Pankreaskanker is ien fan 'e deadlikste tumors yn 'e wrâld mei in minne prognose. Dêrom is in krekt foarsizzingsmodel nedich om pasjinten mei in heech risiko op pankreaskanker te identifisearjen om behanneling op maat te meitsjen en de prognose fan dizze pasjinten te ferbetterjen.
Wy hawwe de RNAseq-gegevens fan 'e Cancer Genome Atlas (TCGA) fan pankreasadenokarsinoom (PAAD) krigen út 'e UCSC Xena-database, ymmún-relatearre lncRNA's (irlncRNA's) identifisearre fia korrelaasje-analyze, en ferskillen identifisearre tusken TCGA en normale pankreasadenokarsinoomweefsels. DEirlncRNA) fan TCGA en genotypeweefselekspresje (GTEx) fan pankreasweefsel. Fierdere univariate en lasso-regresje-analyzes waarden útfierd om prognostische hantekeningsmodellen te konstruearjen. Wy hawwe doe it gebiet ûnder de kromme berekkene en de optimale ôfsnijwearde bepaald foar it identifisearjen fan pasjinten mei pankreasadenokarsinoom mei hege en lege risiko. Om klinyske skaaimerken, ymmúnselynfiltraasje, ymmúnsuppressive mikro-omjouwing en gemoterapyresistinsje te fergelykjen by pasjinten mei pankreaskanker mei hege en lege risiko.
Wy identifisearren 20 DEirlncRNA-pearen en groepearren pasjinten neffens de optimale ôfsnijwearde. Wy hawwe oantoand dat ús prognostysk hantekeningsmodel wichtige prestaasjes hat yn it foarsizzen fan 'e prognose fan pasjinten mei PAAD. De AUC fan 'e ROC-kromme is 0.905 foar de 1-jierrige prognose, 0.942 foar de 2-jierrige prognose, en 0.966 foar de 3-jierrige prognose. Pasjinten mei in heech risiko hienen legere oerlibjenssifers en minder goede klinyske skaaimerken. Wy hawwe ek oantoand dat pasjinten mei in heech risiko ymmúnsuppressearre binne en resistinsje kinne ûntwikkelje tsjin ymmúntherapy. Evaluaasje fan antikankermedisinen lykas paclitaxel, sorafenib en erlotinib basearre op komputasjonele foarsizzingsynstruminten kin passend wêze foar pasjinten mei in heech risiko mei PAAD.
Oer it algemien hat ús stúdzje in nij prognostysk risikomodel fêststeld basearre op gekoppeld irlncRNA, dat beloftefolle prognostyske wearde sjen liet by pasjinten mei pankreaskanker. Us prognostysk risikomodel kin helpe by it ûnderskieden fan pasjinten mei PAAD dy't geskikt binne foar medyske behanneling.
Pankreaskanker is in maligne tumor mei in lege fiifjierrige oerlibjensrate en in hege graad. Op it momint fan diagnoaze binne de measte pasjinten al yn in avansearre stadia. Yn 'e kontekst fan' e COVID-19-epidemy steane dokters en ferpleechkundigen ûnder enoarme druk by it behanneljen fan pasjinten mei pankreaskanker, en de famyljes fan pasjinten steane ek foar meardere druk by it nimmen fan behannelingbeslissingen [1, 2]. Hoewol grutte foarútgong is makke yn 'e behanneling fan DOAD's, lykas neoadjuvante terapy, sjirurgyske reseksje, strielingstherapy, gemoterapy, rjochte molekulêre terapy en ymmúnkontrôlepuntremmers (ICI's), oerlibet mar sawat 9% fan 'e pasjinten fiif jier nei de diagnoaze [3], 4]. Omdat de iere symptomen fan pankreasadenokarsinoom atypysk binne, wurde pasjinten meastentiids yn in avansearre stadium diagnostisearre mei metastazen [5]. Dêrom moat foar in bepaalde pasjint in yndividualisearre wiidweidige behanneling de foar- en neidielen fan alle behannelingopsjes ôfweagje, net allinich om it oerlibjen te ferlingjen, mar ek om de kwaliteit fan libben te ferbetterjen [6]. Dêrom is in effektyf foarsizzingsmodel nedich om de prognose fan in pasjint sekuer te beoardieljen [7]. Sa kin passende behanneling selektearre wurde om it oerlibjen en de kwaliteit fan it libben fan pasjinten mei PAAD yn lykwicht te bringen.
