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目的 基于全基因组测序分析,探索影响肺腺癌免疫疗效预测的关键基因及其可能的机制.方法 选取癌症基因组图谱中肺腺癌数据集(MSKCC,Science 2015)为研究对象,根据免疫治疗疗效持续时间分为两组:持久临床获益组(durable clinical benefit,DCB)和非持久临床获益组(non-durable clinical benefit,Non-DCB).分析两组之间基因突变谱的差异,进而探索影响肺腺癌免疫治疗的关键分子及潜在生物学功能.结果 基因突变谱在DCB组和Non-DCB组之间存在差异;进一步对DCB组基因突变谱研究,这些基因主要参与了Ca2+通道、Rap1、PI3K-Akt等相关信号通路;蛋白互作网络分析中,筛选出6个节点度最高的核心基因KRAS、PPP2CB、CDC20、DYNCLI2、BRCA1、AKAP9,其中CDC20、BRCA1等基因与肺腺癌患者预后相关.结论 DCB组涉及的关键核心基因有可能指导肺腺癌的免疫特征分型,对于更加精准的免疫治疗具有重要意义.CDC20和BRCA1有可能成为肺腺癌免疫治疗中潜在的治疗靶点.

作者:齐晓光;祁春艳;秦博宇;胡毅;韩为东

来源:肿瘤防治研究 2020 年 47卷 11期

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作者:
齐晓光;祁春艳;秦博宇;胡毅;韩为东
来源:
肿瘤防治研究 2020 年 47卷 11期
标签:
肺癌 免疫治疗 生物标志物 TCGA 生物信息学分析
目的 基于全基因组测序分析,探索影响肺腺癌免疫疗效预测的关键基因及其可能的机制.方法 选取癌症基因组图谱中肺腺癌数据集(MSKCC,Science 2015)为研究对象,根据免疫治疗疗效持续时间分为两组:持久临床获益组(durable clinical benefit,DCB)和非持久临床获益组(non-durable clinical benefit,Non-DCB).分析两组之间基因突变谱的差异,进而探索影响肺腺癌免疫治疗的关键分子及潜在生物学功能.结果 基因突变谱在DCB组和Non-DCB组之间存在差异;进一步对DCB组基因突变谱研究,这些基因主要参与了Ca2+通道、Rap1、PI3K-Akt等相关信号通路;蛋白互作网络分析中,筛选出6个节点度最高的核心基因KRAS、PPP2CB、CDC20、DYNCLI2、BRCA1、AKAP9,其中CDC20、BRCA1等基因与肺腺癌患者预后相关.结论 DCB组涉及的关键核心基因有可能指导肺腺癌的免疫特征分型,对于更加精准的免疫治疗具有重要意义.CDC20和BRCA1有可能成为肺腺癌免疫治疗中潜在的治疗靶点.