鳖甲煎丸调控miR-140对肝癌干细胞致瘤性及干性的影响

目的 探讨鳖甲煎丸对裸鼠皮下成瘤、肝癌干细胞（liver cancer stem cells,LCSCs）干性的抑制作用及其相关机制。方法 选取12只BALB/c裸鼠,随机分为4组,即肝癌干细胞皮下成瘤+生理盐水灌胃组（A组）、肝癌干细胞皮下成瘤+鳖甲煎丸灌胃组（B组）、miR-140过表达慢病毒肝癌干细胞皮下成瘤+生理盐水灌胃（C组）、miR-140干扰慢病毒肝癌干细胞皮下成瘤+鳖甲煎丸灌胃（D组）,将分选出肝癌干细胞种植于裸鼠皮下形成瘤体,记录瘤体体积大小,并进行多组间对比。苏木精-伊红（HE）染色观察瘤体组织的病理学变化。PCR和Western Bolt分别检测肝癌组织中CD133、CD24、EpCAM、AFP的mRNA表达、蛋白表达以及miR-140的基因表达。结果B组、C组瘤体体积均小于A组,D组瘤体体积大于B组;HE染色结果提示瘤体组织呈恶性后进行PCR与Western Bolt检测,结果提示B组、C组的CD133、CD24、EpCAM、AFP的mRNA以及蛋白表达相对含量均小于A组,D组以上检测指标小于B组;予鳖甲煎丸灌胃后,瘤体中miR-140的表达升高。结论 鳖甲煎丸...     

基于四种机器学习算法建立预测肝癌切除术后复发模型

目的:基于机器学习算法建立肝癌切除术后模型，预测患者术后复发概率。方法:回顾性分析广西中医药大学第一附属医院2017年12月至2019年6月肝癌切除术后患者的临床资料，将患者分为术后复发组与未复发组。首先通过比较收集得到的两组患者19个临床指标，将差异有统计学意义的指标导入逻辑回归、随机森林、人工神经网络和支持向机量机器学习算法建立四种预测模型，并获得预测变量重要性和评估模型效能的各项指标，从而评估各模型。结果:(1)共收集210例患者资料，其中包括术后复发患者98例和未复发患者112例；(2)4种预测模型中，预测重要性评分排名靠前的为NLR、肿瘤数目、肿瘤分化程度、PLR、肿瘤直径这几个变量对模型的预测效能有重要影响；(3)4种模型评估：逻辑回归、随机森林、人工神经网络和支持向量机算法的AUC值分别为0.889、0.868、0.705和0.649。结论:在本研究中，逻辑回归、随机森林表现较好，这两种机器学习算法建立的模型可较准确预测肝癌切除术后复发可能性。NLR、肿瘤数目、肿瘤分化程度、PLR、肿瘤直径可能是影响肝癌术后复发的预测因素。