të modelit të ndërtuar u analizua duke përdorur testin Wilcoxon me renditje të shënuar, rezultatet tregohen në grafikun katror. Analiza e korrelacionit Spearman u krye për të analizuar marrëdhënien midis vlerave të pikëzimit të rrezikut dhe qelizave imuno-infiltruese. Koeficienti i korrelacionit që rezulton tregohet si një karamele. Pragu i rëndësisë u vendos në p < 0.05. Procedura u krye duke përdorur paketën R ggplot2. Për të shqyrtuar marrëdhënien midis modelit dhe niveleve të shprehjes së gjenit të shoqëruara me shkallën e infiltrimit të qelizave imune, ne kryem paketën ggstatsplot dhe vizualizimin e grafikut violin.
Për të vlerësuar modelet klinike të trajtimit për kancerin e pankreasit, ne llogaritëm IC50 të barnave të kimioterapisë të përdorura zakonisht në kohortën TCGA-PAAD. Dallimet në gjysmën e përqendrimeve frenuese (IC50) midis grupeve me rrezik të lartë dhe të ulët u krahasuan duke përdorur testin Wilcoxon të renditjes së shenjëzuar, dhe rezultatet tregohen si grafikë kuti të gjeneruar duke përdorur pRRophetic dhe ggplot2 në R. Të gjitha metodat përputhen me udhëzimet dhe normat përkatëse.
Fluksi i punës së studimit tonë është treguar në Figurën 1. Duke përdorur analizën e korrelacionit midis lncARN-ve dhe gjeneve të lidhura me imunitetin, ne përzgjodhëm 724 irlncARN me p < 0.01 dhe r > 0.4. Më pas analizuam lncARN-të e shprehura në mënyrë të ndryshme të GEPIA2 (Figura 2A). Një total prej 223 irlncARN-sh u shprehën në mënyrë të ndryshme midis adenokarcinomës pankreatike dhe indit normal pankreatik (|logFC| > 1, FDR < 0.05), të quajtura DEirlncARN.
Ndërtimi i modeleve parashikuese të rrezikut. (A) Grafiku i Vullkanit i lncRNA-ve të shprehura në mënyrë të ndryshme. (B) Shpërndarja e koeficientëve lasso për 20 çifte DEirlncRNA. (C) Varianca e pjesshme e gjasës së shpërndarjes së koeficientit LASSO. (D) Grafiku Forest që tregon analizën e regresionit univariat të 20 çifteve DEirlncRNA.
Më pas ndërtuam një matricë 0 ose 1 duke çiftëzuar 223 DEirlncRNA. U identifikuan gjithsej 13,687 çifte DEirlncRNA. Pas analizës së regresionit univariant dhe lasso, 20 çifte DEirlncRNA u testuan përfundimisht për të ndërtuar një model rreziku prognostik (Figura 2B-D). Bazuar në rezultatet e analizës Lasso dhe të regresionit të shumëfishtë, llogaritëm një rezultat rreziku për secilin pacient në kohortën TCGA-PAAD (Tabela 1). Bazuar në rezultatet e analizës së regresionit lasso, llogaritëm një rezultat rreziku për secilin pacient në kohortën TCGA-PAAD. AUC e kurbës ROC ishte 0.905 për parashikimin e modelit të rrezikut 1-vjeçar, 0.942 për parashikimin 2-vjeçar dhe 0.966 për parashikimin 3-vjeçar (Figura 3A-B). Ne vendosëm një vlerë optimale kufitare prej 3.105, i stratifikuam pacientët e kohortës TCGA-PAAD në grupe me rrezik të lartë dhe të ulët, dhe paraqitëm grafikisht rezultatet e mbijetesës dhe shpërndarjet e pikëve të rrezikut për secilin pacient (Figura 3C-E). Analiza Kaplan-Meier tregoi se mbijetesa e pacientëve me PAAD në grupin me rrezik të lartë ishte dukshëm më e ulët se ajo e pacientëve në grupin me rrezik të ulët (p < 0.001) (Figura 3F).
Vlefshmëria e modeleve të rrezikut prognostik. (A) ROC i modelit të rrezikut prognostik. (B) Modelet e rrezikut prognostik ROC 1-, 2- dhe 3-vjeçar. (C) ROC i modelit të rrezikut prognostik. Tregon pikën optimale të ndarjes. (DE) Shpërndarja e statusit të mbijetesës (D) dhe pikët e rrezikut (E). (F) Analiza Kaplan-Meier e pacientëve me PAAD në grupet me rrezik të lartë dhe të ulët.
