Kasos vėžys yra vienas iš mirtingiausių navikų pasaulyje, pasižymintis prasta prognoze. Todėl reikalingas tikslus prognozavimo modelis, kad būtų galima nustatyti didelės kasos vėžio rizikos pacientus, pritaikyti gydymą ir pagerinti šių pacientų prognozę.
Iš UCSC Xena duomenų bazės gavome vėžio genomo atlaso (TCGA) kasos adenokarcinomos (PAAD) RNR sekos duomenis, koreliacijos analizės būdu identifikavome su imunitetu susijusias ilgąsias nekoduojančias RNR (irlncRNR) ir nustatėme skirtumus tarp TCGA ir normalių kasos adenokarcinomos audinių. DEirlncRNR) iš TCGA ir genotipo audinių raiška (GTEx) kasos audinyje. Atlikome tolesnes vienmatės ir laso regresijos analizes, kad sukurtume prognostinius parašo modelius. Tada apskaičiavome plotą po kreive ir nustatėme optimalią ribinę vertę pacientams, sergantiems didelės ir mažos rizikos kasos adenokarcinoma, nustatyti. Palyginti klinikines charakteristikas, imuninių ląstelių infiltraciją, imunosupresinę mikroaplinką ir atsparumą chemoterapijai pacientams, sergantiems didelės ir mažos rizikos kasos vėžiu.
Nustatėme 20 DEirlncRNR porų ir sugrupavome pacientus pagal optimalią ribinę vertę. Parodėme, kad mūsų prognostinis parašo modelis pasižymi reikšmingu našumu prognozuojant pacientų, sergančių PAAD, prognozę. ROC kreivės AUC yra 0,905 vienerių metų prognozei, 0,942 dvejų metų prognozei ir 0,966 trejų metų prognozei. Didelės rizikos pacientų išgyvenamumas ir klinikinės charakteristikos buvo blogesnės. Taip pat parodėme, kad didelės rizikos pacientams yra imunosupresija ir jie gali išsivystyti atsparumu imunoterapijai. Priešvėžinių vaistų, tokių kaip paklitakselis, sorafenibas ir erlotinibas, vertinimas, pagrįstas skaičiavimo prognozavimo įrankiais, gali būti tinkamas didelės rizikos pacientams, sergantiems PAAD.
Apskritai mūsų tyrimas sukūrė naują prognostinės rizikos modelį, pagrįstą suporuota infekcine RNR (IRLNC), kuri parodė daug žadantį prognostinį vertę pacientams, sergantiems kasos vėžiu. Mūsų prognostinės rizikos modelis gali padėti atskirti pacientus, sergančius PAAD, kurie tinkami gydymui.
Kasos vėžys yra piktybinis navikas, pasižymintis mažu penkerių metų išgyvenamumu ir aukštu piktybiškumo laipsniu. Diagnozės metu dauguma pacientų jau yra išplitusios stadijos. COVID-19 epidemijos kontekste gydytojai ir slaugytojai patiria didžiulį spaudimą gydydami pacientus, sergančius kasos vėžiu, o pacientų šeimos taip pat susiduria su daugybe problemų priimdamos sprendimus dėl gydymo [1, 2]. Nors DOAD gydymo srityje padaryta didelė pažanga, pavyzdžiui, neoadjuvantinė terapija, chirurginė rezekcija, spindulinė terapija, chemoterapija, tikslinė molekulinė terapija ir imuninės kontrolės inhibitoriai (ICI), tik apie 9 % pacientų išgyvena penkerius metus po diagnozės nustatymo [3]. ], 4]. Kadangi ankstyvieji kasos adenokarcinomos simptomai yra netipiški, pacientams metastazės paprastai diagnozuojamos išplitusioje stadijoje [5]. Todėl konkrečiam pacientui individualus kompleksinis gydymas turi pasverti visų gydymo būdų privalumus ir trūkumus, siekiant ne tik pailginti išgyvenamumą, bet ir pagerinti gyvenimo kokybę [6]. Todėl, norint tiksliai įvertinti paciento prognozę, būtinas veiksmingas prognozavimo modelis [7]. Taigi, galima pasirinkti tinkamą gydymą, kad būtų subalansuotas PAAD sergančių pacientų išgyvenamumas ir gyvenimo kokybė.
