一个基于机器学习的预后签名,利用MSC蛋白质组学来预测膀癌的预后和治疗反应
Xinyu Zhang1, Pan Li1, Luhua Ji1
1Institute of Urology, Lanzhou University Second Hospital, Key Laboratory of Gansu Province for Urological Diseases, Gansu Urological Clinical Center, Lanzhou, China.
Translational oncology
|March 12, 2025
概括
这项研究开发了一种用于膀癌 (BLCA) 的新预后签名,该签名使用由介质干细胞 (MSC) 分泌的蛋白质. 这种签名预测了患者的结果,并指导了治疗策略,为个性化的BLCA治疗提供了希望.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 干细胞生物学 干细胞生物学
- 免疫学 免疫学 免疫学
背景情况:
- 介酶干细胞 (MSC) 透到膀癌 (BLCA) 的瘤微环境 (TME),影响瘤的进展.
- 了解MSC-瘤细胞相互作用对于开发BLCA中新的治疗策略至关重要.
研究的目的:
- 建立基于膀癌 (BLCA) 的MSC分泌基因的预后特征.
- 使用MSC衍生因素预测BLCA患者的预后并指导治疗决策.
主要方法:
- 在BLCA中通过流细胞计和mFIHC验证的MSC存在.
- 从BLCA中使用的细胞因子阵列和在MSC条件介质 (MSCCM) 上的无监督聚类.
- 在TCGA-BLCA和其他数据集上使用机器学习开发了风险签名.
主要成果:
- 确认了MSC的存在,并将它们与BLCA等级,T阶段和Ki67.7相关联.
- 确定了两组具有明显的TME,免疫反应和治疗结果的患者群.
- 开发了一个强大的签名预测生存,独立于其他因素,具有高准确性 (ROC曲线).
- 风险组之间的TME得分,免疫透和检查点有显著差异.
- 在低风险组中表明了更好的免疫疗法反应的潜力,并降低了吉姆西塔/西斯普拉丁的疗效.
结论:
- 来自MSC分泌的蛋白质的签名有效预测BLCA的预后.
- 这个签名为优化BLCA治疗和管理耐药性提供了有价值的指导.