Ne vlerësuam më tej ndryshimet në rezultatet e rrezikut sipas karakteristikave klinike. Grafiku i shiritave (Figura 4A) tregon marrëdhënien e përgjithshme midis karakteristikave klinike dhe rezultateve të rrezikut. Në veçanti, pacientët më të vjetër kishin rezultate më të larta rreziku (Figura 4B). Përveç kësaj, pacientët me fazën II kishin rezultate më të larta rreziku sesa pacientët me fazën I (Figura 4C). Lidhur me gradën e tumorit në pacientët me PAAD, pacientët e gradës 3 kishin rezultate më të larta rreziku sesa pacientët e gradës 1 dhe 2 (Figura 4D). Ne kryem më tej analiza regresioni univariate dhe multivariate dhe demonstruam se rezultati i rrezikut (p < 0.001) dhe mosha (p = 0.045) ishin faktorë prognostikë të pavarur në pacientët me PAAD (Figura 5A-B). Kurba ROC tregoi se rezultati i rrezikut ishte superior ndaj karakteristikave të tjera klinike në parashikimin e mbijetesës 1-, 2- dhe 3-vjeçare të pacientëve me PAAD (Figura 5C-E).
Karakteristikat klinike të modeleve të rrezikut prognostik. Histograma (A) tregon (B) moshën, (C) fazën e tumorit, (D) gradën e tumorit, rezultatin e rrezikut dhe gjininë e pacientëve në kohortën TCGA-PAAD. **p < 0.01
Analizë parashikuese e pavarur e modeleve të rrezikut prognostik. (AB) Analiza regresioni univariate (A) dhe multivariate (B) e modeleve të rrezikut prognostik dhe karakteristikave klinike. (CE) ROC 1-, 2- dhe 3-vjeçare për modelet e rrezikut prognostik dhe karakteristikat klinike.
Prandaj, ne shqyrtuam marrëdhënien midis kohës dhe pikëve të rrezikut. Ne zbuluam se rezultati i rrezikut në pacientët me PAAD ishte në korrelacion të zhdrejtë me qelizat T CD8+ dhe qelizat NK (Figura 6A), duke treguar funksion imunitar të shtypur në grupin me rrezik të lartë. Ne gjithashtu vlerësuam ndryshimin në infiltrimin e qelizave imune midis grupeve me rrezik të lartë dhe të ulët dhe gjetëm të njëjtat rezultate (Figura 7). Kishte më pak infiltrim të qelizave T CD8+ dhe qelizave NK në grupin me rrezik të lartë. Në vitet e fundit, frenuesit e pikave të kontrollit imunitar (ICI) janë përdorur gjerësisht në trajtimin e tumoreve të ngurta. Megjithatë, përdorimi i ICI-ve në kancerin pankreatik rrallë ka qenë i suksesshëm. Prandaj, ne vlerësuam shprehjen e gjeneve të pikave të kontrollit imunitar në grupet me rrezik të lartë dhe të ulët. Ne zbuluam se CTLA-4 dhe CD161 (KLRB1) ishin të shprehura tepër në grupin me rrezik të ulët (Figura 6B-G), duke treguar se pacientët me PAAD në grupin me rrezik të ulët mund të jenë të ndjeshëm ndaj ICI.
Analiza e korrelacionit të modelit të rrezikut prognostik dhe infiltrimit të qelizave imune. (A) Korrelacioni midis modelit të rrezikut prognostik dhe infiltrimit të qelizave imune. (BG) Tregon shprehjen e gjenit në grupet me rrezik të lartë dhe të ulët. (HK) Vlerat IC50 për ilaçe specifike kundër kancerit në grupet me rrezik të lartë dhe të ulët. *p < 0.05, **p < 0.01, ns = jo i rëndësishëm
Ne vlerësuam më tej lidhjen midis pikëve të rrezikut dhe agjentëve të zakonshëm të kimioterapisë në kohortën TCGA-PAAD. Ne kërkuam për ilaçe antikanceroze të përdorura zakonisht në kancerin e pankreasit dhe analizuam ndryshimet në vlerat e tyre IC50 midis grupeve me rrezik të lartë dhe të ulët. Rezultatet treguan se vlera IC50 e AZD.2281 (olaparib) ishte më e lartë në grupin me rrezik të lartë, duke treguar se pacientët me PAAD në grupin me rrezik të lartë mund të jenë rezistentë ndaj trajtimit me AZD.2281 (Figura 6H). Përveç kësaj, vlerat IC50 të paklitakselit, sorafenibit dhe erlotinibit ishin më të ulëta në grupin me rrezik të lartë (Figura 6I-K). Ne identifikuam më tej 34 ilaçe antikanceroze me vlera më të larta IC50 në grupin me rrezik të lartë dhe 34 ilaçe antikanceroze me vlera më të ulëta IC50 në grupin me rrezik të lartë (Tabela 2).
