Ang kanser sa pancreas usa sa pinakakamatay nga tumor sa kalibutan nga adunay dili maayong prognosis. Busa, gikinahanglan ang usa ka tukma nga modelo sa prediksyon aron mailhan ang mga pasyente nga adunay taas nga peligro sa kanser sa pancreas aron ipahaum ang pagtambal ug mapaayo ang prognosis sa kini nga mga pasyente.
Nakuha namo ang datos sa The Cancer Genome Atlas (TCGA) pancreatic adenocarcinoma (PAAD) RNAseq gikan sa UCSC Xena database, giila ang immune-related lncRNAs (irlncRNAs) pinaagi sa correlation analysis, ug giila ang mga kalainan tali sa TCGA ug normal nga mga tisyu sa pancreatic adenocarcinoma. DEirlncRNA) gikan sa TCGA ug genotype tissue expression (GTEx) sa tisyu sa pancreas. Dugang nga univariate ug lasso regression analyses ang gihimo aron makahimo og prognostic signature models. Dayon among gikalkulo ang area under the curve ug gitino ang optimal cutoff value para sa pag-ila sa mga pasyente nga adunay high- ug low-risk pancreatic adenocarcinoma. Aron itandi ang mga klinikal nga kinaiya, immune cell infiltration, immunosuppressive microenvironment, ug chemotherapy resistance sa mga pasyente nga adunay high- ug low-risk pancreatic cancer.
Among giila ang 20 ka pares sa DEirlncRNA ug gi-grupo ang mga pasyente sumala sa optimal cutoff value. Gipakita namo nga ang among prognostic signature model adunay dakong performance sa pagtagna sa prognosis sa mga pasyente nga adunay PAAD. Ang AUC sa ROC curve kay 0.905 para sa 1-year forecast, 0.942 para sa 2-year forecast, ug 0.966 para sa 3-year forecast. Ang mga pasyente nga adunay taas nga risgo adunay mas ubos nga survival rates ug mas grabe nga clinical characteristics. Gipakita usab namo nga ang mga pasyente nga adunay taas nga risgo adunay immunosuppressed ug mahimong makaugmad og resistensya sa immunotherapy. Ang ebalwasyon sa mga tambal nga anticancer sama sa paclitaxel, sorafenib, ug erlotinib base sa computational prediction tools mahimong angay para sa mga pasyente nga adunay taas nga risgo nga adunay PAAD.
Sa kinatibuk-an, ang among pagtuon nagtukod og bag-ong prognostic risk model base sa gipares nga irlncRNA, nga nagpakita og maayong prognostic value sa mga pasyente nga adunay kanser sa pancreas. Ang among prognostic risk model makatabang sa pag-ila sa mga pasyente nga adunay PAAD nga angayan alang sa medikal nga pagtambal.
Ang kanser sa pancreas usa ka malignant nga tumor nga adunay ubos nga lima ka tuig nga survival rate ug taas nga grado. Sa panahon sa pagdayagnos, kadaghanan sa mga pasyente naa na sa advanced stages. Sa konteksto sa epidemya sa COVID-19, ang mga doktor ug nars naa sa ilalum sa dakong pressure sa pagtambal sa mga pasyente nga adunay kanser sa pancreas, ug ang mga pamilya sa mga pasyente nag-atubang usab sa daghang pressure sa paghimo og mga desisyon sa pagtambal [1, 2]. Bisan kung adunay daghang mga pag-uswag nga nahimo sa pagtambal sa mga DOAD, sama sa neoadjuvant therapy, surgical resection, radiation therapy, chemotherapy, targeted molecular therapy, ug immune checkpoint inhibitors (ICIs), mga 9% ra sa mga pasyente ang mabuhi lima ka tuig pagkahuman sa diagnosis [3]. ], 4]. Tungod kay ang sayo nga mga sintomas sa pancreatic adenocarcinoma dili tipikal, ang mga pasyente kasagaran nadayagnos nga adunay metastases sa usa ka advanced stage [5]. Busa, alang sa usa ka gihatag nga pasyente, ang indibidwal nga komprehensibo nga pagtambal kinahanglan nga motimbang sa mga bentaha ug disbentaha sa tanan nga mga kapilian sa pagtambal, dili lamang aron mapalawig ang survival, apan aron usab mapaayo ang kalidad sa kinabuhi [6]. Busa, ang usa ka epektibo nga modelo sa prediksyon gikinahanglan aron tukma nga masusi ang prognosis sa usa ka pasyente [7]. Busa, mahimong mapili ang angay nga pagtambal aron mabalanse ang pagkabuhi ug kalidad sa kinabuhi sa mga pasyente nga adunay PAAD.
