基于生物信息学分析PKM2在肺腺癌中的表达及临床意义

目的：通过生物信息学方法分析M2型丙酮酸激酶（Pyruvate kinase M2, PKM2）在肺腺癌（lung adenocarcinoma,LUAD）中的表达及临床意义。方法：利用Oncomine和TCGA数据库荟萃分析PKM2 mRNA在LUAD组织和正常肺组织中的表达差异,验证HPA数据库中PKM2蛋白表达;分析该基因与LUAD患者生存的关系;LinkedOmics和Metascape平台做PKM2与LUAD临床病理特征及KEGG通路分析;String-DB网站构建PPI网络。结果：LUAD组织中PKM mRNA表达水平是正常肺组织的1.95倍（P<0.05）。免疫组化结果显示PKM2蛋白在LUAD组织中高表达。PKM2表达与LUAD的病理分级、Ｔ分期和Ｎ分期呈正相关（均P<0.05）,且高表达者总生存率低于低表达者（P<0.001,HR=2.56）。PKM2共表达基因主要与糖酵解、癌症中央碳代谢、HIF-1等信号通路有关。结论：PKM2在LUAD组织中高表达,且与LUAD患者不良预后相关,有望成为LUAD诊断和治疗的有效生物标志物。     

Ki-67预测肺腺癌患者预后价值的Meta分析

目的:通过Meta分析评估Ki-67能否作为判断肺腺癌患者预后的指标。方法:系统检索PubMed、EMBase和Cochrane数据库获得相关文章,提取文章信息并完成文章质量评价后,利用R 3.6.1软件评估Ki-67高表达对肺腺癌患者及其不同亚组预后的影响。结果:共纳入27篇文章的28项研究。结果显示,在肺腺癌患者中,Ki-67表达与总体生存期(overall survival,OS,HR:1.15,P=0.000 1)和无病生存期(disease-free survival,DFS,HR:2.12,P=0.000 3)呈负相关。种族方面,目前仅在亚洲患者中提示Ki-67高表达患者的预后较差;而在不同分期、不同临界值组均提示Ki-67高表达者预后不良。Ki-67临界值定义在50%是目前的最佳临界值。结论:Ki-67高表达在预测肺腺癌预后方面具有临床意义,未来需要进行更多高质量前瞻性研究来验证完善这一发现。     

CDHR2在肺腺癌中的表达及其与预后的关系

目的探讨CDHR2在肺腺癌(LUAD)组织中的表达及其与临床病理特征和预后的关系,并分析CDHR2与LUAD肿瘤免疫浸润的关系。方法挖掘TCGA、GEPIA数据库中CDHR2在LUAD中的表达及与预后的关系;免疫组织化学染色检测83例LUAD患者的癌组织及癌旁正常组织中CDHR2的表达情况,并分析其与患者临床病理特征及无病生存期(DFS)的关系。通过TIMER和CIBERSORT数据库分析CDHR2与LUAD肿瘤免疫浸润水平之间的关系。结果 TCGA数据集中515例LUAD组织的CDHR2表达水平显著高于59例癌旁正常组织(P<0.05)。GEPIA数据库发现CDHR2高表达与较差的总生存期(OS)有关(P<0.05)。免疫组化显示CDHR2蛋白在LUAD组织中的高表达率为66.3%(55/83),高于癌旁组织的37.3%(31/83),差异有统计学意义(P<0.05)。CDHR2蛋白表达与TNM分期有关(P<0.05)。CDHR2蛋白高表达患者的中位DFS为44.6(95%CI:39.5～49.7)个月,短于低表达患者的57.3(95%CI:49.9～64.8...     

