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 të kancerit të pankreasit për të përshtatur trajtimin dhe për të përmirësuar prognozën e këtyre pacientëve.
Ne morëm të dhënat e ARNseq të Atlasit të Gjenomit të Kancerit (TCGA) të adenokarcinomës së pankreasit (PAAD) nga baza e të dhënave UCSC Xena, identifikuam lncARN të lidhura me imunitetin (irlncRNAs) përmes analizës së korrelacionit dhe identifikuam dallimet midis TCGA dhe indeve normale të adenokarcinomës së pankreasit.DEirlncRNA) nga TCGA dhe shprehja e indeve të gjenotipit (GTEx) të indit pankreatik.Analiza të mëtejshme të regresionit univariate dhe laso u kryen për të ndërtuar modele të nënshkrimit prognostik.Më pas ne llogaritëm zonën nën kurbë dhe përcaktuam vlerën e ndërprerjes optimale për identifikimin e pacientëve me adenokarcinom pankreatik me rrezik të lartë dhe të ulët.Për të krahasuar karakteristikat klinike, infiltrimin e qelizave imune, mikromjedisin imunosupresiv dhe rezistencën ndaj kimioterapisë në pacientët me kancer pankreatik me rrezik të lartë dhe të ulët.
Ne identifikuam 20 çifte DEirlncRNA dhe grupuam pacientët sipas vlerës optimale të ndërprerjes.Ne demonstruam se modeli ynë i nënshkrimit prognostik ka performancë domethënëse 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 ulët të mbijetesës dhe karakteristika klinike më të këqija.Ne demonstruam gjithashtu se pacientët me rrezik të lartë janë të imunosupresionuar dhe mund të zhvillojnë rezistencë ndaj imunoterapisë.Vlerësimi i barnave antikancerogjene si paclitaxel, sorafenib dhe erlotinib bazuar në mjetet e parashikimit llogaritës 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-në e çiftuar, e cila tregoi vlerë prognostike premtuese në pacientët me kancer pankreatik.Modeli ynë i rrezikut prognostik mund të ndihmojë në diferencimin e pacientëve me PAAD të cilët janë të përshtatshëm për trajtim mjekësor.
Kanceri i pankreasit është një tumor malinj me një shkallë të ulët mbijetese pesëvjeçare dhe shkallë të lartë.Në momentin e diagnozës, shumica e pacientëve janë tashmë në stade të avancuara.Në kontekstin e epidemisë së COVID-19, mjekët dhe infermierët janë nën presion të madh kur trajtojnë pacientët me kancer pankreatik dhe familjet e pacientëve gjithashtu përballen me presione të shumta kur marrin vendime për trajtimin [1, 2].Megjithëse janë bërë përparime të mëdha në trajtimin e DOAD-ve, të tilla si terapia neoadjuvante, rezeksioni kirurgjik, terapia me rrezatim, kimioterapia, terapia molekulare e synuar dhe frenuesit e pikave të kontrollit imunitar (ICIs), vetëm rreth 9% e pacientëve mbijetojnë pesë vjet pas diagnozës [3. ].], 4].Për shkak se simptomat e hershme të adenokarcinomës së pankreasit 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, trajtimi i duhur mund të zgjidhet për të balancuar mbijetesën dhe cilësinë e jetës së pacientëve me PAAD.
Prognoza e keqe e PAAD është kryesisht për shkak të rezistencës ndaj barnave të kimioterapisë.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 e pankreasit është rrallë i suksesshëm [9].Prandaj, është e rëndësishme të identifikohen pacientët që mund të përfitojnë nga terapia ICI.
ARN e gjatë jo-koduese (lncARN) është një lloj ARN jo-koduese me transkripte >200 nukleotide.LncARN-të janë të përhapura dhe përbëjnë rreth 80% të transkriptomës njerëzore [10].Një pjesë e madhe e punës ka treguar se modelet prognostike të bazuara në lncARN mund të parashikojnë në mënyrë efektive prognozën e pacientit [11, 12].Për shembull, 18 lncARN të lidhura me autofagjinë u identifikuan për të gjeneruar nënshkrime prognostike në kancerin e gjirit [13].Gjashtë lncARN të tjera të lidhura me imunitetin janë përdorur për të vendosur tiparet prognostike të gliomas [14].