Ang dili maayong prognosis sa PAAD kasagaran tungod sa resistensya sa mga tambal sa chemotherapy. Sa bag-ohay nga mga tuig, ang mga immune checkpoint inhibitor kaylap nga gigamit sa pagtambal sa mga solidong tumor [8]. Bisan pa, ang paggamit sa mga ICI sa kanser sa pancreas talagsa ra nga malampuson [9]. Busa, importante nga mailhan ang mga pasyente nga mahimong makabenepisyo sa terapiya sa ICI.
Ang long non-coding RNA (lncRNA) usa ka klase sa non-coding RNA nga adunay mga transcript nga >200 nucleotides. Ang mga LncRNA kay kaylap ug naglangkob sa mga 80% sa transcriptome sa tawo [10]. Daghang trabaho ang nagpakita nga ang mga prognostic model nga nakabase sa lncRNA epektibong makatagna sa prognosis sa pasyente [11, 12]. Pananglitan, 18 ka autophagy-related lncRNAs ang nailhan nga makamugna og prognostic signatures sa kanser sa suso [13]. Unom pa ka immune-related lncRNAs ang gigamit aron matukod ang mga prognostic features sa glioma [14].
Sa kanser sa pancreas, ang ubang mga pagtuon nakatukod og mga pirma nga nakabase sa lncRNA aron matagna ang prognosis sa pasyente. Usa ka 3-lncRNA signature ang natukod sa pancreatic adenocarcinoma nga adunay area ubos sa ROC curve (AUC) nga 0.742 lamang ug usa ka overall survival (OS) nga 3 ka tuig [15]. Dugang pa, ang mga kantidad sa ekspresyon sa lncRNA managlahi taliwala sa lainlaing mga genome, lainlaing mga format sa datos, ug lainlaing mga pasyente, ug ang performance sa predictive model dili lig-on. Busa, naggamit kami usa ka nobela nga algorithm sa pagmodelo, pagpares ug iteration, aron makamugna og mga pirma nga may kalabotan sa immunity lncRNA (irlncRNA) aron makahimo og mas tukma ug lig-on nga predictive model [8].
Ang normalized RNAseq data (FPKM) ug clinical pancreatic cancer TCGA ug genotype tissue expression (GTEx) data nakuha gikan sa UCSC XENA database (https://xenabrowser.net/datapages/). Ang mga GTF file nakuha gikan sa Ensembl database (http://asia.ensembl.org) ug gigamit sa pagkuha sa lncRNA expression profiles gikan sa RNAseq. Nag-download kami og immunity-related genes gikan sa ImmPort database (http://www.immport.org) ug giila ang immunity-related lncRNAs (irlncRNAs) gamit ang correlation analysis (p < 0.001, r > 0.4). Pag-ila sa differentially expressed irlncRNAs (DEirlncRNAs) pinaagi sa pagtabok sa irlncRNAs ug differentially expressed lncRNAs nga nakuha gikan sa GEPIA2 database (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) sa TCGA-PAAD cohort (|logFC| > 1 ug FDR) <0.05).
Kini nga pamaagi gitaho na kaniadto [8]. Sa piho, among gitukod ang X aron ilisan ang gipares nga lncRNA A ug lncRNA B. Kung ang bili sa ekspresyon sa lncRNA A mas taas kaysa sa bili sa ekspresyon sa lncRNA B, ang X gihubit nga 1, kung dili ang X gihubit nga 0. Busa, makakuha kita og matrix nga 0 o – 1. Ang bertikal nga axis sa matrix nagrepresentar sa matag sample, ug ang pinahigda nga axis nagrepresentar sa matag pares sa DEirlncRNA nga adunay bili nga 0 o 1.
Ang univariate regression analysis nga gisundan sa Lasso regression gigamit aron masusi ang mga prognostic DEirlncRNA pairs. Ang lasso regression analysis migamit og 10-fold cross-validation nga gisubli sa 1000 ka beses (p < 0.05), nga adunay 1000 random stimuli kada run. Kung ang frequency sa matag DEirlncRNA pair milapas sa 100 ka beses sa 1000 ka cycle, ang mga DEirlncRNA pairs gipili aron paghimo og prognostic risk model. Dayon among gigamit ang AUC curve aron makit-an ang optimal cutoff value para sa pagklasipikar sa mga pasyente sa PAAD ngadto sa high- ug low-risk nga mga grupo. Ang AUC value sa matag modelo gikalkulo usab ug gi-plot isip usa ka curve. Kung ang curve makaabot sa pinakataas nga punto nga nagpakita sa maximum AUC value, ang proseso sa pagkalkula mohunong ug ang modelo giisip nga labing maayo nga kandidato. Ang 1-, 3- ug 5-year ROC curve models gihimo. Ang univariate ug multivariate regression analyses gigamit aron masusi ang independent predictive performance sa prognostic risk model.