Prasta PAAD prognozė daugiausia susijusi su atsparumu chemoterapiniams vaistams. Pastaraisiais metais imuninės kontrolės inhibitoriai buvo plačiai naudojami gydant solidinius navikus [8]. Tačiau ICI taikymas kasos vėžio atveju retai būna sėkmingas [9]. Todėl svarbu nustatyti pacientus, kuriems ICI terapija gali būti naudinga.
Ilga nekoduojanti RNR (lncRNR) yra nekoduojančios RNR tipas, kurio transkriptai ilgesni nei 200 nukleotidų. lncRNR yra plačiai paplitusios ir sudaro apie 80 % žmogaus transkriptomo [10]. Daugybė tyrimų parodė, kad lncRNR pagrįsti prognostiniai modeliai gali veiksmingai numatyti paciento prognozę [11, 12]. Pavyzdžiui, buvo nustatyta, kad 18 su autofagija susijusių lncRNR generuoja prognostinius parašus krūties vėžio atveju [13]. Šešios kitos su imunitetu susijusios lncRNR buvo panaudotos gliomos prognostinėms savybėms nustatyti [14].
Kasos vėžio atveju kai kurie tyrimai nustatė lncRNR pagrindu veikiančius parašus, skirtus prognozuoti paciento prognozę. Kasos adenokarcinomos atveju buvo nustatytas 3-lncRNR parašas, kurio plotas po ROC kreive (AUC) buvo tik 0,742, o bendras išgyvenamumas (OS) – 3 metai [15]. Be to, lncRNR raiškos vertės skiriasi tarp skirtingų genomų, skirtingų duomenų formatų ir skirtingų pacientų, o prognozavimo modelio veikimas yra nestabilus. Todėl mes naudojame naują modeliavimo algoritmą – poravimą ir iteraciją, kad sugeneruotume su imunitetu susijusias lncRNR (irlncRNR) parašus, siekdami sukurti tikslesnį ir stabilesnį prognozavimo modelį [8].
Normalizuotų RNR sekoskaitos duomenys (FPKM) ir klinikinių kasos vėžio TCGA bei genotipo audinių raiškos (GTEx) duomenys gauti iš UCSC XENA duomenų bazės (https://xenabrowser.net/datapages/). GTF failai gauti iš Ensembl duomenų bazės (http://asia.ensembl.org) ir panaudoti ilgųjų nekoduojančių RNR (lncRNR) raiškos profiliams išgauti iš RNR sekos. Su imunitetu susijusius genus atsisiuntėme iš „ImmPort“ duomenų bazės (http://www.immport.org) ir su imunitetu susijusias lncRNR (irlncRNR) identifikavome naudodami koreliacijos analizę (p < 0,001, r > 0,4). Diferencijuotai ekspresuojamų irlncRNR (DEirlncRNR) identifikavimas atliktas kryžminant irlncRNR ir diferencijuotai ekspresuojamas lncRNR, gautas iš GEPIA2 duomenų bazės (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) TCGA-PAAD kohortoje (|logFC| > 1 ir FDR) <0,05).
Šis metodas jau buvo aprašytas anksčiau [8]. Tiksliau, mes sukonstruojame X, kad pakeistume suporuotas lncRNR A ir lncRNR B. Kai lncRNR A raiškos vertė yra didesnė už lncRNR B raiškos vertę, X apibrėžiamas kaip 1, kitu atveju X apibrėžiamas kaip 0. Todėl galime gauti matricą, lygią 0 arba –1. Vertikali matricos ašis žymi kiekvieną pavyzdį, o horizontali ašis – kiekvieną DEirlncRNR porą, kurios vertė yra 0 arba 1.
Prognozinėms DEirlncRNR poroms atrinkti buvo naudojama vienmatės regresijos analizė, po kurios sekė laso regresija. Laso regresijos analizėje buvo naudojamas 10 kartų kryžminis patvirtinimas, pakartotas 1000 kartų (p < 0,05), su 1000 atsitiktinių stimulų kiekvienam bandymui. Kai kiekvienos DEirlncRNR poros dažnis viršijo 100 kartų per 1000 ciklų, DEirlncRNR poros buvo pasirinktos prognostiniam rizikos modeliui sukurti. Tada, naudodami AUC kreivę, nustatėme optimalią ribinę vertę PAAD pacientų klasifikavimui į didelės ir mažos rizikos grupes. Kiekvieno modelio AUC vertė taip pat buvo apskaičiuota ir nubraižyta kaip kreivė. Jei kreivė pasiekia aukščiausią tašką, rodantį maksimalią AUC vertę, skaičiavimo procesas sustabdomas ir modelis laikomas geriausiu kandidatu. Buvo sudaryti 1, 3 ir 5 metų ROC kreivių modeliai. Vienamatės ir daugiamatės regresinės analizės buvo naudojamos prognostinio rizikos modelio nepriklausomam prognoziniam našumui ištirti.