De minne prognose fan PAAD is benammen te tankjen oan ferset tsjin gemoterapymiddels. Yn 'e lêste jierren binne ymmúnkontrôle-ynhibitoren in soad brûkt by de behanneling fan solide tumors [8]. It gebrûk fan ICI's by pankreaskanker is lykwols selden suksesfol [9]. Dêrom is it wichtich om pasjinten te identifisearjen dy't profitearje kinne fan ICI-terapy.
Lang net-kodearjend RNA (lncRNA) is in type net-kodearjend RNA mei transkripten >200 nukleotiden. LncRNA's binne wiidferspraat en foarmje sawat 80% fan it minsklik transkriptoom [10]. In grutte hoemannichte wurk hat oantoand dat lncRNA-basearre prognosemodellen de prognose fan pasjinten effektyf kinne foarsizze [11, 12]. Bygelyks, 18 autofagy-relatearre lncRNA's waarden identifisearre om prognose-hantekeningen te generearjen yn boarstkanker [13]. Seis oare ymmún-relatearre lncRNA's binne brûkt om de prognose-skaaimerken fan glioom fêst te stellen [14].
By pankreaskanker hawwe guon stúdzjes lncRNA-basearre hantekeningen fêststeld om de prognose fan pasjinten te foarsizzen. In 3-lncRNA-hantekening waard fêststeld yn pankreasadenokarsinoom mei in gebiet ûnder de ROC-kromme (AUC) fan mar 0.742 en in totale oerlibjenstiid (OS) fan 3 jier [15]. Derneist fariearje lncRNA-ekspresjewearden tusken ferskate genomen, ferskillende gegevensformaten en ferskillende pasjinten, en de prestaasjes fan it foarsizzingsmodel binne ynstabyl. Dêrom brûke wy in nij modellearalgoritme, pairing en iteraasje, om immuniteitsrelatearre lncRNA (irlncRNA) hantekeningen te generearjen om in krekter en stabiler foarsizzingsmodel te meitsjen [8].
Normalisearre RNAseq-gegevens (FPKM) en klinyske pankreaskanker TCGA en genotype weefselekspresje (GTEx) gegevens waarden krigen fan 'e UCSC XENA-database (https://xenabrowser.net/datapages/). GTF-bestannen waarden krigen fan 'e Ensembl-database (http://asia.ensembl.org) en brûkt om lncRNA-ekspresjeprofilen út RNAseq te ekstrahearjen. Wy hawwe immuniteit-relatearre genen downloade fan 'e ImmPort-database (http://www.immport.org) en immuniteit-relatearre lncRNA's (irlncRNA's) identifisearre mei korrelaasje-analyze (p < 0.001, r > 0.4). Identifikaasje fan ferskillend útdrukte irlncRNA's (DEirlncRNA's) troch it krúsen fan irlncRNA's en ferskillend útdrukte lncRNA's krigen fan 'e GEPIA2-database (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) yn 'e TCGA-PAAD-kohort (|logFC| > 1 en FDR) <0.05).
Dizze metoade is earder rapportearre [8]. Spesifyk konstruearje wy X om it pear lncRNA A en lncRNA B te ferfangen. As de ekspresjewearde fan lncRNA A heger is as de ekspresjewearde fan lncRNA B, wurdt X definiearre as 1, oars wurdt X definiearre as 0. Dêrom kinne wy in matrix fan 0 of -1 krije. De fertikale as fan 'e matrix fertsjintwurdiget elk stekproef, en de horizontale as fertsjintwurdiget elk DEirlncRNA-pear mei in wearde fan 0 of 1.
