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目的 研究肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)数据库中microRNA-301b(miR-301b)在478 例卵巢癌患者中的表达量与卵巢癌患者生存状况的关系。方法 对TCGA 数据库中478 例卵巢癌患者的miR-301b 表达量与生存状况进行分析,预测其靶基因及生物学活性。结果 miR-301b 高表达患者具有更长的生存时间, 是卵巢癌患者预后的保护因素(OS:P<0.001, DFS:P<0.05),综合3 个靶基因数据库的预测结果得到12 个靶基因,编码的蛋白多数与肿瘤的发生发展有关,其中靶基因TEA 结构域家族成员1(TEA domain family member 1,TEAD1) 与胞质多糖基化元件结合蛋白4(cytoplasmic polyadenylation element binding protein 4, CPEB4)的表达量与卵巢癌患者的预后相关(TEAD1:P<0.05,CPEB4:P<0.05)。结论 miR-301b 表达对卵巢癌患者的预后具有重要的意义,表现出抑癌因子的作用,对卵巢癌的预后评估和治疗具有重要的指导意义。 相似文献
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目的 探讨剂量组学在预测肺癌根治性放疗患者放射性肺炎发生中的应用潜能。方法 回顾性收集行根治性放疗的314例肺癌患者的临床资料、放疗剂量文件、定位及随访CT图像,根据临床资料及影像学随访资料对放射性肺炎进行分级,提取全肺的剂量组学特征,构建机器学习模型。应用1000次自助抽样法(bootstrap)的最小绝对值收敛和选择算子嵌套逻辑回归(LASSO‐LR)及1000次bootstrap的赤池信息量准则(AIC)向后法筛选与放射性肺炎相关的剂量组学特征,随机按照7∶3划分为训练集及验证集,应用逻辑回归建立预测模型,并应用ROC曲线及校正曲线评价模型的性能。结果 共提取120个剂量组学特征,经LASSO‐LR降维筛选得到12个特征进入“特征池”,再经过AIC向后法筛选,最终筛选出6个剂量组学特征进行模型构建,训练集AUC为0.77(95%CI为0.65~0.87),独立验证集AUC为0.72(95%CI为0.64~0.81)。结论 利用剂量组学建立的预测模型具有预测放射性肺炎发生的潜力,但仍需继续纳入多中心数据及前瞻性数据进一步挖掘剂量组学的应用潜能。 相似文献
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肿瘤免疫治疗是通过修复及增强机体免疫系统功能,以控制、杀伤肿瘤细胞,从而使肿瘤特异性死亡,但易引起过度免疫应答导致免疫紊乱。中医药通过扶正(调和营卫、补肾健脾、益气养阴)及祛邪(清热解毒、活血化瘀、消痰散结)来提高人体免疫,抗肿瘤,且毒副作用小。 相似文献
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