Imuninių ląstelių infiltracijos greičiui tirti naudotos septynios priemonės, įskaitant XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS ir CIBERSORT. Imuninių ląstelių infiltracijos duomenys buvo atsisiųsti iš TIMER2 duomenų bazės (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3). Imunitetą infiltruojančių ląstelių kiekio skirtumas tarp didelės ir mažos rizikos grupių sukonstruotame modelyje buvo analizuojamas naudojant Wilcoxon ženklų rango testą, rezultatai pateikti kvadratinėje diagramoje. Spearmano koreliacijos analizė atlikta siekiant išanalizuoti rizikos balų reikšmių ir imuninę sistemą infiltruojančių ląstelių ryšį. Gautas koreliacijos koeficientas pavaizduotas kaip ledinukas. Reikšmingumo riba nustatyta p < 0,05. Procedūra atlikta naudojant R paketą „ggplot2“. Norėdami ištirti modelio ir genų raiškos lygių, susijusių su imuninių ląstelių infiltracijos greičiu, ryšį, atlikome „ggstatsplot“ paketą ir „Violin's plot“ vizualizaciją.
Norėdami įvertinti kasos vėžio klinikinio gydymo modelius, apskaičiavome dažniausiai vartojamų chemoterapinių vaistų IC50 TCGA-PAAD kohortoje. Pusinės slopinamosios koncentracijos (IC50) skirtumai tarp didelės ir mažos rizikos grupių buvo palyginti naudojant Wilcoxon ženklų rango testą, o rezultatai pateikti kaip dėžutinės diagramos, sugeneruotos naudojant pRRophetic ir ggplot2 R programoje. Visi metodai atitinka atitinkamas gaires ir normas.
Mūsų tyrimo eiga parodyta 1 paveiksle. Naudodami koreliacijos analizę tarp ilgųjų nekoduojančių RNR (lncRNR) ir su imunitetu susijusių genų, atrinkome 724 irlncRNR, kurių p < 0,01 ir r > 0,4. Toliau analizavome skirtingai ekspresuojamas GEPIA2 lncRNR (2A pav.). Iš viso 223 irlncRNR buvo skirtingai ekspresuojamos tarp kasos adenokarcinomos ir normalaus kasos audinio (|logFC| > 1, FDR < 0,05), pavadintos DEirlncRNR.
Prognozuojamųjų rizikos modelių konstravimas. (A) Diferencijuotai ekspresuotų ilgųjų nekoduojančių RNR (lncRNR) ugnikalnio grafikas. (B) 20 DEirlncRNR porų laso koeficientų pasiskirstymas. (C) LASSO koeficiento pasiskirstymo dalinė tikėtinumo dispersija. (D) Miško grafikas, rodantis 20 DEirlncRNR porų vienmatės regresijos analizę.
Toliau sudarėme 0 arba 1 matricą, suporuodami 223 DEirlncRNR. Iš viso buvo identifikuotos 13 687 DEirlncRNR poros. Atlikus vienfaktorinę ir laso regresinę analizę, galiausiai buvo išbandytos 20 DEirlncRNR porų, siekiant sukurti prognostinį rizikos modelį (2B–D pav.). Remdamiesi laso ir daugybinės regresinės analizės rezultatais, apskaičiavome kiekvieno paciento TCGA-PAAD kohortos rizikos balą (1 lentelė). Remdamiesi laso regresinės analizės rezultatais, apskaičiavome kiekvieno paciento TCGA-PAAD kohortos rizikos balą. ROC kreivės AUC buvo 0,905 1 metų rizikos modelio prognozei, 0,942 2 metų prognozei ir 0,966 3 metų prognozei (3A–B pav.). Nustatėme optimalią 3,105 ribinę vertę, suskirstėme TCGA-PAAD kohortos pacientus į didelės ir mažos rizikos grupes ir nubraižėme kiekvieno paciento išgyvenamumo rezultatus ir rizikos balų pasiskirstymą (3C–E pav.). Kaplan-Meier analizė parodė, kad PAAD pacientų išgyvenamumas didelės rizikos grupėje buvo reikšmingai mažesnis nei mažos rizikos grupės pacientų (p < 0,001) (3F pav.).