Nuk mund të mohohet se lncARN-të, mRNA-të dhe miRNA-të ekzistojnë gjerësisht dhe luajnë një rol vendimtar në zhvillimin e kancerit. Ka prova të mjaftueshme që mbështesin rolin e rëndësishëm të mRNA-së ose miRNA-së në parashikimin e mbijetesës së përgjithshme në disa lloje kanceri. Pa dyshim, shumë modele të rrezikut prognostik bazohen gjithashtu në lncARN-të. Për shembull, Luo et al. Studimet kanë treguar se LINC01094 luan një rol kyç në përhapjen dhe metastazën e PC-së, dhe shprehja e lartë e LINC01094 tregon mbijetesë të dobët të pacientëve me kancer pankreatik [16]. Studimi i paraqitur nga Lin et al. Studimet kanë treguar se ulja e lncARN FLVCR1-AS1 është e lidhur me prognozë të dobët në pacientët me kancer pankreatik [17]. Megjithatë, lncARN-të e lidhura me imunitetin diskutohen relativisht më pak në aspektin e parashikimit të mbijetesës së përgjithshme të pacientëve me kancer. Kohët e fundit, një sasi e madhe pune është përqendruar në ndërtimin e modeleve të rrezikut prognostik për të parashikuar mbijetesën e pacientëve me kancer dhe në këtë mënyrë për të përshtatur metodat e trajtimit [18, 19, 20]. Po njihen gjithnjë e më shumë rolet e rëndësishme të infiltrateve imunitare në fillimin, përparimin e kancerit dhe përgjigjen ndaj trajtimeve të tilla si kimioterapia. Studime të shumta kanë konfirmuar se qelizat imunitare që infiltrojnë tumorin luajnë një rol kritik në përgjigjen ndaj kimioterapisë citotoksike [21, 22, 23]. Mikroambienti imunitar i tumorit është një faktor i rëndësishëm në mbijetesën e pacientëve me tumor [24, 25]. Imunoterapia, veçanërisht terapia ICI, përdoret gjerësisht në trajtimin e tumoreve të ngurta [26]. Gjenet e lidhura me imunitetin përdoren gjerësisht për të ndërtuar modele të rrezikut prognostik. Për shembull, Su et al. Modeli i rrezikut prognostik të lidhur me imunitetin bazohet në gjenet që kodojnë proteinat për të parashikuar prognozën e pacientëve me kancer ovarian [27]. Gjenet jo-koduese siç janë lncARN-të janë gjithashtu të përshtatshme për ndërtimin e modeleve të rrezikut prognostik [28, 29, 30]. Luo et al. testuan katër lncARN të lidhura me imunitetin dhe ndërtuan një model parashikues për rrezikun e kancerit të qafës së mitrës [31]. Khan et al. U identifikuan gjithsej 32 transkripte me shprehje të ndryshme dhe, bazuar në këtë, u krijua një model parashikimi me 5 transkripte të rëndësishme, i cili u propozua si një mjet shumë i rekomanduar për parashikimin e refuzimit akut të provuar me biopsi pas transplantimit të veshkave [32].
Shumica e këtyre modeleve bazohen në nivelet e shprehjes së gjeneve, qoftë gjenet që kodojnë proteinat ose gjenet jo-koduese. Megjithatë, i njëjti gjen mund të ketë vlera të ndryshme shprehjeje në gjenome të ndryshme, formate të të dhënave dhe në pacientë të ndryshëm, duke çuar në vlerësime të paqëndrueshme në modelet parashikuese. Në këtë studim, ne ndërtuam një model të arsyeshëm me dy palë lncARN, të pavarura nga vlerat e sakta të shprehjes.