Univariate regresje-analyze folge troch Lasso-regresje waard brûkt om prognostische DEirlncRNA-pearen te screenen. De lasso-regresje-analyze brûkte 10-fâldige krúsfalidaasje dy't 1000 kear werhelle waard (p < 0,05), mei 1000 willekeurige stimuli per run. Doe't de frekwinsje fan elk DEirlncRNA-pear de 100 kear yn 1000 syklusen oerstie, waarden DEirlncRNA-pearen selektearre om in prognostysk risikomodel te konstruearjen. Wy brûkten doe de AUC-kromme om de optimale ôfsnijwearde te finen foar it klassifisearjen fan PAAD-pasjinten yn groepen mei hege en lege risiko's. De AUC-wearde fan elk model waard ek berekkene en plotte as in kromme. As de kromme it heechste punt berikt dat de maksimale AUC-wearde oanjout, stopet it berekkeningsproses en wurdt it model beskôge as de bêste kandidaat. 1-, 3- en 5-jierrige ROC-krommemodellen waarden konstruearre. Univariate en multivariate regresje-analyzes waarden brûkt om de ûnôfhinklike foarsizzingsprestaasjes fan it prognostische risikomodel te ûndersiikjen.
Brûk sân ark om ymmúnsel-ynfiltraasjesnelheden te bestudearjen, ynklusyf XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS, en CIBERSORT. Ymmúnsel-ynfiltraasjegegevens waarden downloade fan 'e TIMER2-database (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3). It ferskil yn 'e ynhâld fan ymmún-ynfiltrearjende sellen tusken de groepen mei hege en lege risiko's fan it konstruearre model waard analysearre mei de Wilcoxon signed-rank test, de resultaten wurde werjûn yn 'e fjouwerkante grafyk. Spearman-korrelaasje-analyze waard útfierd om de relaasje tusken risikoskoarewearden en ymmún-ynfiltrearjende sellen te analysearjen. De resultearjende korrelaasjekoëffisjint wurdt werjûn as in lolly. De betsjuttingsdrompel waard ynsteld op p < 0.05. De proseduere waard útfierd mei it R-pakket ggplot2. Om de relaasje tusken it model en genekspresjenivo's te ûndersiikjen dy't ferbûn binne mei de ymmúnsel-ynfiltraasjesnelheid, hawwe wy it ggstatsplot-pakket en fioeleplotvisualisaasje útfierd.
Om klinyske behannelingpatroanen foar pankreaskanker te evaluearjen, hawwe wy de IC50 fan faak brûkte gemoterapy-medisinen yn 'e TCGA-PAAD-kohort berekkene. Ferskillen yn healremmende konsintraasjes (IC50) tusken groepen mei hege en lege risiko's waarden fergelike mei de Wilcoxon signed-rank test, en de resultaten wurde werjûn as boxplots generearre mei pRRophetic en ggplot2 yn R. Alle metoaden foldogge oan relevante rjochtlinen en noarmen.
De workflow fan ús stúdzje wurdt werjûn yn Figuer 1. Mei help fan korrelaasje-analyze tusken lncRNA's en immuniteit-relatearre genen, hawwe wy 724 irlncRNA's selektearre mei p < 0.01 en r > 0.4. Wy hawwe dêrnei de ferskillend útdrukte lncRNA's fan GEPIA2 analysearre (Figuer 2A). In totaal fan 223 irlncRNA's waarden ferskillend útdrukt tusken pankreasadenokarsinoom en normaal pankreasweefsel (|logFC| > 1, FDR < 0.05), mei de namme DEirlncRNA's.
Konstruksje fan foarsizzende risikomodellen. (A) Fulkaanplot fan ferskillend útdrukte lncRNA's. (B) Ferdieling fan lasso-koëffisiënten foar 20 DEirlncRNA-pearen. (C) Partielle wierskynlikheidsfariânsje fan 'e LASSO-koëffisiëntferdieling. (D) Boskplot dy't univariate regresje-analyze fan 20 DEirlncRNA-pearen sjen lit.
Wy hawwe dêrnei in 0- of 1-matrix konstruearre troch 223 DEirlncRNA's te kombinearjen. Yn totaal waarden 13.687 DEirlncRNA-pearen identifisearre. Nei univariate en lasso-regresje-analyze waarden úteinlik 20 DEirlncRNA-pearen hifke om in prognostysk risikomodel te konstruearjen (figuer 2B-D). Op basis fan 'e resultaten fan lasso- en meardere regresje-analyze hawwe wy in risikoskoare berekkene foar elke pasjint yn 'e TCGA-PAAD-kohort (Tabel 1). Op basis fan 'e resultaten fan lasso-regresje-analyze hawwe wy in risikoskoare berekkene foar elke pasjint yn 'e TCGA-PAAD-kohort. De AUC fan 'e ROC-kromme wie 0,905 foar de foarsizzing fan it 1-jier risikomodel, 0,942 foar de foarsizzing fan 2 jier, en 0,966 foar de foarsizzing fan 3 jier (figuer 3A-B). Wy hawwe in optimale grinswearde fan 3.105 ynsteld, de pasjinten fan 'e TCGA-PAAD-kohort stratifisearre yn groepen mei hege en lege risiko's, en de oerlibjensútkomsten en risikoskoareferdielingen foar elke pasjint yn kaart brocht (figuer 3C-E). Kaplan-Meier-analyze liet sjen dat de oerlibjenstiid fan PAAD-pasjinten yn 'e groep mei hege risiko's signifikant leger wie as dy fan pasjinten yn 'e groep mei lege risiko's (p < 0.001) (figuer 3F).