Gamita ang pito ka himan aron tun-an ang mga rate sa paglusot sa immune cell, lakip ang XCELL, TIMER, QUANTISEQ, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS, ug CIBERSORT. Ang datos sa paglusot sa immune cell gi-download gikan sa TIMER2 database (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3). Ang kalainan sa sulud sa mga immune-infiltrating cells tali sa mga high- ug low-risk nga grupo sa gitukod nga modelo gisusi gamit ang Wilcoxon signed-rank test, ang mga resulta gipakita sa square graph. Gihimo ang Spearman correlation analysis aron analisahon ang relasyon tali sa mga kantidad sa risk score ug mga immune-infiltrating cells. Ang resulta nga correlation coefficient gipakita isip usa ka lollipop. Ang significance threshold gibutang sa p < 0.05. Ang pamaagi gihimo gamit ang R package nga ggplot2. Aron masusi ang relasyon tali sa modelo ug mga lebel sa ekspresyon sa gene nga nalangkit sa rate sa paglusot sa immune cell, gihimo namo ang ggstatsplot package ug violin plot visualization.
Aron masusi ang mga klinikal nga sumbanan sa pagtambal alang sa kanser sa pancreas, among gikalkulo ang IC50 sa kasagarang gigamit nga mga tambal sa chemotherapy sa TCGA-PAAD cohort. Ang mga kalainan sa katunga sa inhibitory concentrations (IC50) tali sa mga high- ug low-risk nga grupo gitandi gamit ang Wilcoxon signed-rank test, ug ang mga resulta gipakita isip mga boxplots nga namugna gamit ang pRRophetic ug ggplot2 sa R. Ang tanan nga mga pamaagi nagsunod sa mga may kalabutan nga mga giya ug mga lagda.
Ang workflow sa among pagtuon gipakita sa Figure 1. Gamit ang correlation analysis tali sa lncRNAs ug immunity-related genes, among gipili ang 724 ka irlncRNAs nga adunay p < 0.01 ug r > 0.4. Sunod namong gisusi ang lain-laing gipahayag nga lncRNAs sa GEPIA2 (Figure 2A). Usa ka total nga 223 ka irlncRNAs ang lain-laing gipahayag tali sa pancreatic adenocarcinoma ug normal nga pancreatic tissue (|logFC| > 1, FDR < 0.05), nga ginganlan og DEirlncRNAs.
Pagtukod sa mga predictive risk model. (A) Bulkanhong plot sa lain-laing gipahayag nga mga lncRNA. (B) Pag-apod-apod sa mga lasso coefficients para sa 20 ka DEirlncRNA pairs. (C) Partial likelihood variance sa LASSO coefficient distribution. (D) Forest plot nga nagpakita sa univariate regression analysis sa 20 ka DEirlncRNA pairs.
Sunod, naghimo mig 0 o 1 nga matrix pinaagi sa pagpares sa 223 ka DEirlncRNAs. Usa ka total nga 13,687 ka DEirlncRNA pairs ang nailhan. Human sa univariate ug lasso regression analysis, 20 ka DEirlncRNA pairs ang gisulayan aron makahimo og prognostic risk model (Figure 2B-D). Base sa mga resulta sa Lasso ug multiple regression analysis, among gikalkulo ang risk score para sa matag pasyente sa TCGA-PAAD cohort (Table 1). Base sa mga resulta sa lasso regression analysis, among gikalkulo ang risk score para sa matag pasyente sa TCGA-PAAD cohort. Ang AUC sa ROC curve kay 0.905 para sa 1-year risk model prediction, 0.942 para sa 2-year prediction, ug 0.966 para sa 3-year prediction (Figure 3A-B). Nagtakda mig optimal cutoff value nga 3.105, gibahin-bahin ang mga pasyente sa TCGA-PAAD cohort ngadto sa high- ug low-risk nga mga grupo, ug gi-plot ang survival outcomes ug risk score distributions para sa matag pasyente (Figure 3C-E). Ang Kaplan-Meier analysis nagpakita nga ang survival sa mga pasyente sa PAAD sa high-risk nga grupo mas ubos kay sa mga pasyente sa low-risk nga grupo (p < 0.001) (Figure 3F).
