在清细胞细胞癌中预测CTLA4表达和预后,使用组织病理图像和机器学习的病理学特征和机器学习
Xiaoqun Yang1, Xiangyun Li1, Haimin Xu1
1Department of Pathology, Shanghai Ruijin Hospital, Shanghai Jiaotong University School of Medicine, Shanghai, China.
Heliyon
|August 15, 2024
概括
高CTLA4表达预测清细胞细胞癌 (ccRCC) 的预后不佳. 一种新的病理学特征有效地预测了ccRCC中的患者结果和CTLA4水平,帮助免疫治疗策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 计算病理学计算病理学
背景情况:
- 细胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4 (CTLA4) 是瘤免疫治疗中的一个关键的免疫检查点.
- 清细胞细胞癌 (ccRCC) 是一种重要的恶性瘤,理解免疫逃避是至关重要的.
研究的目的:
- 开发一种病理学特征来评估CTLA4表达.
- 使用此签名预测ccRCC患者的临床结果.
主要方法:
- 利用TCGA-KIRC数据集 (354名患者) 来分析CTLA4表达和整体存活率.
- 使用机器学习 (渐变增强机器) 来构建病理学特征 (PS) 用于预后和CTLA4表达预测.
- 进行了丰富分析,探索了与TMB和免疫透的相关性,并进行了体外实验以获得机械洞察力.
主要成果:
- 高CTLA4表达与ccRCC的不良预后相关.
- 病理学特征显示出强大的预测性能 (AUC=0.737,P<0.001).
- PS与CTLA4表达呈正相关性,并与TGF-β信号传递,TMB和Tregs相关. 在实验室中,CTLA4敲击抑制了瘤细胞的增殖,迁移,入侵和M2巨细胞的两极分化.
结论:
- 高CTLA4表达与ccRCC的预后不佳有关.
- 开发的基于机器学习的病理学特征准确预测ccRCC患者的预后和CTLA4表达水平.