Në kancerin e pankreasit, disa studime kanë krijuar nënshkrime të bazuara në lncARN për të parashikuar prognozën e pacientit.Një nënshkrim 3-lncARN u krijua në adenokarcinomën pankreatike me një zonë nën kurbën ROC (AUC) prej vetëm 0,742 dhe një mbijetesë të përgjithshme (OS) prej 3 vjetësh [15].Për më tepër, 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, çiftim dhe përsëritje, për të gjeneruar nënshkrime 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 të shprehjes së indeve të gjenotipit (GTEx) u morën nga baza e të dhënave UCSC XENA (https://xenabrowser.net/datapages/).Skedarët GTF u morën nga baza e të dhënave Ensembl (http://asia.ensembl.org) dhe u përdorën për nxjerrjen e profileve të shprehjes lncRNA nga RNAseq.Ne shkarkuam gjenet e lidhura me imunitetin nga baza e të dhënave ImmPort (http://www.immport.org) dhe identifikuam lncARN të lidhura me imunitetin (irlncRNAs) duke përdorur analizën e korrelacionit (p <0,001, r > 0,4).Identifikimi i irlncARN-ve të shprehura në mënyrë diferenciale (DEirlncRNAs) duke kryqëzuar irlncARN-të dhe lncARN-të e shprehura në mënyrë diferenciale të marra nga baza e të dhënave GEPIA2 (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) në grupin TCGA-PAAD (|logFC| > 1 dhe FDR ) <0,05).
Kjo metodë është raportuar më parë [8].Konkretisht, ne ndërtojmë X për të zëvendësuar lncARNi A dhe lncARN B. Kur vlera e shprehjes së lncARN A është më e lartë se vlera e shprehjes së lncARN B, X përkufizohet si 1, përndryshe X përkufizohet 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 DEirlncARN me një vlerë 0 ose 1.
Analiza e regresionit univariate e ndjekur nga regresioni Lasso u përdor për të ekzaminuar çiftet prognostike të DEirlncRNA.Analiza e regresionit laso përdori 10-fish verifikim të kryqëzuar të përsëritur 1000 herë (p <0.05), me 1000 stimuj të rastësishëm për vrap.Kur frekuenca e çdo çifti DEirlncRNA tejkalonte 100 herë në 1000 cikle, çiftet e DEirlncRNA u zgjodhën për të ndërtuar një model rreziku prognostik.Më pas përdorëm lakoren AUC për të gjetur vlerën e ndërprerjes optimale për klasifikimin e pacientëve me PAAD në grupe me rrezik të lartë dhe të ulët.Vlera AUC e çdo modeli gjithashtu u llogarit dhe vizatua si një kurbë.Nëse kurba arrin pikën më të lartë që tregon vlerën maksimale AUC, procesi i llogaritjes ndalon dhe modeli konsiderohet kandidati më i mirë.U ndërtuan modele të kurbës ROC 1, 3 dhe 5-vjeçare.Për të ekzaminuar performancën e pavarur parashikuese të modelit të rrezikut prognostik, u përdorën analizat e regresionit njëvariar dhe shumëvariak.
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 imun-infiltruese midis grupeve me rrezik të lartë dhe të ulët të modelit të ndërtuar u analizua duke përdorur testin e rangut të nënshkruar Wilcoxon, rezultatet tregohen në grafikun katror.Analiza e korrelacionit Spearman u krye për të analizuar marrëdhënien midis vlerave të rezultateve të rrezikut dhe qelizave imune-infiltruese.Koeficienti i korrelacionit që rezulton tregohet si një gjel sheqeri.Pragu i rëndësisë u vendos në p <0.05.Procedura u krye duke përdorur paketën R ggplot2.Për të ekzaminuar lidhjen midis modelit dhe niveleve të shprehjes së gjeneve të lidhura me shkallën e infiltrimit të qelizave imune, ne kryem paketën ggstatsplot dhe vizualizimin e komplotit të violinës.