Prognozinės rizikos modelių validumas. (A) Prognozinės rizikos modelio ROC. (B) 1, 2 ir 3 metų ROC prognostinės rizikos modeliai. (C) Prognozinės rizikos modelio ROC. Rodo optimalią ribą. (DE) Išgyvenamumo būklės (D) ir rizikos balų (E) pasiskirstymas. (F) PAAD pacientų Kaplan-Meier analizė didelės ir mažos rizikos grupėse.
Toliau vertinome rizikos balų skirtumus pagal klinikines charakteristikas. Juostinė diagrama (4A pav.) rodo bendrą ryšį tarp klinikinių charakteristikų ir rizikos balų. Visų pirma, vyresnio amžiaus pacientai turėjo didesnius rizikos balus (4B pav.). Be to, II stadijos pacientai turėjo didesnius rizikos balus nei I stadijos pacientai (4C pav.). Kalbant apie naviko laipsnį PAAD sergantiems pacientams, 3 laipsnio pacientai turėjo didesnius rizikos balus nei 1 ir 2 laipsnio pacientai (4D pav.). Toliau atlikome vienmatės ir daugiamatės regresinės analizės ir parodėme, kad rizikos balas (p < 0,001) ir amžius (p = 0,045) buvo nepriklausomi prognostiniai veiksniai pacientams, sergantiems PAAD (5A–B pav.). ROC kreivė parodė, kad rizikos balas buvo pranašesnis už kitas klinikines charakteristikas prognozuojant PAAD sergančių pacientų 1, 2 ir 3 metų išgyvenamumą (5C–E pav.).
Prognozinių rizikos modelių klinikinės charakteristikos. Histogramoje (A) parodytas (B) TCGA-PAAD kohortos pacientų amžius, (C) naviko stadija, (D) naviko laipsnis, rizikos balas ir lytis. **p < 0,01
Nepriklausoma prognostinių rizikos modelių prognozinė analizė. (AB) Vienmatės (A) ir daugiamatės (B) prognostinių rizikos modelių ir klinikinių charakteristikų regresinės analizės. (CE) 1, 2 ir 3 metų ROC prognostiniams rizikos modeliams ir klinikinėms charakteristikoms.
Todėl ištyrėme laiko ir rizikos balų ryšį. Nustatėme, kad PAAD sergančių pacientų rizikos balas buvo atvirkščiai koreliuojamas su CD8+ T ląstelėmis ir NK ląstelėmis (6A pav.), o tai rodo slopintą imuninę funkciją didelės rizikos grupėje. Taip pat įvertinome imuninių ląstelių infiltracijos skirtumą tarp didelės ir mažos rizikos grupių ir gavome tuos pačius rezultatus (7 pav.). Didelės rizikos grupėje buvo mažesnė CD8+ T ląstelių ir NK ląstelių infiltracija. Pastaraisiais metais imuninės kontrolės inhibitoriai (ICI) buvo plačiai naudojami gydant solidinius navikus. Tačiau ICI naudojimas kasos vėžio atveju retai buvo sėkmingas. Todėl įvertinome imuninės kontrolės genų raišką didelės ir mažos rizikos grupėse. Nustatėme, kad CTLA-4 ir CD161 (KLRB1) buvo pernelyg ekspresuojami mažos rizikos grupėje (6B-G pav.), o tai rodo, kad PAAD sergantys pacientai mažos rizikos grupėje gali būti jautrūs ICI.
Prognozinės rizikos modelio ir imuninių ląstelių infiltracijos koreliacijos analizė. (A) Prognozinės rizikos modelio ir imuninių ląstelių infiltracijos koreliacija. (BG) Rodo genų ekspresiją didelės ir mažos rizikos grupėse. (HK) Specifinių priešvėžinių vaistų IC50 vertės didelės ir mažos rizikos grupėse. *p < 0,05, **p < 0,01, ns = nereikšminga.