基于TCGA数据库分析泛凋亡相关基因构建肺腺癌预后模型的预测价值及其对肿瘤免疫微环境的影响

摘 要：［目的］ 探讨泛凋亡（PANoptosis）对肺腺癌（lung adenocarcinoma,LUAD）患者预后及免疫微环境的预测价值。［方法］ 从TCGA数据库下载LUAD样本与正常样本的基因表达谱及临床数据,从已发表的文献中获取PANoptosis相关基因并分析其在肿瘤组和对照组间的差异表达基因。通过单变量Cox分析和LASSO-Cox回归分析构建生存预后模型,将患者按风险评分划为高、低风险组。通过Kaplan-Meier生存曲线和受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积（area under the curve,AUC）评价模型的预测性能,再对模型风险评分进行独立预后分析。GO和KEGG富集分析探索生物功能和潜在的信号通路。采用TIMER数据库ESTIMATE算法综合分析PANoptosis相关基因与免疫微环境相关性。通过qRT-PCR验证PANoptosis预后相关基因在LUAD组织和正常肺组织间的差异表达。［结果］ 共有15个PANoptosis相关基因在LUAD组和正常组间存在差异性表达,从中筛选出4个PANoptosis预后相关基因（RIPK3、NLRP3、FADD、MLKL）。在LASSO-Cox回归模型中,高风险组的生存率低于低风险组（P<0.001）。单变量和多变量Cox分析显示该评分模型是LUAD的独立预后因素（HR=2.179,95%CI：1.347～3.524,P=0.001）,而GO和KEGG分析显示差异表达基因主要富集于与免疫相关的通路。高低风险组之间免疫微环境、免疫细胞差异和免疫检查点基因表达差异显著。此外,qRT-PCR实验也证实PANoptosis相关基因FADD（P=0.007）和NLRP3（P<0.001）在LUAD组和正常组之间表达存在差异。［结论］ 本研究构建的PANoptosis相关基因的生存预后模型可以预测LUAD患者的预后及免疫微环境。     

ANGPT1基因在肺腺癌组织中的表达及其预后价值分析

目的:探索血管生成素1（angiopoietin 1,ANGPT1)在肺腺癌组织中的表达及预后意义。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库收集肺腺癌和肺鳞癌数据,并下载ANGPT1基因表达谱资料及临床信息资料。采用t检验明确ANGPT1在肺癌组织和正常组织中的表达差异,χ2检验分析ANGPT1基因表达与肺腺癌患者临床病理特征的相关性,Log-rank检验进行生存分析;利用基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis,GSEA）方法,预测肺腺癌中可能受ANGPT1调控的相关通路。结果:ANGPT1基因在肺癌组织中低表达;其表达水平与T分期（P=0.013)呈负相关;ANGPT1低表达的肺腺癌患者预后明显差于高表达患者（P=0.006）,是影响肺腺癌预后的独立保护因素(P＜0.05)。GSEA结果显示,ANGPT1可能通过调节G2M检查点、DNA损伤修复、凋亡、mTOR信号、MYC信号、有丝分裂纺锤体等细胞增殖相关通路影响肺腺癌的发生发展。结论:ANGPT1是肺腺癌的独立预后保护因素,可能成为肺腺癌的潜在预后标志物和治疗靶点。     

回顾性分析第8版AJCC/UICC TNM分期系统在预测Ⅰa期肺腺癌预后中的价值

目的:评估第8版AJCC/UICC TNM分期系统对Ⅰa期肺腺癌患者预后的预测价值。方法:回顾性分析郑州人民医院2007年1月至2012年7月行手术切除且病理资料齐全的Ⅰa期肺腺癌患者90例,按照第8版TNM分期系统,预后指标行Kaplan-Meier 分析,选择有显著差异指标行Cox多因素分析。结果:Ⅰa期肺腺癌患者总体5年生存率为84.4%。Kaplan-Meier单因素分析发现年龄、性别、吸烟状态、发病部位、ALK基因状态、EGFR基因状态、手术方式、辅助治疗不影响Ⅰa期肺腺癌患者预后;而肿瘤病理类型、组织分级及第8版TNM分期影响Ⅰa期肺腺癌患者的预后。Cox多因素分析结果显示第8版 TNM分期是影响Ⅰa期肺腺癌患者预后的独立危险因素。第7版中Ⅰa1期和Ⅰa2期拆分为第8版的Ⅰa1期、Ⅰa2期、Ⅰa3期三组,5年生存率分别为96.9%、88.9%、67.7%（P=0.002）。结论:第8版TNM分期系统能更准确预测Ⅰa期肺腺癌患者的预后。     