Për të vlerësuar modelet e trajtimit klinik për kancerin e pankreasit, ne llogaritëm IC50 të barnave të kimioterapisë të përdorura zakonisht në grupin TCGA-PAAD.Dallimet në përqendrimet gjysmë frenuese (IC50) midis grupeve me rrezik të lartë dhe të ulët u krahasuan duke përdorur testin e rangut të nënshkruar Wilcoxon dhe rezultatet tregohen si kuti të gjeneruara duke përdorur pRRophetic dhe ggplot2 në R. Të gjitha metodat përputhen me udhëzimet dhe normat përkatëse.
Rrjedha e punës e studimit tonë është paraqitur në Figurën 1. Duke përdorur analizën e korrelacionit midis lncARN-ve dhe gjeneve të lidhura me imunitetin, ne zgjodhëm 724 irlncARN me p <0.01 dhe r > 0.4.Më pas analizuam lncARN-të e shprehura në mënyrë diferenciale të GEPIA2 (Figura 2A).Një total prej 223 irlncARN u shprehën në mënyrë diferenciale midis adenokarcinomës së pankreasit dhe indit normal të pankreasit (|logFC| > 1, FDR <0.05), të quajtura DEirlncARN.
Ndërtimi i modeleve të rrezikut parashikues.(A) Grafiku vullkanik i lncARN-ve të shprehura në mënyrë diferenciale.(B) Shpërndarja e koeficientëve laso për 20 çifte DEirlncARN.(C) Varianca e pjesshme e gjasave të shpërndarjes së koeficientit LASSO.(D) Grafiku pyjor që tregon analizën e regresionit të njëanshëm të 20 çifteve DEirlncRNA.
Më pas ndërtuam një matricë 0 ose 1 duke çiftuar 223 DEirlncARN.U identifikuan gjithsej 13,687 çifte DEirlncRNA.Pas analizës së regresionit univariat dhe laso, 20 çifte DEirlncRNA u testuan më në fund për të ndërtuar një model rreziku prognostik (Figura 2B-D).Bazuar në rezultatet e Lasso dhe analizës së regresionit të shumëfishtë, ne llogaritëm një rezultat rreziku për çdo pacient në grupin TCGA-PAAD (Tabela 1).Bazuar në rezultatet e analizës së regresionit laso, ne llogaritëm një rezultat rreziku për çdo pacient në grupin 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 përfundimtare optimale prej 3,105, shtresuam pacientët e grupit TCGA-PAAD në grupe me rrezik të lartë dhe të ulët dhe skicoi rezultatet e mbijetesës dhe shpërndarjet e rezultateve 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 e modelit të rrezikut prognostik.(B) Modelet e rrezikut prognostik të ROC 1-, 2- dhe 3-vjeçare.(C) ROC e modelit të rrezikut prognostik.Tregon pikën optimale të prerjes.(DE) Shpërndarja e statusit të mbijetesës (D) dhe pikëve të rrezikut (E).(F) Analiza Kaplan-Meier e pacientëve me PAAD në grupet me rrezik të lartë dhe të ulët.