Toliau vertinome rizikos balų ir dažniausiai vartojamų chemoterapinių vaistų ryšį TCGA-PAAD kohortoje. Ieškojome dažniausiai vartojamų priešvėžinių vaistų kasos vėžiui gydyti ir analizavome jų IC50 verčių skirtumus tarp didelės ir mažos rizikos grupių. Rezultatai parodė, kad AZD.2281 (olaparibo) IC50 vertė buvo didesnė didelės rizikos grupėje, o tai rodo, kad didelės rizikos grupės PAAD pacientai gali būti atsparūs AZD.2281 gydymui (6H pav.). Be to, paklitakselio, sorafenibo ir erlotinibo IC50 vertės buvo mažesnės didelės rizikos grupėje (6I–K pav.). Taip pat nustatėme 34 priešvėžinius vaistus, kurių IC50 vertės buvo didesnės didelės rizikos grupėje, ir 34 priešvėžinius vaistus, kurių IC50 vertės buvo mažesnės didelės rizikos grupėje (2 lentelė).
Negalima paneigti, kad ilgosios nekoduojančios RNR (lncRNR), mRNR ir miRNR yra plačiai paplitusios ir vaidina lemiamą vaidmenį vėžio vystymesi. Yra daug įrodymų, patvirtinančių svarbų mRNR arba miRNR vaidmenį prognozuojant bendrą išgyvenamumą sergant kelių tipų vėžiu. Be abejo, daugelis prognostinių rizikos modelių taip pat yra pagrįsti lncRNR. Pavyzdžiui, Luo ir kt. tyrimai parodė, kad LINC01094 vaidina pagrindinį vaidmenį PC proliferacijoje ir metastazėse, o didelė LINC01094 raiška rodo prastą kasos vėžiu sergančių pacientų išgyvenamumą [16]. Lin ir kt. pristatytas tyrimas parodė, kad lncRNR FLVCR1-AS1 reguliacijos sumažinimas yra susijęs su prasta prognoze kasos vėžiu sergantiems pacientams [17]. Tačiau su imunitetu susijusios lncRNR yra santykinai mažiau aptariamos prognozuojant bendrą vėžiu sergančių pacientų išgyvenamumą. Pastaruoju metu daug darbo buvo skirta prognostinių rizikos modelių, skirtų vėžiu sergančių pacientų išgyvenamumui prognozuoti ir tokiu būdu koreguoti gydymo metodus, kūrimui [18, 19, 20]. Vis labiau pripažįstamas svarbus imuninių infiltratų vaidmuo vėžio inicijavimo, progresavimo ir atsako į gydymą, pvz., chemoterapiją, procese. Daugybė tyrimų patvirtino, kad naviką infiltruojančios imuninės ląstelės vaidina svarbų vaidmenį reaguojant į citotoksinę chemoterapiją [21, 22, 23]. Naviko imuninė mikroaplinka yra svarbus veiksnys, lemiantis navikais sergančių pacientų išgyvenamumą [24, 25]. Imunoterapija, ypač ICI terapija, plačiai taikoma gydant solidinius navikus [26]. Su imunitetu susiję genai plačiai naudojami prognostiniams rizikos modeliams kurti. Pavyzdžiui, Su ir kt. Su imunitetu susijęs prognostinis rizikos modelis pagrįstas baltymus koduojančiais genais, skirtais kiaušidžių vėžiu sergančių pacientų prognozei prognozuoti [27]. Nekoduojantys genai, tokie kaip ilgosios nekoduojančios RNR (lncRNR), taip pat tinka prognostiniams rizikos modeliams kurti [28, 29, 30]. Luo ir kt. išbandė keturias su imunitetu susijusias lncRNR ir sukūrė gimdos kaklelio vėžio rizikos prognozavimo modelį [31]. Khan ir kt. Iš viso buvo identifikuoti 32 skirtingai ekspresuojami transkriptai, ir remiantis jais, buvo sukurtas prognozavimo modelis su 5 reikšmingais transkriptais, kuris buvo pasiūlytas kaip labai rekomenduojama priemonė biopsija patvirtintam ūminiam atmetimui po inkstų transplantacijos prognozuoti [32].