肺腺癌新分类在预测Ⅰb期非小细胞肺癌预后中的价值

[目的]探讨新的肺腺癌分类在判断早期可手术的Ⅰb期非小细胞肺腺癌患者中的预后价值。[方法]回顾性分析168例非小细胞肺癌患者,根据第7版TNM分期明确诊断为Ⅰb期非小细胞肺腺癌。采用Kaplan-Meier法比较不同病理亚型患者的无复发生存期和总生存期。Cox回归分析探讨影响患者无复发生存期和总生存期的影响因素。[结果]168例患者中,无原位腺癌患者,2例患者为微浸润腺癌,51例患者为乳头状为主型,55例患者为腺泡样为主型,24例为微乳头为主型,20例为鳞屑状为主型,12例为实性为主型腺癌,4例为变异性腺癌（其中2例为实性腺癌,2例为胎儿型腺癌）。单因素分析显示,是否淋巴管,血管侵犯（P=0．042）和不同病理类型（P=0．004）是影响患者5年无复发生存的因素。多因素分析显示。病理类型是同时影响患者5年无复发生存和总生存期的惟一因素（P分别为0．002和0．035）。[结论]新肺腺癌分类在预测可手术的Ⅰb期非小细胞肺腺癌的无复发生存和总生存方面有一定的价值。     

失巢凋亡相关LncRNAs在肺腺癌中的预后价值及免疫浸润分析

目的 探究失巢凋亡相关的长链非编码RNA(arlncRNAs)在肺腺癌中的预后价值和免疫浸润分析。方法 从TCGA数据库下载肺腺癌的RNA-seq数据及临床信息,从GeneCards和Harmonizome数据库获取失巢凋亡相关基因。通过共表达分析、差异分析和WGCNA分析,筛选与肺腺癌发生密切相关的差异表达的arlncRNAs。基于arlncRNAs构建预后风险模型,对其预测效能进一步验证。最后利用共识聚类识别肺腺癌失巢凋亡相关的分子亚型。结果 确定了7个预后arlncRNAs,其建立的预后风险模型、ROC曲线AUC值均大于0.7。生存分析和免疫浸润分析发现,低风险患者的总生存率较高,具有较高的免疫浸润,对低风险组患者可能有更好的免疫治疗效果。药物敏感性分析表明,高风险组患者对常用的化疗药更敏感。根据模型基因的表达,通过共识聚类确定了亚型C1和C2,C1显示较好的预后。结论 7个arlnc RNAs建立的预后风险模型能有效预测肺腺癌患者的预后。免疫相关和药物敏感性分析结果,为肺腺癌患者精确的个体化治疗提供参考依据。     

影响肺腺癌预后因素的研究

应用多功能图像分析仪，地３４例术后生存时间有明显差异的肺腺癌标本进行检测，并应用免疫组化方法检测了Ｐ＾５３蛋白的异常表达；探讨与预后之间的关系，结果显示：ＤＮＡ含量，核面积（ＮＡ）、核周长（ＮＰ）、最大直径（Ｄｍａｘ）、最小直径（Ｄｍｉｎ）、等铲直径ＥＤ、核形态指数（ＮＦＩ）、核面积标准差（ＮＡＳＤ）及核周长标准差（ＮＰＳＤ）９项参数与患者预后有显著关系，核积分光密度标准差（ＮＩＳ）和核轴比（ＮＡ     

61例肺实性型腺癌的临床特征及预后分析

探讨肺实性型腺癌的临床特征及影响预后的因素。方法：回顾性分析1975年7月至2010年4月收治的61例肺实性型腺癌患者的临床资料,其中行手术为主的综合治疗54例、非手术治疗7例。分别对性别、年龄、吸烟史、肿瘤部位、肿瘤大小、淋巴结转移、pTNM分期等因素进行预后分析。Kaplan-Meier法计算生存率,Log-rank法进行生存率显著性检验,Cox比例风险回归模型进行单因素和多因素分析,评价各因素对预后的影响。结果：全部患者的1、3和5年生存率分别为77.3%、44.8%和25.2%。单因素分析显示：肿瘤大小（P<0.001）、有无淋巴结转移（P=0.014）、M分期（P=0.013）、pTNM分期（P=0.006）、治疗方式（P<0.001）和手术方式（P=0.006）是影响预后的因素。多因素分析显示：肿瘤大小（P=0.015）、有无淋巴结转移（P<0.001）、M分期（P=0.013）和治疗方式是影响预后的独立因素。结论：肺实性型腺癌发生率低,缺乏特异性临床表征,较易发生淋巴结转移,预后差。影响其预后的因素主要为肿瘤大小、淋巴结转移、M分期和治疗方式。根治性手术是其主要治疗手段。争取早期正确诊断、选择正确的治疗方法,是提高生存率的方法。     