Ne vlerësuam më tej dallimet në rezultatet e rrezikut sipas karakteristikave klinike.Grafiku i shiritit (Figura 4A) tregon lidhjen e përgjithshme midis karakteristikave klinike dhe rezultateve të rrezikut.Në veçanti, pacientët e moshuar kishin rezultate më të larta rreziku (Figura 4B).Përveç kësaj, pacientët me stadin II kishin rezultate më të larta rreziku sesa pacientët me stadin I (Figura 4C).Sa i përket shkallës së tumorit në pacientët me PAAD, pacientët e klasës 3 kishin rezultate më të larta rreziku sesa pacientët e klasës 1 dhe 2 (Figura 4D).Ne kryem më tej analiza të regresionit njëvariar dhe shumëvariak 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.Histogrami (A) tregon (B) moshën, (C) stadin e tumorit, (D) shkallën e tumorit, rezultatin e rrezikut dhe gjininë e pacientëve në grupin TCGA-PAAD.**p <0,01
Analizë e pavarur parashikuese e modeleve të rrezikut prognostik.(AB) Analizat e regresionit univariate (A) dhe multivariate (B) të 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 lidhjen midis rezultateve të kohës dhe rrezikut.Ne zbuluam se rezultati i rrezikut në pacientët me PAAD ishte i ndërlidhur me qelizat CD8+ T dhe qelizat NK (Figura 6A), duke treguar funksionin e imunizuar të shtypur në grupin me rrezik të lartë.Ne vlerësuam gjithashtu 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.Vitet e fundit, inhibitorët e pikave të kontrollit imunitar (ICI) janë përdorur gjerësisht në trajtimin e tumoreve të ngurta.Megjithatë, përdorimi i ICI-ve në kancerin e pankreasit ka qenë rrallë i suksesshëm.Prandaj, ne vlerësuam shprehjen e gjeneve të pikës së kontrollit imunitar në grupet me rrezik të lartë dhe të ulët.Ne zbuluam se CTLA-4 dhe CD161 (KLRB1) ishin të mbishprehur 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 gjeneve në grupet me rrezik të lartë dhe të ulët.(HK) Vlerat IC50 për barna specifike antikancerogjene në grupet me rrezik të lartë dhe të ulët.*p <0.05, **p <0.01, ns = jo domethënëse
Ne vlerësuam më tej lidhjen midis rezultateve të rrezikut dhe agjentëve të zakonshëm të kimioterapisë në grupin TCGA-PAAD.Ne kërkuam për barna antikancerogjene 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 rezistent ndaj trajtimit AZD.2281 (Figura 6H).Përveç kësaj, vlerat IC50 të paclitaxel, sorafenib dhe erlotinib ishin më të ulëta në grupin me rrezik të lartë (Figura 6I-K).Ne identifikuam më tej 34 barna antikancerogjene me vlera më të larta IC50 në grupin me rrezik të lartë dhe 34 barna antikancerogjene 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.Ekzistojnë prova të shumta që mbështesin rolin e rëndësishëm të mRNA ose miRNA në parashikimin e mbijetesës së përgjithshme në disa lloje të kancerit.Pa dyshim, shumë modele të rrezikut prognostik bazohen gjithashtu në lncARN.Për shembull, Luo et al.Studimet kanë treguar se LINC01094 luan një rol kyç në përhapjen dhe metastazat e PC, 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 rregullimi i ulët i lncRNA FLVCR1-AS1 shoqërohet me prognozë të dobët në pacientët me kancer pankreatik [17].Megjithatë, lncARN-të e lidhura me imunitetin janë relativisht më pak të diskutuara për sa i përket parashikimit të mbijetesës së përgjithshme të pacientëve me kancer.Kohët e fundit, një pjesë e madhe e punës është fokusuar në ndërtimin e modeleve të rrezikut prognostik për të parashikuar mbijetesën e pacientëve me kancer dhe në këtë mënyrë përshtatur metodat e trajtimit [18, 19, 20].Ekziston një njohje në rritje e rolit të rëndësishëm të infiltrateve imune në fillimin, përparimin dhe përgjigjen e kancerit ndaj trajtimeve të tilla si kimioterapia.Studime të shumta kanë konfirmuar se qelizat imune që infiltrojnë tumor luajnë një rol kritik në përgjigjen ndaj kimioterapisë citotoksike [21, 22, 23].Mikromjedisi 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 i lidhur me imunitetin bazohet në gjenet që kodojnë proteinat për të parashikuar prognozën e pacientëve me kancer ovarian [27].Gjenet jo-koduese si lncARN 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 të shprehura në mënyrë diferenciale, dhe bazuar në këtë, u krijua një model parashikimi me 5 transkripte domethënëse, i cili u propozua si një mjet shumë i rekomanduar për parashikimin e refuzimit akut të provuar nga biopsia pas transplantimit të veshkave [32].
Shumica e këtyre modeleve bazohen në nivelet e shprehjes së gjeneve, ose gjene koduese të proteinave ose gjene jo-koduese.Megjithatë, i njëjti gjen mund të ketë vlera të ndryshme shprehjeje në gjenome të ndryshme, formate të dhënash 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, pavarësisht nga vlerat e sakta të shprehjes.