Dauguma šių modelių yra pagrįsti genų raiškos lygiais – baltymus koduojančiais arba nekoduojančiais genais. Tačiau tas pats genas gali turėti skirtingas raiškos vertes skirtinguose genomuose, duomenų formatuose ir skirtinguose pacientuose, todėl prognozavimo modeliuose įverčiai yra nestabilūs. Šiame tyrime sukūrėme pagrįstą modelį su dviem ilgųjų nekoduojančių RNR poromis, nepriklausomai nuo tikslių raiškos verčių.
Šiame tyrime pirmą kartą identifikavome irlncRNR, atlikdami koreliacijos analizę su su imunitetu susijusiais genais. Ištyrėme 223 DEirlncRNR, naudodami hibridizacijos būdu išreikštas lncRNR. Antra, sukūrėme 0 arba 1 matricą, remdamiesi paskelbtu DEirlncRNR poravimo metodu [31]. Tada atlikome vienmatės ir laso regresijos analizę, kad nustatytume prognostines DEirlncRNR poras ir sukurtume prognozuojamąjį rizikos modelį. Toliau analizavome rizikos balų ir klinikinių charakteristikų ryšį pacientams, sergantiems PAAD. Nustatėme, kad mūsų prognostinis rizikos modelis, kaip nepriklausomas prognostinis veiksnys PAAD pacientams, gali efektyviai atskirti aukšto laipsnio pacientus nuo žemo laipsnio pacientų ir aukšto laipsnio pacientus nuo žemo laipsnio pacientų. Be to, prognostinio rizikos modelio ROC kreivės AUC vertės buvo 0,905 1 metų prognozei, 0,942 2 metų prognozei ir 0,966 3 metų prognozei.
Tyrėjai pranešė, kad pacientai, kuriems nustatyta didesnė CD8+ T ląstelių infiltracija, buvo jautresni ICI gydymui [33]. Padidėjęs citotoksinių ląstelių, CD56 NK ląstelių, NK ląstelių ir CD8+ T ląstelių kiekis naviko imuninėje mikroaplinkoje gali būti viena iš naviką slopinančio poveikio priežasčių [34]. Ankstesni tyrimai parodė, kad didesnis naviką infiltruojančių CD4(+) T ir CD8(+) T ląstelių kiekis buvo reikšmingai susijęs su ilgesniu išgyvenamumu [35]. Prasta CD8 T ląstelių infiltracija, mažas neoantigenų kiekis ir labai imunosupresinė naviko mikroaplinka lėmė nereagavimą į ICI terapiją [36]. Nustatėme, kad rizikos balas neigiamai koreliavo su CD8+ T ląstelėmis ir NK ląstelėmis, o tai rodo, kad pacientai, kuriems nustatytas didelis rizikos balas, gali netikti ICI gydymui ir jų prognozė gali būti blogesnė.
CD161 yra natūralių žudikių (NK) ląstelių žymuo. CD8+CD161+ CAR transdukuotos T ląstelės padidina priešnavikinį veiksmingumą in vivo HER2+ kasos latakų adenokarcinomos ksenograftų modeliuose [37]. Imuninės kontrolės inhibitoriai veikia citotoksinių T limfocitų sukelto baltymo 4 (CTLA-4) ir programuoto ląstelių mirties baltymo 1 (PD-1) / programuoto ląstelių mirties ligando 1 (PD-L1) kelius ir turi didelį potencialą daugelyje sričių. CTLA-4 ir CD161 (KLRB1) raiška yra mažesnė didelės rizikos grupėse, o tai dar labiau rodo, kad pacientai, turintys didelę riziką, gali netikti ICI gydymui. [38]
Siekdami rasti gydymo būdų, tinkamų didelės rizikos pacientams, išanalizavome įvairius priešvėžinius vaistus ir nustatėme, kad paklitakselis, sorafenibas ir erlotinibas, kurie plačiai vartojami pacientams, sergantiems PAAD, gali būti tinkami didelės rizikos pacientams, sergantiems PAAD. [33]. Zhang ir kt. nustatė, kad bet kokios DNR pažeidimo atsako (DDR) kelio mutacijos gali lemti prastą prostatos vėžiu sergančių pacientų prognozę [39]. Kasos vėžio Olaparib Ongoing (POLO) tyrimas parodė, kad palaikomasis gydymas olaparibas pailgino išgyvenamumą be ligos progresavimo, palyginti su placebu, po pirmos eilės platinos pagrindo chemoterapijos pacientams, sergantiems kasos latakų adenokarcinoma ir germinacinėmis BRCA1/2 mutacijomis [40]. Tai suteikia daug optimizmo, kad gydymo rezultatai šioje pacientų pogrupyje reikšmingai pagerės. Šiame tyrime AZD.2281 (olaparibo) IC50 vertė buvo didesnė didelės rizikos grupėje, o tai rodo, kad didelės rizikos grupės PAAD pacientai gali būti atsparūs gydymui AZD.2281.
