鉴定从荷尔蒙敏感到割耐药前列腺癌快速进展的患者:一项回顾性研究
Chenxi Pan1, Yi He1, He Wang2
1Department of Urology, The Second Hospital of Dalian Medical University, Dalian, China.
Molecular & cellular proteomics : MCP
|July 2, 2023
概括
研究人员确定了关键蛋白质和临床因素,以预测前列腺癌 (PCa) 从激素敏感前列腺癌 (HSPC) 到抵抗割的前列腺癌 (CRPC) 的快速进展. 这些发现有助于分层患者进行个性化治疗.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 前列腺癌 (PCa) 是男性癌症死亡的主要原因.
- 预测从激素敏感前列腺癌 (HSPC) 到致命的抗割前列腺癌 (CRPC) 的进展仍然是一个重大的临床挑战.
研究的目的:
- 为了确定蛋白质生物标志物来预测HSPC到CRPC的快速进展.
- 开发基于进展风险的患者分层的预测模型.
主要方法:
- 使用压力循环技术和数据独立获取78个HSPC活检的蛋白质组分析.
- 机器学习 (随机森林) 用于生物标记物识别和分类.
- 开发一个整合临床和蛋白质组特征的诺莫格拉姆模型.
主要成果:
- 量化了7355种蛋白质;251种蛋白质在长期和短期进展组之间显示出差异性表达.
- 使用随机森林进行分类,确定了7种蛋白质,其AUC为0.873.
- 结合格里森和值,BGN和MAPK11准确分层的患者 (p=1.3×10−4) 的名图.
结论:
- 确定了与CRPC快速进展和不良预后相关的新型蛋白质生物标志物.
- 开发了机器学习和名录模型,用于HSPC的风险分层和预后预测.
- 这些模型可以帮助临床医生对前列腺癌患者进行个性化管理和决策.