Në këtë studim, ne identifikuam irlncRNA për herë të parë përmes analizës së korrelacionit me gjenet e lidhura me imunitetin.Ne ekzaminuam 223 DEirlncARN me anë të hibridizimit me lncARN të shprehura në mënyrë diferenciale.Së dyti, ne ndërtuam një matricë 0-ose-1 bazuar në metodën e publikuar të çiftimit DEirlncRNA [31].Më pas ne kryem analiza të regresionit të njëanshëm dhe laso për të identifikuar çiftet prognostike të DEirlncRNA dhe për të ndërtuar një model rreziku parashikues.Ne analizuam më tej lidhjen midis rezultateve të rrezikut dhe karakteristikave klinike në pacientët me PAAD.Ne zbuluam se modeli ynë i rrezikut prognostik, si një faktor i pavarur prognostik në pacientët me PAAD, mund të diferencojë në mënyrë efektive pacientët e shkallës së lartë nga pacientët e shkallës së ulët dhe pacientët e shkallës së lartë nga pacientët e shkallës së ulët.Për më tepër, 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 CD56 NK, qelizave NK dhe qelizave CD8+ T në mikromjedisin imunitar të tumorit mund të jetë një nga arsyet për efektin shtypës të tumorit [34].Studimet e mëparshme treguan se nivelet më të larta të CD4(+) T dhe CD8(+) T infiltruese tumorale ishin të lidhura ndjeshëm me mbijetesë më të gjatë [35].Infiltrimi i dobët i qelizave CD8 T, ngarkesa e ulët e neoantigjenit dhe një mikromjedis tumoral shumë imunosupresiv çojnë në mungesën e përgjigjes 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 natyrore (NK).Qelizat T të transduktuara me CAR CD8+CD161+ ndërmjetësojnë një efikasitet antitumor të përmirësuar in vivo në modelet e ksenografisë së adenokarcinomës duktale pankreatike HER2+ [37].Frenuesit e pikës së kontrollit imunitar synojnë proteinën 4 të lidhur me limfocitin T citotoksik (CTLA-4) dhe proteinën e programuar të vdekjes qelizore 1 (PD-1)/ligand 1 të programuar të vdekjes së qelizave (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 opsione trajtimi të përshtatshme për pacientët me rrezik të lartë, ne analizuam ilaçe të ndryshme kundër kancerit dhe zbuluam se paclitaxel, sorafenib dhe erlotinib, të cilat përdoren gjerësisht në pacientët me PAAD, mund të jenë të përshtatshme për pacientët me rrezik të lartë me PAAD.[33].Zhang et al zbuluan se mutacionet në çdo rrugë të reagimit të dëmtimit të ADN-së (DDR) mund të çojnë në prognozë të dobët në pacientët me kancer të prostatës [39].Studimi i Kancerit të Pankreasit Olaparib në vazhdim (POLO) tregoi se trajtimi i mirëmbajtjes me olaparib zgjati mbijetesën pa progresion krahasuar me placebo pas kimioterapisë së linjës së parë me bazë platini në pacientët me adenokarcinomë duktale të pankreasit dhe mutacione BRCA1/2 të linjës germinale [40].Kjo siguron një 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 rrezik të lartë, duke treguar se pacientët me PAAD në grupin me rrezik të lartë mund të jenë rezistent ndaj trajtimit me AZD.2281.
Modelet e parashikimit në këtë studim prodhojnë 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 me aspirim me gjilpërë të imët (EUS-FNA) është bërë një metodë e domosdoshme për diagnostikimin e lezioneve pankreatike solide dhe ekstrapankreatike me ndjeshmëri 85% dhe specifikë 98% [41].Ardhja e gjilpërave të biopsisë me gjilpërë të imët EUS (EUS-FNB) bazohet kryesisht në avantazhet e perceptuara ndaj FNA, të tilla si saktësia më e lartë diagnostike, marrja e mostrave që ruajnë strukturën histologjike dhe kështu gjenerimi i indit imunitar që është kritik 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 kanë të drejtë 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 EUS-FNB dhe metoda të tjera, zakonisht zgjidhet trajtimi i standardizuar jokirurgjikal si kimioterapia.Programi ynë i mëvonshëm kërkimor është të testojë modelin prognostik të këtij studimi në grupet kirurgjikale dhe jokirurgjikale përmes një analize retrospektive.