Jildichheid fan prognostische risikomodellen. (A) ROC fan it prognostische risikomodel. (B) 1-, 2- en 3-jierrige ROC prognostische risikomodellen. (C) ROC fan prognostisch risikomodel. Toant it optimale ôfsnijpunt. (DE) Ferdieling fan oerlibjensstatus (D) en risikoskoares (E). (F) Kaplan-Meier-analyze fan PAAD-pasjinten yn groepen mei hege en lege risiko's.
Wy hawwe fierder ferskillen yn risikoskoares beoardiele op basis fan klinyske skaaimerken. De stripplot (figuer 4A) lit de algemiene relaasje sjen tusken klinyske skaaimerken en risikoskoares. Benammen âldere pasjinten hienen hegere risikoskoares (figuer 4B). Derneist hienen pasjinten mei stadium II hegere risikoskoares as pasjinten mei stadium I (figuer 4C). Oangeande tumorgraad by PAAD-pasjinten hienen graad 3-pasjinten hegere risikoskoares as pasjinten fan graad 1 en 2 (figuer 4D). Wy hawwe fierder univariate en multivariate regresjeanalyses útfierd en oantoand dat risikoskoare (p < 0.001) en leeftyd (p = 0.045) ûnôfhinklike prognostische faktoaren wiene by pasjinten mei PAAD (figuer 5A-B). De ROC-kromme liet sjen dat de risikoskoare superieur wie oan oare klinyske skaaimerken yn it foarsizzen fan 1-, 2- en 3-jierrige oerlibjen fan pasjinten mei PAAD (figuer 5C-E).
Klinyske skaaimerken fan prognostische risikomodellen. Histogram (A) lit (B) leeftyd, (C) tumorstadium, (D) tumorgraad, risikoskoare en geslacht sjen fan pasjinten yn 'e TCGA-PAAD-kohort. **p < 0.01
Unôfhinklike foarsizzende analyze fan prognostische risikomodellen. (AB) Univariate (A) en multivariate (B) regresjeanalyses fan prognostische risikomodellen en klinyske skaaimerken. (CE) 1-, 2- en 3-jierrige ROC foar prognostische risikomodellen en klinyske skaaimerken.
Dêrom hawwe wy de relaasje tusken tiid- en risikoskoares ûndersocht. Wy fûnen dat de risikoskoare by PAAD-pasjinten omgekeerd korrelearre wie mei CD8+ T-sellen en NK-sellen (figuer 6A), wat oanjout op ûnderdrukte ymmúnfunksje yn 'e groep mei hege risiko. Wy hawwe ek it ferskil yn ymmúnselynfiltraasje tusken de groepen mei hege en lege risiko's beoardiele en deselde resultaten fûn (figuer 7). Der wie minder ynfiltraasje fan CD8+ T-sellen en NK-sellen yn 'e groep mei hege risiko's. Yn 'e ôfrûne jierren binne ymmúnkontrôlepuntremmers (ICI's) breed brûkt yn 'e behanneling fan solide tumors. It gebrûk fan ICI's by pankreaskanker is lykwols selden suksesfol west. Dêrom hawwe wy de ekspresje fan ymmúnkontrôlepuntgenen yn groepen mei hege en lege risiko's beoardiele. Wy fûnen dat CTLA-4 en CD161 (KLRB1) oerekspressearre waarden yn 'e groep mei lege risiko's (figuer 6B-G), wat oanjout dat PAAD-pasjinten yn 'e groep mei lege risiko's gefoelich kinne wêze foar ICI.