基于TXNs家族的肺腺癌预后模型的建立及应用

目的:探索TXNs家族与肺腺癌（LUAD）预后的相关性并建立预后预测模型。方法:利用癌症基因组图谱（TCGA）数据,采用Cox单因素及多因素分析筛选TXNs家族中LUAD的独立预后因素,计算基于TXNs家族的风险评分RS,并分析RS与临床病理学参数的关系,最终构建包含RS的预后预测列线图模型。结果:TMX4是独立预后保护因素,TXNRD1是独立预后危险因素;基于TMX4与TXNRD1的风险评分RS高危患者预后差（P=0.005）,且与较晚的T分期呈正相关（P<0.05）;利用独立预后因素RS、T分期、年龄构建的列线图能够直观个体化地预测LUAD患者的预后。结论:基于TXNs家族构建的LUAD预后预测列线图模型有望成为LUAD预后判断的有效指标。     

基于生物信息学筛选胰腺导管腺癌关键基因

目的:利用生物信息学方法分析胰腺导管腺癌（PDAC）基因表达谱芯片并筛选关键基因。方法:从公共数据库基因表达数据库（GEO）中下载PDAC基因表达谱芯片GSE28735、GSE15471、GSE101448,共纳入108例PDAC样本和97例癌旁组织样本。应用R语言limma包和impute包筛选差异表达基因。利用DAVID数据库和在线分析工具Kobas分别对差异基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析。利用STRING数据库和Cytoscape软件构建差异蛋白互作网络并进一步筛选关键基因。结果:3个基因表达谱芯片共有161个差异表达基因（|log2 fold-change(FC)|>2,P<0.05）,包括54个上调基因,107个下调基因。GO功能富集分析显示差异基因与extracellular exosome、extracellular space、extracellular matrix organization密切相关。KEGG通路分析显示差异基因主要富集在protein digestion and absorption、ECM-receptor interaction和focal adhesion等通路。蛋白质相互作用网络图中显示节点最多的10个枢纽基因分别是ALB、COL11A1、COL3A1、FN1、EGF、COL1A1、MMP9、COL5A2、ITGA2、COL6A3。结论:筛选所得的10个关键基因可能在PDAC发生发展中发挥重要作用,有望成为PDAC诊断及治疗的生物学靶标,为进一步研究PDAC发生发展的分子机制提供了理论依据。     

不同病理类型肺腺癌临床和影像特征及预后分析

目的:探讨不典型腺瘤样增生(atypical adenomatous hyperplasia,AAH)、原位腺癌(adenocarcinoma in situ,AIS)、微浸润性腺癌(minimally invasive adenocarcinoma,MIA)及浸润性腺癌(invasive adenocarcinoma,IAC)的临床、影像、病理特征及预后相关的影响因素。方法:回顾性选取自2012年01月至2019年01月我院行手术治疗且病理确诊的肺腺癌患者503例,根据病理类型分为AAH、AIS、MIA、IAC四组,对比四组患者的临床、影像、病理特征,并采用单因素方差分析和多因素Cox比例风险回归模型分析四组患者预后危险因素的相关性。结果:AAH、AIS、MIA、IAC四组患者在性别比例方面,女性多于男性;在年龄分布方面,青年阶段（≤45岁）和中老年阶段（61~75岁）的差异有统计学意义（P＜0.01,P＜0.01）。不同病理类型肺腺癌患者在结节大小、结节性质及手术方式上差异有统计学意义（P＜0.05）。单因素生存分析发现,不同结节性质肺腺癌患者在手术年龄、再次手术及死亡率方面差异有统计学意义（P＜0.05）。多因素分析发现,结节最长直径［HR=7.166,95%CI（1.011,50.823）］、N分期［HR=10.689,95%CI（2.276,50.200）］是肺腺癌患者预后的独立影响因素（P＜0.05）。结论:在AAH-AIS-MIA-IAC肿瘤演变过程中,结节最长直径、实性成分大小及N分期是肺腺癌患者预后的影响因素,肺腺癌国际新分类方法有助于肺腺癌患者预后评估。     

