转移抑制子KISS1和nm23在结肠癌中的表达以及与转移的关系

目的观察KISS1和nm23在结肠癌及淋巴结转移组织中的表达,并探讨他们在肿瘤发生和转移中的作用。方法采用组织芯片和免疫组化方法检测KISS1和nm23在正常黏膜(n=126)、原发癌(n=126)和淋巴结转移癌(n=62)中的表达,比较它们在原发灶和正常组织、转移灶与原发灶中的表达差异。结果KISS1的表达随肿瘤的发生和进展逐步下降。KISS1在正常黏膜、原发癌和淋巴结转移组织中的表达率分别为:95.2%、73.8%和41.9%;而nm23在相应组织中的表达为91.2%、82.5%和56.5%。正常黏膜组织中KISS1的表达率显著高于原发癌中的表达,而转移灶中的表达率又显著低于原发灶中的表达。结论肿瘤转移是多基因参与、多阶段、多步骤的结果,转移抑制子如KISS1和nm23的表达在结肠癌发展和转移中起重要作用。     

ErbB2／Grb2／mTOR通路在胃癌发生发展中的作用

目的：检测ErbB2／neu、Grb2和mTOR胃癌中的表达并探讨ErbB2／Grb2／mTOR通路在胃癌发生发展中的作用。方法：构建含有1072例胃癌的组织芯片，利用免疫组化检测ErbB2／neu、Grb2和mTOR在胃癌中的表达。结果：ErbB2／neu、Grb2和mTOR在胃癌中的表达率分别为30．2％、47．5％和50．8％。ErbB2／neu和Grb2的过度表达与年龄（〉60岁）、肿瘤部位、肿瘤类型和高分化相关（P〈0．01）；mTOR的过度表达与肿瘤部位、肿瘤类型、高分化、T分期和TNM分期相关（P〈0．05）。Spearman相关性检验显示，3个蛋白两两之间存在显著相关（P〈0．001）。单因素生存分析表明，Grb2和mTOR与预后有关（P=0．0067，P=0．0001）；而在Cox回归多因素分析中，roTOR与预后有关（P=0．046）。结论：ErbB2／Grb2／mTOR通路在胃癌的发生发展中起到极其重要的作用，mTOR还可能作为胃癌患者预后的独立指标。3个蛋白可以作为胃癌治疗的靶点，继而为胃癌的治疗开拓新的思路。     

肿瘤相关贫血、肿瘤病理状况与胃癌患者生存预后的相关性研究

目的：研究胃癌患者肿瘤相关贫血对胃癌患者生存时间的影响。方法：选取2001～2005年病理确诊的术前胃癌患者，通过检索患者住院病历和随访来获取研究资料，应用SPSS软件处理和分析影响胃癌患者预后的因素。结果：669例获生存随访等资料的胃癌患者，术前有无贫血，其生存时间存在显著差异[（23．9±1．7）个月摊．（35．1±2．2）个月，P〈0．01]；按胃癌TNM分期计算有无贫血患者的生存时间，在I期胃癌患者中，无贫血和有贫血患者的生存期分别是（79．9±2．0）个月和（63．5±7．1）个月（P〈0．01），但是在Ⅱ期、Ⅲ期和Ⅳ期患者中，未见生存时间存在显著差异（P〉0．05）。Cox回归分析表明，有无贫血和胃癌患者预后无显著相关性，而胃癌的肿瘤直径（P=0．009）、肿瘤分化程度（P=0．004）和TNM分期（P〈0．001）与胃癌患者预后显著相关。结论：有肿瘤相关性贫血的胃癌患者生存期短于无贫血患者；影响胃癌患者生存期的独立预后因素为肿瘤分期、肿瘤分化程度和肿瘤直径。     