Korrelaasje-analyze fan prognostysk risikomodel en ymmúnselinfiltraasje. (A) Korrelaasje tusken prognostysk risikomodel en ymmúnselinfiltraasje. (BG) Jout genekspresje oan yn groepen mei hege en lege risiko's. (HK) IC50-wearden foar spesifike antikankermiddels yn groepen mei hege en lege risiko's. *p < 0.05, **p < 0.01, ns = net signifikant
Wy hawwe fierder de assosjaasje tusken risikoskoares en gewoane gemoterapymiddels yn 'e TCGA-PAAD-kohort beoardiele. Wy hawwe socht nei faak brûkte antikankermiddels by pankreaskanker en ferskillen yn har IC50-wearden analysearre tusken groepen mei hege en lege risiko's. De resultaten lieten sjen dat de IC50-wearde fan AZD.2281 (olaparib) heger wie yn 'e groep mei hege risiko's, wat oanjout dat PAAD-pasjinten yn 'e groep mei hege risiko's resistint kinne wêze foar AZD.2281-behanneling (figuer 6H). Derneist wiene de IC50-wearden fan paclitaxel, sorafenib en erlotinib leger yn 'e groep mei hege risiko's (figuer 6I-K). Wy identifisearren fierder 34 antikankermiddels mei hegere IC50-wearden yn 'e groep mei hege risiko's en 34 antikankermiddels mei legere IC50-wearden yn 'e groep mei hege risiko's (Tabel 2).
It kin net ûntkend wurde dat lncRNA's, mRNA's en miRNA's wiidferspraat besteane en in krúsjale rol spylje yn 'e ûntwikkeling fan kanker. D'r is genôch bewiis dat de wichtige rol fan mRNA of miRNA stipet by it foarsizzen fan totale oerlibjen yn ferskate soarten kanker. Sûnder mis binne in protte prognostische risikomodellen ek basearre op lncRNA's. Bygelyks, Luo et al. Undersyk hat oantoand dat LINC01094 in wichtige rol spilet yn PC-proliferaasje en metastase, en hege ekspresje fan LINC01094 jout oan dat de oerlibjenstiid fan pasjinten mei pankreaskanker min is [16]. De stúdzje presintearre troch Lin et al. Undersyk hat oantoand dat delregeling fan lncRNA FLVCR1-AS1 assosjeare is mei in minne prognose by pasjinten mei pankreaskanker [17]. Immuniteitsrelatearre lncRNA's wurde lykwols relatyf minder besprutsen yn termen fan it foarsizzen fan totale oerlibjenstiid fan kankerpasjinten. Koartlyn is in grutte hoemannichte wurk rjochte op it bouwen fan prognostische risikomodellen om de oerlibjenstiid fan kankerpasjinten te foarsizzen en dêrmei behannelingmetoaden oan te passen [18, 19, 20]. Der is in groeiende erkenning fan 'e wichtige rol fan ymmúninfiltraten yn it begjin, de foarútgong en de reaksje op behannelingen lykas gemoterapy. Tal fan stúdzjes hawwe befêstige dat tumor-infiltrearjende ymmúnsellen in krityske rol spylje yn 'e reaksje op cytotoksyske gemoterapy [21, 22, 23]. De ymmún-mikroomjouwing fan 'e tumor is in wichtige faktor yn it oerlibjen fan tumorpasjinten [24, 25]. Immunoterapy, benammen ICI-terapy, wurdt in soad brûkt yn 'e behanneling fan solide tumors [26]. Ymmún-relatearre genen wurde in soad brûkt om prognostische risikomodellen te konstruearjen. Bygelyks, Su et al. It ymmún-relatearre prognostische risikomodel is basearre op proteïne-kodearjende genen om de prognose fan pasjinten mei eierstokkanker te foarsizzen [27]. Net-kodearjende genen lykas lncRNA's binne ek geskikt foar it konstruearjen fan prognostische risikomodellen [28, 29, 30]. Luo et al. testen fjouwer ymmún-relatearre lncRNA's en bouden in foarsizzend model foar it risiko op baarmoederhalskanker [31]. Khan et al. In totaal fan 32 ferskillend útdrukte transkripten waarden identifisearre, en op basis hjirfan waard in foarsizzingsmodel mei 5 wichtige transkripten fêststeld, dat waard foarsteld as in tige oanrikkemandearre ark foar it foarsizzen fan biopsie-bewiisde akute ôfwizing nei niertransplantaasje [32].