Në këtë studim, ne identifikuam irlncRNA për herë të parë përmes analizës së korrelacionit me gjenet që lidhen me imunitetin. Ne shqyrtuam 223 DEirlncRNA me anë të hibridizimit me lncRNA të shprehura në mënyrë të ndryshme. Së dyti, ne ndërtuam një matricë 0-ose-1 bazuar në metodën e publikuar të çiftëzimit të DEirlncRNA [31]. Më pas kryem analiza regresioni univariate dhe lasso për të identifikuar çiftet prognostike të DEirlncRNA dhe për të ndërtuar një model parashikues të rrezikut. Ne analizuam më tej lidhjen midis rezultateve të rrezikut dhe karakteristikave klinike tek pacientët me PAAD. Ne zbuluam se modeli ynë i rrezikut prognostik, si një faktor prognostik i pavarur tek pacientët me PAAD, mund të dallojë në mënyrë efektive pacientët me gradë të lartë nga pacientët me gradë të ulët dhe pacientët me gradë të lartë nga pacientët me gradë të ulët. Përveç kësaj, vlerat AUC të kurbës ROC të modelit të rrezikut prognostik ishin 0.905 për parashikimin 1-vjeçar, 0.942 për parashikimin 2-vjeçar dhe 0.966 për parashikimin 3-vjeçar.
Studiuesit raportuan se pacientët me infiltrim më të lartë të qelizave T CD8+ ishin më të ndjeshëm ndaj trajtimit ICI [33]. Një rritje në përmbajtjen e qelizave citotoksike, qelizave NK CD56, qelizave NK dhe qelizave T CD8+ në mikroambientin imunitar të tumorit mund të jetë një nga arsyet për efektin shtypës të tumorit [34]. Studimet e mëparshme treguan se nivele më të larta të CD4(+) T dhe CD8(+) T që infiltrojnë tumorin ishin të lidhura ndjeshëm me mbijetesë më të gjatë [35]. Infiltrimi i dobët i qelizave T CD8, ngarkesa e ulët e neoantigjenit dhe një mikroambient tumor shumë imunosupresiv çojnë në mungesë përgjigjeje ndaj terapisë ICI [36]. Ne zbuluam se rezultati i rrezikut ishte i lidhur negativisht me qelizat T CD8+ dhe qelizat NK, duke treguar se pacientët me rezultate të larta rreziku mund të mos jenë të përshtatshëm për trajtimin ICI dhe të kenë një prognozë më të keqe.
CD161 është një shënues i qelizave vrasëse natyrale (NK). Qelizat T të transdukuara nga CD8+CD161+ CAR ndërmjetësojnë efikasitet të shtuar antitumor in vivo në modelet e ksenograftit të adenokarcinomës duktale pankreatike HER2+ [37]. Frenuesit imunë të pikave të kontrollit synojnë proteinën 4 të shoqëruar me limfocitet T citotoksike (CTLA-4) dhe shtigjet e proteinës 1 të vdekjes qelizore të programuar (PD-1)/ligandit 1 të vdekjes qelizore të programuar (PD-L1) dhe kanë potencial të madh në shumë fusha. Shprehja e CTLA-4 dhe CD161 (KLRB1) është më e ulët në grupet me rrezik të lartë, duke treguar më tej se pacientët me rezultate me rrezik të lartë mund të mos jenë të përshtatshëm për trajtimin ICI. [38]
Për të gjetur mundësi trajtimi të përshtatshme për pacientët me risk të lartë, ne analizuam ilaçe të ndryshme kundër kancerit dhe zbuluam se paklitakseli, sorafenibi dhe erlotinibi, të cilat përdoren gjerësisht tek pacientët me PAAD, mund të jenë të përshtatshme për pacientët me risk të lartë me PAAD. [33]. Zhang et al. zbuluan se mutacionet në çdo rrugë të përgjigjes ndaj dëmtimit të ADN-së (DDR) mund të çojnë në prognozë të dobët tek pacientët me kancer të prostatës [39]. Studimi Pancreatic Cancer Olaparib Ongoing (POLO) tregoi se trajtimi i mirëmbajtjes me olaparib zgjati mbijetesën pa përparim krahasuar me placebo pas kimioterapisë së linjës së parë me bazë platini tek pacientët me adenokarcinomë duktale pankreatike dhe mutacione BRCA1/2 të linjës germinale [40]. Kjo ofron optimizëm të konsiderueshëm se rezultatet e trajtimit do të përmirësohen ndjeshëm në këtë nëngrup pacientësh. Në këtë studim, vlera IC50 e AZD.2281 (olaparib) ishte më e lartë në grupin me risk të lartë, duke treguar se pacientët PAAD në grupin me risk të lartë mund të jenë rezistentë ndaj trajtimit me AZD.2281.