应用组织微阵列技术检测Kiss-1和KAI-1在胆囊癌中的表达

目的：探讨转移相关基因表达蛋白Kiss-1和KAI-1在人胆囊癌转移发展过程中的意义。方法：应用组织微阵列技术和免疫组织化学（En Vision）技术研究Kiss-1和KAI-1在59例胆囊癌（其中转移病例23例）、7例癌旁和6例正常胆囊组织中的表达。结果：与正常和癌旁组织相比，癌组织中Kiss-1和KAI-1的表达明显降低（P〈0．05）；与癌旁组织相比，Kiss-1、KAI-1在转移病例中的表达明显下降（P〈0．01）。两者的表达下调与胆囊癌的部分恶性生物学行为相关。Kiss1与KAI-1的阳性表达均与胆囊癌的Nevin分期呈明显负相关（P=0．000），且胆囊癌中的Kiss-1的阳性表达与KAI．1的阳性表达呈正相关（r=0．419，P=0．001）。提示Kiss-1与KAI-1均与胆囊癌的高转移潜能相关。结论：Kiss-1或KAI-1表达可能是反映胆囊癌侵袭和转移潜力及预后的重要生物学标记。检测Kiss-1与KAI-1的表达可能对早期发现胆囊癌和评价其预后有重要临床意义。     

大规模胃癌组织芯片的构建以及胃癌预后因素的分析

目的：探寻组织芯片在胃癌研究中的意义，并初步研究影响预后的临床病理因素。方法：收集1072例胃癌手术切除标本，利用组织芯片仪构建组织芯片，结合免疫组化，检测P53和PCNA的表达。并用Kaplan-Meier分析和多因素Cox回归等统计方法分析影响胃癌患者预后的相关因素。结果：成功构建了含有1072例胃癌信息的组织芯片，P53和PCNA在胃癌中的表达率显著高于正常组织中的表达，分别为55．1％和89．3％，进展期胃癌中的表达率显著高于早期胃癌中的表达。P53的过度表达与年龄、男性、贫血、腺癌、分化、浆膜侵犯和淋巴结转移高度相关；而PCNA则与年龄、肿瘤部位、腺癌、分化、浆膜侵犯、淋巴结转移以及TNM高度相关。单因素分析当中，年龄、贫血、肿瘤大小、分化、肿瘤分期、侵犯深度、淋巴结转移、手术方式、切缘、术中输血以及PCNA均与患者恶性预后相关。而在Cox回归多因素分析当中，年龄、分化、肿瘤分期、淋巴结转移、手术方式、术中输血以及PCNA与患者恶性预后相关。结论：1072例胃癌的大规模组织芯片为胃癌的深入研究构建了一个很好的平台；P53和PCNA在胃癌的发生和发展的过程中起到重要作用；患者、肿瘤、手术情况和生物学因素在内的综合因素影响了胃癌患者的预后。     

Bevacizumab与Iressa对高转移肝癌原位移植瘤血管形成的抑制作用

目的探讨Bevacizumab与Iressa对人高转移肝癌模型LCI-D20血管形成的抑制作用。方法动物模型制备7d后,分别采用空白对照Bevacizumab、Iressa以及二者联合治疗LCI-D20,用药28d后处死裸鼠,测量肿瘤质量,检测肿瘤组织微血管密度。结果裸鼠模型分为对照(A)组、Bevacizumab(B)组、Iressa(C)组、Bevacizumab与Iressa联合应用(D)组:各组平均瘤重分别为2.01、0.10、1.18、0.04g,A、B、C、D四组做完全随机方差分析,检验统计量F为42.81,P<0.01,A、B、C、D四组有统计学差异;A、B、C、D组做两两均数比较,AB、AC、AD、BC、CD均有差异,BD无差异。平均MVD为39.57、4.87、14.10、2.03人/HP,A、B、C、D四组做完全随机方差分析,检验统计量F为2283.65,P<0.01,A、B、C、D四组有统计学差异。结论血管形成抑制剂Bevacizumab与Iressa有抑制肝癌血管形成及肿瘤生长的活性;联合应用可提高疗效。     

CK7、CK14、CK19和CK20在胃肠癌转移诊断中价值的新发掘

目的：重新评估CK7、CK14、CK19和CK20在胃肠癌淋巴结微转移中的诊断价值和意义。方法：采用组织芯片和免疫组化方法检测CK7、CK14、CK19和CK20在正常黏膜(n=112)、原发癌(n=112)、淋巴结转移癌(n=106)和肝脏转移癌(n=37)中的表达,比较它们在转移灶与原发灶间表达差异以及与临床病理参数之间的关系。结果：CK19在各种组织中的表达均为100%,原发癌和转移癌间呈一致性表达；而CK20和CK7的表达随肿瘤的发生和进展逐步下降,淋巴结转移灶中的表达水平显著低于原发癌中的表达水平(P＜0．05),CK20和CK7的下降表达与肿瘤的浸润深度有关(P＜0．05)；CK7的下降表达与肿瘤的远处转移有关(P＜0．01),胃癌中CK7的表达率高于肠癌中的表达(P=0．003),CK20正好相反(P＜0．001)。CK14在各种组织中的表达率较低,在胃肠癌的诊断中的价值不大。结论：CK19是检测胃肠癌转移的一个理想指标,而CK20和CK7在检测微转移中价值有待评估,其表达下调可能在胃肠癌发展至转移中起重要作用。     