De measte fan dizze modellen binne basearre op genekspresjenivo's, of proteïne-kodearjende genen of net-kodearjende genen. Itselde gen kin lykwols ferskillende ekspresjewearden hawwe yn ferskillende genomen, gegevensformaten en by ferskillende pasjinten, wat liedt ta ynstabile skattings yn foarsizzingsmodellen. Yn dizze stúdzje hawwe wy in ridlik model boud mei twa pearen lncRNA's, ûnôfhinklik fan 'e krekte ekspresjewearden.
Yn dizze stúdzje hawwe wy foar it earst irlncRNA identifisearre troch korrelaasje-analyze mei immuniteit-relatearre genen. Wy hawwe 223 DEirlncRNA's screene troch hybridisaasje mei ferskillend útdrukte lncRNA's. Twad hawwe wy in 0-of-1-matrix konstruearre basearre op 'e publisearre DEirlncRNA-paringsmetoade [31]. Wy hawwe doe univariate en lasso-regresje-analyses útfierd om prognostische DEirlncRNA-pearen te identifisearjen en in foarsizzend risikomodel te konstruearjen. Wy hawwe fierder de assosjaasje tusken risikoskoares en klinyske skaaimerken analysearre by pasjinten mei PAAD. Wy hawwe fûn dat ús prognostische risikomodel, as in ûnôfhinklike prognostische faktor by PAAD-pasjinten, effektyf hege-graad pasjinten kin ûnderskiede fan lege-graad pasjinten en hege-graad pasjinten fan lege-graad pasjinten. Derneist wiene de AUC-wearden fan 'e ROC-kromme fan it prognostische risikomodel 0,905 foar de 1-jierrige prognose, 0,942 foar de 2-jierrige prognose, en 0,966 foar de 3-jierrige prognose.
Undersykers rapportearren dat pasjinten mei hegere CD8+ T-sel-ynfiltraasje gefoeliger wiene foar ICI-behanneling [33]. In tanimming fan it gehalte oan cytotoksyske sellen, CD56 NK-sellen, NK-sellen en CD8+ T-sellen yn 'e tumor-ymmún-mikroomjouwing kin ien fan 'e redenen wêze foar it tumor-ûnderdrukkende effekt [34]. Eardere stúdzjes hawwe oantoand dat hegere nivo's fan tumor-ynfiltrearjende CD4(+) T en CD8(+) T signifikant assosjeare wiene mei langere oerlibjenstiid [35]. Minne CD8 T-sel-ynfiltraasje, lege neoantigenlading en in tige ymmún-ûnderdrukkende tumor-mikroomjouwing liede ta in gebrek oan respons op ICI-terapy [36]. Wy fûnen dat de risikoskoare negatyf korrelearre wie mei CD8+ T-sellen en NK-sellen, wat oanjout dat pasjinten mei hege risikoskoares miskien net geskikt binne foar ICI-behanneling en in minder goede prognose hawwe.
CD161 is in marker fan natuerlike killer (NK) sellen. CD8+CD161+ CAR-transdusearre T-sellen bemiddelje ferbettere in vivo antitumor-effektiviteit yn HER2+ pankreatyske duktale adenokarsinoom xenograftmodellen [37]. Immune checkpoint-ynhibitoren rjochtsje har op cytotoksyske T-lymfocyt-assosjeare proteïne 4 (CTLA-4) en programmearre seldeadeproteïne 1 (PD-1)/programmearre seldeadeligand 1 (PD-L1) paden en hawwe in grut potinsjeel op in protte gebieten. Ekspresje fan CTLA-4 en CD161 (KLRB1) is leger yn groepen mei hege risiko's, wat fierder oanjout dat pasjinten mei hege risikoskoares miskien net yn oanmerking komme foar ICI-behanneling. [38]
Om behannelingopsjes te finen dy't geskikt binne foar pasjinten mei in heech risiko, hawwe wy ferskate antikankermiddels analysearre en fûn dat paclitaxel, sorafenib en erlotinib, dy't breed brûkt wurde by pasjinten mei PAAD, geskikt kinne wêze foar pasjinten mei in heech risiko mei PAAD. [33]. Zhang et al. fûnen dat mutaasjes yn elke DNA-skea-reaksje (DDR)-paad kinne liede ta in minne prognose by pasjinten mei prostaatkanker [39]. De Pancreatic Cancer Olaparib Ongoing (POLO)-stúdzje liet sjen dat ûnderhâldsbehanneling mei olaparib de progresjefrije oerlibjenstiid ferlingde yn ferliking mei placebo nei earste-line platina-basearre gemoterapy by pasjinten mei pankreatyske duktale adenokarsinoom en kiemline BRCA1/2-mutaasjes [40]. Dit jout signifikant optimisme dat behannelingsresultaten signifikant sille ferbetterje yn dizze subgroep fan pasjinten. Yn dizze stúdzje wie de IC50-wearde fan AZD.2281 (olaparib) heger yn 'e groep mei in heech risiko, wat oanjout dat PAAD-pasjinten yn 'e groep mei in heech risiko resistint kinne wêze foar behanneling mei AZD.2281.