Šiame tyrime pateikti prognozavimo modeliai duoda gerus prognozavimo rezultatus, tačiau jie pagrįsti analitinėmis prognozėmis. Svarbus klausimas, kaip patvirtinti šiuos rezultatus klinikiniais duomenimis. Endoskopinė plonų adatų aspiracinė ultragarsinė analizė (EUS-FNA) tapo nepakeičiamu metodu diagnozuojant solidinius ir ekstrapankreatinius kasos pažeidimus, kurios jautrumas yra 85 %, o specifiškumas – 98 % [41]. EUS plonų adatų biopsijos (EUS-FNB) adatų atsiradimas daugiausia grindžiamas suvokiamais pranašumais, palyginti su FNA, tokiais kaip didesnis diagnostinis tikslumas, mėginių, kurie išsaugo histologinę struktūrą, gavimas ir tokiu būdu imuninio audinio, kuris yra labai svarbus tam tikroms diagnozėms, generavimas. Specialus dažymas [42]. Sisteminė literatūros apžvalga patvirtino, kad FNB adatos (ypač 22G) pasižymi didžiausiu efektyvumu paimant audinius iš kasos masių [43]. Kliniškai tik nedideliam skaičiui pacientų tinka radikali operacija, o dauguma pacientų pradinės diagnozės metu turi neoperuotinus navikus. Klinikinėje praktikoje tik nedidelė dalis pacientų tinka radikaliai operacijai, nes dauguma pacientų pradinės diagnozės metu turi neoperuotinus navikus. Patvirtinus patologinį atsaką EUS-FNB ir kitais metodais, paprastai pasirenkamas standartizuotas nechirurginis gydymas, pavyzdžiui, chemoterapija. Tolesnė mūsų tyrimų programa – retrospektyvios analizės būdu patikrinti šio tyrimo prognostinį modelį chirurginėse ir nechirurginėse kohortose.
Apskritai mūsų tyrimas sukūrė naują prognostinės rizikos modelį, pagrįstą suporuota infekcine RNR (IRLNC), kuri parodė daug žadantį prognostinį vertę pacientams, sergantiems kasos vėžiu. Mūsų prognostinės rizikos modelis gali padėti atskirti pacientus, sergančius PAAD, kurie tinkami gydymui.
Šiame tyrime naudojami ir analizuojami duomenų rinkiniai yra prieinami atitinkamam autoriui pateikus pagrįstą prašymą.
Sui Wen, Gong X, Zhuang Y. Saviveiksmingumo vaidmuo reguliuojant neigiamas emocijas COVID-19 pandemijos metu: skerspjūvio tyrimas. Int J Ment Health Nurs [žurnalo straipsnis]. 2021-06-01; 30(3):759–71.
Sui Wen, Gong X, Qiao X, Zhang L, Cheng J, Dong J ir kt. Šeimos narių požiūris į alternatyvų sprendimų priėmimą intensyviosios terapijos skyriuose: sisteminė apžvalga. INT J NURS STUD [žurnalo straipsnis; apžvalga]. 2023 01/01/2023; 137:104391.
Vincent A, Herman J, Schulich R, Hruban RH, Goggins M. Kasos vėžys. „Lancet“. [Žurnalo straipsnis; tyrimų parama, NIH, neakivaizdinis tyrimas; tyrimų parama, vyriausybė už JAV ribų; apžvalga]. 2011-08-13; 378 (9791): 607–20.
Ilic M., Ilic I. Kasos vėžio epidemiologija. „World Journal of Gastroenterology“. [Žurnalo straipsnis, apžvalga]. 2016 m. lapkričio 28 d.; 22 (44): 9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. Nauja su tp53 susijusi nomograma bendram išgyvenamumui prognozuoti pacientams, sergantiems kasos vėžiu. BMC Cancer [žurnalo straipsnis]. 2021-03-31; 21(1):335.