Balido sa mga modelo sa prognostic risk. (A) ROC sa modelo sa prognostic risk. (B) 1-, 2-, ug 3-ka tuig nga mga modelo sa prognostic risk sa ROC. (C) ROC sa modelo sa prognostic risk. Nagpakita sa labing maayo nga cut-off point. (DE) Distribusyon sa status sa survival (D) ug mga marka sa risgo (E). (F) Pag-analisar sa Kaplan-Meier sa mga pasyente sa PAAD sa mga grupo nga taas ug ubos ang risgo.
Dugang namong gisusi ang mga kalainan sa mga marka sa risgo pinaagi sa mga klinikal nga kinaiya. Ang strip plot (Figure 4A) nagpakita sa kinatibuk-ang relasyon tali sa mga klinikal nga kinaiya ug mga marka sa risgo. Sa partikular, ang mga tigulang nga pasyente adunay mas taas nga mga marka sa risgo (Figure 4B). Dugang pa, ang mga pasyente nga adunay stage II adunay mas taas nga mga marka sa risgo kaysa mga pasyente nga adunay stage I (Figure 4C). Mahitungod sa grado sa tumor sa mga pasyente sa PAAD, ang mga pasyente sa grade 3 adunay mas taas nga mga marka sa risgo kaysa mga pasyente sa grade 1 ug 2 (Figure 4D). Dugang pa namong gihimo ang univariate ug multivariate regression analyses ug gipakita nga ang marka sa risgo (p < 0.001) ug edad (p = 0.045) mga independente nga prognostic factor sa mga pasyente nga adunay PAAD (Figure 5A-B). Ang ROC curve nagpakita nga ang marka sa risgo mas labaw sa ubang mga klinikal nga kinaiya sa pagtagna sa 1-, 2-, ug 3-ka tuig nga survival rate sa mga pasyente nga adunay PAAD (Figure 5C-E).
Mga klinikal nga kinaiya sa mga prognostic risk model. Ang Histogram (A) nagpakita sa (B) edad, (C) yugto sa tumor, (D) grado sa tumor, risk score, ug gender sa mga pasyente sa TCGA-PAAD cohort. **p < 0.01
Independiyenteng predictive analysis sa mga prognostic risk model. (AB) Univariate (A) ug multivariate (B) regression analysis sa mga prognostic risk model ug clinical characteristics. (CE) 1-, 2-, ug 3-year ROC para sa mga prognostic risk model ug clinical characteristics
Busa, among gisusi ang relasyon tali sa oras ug mga marka sa risgo. Among nakita nga ang marka sa risgo sa mga pasyente sa PAAD adunay inversely correlation sa CD8+ T cells ug NK cells (Figure 6A), nga nagpakita sa napugngan nga immune function sa high-risk nga grupo. Among gisusi usab ang kalainan sa immune cell infiltration tali sa high- ug low-risk nga mga grupo ug nakita ang parehas nga mga resulta (Figure 7). Adunay gamay nga infiltration sa CD8+ T cells ug NK cells sa high-risk nga grupo. Sa bag-ohay nga mga tuig, ang mga immune checkpoint inhibitors (ICIs) kaylap nga gigamit sa pagtambal sa mga solid tumor. Bisan pa, ang paggamit sa mga ICI sa kanser sa pancreas talagsa ra nga malampuson. Busa, among gisusi ang ekspresyon sa mga immune checkpoint genes sa high- ug low-risk nga mga grupo. Among nakita nga ang CTLA-4 ug CD161 (KLRB1) sobra nga gipahayag sa low-risk nga grupo (Figure 6B-G), nga nagpakita nga ang mga pasyente sa PAAD sa low-risk nga grupo mahimong sensitibo sa ICI.
