基于机器学习的干细胞和血管生成相关基因的预后模型,用于预测HCC患者的预后和免疫透
Feng Cheng1, Yan Shi2, Xia Gao2
1University of Shanghai for Science and Technology, No. 516 Jungong Road, Yangpu District, Shanghai, 200093, China. chengfeng0418@163.com.
这项研究开发了一种九个基因的特征,用于预测肝细胞癌 (HCC) 的结果. 向ELOVL3显示出抑制瘤干和血管生成的希望,提供新的抗HCC策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 分子生物学分子生物学
- 癌症基因组学 癌症基因组学
背景情况:
- 肝细胞癌 (HCC) 是全球癌症死亡的主要原因.
- 瘤干和血管生成是HCC复发和转移的关键驱动因素.
- 需要新的治疗点来破坏HCC中这些交织在一起的过程.
研究的目的:
- 开发一种新的干性和血管生成相关基因 (SARG) 签名,用于预测HCC预后和瘤微环境.
- 确定新型治疗点,同时扰乱HCC的干部和血管生成.
- 调查ELOVL3在HCC干和血管生成中的作用.
主要方法:
- 使用单变Cox回归和LASSO Cox回归来确定预后SARG并构建一个九基因风险评分模型.
- 开发了一个名图,将SARGs得分和临床病理特征用于生存预测.
- 在体外和体内实验中进行了实验,以评估ELOVL3敲击对瘤干和血管生成的影响.
主要成果:
- 一个9个SARG风险评分模型 (DRD1,CDX2,ELOVL3,TKTL1,IGLON5,SHISA9,WNT1,CNTN6,MMP3) 显示了HCC预后,瘤微环境和免疫治疗反应的强大预测性能 (C指数:0.72).
- 患者被分为高风险和低风险组,较高的得分与较差的整体存活率相关 (逻辑等级P<0.001).
- ELOVL3倒置显著降低了瘤茎和血管生成潜力,抑制了瘤生长和转移.
结论:
- 九个SARG风险评分是预测HCC临床结果和免疫治疗反应的宝贵工具.
- 在HCC中,瘤干和血管生成之间建立了直接的分子相关性.
- 鉴于其与癌细胞干细胞和血管生成潜力的相关性,ELOVL3被确定为HCC的有前途的治疗标.
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