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Updated: Jun 29, 2025
08:50
Predictive Immune Modeling of Solid Tumors
Published on: February 25, 2020
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基于三级淋巴体结构相关基因的风险评分模型的识别,用于预测非小细胞肺癌的免疫治疗疗效
Shi-Qi Mei1, Jia-Qi Liu1, Zi-Jian Huang1
1Guangdong Lung Cancer Institute, Guangdong Provincial People's Hospital (Guangdong Academy of Medical Sciences), Southern Medical University, Guangzhou, China.
Thoracic cancer
|April 1, 2024
概括
非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的三级淋巴体结构 (TLS) 影响免疫治疗结果. 一个基于TLS相关基因的新型基因风险评分模型准确地预测了患者的生存率和对免疫治疗的反应.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 三级淋巴体结构 (TLS) 影响非小细胞肺癌 (NSCLC) 的预后和免疫治疗疗效.
- 通过TLS影响NSCLC结果的确切机制仍然不完全理解.
研究的目的:
- 研究TLS在NSCLC患者预后和免疫治疗反应中的作用.
- 确定与TLS相关的基因,并开发免疫疗法疗效的预测模型.
主要方法:
- 来自癌症数字幻灯片档案 (CDSA) 的TLS识别和分类.
- 使用卡普兰-梅尔曲线和考克斯回归的总生存率 (OS) 和无疾病生存率 (DFS) 的分析.
- 基因表达数据分析 (GSE111414,GSE136961),包括基因组丰富分析 (GSEA),基因本体学 (GO) 和基因和基因组 (KEGG) 京都百科全书的途径分析.
- 免疫细胞透分析 (xCell,ssGSEA,MCP计数器).
- 权重基因共同表达网络分析 (WGCNA),最小绝对收缩和选择运算符 (Lasso) 和多变量考克斯回归来构建基因风险得分模型.
主要成果:
- 阳性TLS状态是OS的重要保护因素 (p=0.029).
- 阳性TLS和成熟TLS组显示免疫激活通路的丰富.
- 与TLS不成熟组相比,TLS成熟组表现出激活树突细胞透的增加.
- 开发了一种五基因风险评分模型 (RGS8,RUF4,HLA-DQB2,THEMIS,TRBV12-5),在低风险组 (p<0.0001和p=0.0015,分别) 中显示出明显优异的无进展生存率 (PFS) 和OS.
- 综合基因风险评分和临床特征模型显示,在接受免疫治疗的患者中,PFS预测准确度得到改善.
结论:
- 在NSCLC的生存和免疫治疗反应中,TLS的形成起着至关重要的作用.
- 成熟的TLS与NSCLC瘤中更活跃的免疫微环境有关.
- 开发的TLS相关基因风险评分模型是预测免疫治疗反应和帮助NSCLC临床决策的宝贵工具.
