机器学习开发了与免疫相关的外体体签名,用于预后和免疫疗法在膀癌中的益处
1Urology & Nephrology Center, Department of Urology, Zhejiang Provincial People's Hospital, Affiliated People's Hospital of Hangzhou Medical College, Hangzhou, 310014, Zhejiang, China.
Discover oncology
|April 18, 2025
概括
这项研究开发了一种与免疫相关的外体体签名 (IES),以预测膀癌患者的结果和免疫治疗反应. 高IES表明生存率较差,免疫治疗的益处较小.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 膀癌是一种常见的恶性瘤,预后不佳.
- 外体细胞在瘤进展和治疗反应中发挥着关键作用.
研究的目的:
- 开发和验证一种与免疫相关的外体体签名 (IES),用于预测膀癌的临床结果.
- 评估IES在膀癌患者中预测免疫治疗益处的能力.
主要方法:
- 使用10个机器学习算法对多个公共数据集 (TCGA,GSE13507,GSE31684,GSE32984,GSE48276) 的综合分析.
- 使用RSF+Enet算法开发了最佳IES,使用免疫疗法数据集 (GSE91061,GSE78220,IMvigor210) 验证了其预测性能.
主要成果:
- 最优的IES达到0.75的高C指数,并显示出对患者生存的强大预测能力 (AUC为0.711,0.751,0.806为1,3,5年ROC曲线).
- 高IES得分与免疫细胞活性降低,瘤免疫功能障碍和排除增加,免疫逃脱率更高,瘤内部异质性更大,PD1&CTLA4免疫色素得分更低,瘤突变负担更低相关.
- 具有高IES得分的患者表现出更高的癌症标志性得分,这表明对免疫治疗的潜在耐药性.
结论:
- 针对膀癌,成功开发了一种最佳的免疫相关外体体签名 (IES).
- IES作为一个有价值的指标,用于预测膀癌患者的临床结果和免疫治疗反应.