Pag-analisa sa korelasyon sa prognostic risk model ug immune cell infiltration. (A) Korelasyon tali sa prognostic risk model ug immune cell infiltration. (BG) Nagpakita sa gene expression sa mga grupo nga taas ug ubos ang risgo. (HK) Mga kantidad sa IC50 para sa piho nga mga tambal nga anticancer sa mga grupo nga taas ug ubos ang risgo. *p < 0.05, **p < 0.01, ns = dili signipikante
Dugang namong gisusi ang asosasyon tali sa mga risk score ug sa komon nga mga chemotherapy agent sa TCGA-PAAD cohort. Nangita kami og mga tambal nga kontra-kanser nga kasagarang gigamit sa kanser sa pancreas ug gisusi ang mga kalainan sa ilang mga kantidad sa IC50 tali sa mga grupo nga taas ug ubos ang risgo. Ang mga resulta nagpakita nga ang kantidad sa IC50 sa AZD.2281 (olaparib) mas taas sa grupo nga taas ang risgo, nga nagpakita nga ang mga pasyente sa PAAD sa grupo nga taas ang risgo mahimong dili mataptan sa pagtambal sa AZD.2281 (Figure 6H). Dugang pa, ang mga kantidad sa IC50 sa paclitaxel, sorafenib, ug erlotinib mas ubos sa grupo nga taas ang risgo (Figure 6I-K). Dugang namong giila ang 34 ka tambal nga kontra-kanser nga adunay mas taas nga kantidad sa IC50 sa grupo nga taas ang risgo ug 34 ka tambal nga kontra-kanser nga adunay mas ubos nga kantidad sa IC50 sa grupo nga taas ang risgo (Table 2).
Dili ikalimod nga ang mga lncRNA, mRNA, ug miRNA kay kaylap nga naglungtad ug adunay hinungdanong papel sa pag-uswag sa kanser. Adunay daghang ebidensya nga nagsuporta sa hinungdanong papel sa mRNA o miRNA sa pagtagna sa kinatibuk-ang survival sa daghang mga klase sa kanser. Walay duhaduha, daghang mga prognostic risk model ang gibase usab sa mga lncRNA. Pananglitan, si Luo et al. nagpakita nga ang LINC01094 adunay hinungdanong papel sa pagdaghan ug metastasis sa PC, ug ang taas nga ekspresyon sa LINC01094 nagpakita sa dili maayong survival sa mga pasyente sa kanser sa pancreas [16]. Ang pagtuon nga gipresentar ni Lin et al. nagpakita nga ang downregulation sa lncRNA FLVCR1-AS1 nalangkit sa dili maayong prognosis sa mga pasyente sa kanser sa pancreas [17]. Bisan pa, ang mga lncRNA nga may kalabotan sa resistensya dili kaayo gihisgutan sa mga termino sa pagtagna sa kinatibuk-ang survival sa mga pasyente sa kanser. Bag-ohay lang, daghang trabaho ang naka-focus sa pagtukod og mga prognostic risk model aron matagna ang survival sa mga pasyente sa kanser ug sa ingon ma-adjust ang mga pamaagi sa pagtambal [18, 19, 20]. Nagkadaghan ang pag-ila sa hinungdanong papel sa immune infiltrates sa pagsugod, pag-uswag, ug pagtubag sa kanser sa mga pagtambal sama sa chemotherapy. Daghang mga pagtuon ang nagpamatuod nga ang mga selula sa immune system nga mosulod sa tumor adunay hinungdanon nga papel sa pagtubag sa cytotoxic chemotherapy [21, 22, 23]. Ang tumor immune microenvironment usa ka importante nga hinungdan sa pagkabuhi sa mga pasyente sa tumor [24, 25]. Ang immunotherapy, labi na ang ICI therapy, kaylap nga gigamit sa pagtambal sa mga solidong tumor [26]. Ang mga gene nga may kalabutan sa immune system kaylap nga gigamit sa paghimo og mga prognostic risk model. Pananglitan, si Su et al. Ang immune-related prognostic risk model gibase sa mga protein-coding gene aron matagna ang prognosis sa mga pasyente sa kanser sa obaryo [27]. Ang mga non-coding gene sama sa lncRNA angay usab alang sa paghimo og mga prognostic risk model [28, 29, 30]. Gisulayan ni Luo et al ang upat ka immune-related lncRNA ug naghimo og predictive model alang sa risgo sa kanser sa cervix [31]. Si Khan et al. Usa ka total nga 32 ka differentially expressed transcripts ang giila, ug base niini, usa ka prediction model nga adunay 5 ka significant transcripts ang natukod, nga gisugyot isip usa ka girekomendar nga himan alang sa pagtagna sa biopsy-proven acute rejection human sa kidney transplantation [32].