De prognosemodellen yn dizze stúdzje produsearje goede prognoseresultaten, mar se binne basearre op analytyske prognosen. Hoe dizze resultaten te befêstigjen mei klinyske gegevens is in wichtige fraach. Endoskopyske fynnaald-aspiraasje-ultrasonografy (EUS-FNA) is in ûnmisbere metoade wurden foar it diagnostisearjen fan solide en ekstrapankreatyske pankreaslaesjes mei in gefoelichheid fan 85% en spesifisiteit fan 98% [41]. De komst fan EUS fynnaaldbiopsie (EUS-FNB) naalden is benammen basearre op waarnommen foardielen boppe FNA, lykas hegere diagnostyske krektens, it krijen fan samples dy't de histologyske struktuer behâlde, en sadwaande ymmúnweefsel generearje dat kritysk is foar bepaalde diagnoses. spesjale kleuring [42]. In systematyske resinsje fan 'e literatuer befêstige dat FNB-naalden (benammen 22G) de heechste effisjinsje sjen litte by it rispjen fan weefsel út pankreasmassa's [43]. Klinysk komt mar in lyts oantal pasjinten yn oanmerking foar radikale sjirurgy, en de measte pasjinten hawwe ynoperabele tumors op it momint fan 'e earste diagnoaze. Yn 'e klinyske praktyk is mar in lyts part fan 'e pasjinten geskikt foar radikale sjirurgy, om't de measte pasjinten ynoperabele tumors hawwe op it momint fan 'e earste diagnoaze. Nei patologyske befêstiging troch EUS-FNB en oare metoaden wurdt meastentiids keazen foar standerdisearre net-sjirurgyske behanneling lykas gemoterapy. Us folgjende ûndersyksprogramma is om it prognostyske model fan dizze stúdzje te testen yn sjirurgyske en net-sjirurgyske kohorten troch in retrospektive analyze.
Oer it algemien hat ús stúdzje in nij prognostysk risikomodel fêststeld basearre op gekoppeld irlncRNA, dat beloftefolle prognostyske wearde sjen liet by pasjinten mei pankreaskanker. Us prognostysk risikomodel kin helpe by it ûnderskieden fan pasjinten mei PAAD dy't geskikt binne foar medyske behanneling.
De datasets dy't yn 'e hjoeddeiske stúdzje brûkt en analysearre binne, binne op ridlik fersyk beskikber by de oerienkommende auteur.
Sui Wen, Gong X, Zhuang Y. De bemiddeljende rol fan selsbetrouwen yn emosjonele regeling fan negative emoasjes tidens de COVID-19-pandemy: in cross-sectionele stúdzje. Int J Ment Health Nurs [tydskriftartikel]. 2021 06/01/2021;30(3):759–71.
Sui Wen, Gong X, Qiao X, Zhang L, Cheng J, Dong J, et al. De opfettings fan famyljeleden oer alternative beslútfoarming op intensive care-ienheden: in systematyske resinsje. INT J NURS STUD [tydskriftartikel; resinsje]. 2023 01/01/2023;137:104391.
Vincent A, Herman J, Schulich R, Hruban RH, Goggins M. Pankreaskanker. Lancet. [Tydskriftartikel; ûndersyksstipe, NIH, ekstramuraal; ûndersyksstipe, oerheid bûten de FS; resinsje]. 2011 08/13/2011;378(9791):607–20.
