结直肠癌的因果推理和预后建模通过集成计算病理学和门德尔随机化进行结合
Wenhao Bao1, Tianying Wang1, Yulin Wang2,3
1Qingdao Municipal Hospital, Qingdao University, Qingdao, Shandong, China.
Annals of surgical oncology
|December 26, 2025
概括
这项研究结合了计算病理学和门德尔随机化,揭示了肠道微生物群,免疫细胞和结直肠癌 (CRC) 之间的因果关系. 为了改进CRC治疗策略,开发了一种新的预后模型.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 计算病理学计算病理学
- 遗传学 是一个遗传学.
背景情况:
- 传统的病理学有助于结直肠癌 (CRC) 的诊断和分期.
- 计算病理学为CRC提供了新的预后见解.
- 有限的研究将孟德尔的随机化 (MR) 与肠道微生物群 (GM),免疫细胞和CRC的病理学相结合.
研究的目的:
- 研究转基因,免疫细胞和CRC之间的因果关系.
- 开发使用综合计算病理学和MR的CRC预后预测模型.
- 为了确定CRC精度治疗的潜在治疗点.
主要方法:
- 使用ResNet-50和CellProfiler对TCGA-COAD/READ数据集中的整个幻灯片图像进行分析.
- 门德尔的随机化和调解分析,以确定转基因,免疫细胞和CRC之间的因果关系.
- 微生物组-免疫基因表达与病理特征的相关性以及基于机器学习的预后模型的构建.
主要成果:
- 确定了55种因果关系,6种调解效应和15种微生物群免疫基因.
- 21种病理特征与已识别的微生物组免疫基因的关联.
- 开发一个具有准确CRC预后预测性能的预后模型.
结论:
- 结合MR和计算病理学,揭示了GM,免疫细胞和CRC之间的因果关系.
- 成功构建了CRC的预后预测模型.
- 确定用于精确治疗结直肠癌的新目标.