Në përgjithësi, studimi ynë krijoi një model të ri rreziku prognostik bazuar në irlncARN-në e çiftuar, e cila tregoi vlerë prognostike premtuese në pacientët me kancer pankreatik.Modeli ynë i rrezikut prognostik mund të ndihmojë në diferencimin e pacientëve me PAAD të cilët janë të përshtatshëm për trajtim mjekësor.
Të dhënat e përdorura dhe të analizuara në studimin aktual janë në dispozicion nga autori përkatës me kërkesë të arsyeshme.
Sui Wen, Gong X, Zhuang Y. Roli ndërmjetësues i vetë-efikasitetit në rregullimin emocional të emocioneve negative gjatë pandemisë COVID-19: një studim ndër-seksional.Int J Ment Health Nrs [artikulli 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 [artikulli në revistë;rishikim].2023 01/01/2023;137:104391.
Vincent A, Herman J, Schulich R, Hruban RH, Goggins M. Kanceri i pankreasit.Lancet.[Artikulli në revistë;mbështetje kërkimore, NIH, ekstramurale;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.[Artikulli në revistë, rishikim].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 në pacientët me kancer pankreatik.BMC Cancer [artikulli 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 në pacientët me kancer kolorektal që marrin kimioterapi: një provë e kontrolluar e rastësishme.Infermierja e kancerit.[Artikulli 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 karcinoembrional (CEA) parashikojnë rezultatin pas resektimit të kancerit kolorektal në pacientët me nivele normale të CEA para operacionit.Qendra për Kërkimin e Kancerit Translational.[Artikulli në revistë].2020 01.01.2020; 9 (1): 111–8.
Hong Wen, Liang Li, Gu Yu, Qi Zi, Qiu Hua, Yang X, etj.lncARN të lidhura me imunitetin gjenerojnë nënshkrime të reja dhe parashikojnë peizazhin imunitar të karcinomës hepatoqelizore njerëzore.Acidet nukleike Mol Ther [Artikulli në revistë].2020 2020-12-04; 22:937 - 47.
Toffey RJ, Zhu Y., Schulich RD Imunoterapia për kancerin e pankreasit: pengesat dhe përparimet.Kirurge gastrointestinale Ann [Artikulli në revistë;rishikim].2018 07/01/2018; 2 (4): 274–81.
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. ARN-të e gjata jo-koduese (LncRNA), gjenomika e tumorit viral dhe ngjarjet aberrante të bashkimit: implikime terapeutike.AM J CANCER RES [artikulli në revistë;rishikim].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 lncARN të lidhur me prognozën e kancerit endometrial.Arritjet e shkencës [artikull revistë].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 lidhëse me ARN dhe kandidatëve të barnave në karcinomën e qelizave renale të qelizave papilare.pregen.[Artikulli 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 lidhura me autofagjinë parashikojnë prognozën e kancerit të gjirit.pregen.[Artikulli në revistë].2021 01/20/2021;12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Nënshkrimi i gjashtë lncARN i lidhur me imunitetin përmirëson prognozën në glioblastoma multiforme.MOL Neurobiologji.[Artikulli 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-lncRNA parashikon mbijetesën e pacientëve me kancer pankreatik.PËRFAQËSUESIT E ONKOL.[Artikulli në revistë].2018 12/01/2018; 40 (6): 3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 promovon progresionin e kancerit pankreatik duke rregulluar shprehjen e LIN28B dhe rrugën PI3K/AKT përmes miR-577 me sfungjer.Mol Therapeutics – Acidet nukleike.2021; 26:523–35.
Lin J, Zhai X, Zou S, Xu Z, Zhang J, Jiang L, etj.Reagimet pozitive midis lncRNA FLVCR1-AS1 dhe KLF10 mund të pengojnë 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 hepatoqelizore.Biosci Rep [artikulli në revistë].2021 04/09/2021.
Koha e postimit: Shtator-22-2023