Ilic M, Ilic I. Epidemiology fan pankreaskanker. World Journal of Gastroenterology. [Tydskriftartikel, resinsje]. 2016 11/28/2016;22(44):9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. In nij tp53-relatearre nomogram foar it foarsizzen fan totale oerlibjen by pasjinten mei pankreaskanker. BMC Cancer [tydskriftartikel]. 2021 31-03-2021;21(1):335.
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. Effekt fan oplossingsrjochte terapy op kanker-relatearre wurgens by kolorektale kankerpasjinten dy't gemoterapy krije: in randomisearre kontroleare proef. Kankerferpleechkundige. [Tydskriftartikel; randomisearre kontroleare proef; de stúdzje wurdt stipe troch in oerheid bûten de Feriene Steaten]. 2022 05/01/2022;45(3):E663–73.
Zhang Cheng, Zheng Wen, Lu Y, Shan L, Xu Dong, Pan Y, et al. Postoperative karsinoembryonale antygen (CEA) nivo's foarsizze útkomst nei kolorektale kankerreseksje by pasjinten mei normale preoperative CEA-nivo's. Sintrum foar Translasjoneel Kankerûndersyk. [Tydskriftartikel]. 2020 01.01.2020;9(1):111–8.
Hong Wen, Liang Li, Gu Yu, Qi Zi, Qiu Hua, Yang X, et al. Immuun-relatearre lncRNA's generearje nije hantekeningen en foarsizze it ymmúnlânskip fan minsklik hepatocellulêr karsinoom. Mol Ther Nucleic acids [Tydskriftartikel]. 2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Toffey RJ, Zhu Y., Schulich RD Immunoterapy foar pankreaskanker: barriêres en trochbraken. Ann Gastrointestinal Surgeon [Tydskriftartikel; resinsje]. 2018 07/01/2018;2(4):274–81.
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. Lange net-kodearjende RNA's (LncRNA's), firale tumorgenomika en ôfwikende splicing-eveneminten: terapeutyske ymplikaasjes. AM J CANCER RES [tydskriftartikel; resinsje]. 2021 01/20/2021;11(3):866–83.
Wang J, Chen P, Zhang Y, Ding J, Yang Y, Li H. 11-Identifikaasje fan lncRNA-hântekeningen assosjeare mei prognose foar endometriumkanker. Achievements of science [tydskriftartikel]. 2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Jiang S, Ren H, Liu S, Lu Z, Xu A, Qin S, et al. Wiidweidige analyze fan RNA-binende proteïne prognostyske genen en medisynkandidaten yn papillêre sel nierselkarsinoom. pregen. [Tydskriftartikel]. 2021 01/20/2021;12:627508.
Li X, Chen J, Yu Q, Huang X, Liu Z, Wang X, et al. Karakteristiken fan autofagy-relatearre lange net-kodearjende RNA foarsizze boarstkankerprognose. pregen. [Tydskriftartikel]. 2021 01/20/2021;12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Immuun-relatearre seis lncRNA-hântekening ferbetteret prognose yn glioblastoma multiforme. MOL Neurobiology. [Tydskriftartikel]. 2018 01.05.2018;55(5):3684–97.
Wu B, Wang Q, Fei J, Bao Y, Wang X, Song Z, et al. In nije tri-lncRNA-hântekening foarseit it oerlibjen fan pasjinten mei pankreaskanker. REPRESENTATIVES OF ONKOL. [Tydskriftartikel]. 2018 12/01/2018;40(6):3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 befoarderet de foarútgong fan pankreaskanker troch it regeljen fan LIN28B-ekspresje en it PI3K/AKT-paad fia sponsde miR-577. Mol Therapeutics – Nucleïnezuren. 2021;26:523–35.
Lin J, Zhai X, Zou S, Xu Z, Zhang J, Jiang L, et al. Positive feedback tusken lncRNA FLVCR1-AS1 en KLF10 kin de foarútgong fan pankreaskanker fia de PTEN/AKT-paad remme. J EXP Clin Cancer Res. 2021;40(1).
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. Identifikaasje fan trettjin genen dy't it totale oerlibjen by hepatocellulêr karsinoom foarsizze. Biosci Rep [tydskriftartikel]. 2021 04/09/2021.
Pleatsingstiid: 22 septimber 2023