Modelet e parashikimit në këtë studim japin rezultate të mira parashikimi, por ato bazohen në parashikime analitike. Si të konfirmohen këto rezultate me të dhëna klinike është një pyetje e rëndësishme. Ultrasonografia endoskopike e aspirimit me gjilpërë të hollë (EUS-FNA) është bërë një metodë e domosdoshme për diagnostikimin e lezioneve pankreatike të ngurta dhe ekstrapankreatike me një ndjeshmëri prej 85% dhe specifikë prej 98% [41]. Ardhja e gjilpërave të biopsisë me gjilpërë të hollë EUS (EUS-FNB) bazohet kryesisht në avantazhet e perceptuara ndaj FNA-së, të tilla si saktësia më e lartë diagnostikuese, marrja e mostrave që ruajnë strukturën histologjike dhe kështu gjenerimi i indeve imunitare që janë kritike për diagnoza të caktuara. Ngjyrosje speciale [42]. Një rishikim sistematik i literaturës konfirmoi se gjilpërat FNB (veçanërisht 22G) demonstrojnë efikasitetin më të lartë në mbledhjen e indeve nga masat pankreatike [43]. Klinikisht, vetëm një numër i vogël pacientësh janë të përshtatshëm për kirurgji radikale dhe shumica e pacientëve kanë tumore të paoperueshme në kohën e diagnozës fillestare. Në praktikën klinike, vetëm një pjesë e vogël e pacientëve janë të përshtatshëm për kirurgji radikale sepse shumica e pacientëve kanë tumore të paoperueshme në kohën e diagnozës fillestare. Pas konfirmimit patologjik me anë të EUS-FNB dhe metodave të tjera, zakonisht zgjidhet trajtimi jo-kirurgjikal i standardizuar, siç është kimioterapia. Programi ynë i mëvonshëm kërkimor është të testojmë modelin prognostik të këtij studimi në grupe kirurgjikale dhe jo-kirurgjikale përmes një analize retrospektive.
Në përgjithësi, studimi ynë krijoi një model të ri rreziku prognostik bazuar në irlncARN të çiftëzuar, i cili tregoi vlerë premtuese prognostike tek pacientët me kancer pankreatik. Modeli ynë i rrezikut prognostik mund të ndihmojë në dallimin e pacientëve me PAAD që janë të përshtatshëm për trajtim mjekësor.
Setet e të dhënave të përdorura dhe të analizuara në studimin aktual janë të disponueshme nga autori përkatës me kërkesë të arsyeshme.
Sui Wen, Gong X, Zhuang Y. Roli ndërmjetësues i vetëefikasitetit në rregullimin emocional të emocioneve negative gjatë pandemisë COVID-19: një studim tërthor. Int J Ment Health Nurs [artikull në revistë]. 2021 06/01/2021;30(3):759–71.
Sui Wen, Gong X, Qiao X, Zhang L, Cheng J, Dong J, etj. Pikëpamjet e anëtarëve të familjes mbi vendimmarrjen alternative në njësitë e kujdesit intensiv: një rishikim sistematik. INT J NURS STUD [artikull reviste; rishikim]. 2023 01/01/2023;137:104391.
Vincent A, Herman J, Schulich R, Hruban RH, Goggins M. Kanceri i pankreasit. Lancet. [Artikull në revistë; mbështetje kërkimore, NIH, jashtëshkollor; mbështetje kërkimore, qeveri jashtë SHBA-së; rishikim]. 2011 08/13/2011;378(9791):607–20.
