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目的 构建和评估结肠癌预后模型,探索肿瘤免疫微环境的特征,并分析其在结肠癌的免疫治疗中的作用.方法 从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)中下载结肠癌及其正常组织数据作为训练数据集,从基因表达综合数据库(Gene Expression Ominibus,GEO)中下载结肠癌及其正常组织数据作为验证数据集,从免疫学数据库和分析平台(Immunology Database and Analysis Portal,Immport)中下载免疫相关基因列表.基于以上数据集,利用生物信息学的方法构建并验证预后风险模型.另外,基于预后风险模型进行肿瘤样本分组,探讨高风险评分组和低风险评分组的肿瘤浸润水平差异、肿瘤突变负荷(tumor mutation burden,TMB)和免疫检查点抑制剂相关靶点的表达水平差异.结果 构建的预后模型ROC曲线下面积(AUCROC)在3年时为0.668,4年时为0.699,5年时为0.696.此外,低风险评分与良好的预后显著相关(P<0.0001),而高风险评分与较高的肿瘤分期显著相关(P<0.05),并在验证数据集中得到进一步验证.同时,构建的列线图模型的C-index从0.63增加至0.75.基于建立的预后风险模型,高风险组的免疫治疗相关靶基因的表达水平显著升高(P<0.05),有6种免疫细胞的浸润程度在高风险组和低风险组中的差异有统计学意义(P<0.05).同时,较高的TMB与较差的预

作者:操利超;巴颖;丁世涛;翁琦;卢晓萍;张核子

来源:临床检验杂志 2022 年 40卷 6期

知识库介绍

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作者:
操利超;巴颖;丁世涛;翁琦;卢晓萍;张核子
来源:
临床检验杂志 2022 年 40卷 6期
标签:
结肠癌 预后模型 肿瘤微环境 生物信息学 免疫治疗
目的 构建和评估结肠癌预后模型,探索肿瘤免疫微环境的特征,并分析其在结肠癌的免疫治疗中的作用.方法 从癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)中下载结肠癌及其正常组织数据作为训练数据集,从基因表达综合数据库(Gene Expression Ominibus,GEO)中下载结肠癌及其正常组织数据作为验证数据集,从免疫学数据库和分析平台(Immunology Database and Analysis Portal,Immport)中下载免疫相关基因列表.基于以上数据集,利用生物信息学的方法构建并验证预后风险模型.另外,基于预后风险模型进行肿瘤样本分组,探讨高风险评分组和低风险评分组的肿瘤浸润水平差异、肿瘤突变负荷(tumor mutation burden,TMB)和免疫检查点抑制剂相关靶点的表达水平差异.结果 构建的预后模型ROC曲线下面积(AUCROC)在3年时为0.668,4年时为0.699,5年时为0.696.此外,低风险评分与良好的预后显著相关(P<0.0001),而高风险评分与较高的肿瘤分期显著相关(P<0.05),并在验证数据集中得到进一步验证.同时,构建的列线图模型的C-index从0.63增加至0.75.基于建立的预后风险模型,高风险组的免疫治疗相关靶基因的表达水平显著升高(P<0.05),有6种免疫细胞的浸润程度在高风险组和低风险组中的差异有统计学意义(P<0.05).同时,较高的TMB与较差的预