Kadaghanan niini nga mga modelo gibase sa lebel sa ekspresyon sa gene, mga gene nga nag-code sa protina o mga gene nga wala nag-code. Bisan pa, ang parehas nga gene mahimong adunay lainlaing mga kantidad sa ekspresyon sa lainlaing mga genome, mga format sa datos ug sa lainlaing mga pasyente, nga mosangput sa dili lig-on nga mga banabana sa mga predictive model. Niini nga pagtuon, naghimo kami usa ka makatarunganon nga modelo nga adunay duha ka pares sa lncRNA, nga independente sa eksaktong mga kantidad sa ekspresyon.
Niini nga pagtuon, among giila ang irlncRNA sa unang higayon pinaagi sa correlation analysis sa mga gene nga may kalabutan sa resistensya. Gisusi namo ang 223 ka DEirlncRNA pinaagi sa hybridization nga adunay differentially expressed lncRNAs. Ikaduha, naghimo kami og 0-or-1 matrix base sa gipatik nga DEirlncRNA pairing method [31]. Dayon naghimo kami og univariate ug lasso regression analyses aron mailhan ang prognostic DEirlncRNA pairs ug maghimo og predictive risk model. Dugang pa namong gisusi ang asosasyon tali sa risk scores ug clinical characteristics sa mga pasyente nga adunay PAAD. Nakita namo nga ang among prognostic risk model, isip usa ka independent prognostic factor sa mga pasyente sa PAAD, epektibong makaila sa mga high-grade nga pasyente gikan sa mga low-grade nga pasyente ug mga high-grade nga pasyente gikan sa mga low-grade nga pasyente. Dugang pa, ang AUC values sa ROC curve sa prognostic risk model kay 0.905 para sa 1-year forecast, 0.942 para sa 2-year forecast, ug 0.966 para sa 3-year forecast.
Ang mga tigdukiduki nagtaho nga ang mga pasyente nga adunay mas taas nga CD8+ T cell infiltration mas sensitibo sa pagtambal sa ICI [33]. Ang pagtaas sa sulud sa mga cytotoxic cells, CD56 NK cells, NK cells ug CD8+ T cells sa tumor immune microenvironment mahimong usa sa mga hinungdan sa tumor suppressive effect [34]. Ang mga nangaging pagtuon nagpakita nga ang mas taas nga lebel sa tumor-infiltrating CD4(+) T ug CD8(+) T adunay dakong kalambigitan sa mas taas nga survival rate [35]. Ang dili maayo nga CD8 T cell infiltration, ubos nga neoantigen load, ug usa ka highly immunosuppressive tumor microenvironment mosangpot sa kakulang sa tubag sa ICI therapy [36]. Among nakita nga ang risk score negatibo nga nakig-uban sa CD8+ T cells ug NK cells, nga nagpakita nga ang mga pasyente nga adunay taas nga risk scores mahimong dili angay alang sa pagtambal sa ICI ug adunay mas grabe nga prognosis.
Ang CD161 usa ka marker sa natural killer (NK) cells. Ang CD8+CD161+ CAR-transduced T cells nagpataliwala sa gipauswag nga in vivo antitumor efficacy sa HER2+ pancreatic ductal adenocarcinoma xenograft models [37]. Ang immune checkpoint inhibitors nag-target sa cytotoxic T lymphocyte associated protein 4 (CTLA-4) ug programmed cell death protein 1 (PD-1)/programmed cell death ligand 1 (PD-L1) pathways ug adunay dakong potensyal sa daghang mga lugar. Ang ekspresyon sa CTLA-4 ug CD161 (KLRB1) mas ubos sa mga high-risk nga grupo, nga dugang nagpakita nga ang mga pasyente nga adunay high-risk scores mahimong dili kwalipikado alang sa ICI treatment. [38]
Aron makapangita og mga opsyon sa pagtambal nga angay alang sa mga pasyente nga adunay taas nga risgo, among gisusi ang lain-laing mga tambal nga kontra-kanser ug nakit-an nga ang paclitaxel, sorafenib, ug erlotinib, nga kaylap nga gigamit sa mga pasyente nga adunay PAAD, mahimong angay alang sa mga pasyente nga adunay taas nga risgo nga adunay PAAD. [33]. Nakita ni Zhang et al nga ang mga mutasyon sa bisan unsang DNA damage response (DDR) pathway mahimong mosangpot sa dili maayo nga prognosis sa mga pasyente sa kanser sa prostate [39]. Ang Pancreatic Cancer Olaparib Ongoing (POLO) trial nagpakita nga ang maintenance treatment gamit ang olaparib nagpalugway sa progression-free survival kon itandi sa placebo human sa first-line platinum-based chemotherapy sa mga pasyente nga adunay pancreatic ductal adenocarcinoma ug germline BRCA1/2 mutations [40]. Kini naghatag og dakong paglaum nga ang mga resulta sa pagtambal mouswag pag-ayo niining subgroup sa mga pasyente. Niini nga pagtuon, ang IC50 nga bili sa AZD.2281 (olaparib) mas taas sa high-risk nga grupo, nga nagpakita nga ang mga pasyente sa PAAD sa high-risk nga grupo mahimong dili mataptan sa pagtambal gamit ang AZD.2281.