Ilic M, Ilic I. Epidemiologjia e kancerit të pankreasit. Revista Botërore e Gastroenterologjisë. [Artikull në revistë, përmbledhje]. 2016 28/11/2016;22(44):9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. Një nomogram i ri i lidhur me tp53 për parashikimin e mbijetesës së përgjithshme tek pacientët me kancer pankreatik. BMC Cancer [artikull në revistë]. 2021 31-03-2021;21(1):335.
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. Efekti i terapisë së fokusuar në zgjidhje në lodhjen e lidhur me kancerin tek pacientët me kancer kolorektal që marrin kimioterapi: një provë e kontrolluar e rastësishme. Infermier i kancerit. [Artikull në revistë; provë e kontrolluar e rastësishme; studimi mbështetet nga një qeveri jashtë Shteteve të Bashkuara]. 2022 05/01/2022;45(3):E663–73.
Zhang Cheng, Zheng Wen, Lu Y, Shan L, Xu Dong, Pan Y, etj. Nivelet postoperative të antigjenit karcinoembrionik (CEA) parashikojnë rezultatin pas rezeksionit të kancerit kolorektal tek pacientët me nivele normale paraoperative të CEA-së. Qendra për Kërkime Translationale të Kancerit. [Artikull në revistë]. 2020 01.01.2020;9(1):111–8.
Hong Wen, Liang Li, Gu Yu, Qi Zi, Qiu Hua, Yang X, etj. ARN-të e lidhura me imunitetin gjenerojnë nënshkrime të reja dhe parashikojnë peizazhin imunitar të karcinomës hepatocelulare njerëzore. Acidet nukleike Mol Ther [Artikull në revistë]. 2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Toffey RJ, Zhu Y., Schulich RD Imunoterapia për kancerin e pankreasit: barriera dhe përparime. Ann Gastrointestinal Surgeon [Artikull në revistë; përmbledhje]. 2018 07/01/2018;2(4):274–81.
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. ARN-të e gjata jo-koduese (LncARN), gjenomika e tumorit viral dhe ngjarjet e bashkimit aberant: implikime terapeutike. AM J CANCER RES [artikull në revistë; përmbledhje]. 2021 01/20/2021;11(3):866–83.
Wang J, Chen P, Zhang Y, Ding J, Yang Y, Li H. 11-Identifikimi i nënshkrimeve të lncRNA-së të shoqëruara me prognozën e kancerit endometrial. Arritjet e shkencës [artikull reviste]. 2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Jiang S, Ren H, Liu S, Lu Z, Xu A, Qin S, etj. Analizë gjithëpërfshirëse e gjeneve prognostike të proteinave që lidhen me ARN-në dhe kandidatëve për ilaçe në karcinomën renale të qelizave papilare. pregen. [Artikull në revistë]. 2021 01/20/2021;12:627508.
Li X, Chen J, Yu Q, Huang X, Liu Z, Wang X, etj. Karakteristikat e ARN-së së gjatë jo-koduese të lidhur me autofagjinë parashikojnë prognozën e kancerit të gjirit. pregen. [Artikull në revistë]. 2021 01/20/2021;12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Gjashtë nënshkrime të lncARN-së të lidhura me imunitetin përmirësojnë prognozën në glioblastomën multiforme. MOL Neurobiology. [Artikull në revistë]. 2018 01.05.2018;55(5):3684–97.
Wu B, Wang Q, Fei J, Bao Y, Wang X, Song Z, etj. Një nënshkrim i ri i tri-lncARN parashikon mbijetesën e pacientëve me kancer pankreatik. PËRFAQËSUES TË ONKOL. [Artikull në revistë]. 2018 12/01/2018;40(6):3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 nxit përparimin e kancerit të pankreasit duke rregulluar shprehjen e LIN28B dhe rrugën PI3K/AKT përmes miR-577 të sfungjeruar. Mol Therapeutics – Acidet nukleike. 2021;26:523–35.
Lin J, Zhai X, Zou S, Xu Z, Zhang J, Jiang L, et al. Reagimi pozitiv midis lncRNA FLVCR1-AS1 dhe KLF10 mund të pengojë përparimin e kancerit pankreatik përmes rrugës PTEN/AKT. J EXP Clin Cancer Res. 2021;40(1).
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. Identifikimi i trembëdhjetë gjeneve që parashikojnë mbijetesën e përgjithshme në karcinomën hepatocelulare. Biosci Rep [artikull në revistë]. 2021 04/09/2021.
Koha e postimit: 22 shtator 2023