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. Į sprendimus orientuotos terapijos poveikis su vėžiu susijusiam nuovargiui kolorektaliniu vėžiu sergantiems pacientams, gaunantiems chemoterapiją: atsitiktinių imčių kontroliuojamas tyrimas. Onkologijos slaugytoja. [Žurnalo straipsnis; atsitiktinių imčių kontroliuojamas tyrimas; tyrimą remia vyriausybė už Jungtinių Amerikos Valstijų ribų]. 2022-05-01;45(3):E663–73.
Zhang Cheng, Zheng Wen, Lu Y, Shan L, Xu Dong, Pan Y ir kt. Pooperacinis karcinoembrioninio antigeno (CEA) lygis prognozuoja kolorektalinio vėžio rezekcijos baigtį pacientams, kurių CEA lygis prieš operaciją yra normalus. Transliacinių vėžio tyrimų centras. [Žurnalo straipsnis]. 2020-01-01;9(1):111–8.
Hong Wen, Liang Li, Gu Yu, Qi Zi, Qiu Hua, Yang X ir kt. Su imunitetu susijusios ilgosios nekoduojančios RNR sukuria naujus parašus ir prognozuoja žmogaus hepatocelulinės karcinomos imuninį kraštovaizdį. Mol Ther Nucleic acids [Žurnalo straipsnis]. 2020 2020-12-04;22:937–47.
Toffey RJ, Zhu Y., Schulich RD. Imunoterapija kasos vėžiui gydyti: kliūtys ir proveržiai. Ann Gastrointestinal Surgeon [Žurnalo straipsnis; apžvalga]. 2018-07-01; 2(4):274–81.
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. Ilgos nekoduojančios RNR (LncRNR), virusinių navikų genomika ir aberantiniai splaisingo įvykiai: terapinė reikšmė. AM J CANCER RES [žurnalo straipsnis; apžvalga]. 2021 01/20/20; 11 (3): 866–83.
Wang J, Chen P, Zhang Y, Ding J, Yang Y, Li H. 11. Su endometriumo vėžio prognoze susijusių ilgosios nekoduojančios RNR parašų identifikavimas. Mokslo pasiekimai [žurnalo straipsnis]. 2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Jiang S, Ren H, Liu S, Lu Z, Xu A, Qin S ir kt. Išsami RNR surišančių baltymų prognostinių genų ir vaistų kandidatų analizė papiliarinių ląstelių inkstų ląstelių karcinomoje. pregen. [Žurnalo straipsnis]. 2021-01-20;12:627508.
Li X, Chen J, Yu Q, Huang X, Liu Z, Wang X ir kt. Su autofagija susijusios ilgos nekoduojančios RNR charakteristikos leidžia numatyti krūties vėžio prognozę. pregen. [Žurnalo straipsnis]. 2021-01-20; 12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Su imunitetu susijęs šešių ilgųjų nekoduojančių RNR parašas pagerina daugiaformės glioblastomos prognozę. MOL Neurobiology. [Žurnalo straipsnis]. 2018 01.05.2018; 55(5):3684–97.
Wu B, Wang Q, Fei J, Bao Y, Wang X, Song Z ir kt. Naujas tri-lncRNR parašas prognozuoja pacientų, sergančių kasos vėžiu, išgyvenamumą. ONKOL ATSTOVAI. [Žurnalo straipsnis]. 2018-12-01;40(6):3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 skatina kasos vėžio progresavimą reguliuodamas LIN28B raišką ir PI3K/AKT kelią per kempine padengitą miR-577. Mol Therapeutics – Nukleino rūgštys. 2021;26:523–35.
Lin J, Zhai X, Zou S, Xu Z, Zhang J, Jiang L ir kt. Teigiamas grįžtamasis ryšys tarp ilgosios nekoduojančios RNR FLVCR1-AS1 ir KLF10 gali slopinti kasos vėžio progresavimą per PTEN/AKT kelią. J EXP Clin Cancer Res. 2021;40(1).
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. Trylikos genų, prognozuojančių bendrą išgyvenamumą sergant kepenų ląstelių karcinoma, identifikavimas. Biosci Rep [žurnalo straipsnis]. 2021 04/09/2021.
Įrašo laikas: 2023 m. rugsėjo 22 d.