Ang mga modelo sa pagtagna niini nga pagtuon naghatag og maayong mga resulta sa pagtagna, apan kini gibase sa analytical forecasts. Usa ka importante nga pangutana kung giunsa pagkumpirma kini nga mga resulta gamit ang klinikal nga datos. Ang Endoscopic fine needle aspiration ultrasonography (EUS-FNA) nahimong usa ka kinahanglanon nga pamaagi alang sa pagdayagnos sa solid ug extrapancreatic pancreatic lesions nga adunay sensitivity nga 85% ug specificity nga 98% [41]. Ang pag-abot sa EUS fine-needle biopsy (EUS-FNB) nga mga dagom gibase sa gituohan nga mga bentaha kaysa FNA, sama sa mas taas nga diagnostic accuracy, pagkuha og mga sample nga nagpreserbar sa histological structure, ug sa ingon nagmugna og immune tissue nga kritikal alang sa pipila ka mga diagnosis. espesyal nga pagtina [42]. Usa ka sistematikong pagrepaso sa literatura nagpamatuod nga ang mga dagom sa FNB (ilabi na ang 22G) nagpakita sa labing taas nga kahusayan sa pag-ani sa tisyu gikan sa mga masa sa pancreas [43]. Sa klinikal nga paagi, gamay ra nga gidaghanon sa mga pasyente ang kwalipikado alang sa radical surgery, ug kadaghanan sa mga pasyente adunay dili maoperahan nga mga tumor sa panahon sa inisyal nga diagnosis. Sa klinikal nga praktis, gamay ra nga proporsyon sa mga pasyente ang angay alang sa radical surgery tungod kay kadaghanan sa mga pasyente adunay dili maoperahan nga mga tumor sa panahon sa inisyal nga diagnosis. Human sa kumpirmasyon sa patolohiya pinaagi sa EUS-FNB ug uban pang mga pamaagi, ang estandardisadong dili-operasyon nga pagtambal sama sa chemotherapy kasagaran gipili. Ang among sunod nga programa sa panukiduki mao ang pagsulay sa prognostic model niini nga pagtuon sa mga surgical ug nonsurgical cohort pinaagi sa usa ka retrospective analysis.
Sa kinatibuk-an, ang among pagtuon nagtukod og bag-ong prognostic risk model base sa gipares nga irlncRNA, nga nagpakita og maayong prognostic value sa mga pasyente nga adunay kanser sa pancreas. Ang among prognostic risk model makatabang sa pag-ila sa mga pasyente nga adunay PAAD nga angayan alang sa medikal nga pagtambal.
Ang mga dataset nga gigamit ug gisusi sa kasamtangang pagtuon anaa gikan sa katugbang nga tagsulat kon adunay makatarunganong hangyo.
Sui Wen, Gong X, Zhuang Y. Ang papel sa pagpataliwala sa self-efficacy sa emosyonal nga regulasyon sa negatibo nga mga emosyon atol sa pandemya sa COVID-19: usa ka cross-sectional nga pagtuon. Int J Ment Health Nurs [artikulo sa journal]. 2021 06/01/2021;30(3):759–71.
Sui Wen, Gong X, Qiao X, Zhang L, Cheng J, Dong J, et al. Mga panan-aw sa mga miyembro sa pamilya sa alternatibong paghimog desisyon sa mga intensive care unit: usa ka sistematikong pagrepaso. INT J NURS STUD [artikulo sa magasin; review]. 2023 01/01/2023;137:104391.
Vincent A, Herman J, Schulich R, Hruban RH, Goggins M. Kanser sa pancreas. Lancet. [Artikulo sa dyornal; suporta sa panukiduki, NIH, extramural; suporta sa panukiduki, gobyerno sa gawas sa US; review]. 2011 08/13/2011;378(9791):607–20.
Ilic M, Ilic I. Epidemiolohiya sa kanser sa pancreas. World Journal of Gastroenterology. [Artikulo sa dyornal, pagrepaso]. 2016 11/28/2016;22(44):9694–705.