P53与乙型肝炎病毒增强子Ⅰ上游P53样应答元件结合序列关系研究

背景与目的:在前期工作中,我们经计算机序列分析发现,在乙型肝炎病毒(hepatitis B virus,HBV)基因组增强子Ⅰ上游1047～1059 bp存在P53样应答元件结合序列5′-TGCC(G)TTGCCT-3′,体外实验应用凝胶迁移方法(EMSA和EMSSA)发现这段序列与P53蛋白能够进行特异性结合.本实验拟观察肝癌细胞中P53蛋白与HBV基因组P53样应答元件结合序列之间的关系.方法:报告基因质粒pX-CAT上游为X基因增强子和启动子序列,其中含有P53样应答元件结合序列5′-TGCGTTGCCT-3′.首先用PCR方法将pX-CAT质粒中5′-TGCGTTGCCT-3′进行点突变,成为5′-TGTATTGTAT-3′,以破坏P53样应答元件结合序列.将pX-CAT和变异后的pX-CAT(mpX-CAT)分别单独或与pCMV-p53质粒共转染HepG2细胞,通过检测报告基因CAT的活化情况,观察P53蛋白与这段DNA序列的作用关系.将HBV基因P53样应答元件结合序列反向构建于真核表达质粒pZeoSV2中(αpZeoXP),转染HepG2.2.15细胞并稳定筛选,以封闭HBV基因上P53样结合位点,观察细胞中P53/P21蛋白表达的改变,以及细胞周期、细胞凋亡的变化.结果:HepG2细胞中,报告基因CAT活性在pCMV-p53与pX-CAT共转染组较pX-CAT单独转染组明显升高(1.353 vs 0.738,P＜0.05),而mpX-CAT单独转染组CAT活性则明显降低(0.304),即使与pCMV-p53共转染CAT活性也较低(0.402).与对照组相比,稳定转染了αpZeoXP的HepG2.2.15细胞中,P53、P21蛋白表达水平降低;细胞周期检测显示,与对照组相比,处于S期的细胞数增多(16.37%vs 9.48%),而细胞凋亡数减少(0.95%vs7.84%).结论:P53可促进pX-CAT报告基因在细胞内的表达,进一步提示P53与HBV增强子上游5′-TGCC(G)TTGCCT-3′序列存在结合作用,二者作用可能通过导致细胞内P53蛋白半衰期延长,而使细胞中P53及其下游基因P21蛋白表达水平和活性升高.     

基于复杂系统中因果关系的单细胞病理学

肿瘤是由肿瘤细胞和周围的微环境组成的复杂生态系统。在病理学上,肿瘤中细胞各异、分布和生理功能千差万别,并且受自身、周围环境和治疗的调节,自成复杂系统。单细胞分析技术为病理学复杂系统的研究提供了更多的信息。利用复杂系统中的因果判定方法,可以揭示单细胞的复杂的调节作用,以及不同类型的肿瘤细胞与患者治疗方案、治疗效果、疾病复发和生存时间的因果关系。     

深度学习图像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析

目的 采用基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现对癌症区域的识别。方法 以U-Net网络为基本架构设计更深层次的胃癌病理切片分割算法模型Deeper U-Net （DU-Net）。采用区域重叠分割法将数据集分割成若干小块图片,然后利用预先训练好的DU-Net网络模型对分割的小图片块进行初次分割,并使用图片分类器清除假阳性样本,重新合成新样本。采用重复学习的方法使用新样本进行多次重复训练,将得到的结果应用全连接条件随机场（CRF）进行后续处理。最终得到胃癌分割图片并验证结果。结果 经过3次重复学习后,DU-Net网络模型的平均精度为91.5%,平均交叉联合度量（IoU）为88.4%;相比于未经重复学习的基础DU-Net模型,其平均精度提升了5.6%,平均IoU提升了2.9%。结论 基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现了精准的分割,提高了模型的泛化能力和鲁棒性,可用于辅助胃癌病理诊断。