基于生物信息学分析ITGA2在胰腺癌组织中的表达及机制

目的:探讨整合素亚基α2（integrin alpha-2,ITGA2）在胰腺癌组织中的表达及作用机制。方法:从GEO基因芯片数据库下载GSE28735的芯片数据分析ITGA2的表达;从TCGA数据库搜索有关ITGA2临床样本表达的数据,分析不同ITGA2表达与胰腺癌临床病理参数的相关性;利用GEPIA在线数据库分析ITGA2对胰腺癌预后的影响;最后,运用基因富集分析探究ITGA2在胰腺癌中的可能作用机制。结果:ITGA2基因在胰腺癌组织中的表达量高于癌旁组织（P＜0.000 1）,ITGA2基因的表达与胰腺癌患者年龄、T分期、肿瘤的恶性程度G分级具有相关性（P＜0.05）。ITGA2高表达胰腺癌患者的总体生存期（P＜0.05）和无病生存期（P＜0.05）较差。GSEA结果表明:ITGA2基因主要与顶端连接（P=0.021）、E2F转录途径（P=0.036）、mTORC1信号通路（P=0.018）、糖酵解途径（P=0.032）、PI3K/AKT/mTOR信号通路（P=0.028）、G2/M细胞周期检查点（P=0.034）等信号通路有关。结论:ITGA2在胰腺癌组织中表达上调并且与胰腺癌不良的预后相关,其可以作为胰腺癌有效的预后标志物和潜在治疗靶点。     

基于生物信息学分析GJB3基因在胰腺癌组织中的表达及机制北大核心

目的:运用生物信息学方法探究GJB3基因在胰腺癌组织中的表达及潜在作用机制,并进一步验证其在胰腺癌组织中的表达水平及其临床意义。方法:利用GEPIA在线数据库分析GJB3在胰腺癌组织中的表达及对预后的影响;从TCGA数据库下载有关GJB3基因的临床样本表达数据,分析GJB3表达与胰腺癌临床病理参数的相关性;采用实时荧光定量PCR法测定15例胰腺癌组织及其癌旁组织中GJB3基因的表达水平,结合数据库临床病理参数分析其表达水平对胰腺癌患者预后的影响。随后通过慢病毒介导的RNA干扰来沉默AsPC-1细胞株中的GJB3表达,进一步检测胰腺癌细胞增殖能力及细胞周期所受到的影响。结果:GJB3在胰腺癌组织中的表达量高于正常胰腺组织(P<0.05)。与低表达患者相比,GJB3高表达患者的总体生存期(P<0.05)和无病生存期(P<0.05)较差。GJB3基因的表达与胰腺癌患者的T分期和TNM分期显著相关(P<0.05)。GJB3在胰腺癌患者的癌组织中表达水平明显增高(P<0.05)。沉默GJB3表达后,胰腺癌AsPC-1细胞的增殖能力受到抑制(P<0.05)。结论:GJB3基因在胰腺癌组织中的表达水平显著增高,与胰腺癌不良的预后相关,沉默GJB3能抑制胰腺癌细胞增殖,同时GJB3可能通过影响细胞周期加速胰腺癌的进展。     

纤维蛋白原预测晚期非小细胞肺癌化疗的疗效及预后

目的:探讨纤维蛋白原在晚期非小细胞肺癌(NSCLC)患者中对预测化疗疗效及预后的临床意义。方法:我们回顾性分析了251例晚期非小细胞肺癌患者化疗前后纤维蛋白原水平与临床病理特征、化疗前后纤维蛋白原水平的变化与化疗疗效、化疗前后纤维蛋白原水平变化与不同化疗方案、化疗前纤维蛋白原与预后的关系。结果:男性患者化疗前纤维蛋白原水平高于女性(P=0.001),ECOG 1分的患者化疗前后纤维蛋白原水平均高于ECOG 0分的患者(P=0.000、P=0.002)。化疗前有高纤维蛋白原血症的153例患者化疗后纤维蛋白原水平显著降低(P=0.004),在这部分人群中,疾病部分缓解（PR）组、疾病稳定(SD)组和疾病进展（PD）组纤维蛋白原水平降低差异有统计学意义（P=0.001、P=0.003、P=0.033）。总体人群化疗前高纤维蛋白原血症患者的纤维蛋白原在PD组明显升高(P=0.016)。不同化疗方案与纤维蛋白原水平变化不相关(P=0.545)。高纤维蛋白原组、低纤维蛋白原组的中位PFS分别为142天和204天,中位OS分别为317天和427天,差异有统计学意义（P＜0.001）。而且两组患者中位PFS及中位OS在DP、TP和GP方案组差异有统计学意义。Cox风险比例模型显示,ECOG 1分及纤维蛋白原升高是影响PFS和OS的独立因素。结论:晚期非小细胞肺癌患者纤维蛋白原的变化与化疗疗效相关,高纤维蛋白原水平是预后不良因素。