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. Usa ka bag-ong nomogram nga may kalabutan sa tp53 para sa pagtagna sa kinatibuk-ang survival rate sa mga pasyente nga adunay kanser sa pancreas. BMC Cancer [artikulo sa journal]. 2021 31-03-2021;21(1):335.
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. Epekto sa solution-focused therapy sa kakapoy nga may kalabutan sa kanser sa mga pasyente sa colorectal cancer nga nakadawat og chemotherapy: usa ka randomized controlled trial. Cancer nurse. [Artikulo sa journal; randomized controlled trial; ang pagtuon gisuportahan sa usa ka gobyerno sa gawas sa Estados Unidos]. 2022 05/01/2022;45(3):E663–73.
Zhang Cheng, Zheng Wen, Lu Y, Shan L, Xu Dong, Pan Y, et al. Ang lebel sa postoperative carcinoembryonic antigen (CEA) nagtagna sa resulta human sa colorectal cancer resection sa mga pasyente nga adunay normal nga lebel sa preoperative CEA. Center for Translational Cancer Research. [Artikulo sa journal]. 2020 01.01.2020;9(1):111–8.
Hong Wen, Liang Li, Gu Yu, Qi Zi, Qiu Hua, Yang X, et al. Ang mga lncRNA nga may kalabutan sa immune system nakamugna og bag-ong mga pirma ug nagtagna sa immune system sa human hepatocellular carcinoma. Mol Ther Nucleic acids [Artikulo sa journal]. 2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Toffey RJ, Zhu Y., Schulich RD Immunotherapy para sa kanser sa pancreas: mga babag ug mga kalampusan. Ann Gastrointestinal Surgeon [Artikulo sa Journal; review]. 2018 07/01/2018;2(4):274–81.
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. Mga tag-as nga non-coding RNA (LncRNA), viral tumor genomics ug mga panghitabo sa aberrant splicing: mga implikasyon sa pagtambal. AM J CANCER RES [artikulo sa journal; review]. 2021 01/20/2021;11(3):866–83.
Wang J, Chen P, Zhang Y, Ding J, Yang Y, Li H. 11-Pag-ila sa mga pirma sa lncRNA nga nalangkit sa prognosis sa kanser sa endometrium. Mga kalampusan sa siyensya [artikulo sa magasin]. 2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Jiang S, Ren H, Liu S, Lu Z, Xu A, Qin S, et al. Komprehensibo nga pagtuki sa mga gene sa prognostic sa RNA-binding protein ug mga kandidato sa tambal sa papillary cell renal cell carcinoma. pregen. [Artikulo sa journal]. 2021 01/20/2021;12:627508.
Li X, Chen J, Yu Q, Huang X, Liu Z, Wang X, et al. Ang mga kinaiya sa autophagy-related long non-coding RNA nagtagna sa prognosis sa kanser sa suso. pregen. [Artikulo sa journal]. 2021 01/20/2021;12:569318.
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. Ang unom ka lncRNA signature nga may kalabutan sa immune system nagpauswag sa prognosis sa glioblastoma multiforme. MOL Neurobiology. [Artikulo sa journal]. 2018 01.05.2018;55(5):3684–97.
Wu B, Wang Q, Fei J, Bao Y, Wang X, Song Z, et al. Usa ka nobela nga tri-lncRNA signature ang nagtagna sa survival sa mga pasyente nga adunay kanser sa pancreas. MGA REPRESENTATIBO SA ONKOL. [Artikulo sa journal]. 2018 12/01/2018;40(6):3427–37.
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. Ang LINC01094 nagpasiugda sa pag-uswag sa kanser sa pancreas pinaagi sa pag-regulate sa ekspresyon sa LIN28B ug sa agianan sa PI3K/AKT pinaagi sa sponged miR-577. Mol Therapeutics – Nucleic acids. 2021;26:523–35.
Lin J, Zhai X, Zou S, Xu Z, Zhang J, Jiang L, et al. Ang positibo nga feedback tali sa lncRNA FLVCR1-AS1 ug KLF10 mahimong makapugong sa pag-uswag sa kanser sa pancreas pinaagi sa agianan sa PTEN/AKT. J EXP Clin Cancer Res. 2021;40(1).
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. Pag-ila sa trese ka gene nga nagtagna sa kinatibuk-ang survival rate sa hepatocellular carcinoma. Biosci Rep [journal article]. 2021 04/09/2021.
Oras sa pag-post: Sep-22-2023