Генерисање новог потписа заснованог на ЛнцРНК заснованом на имунитету за идентификацију пацијената са аденокарциномом панкреаса високог и ниског ризика |БМЦ Гастроентерологи

Рак панкреаса је један од најсмртоноснијих тумора на свету са лошом прогнозом.Због тога је потребан тачан модел предвиђања да би се идентификовали пацијенти са високим ризиком од рака панкреаса како би се прилагодио третман и побољшала прогноза ових пацијената.
Добили смо РНАсек податке атласа генома рака (ТЦГА) аденокарцинома панкреаса (ПААД) из базе података УЦСЦ Ксена, идентификовали лнцРНА повезане са имунитетом (ирлнцРНА) кроз корелационе анализе и идентификовали разлике између ТЦГА и нормалног ткива аденокарцинома панкреаса.ДЕирлнцРНА) из ТЦГА и експресије генотипа ткива (ГТЕк) ткива панкреаса.Даље униваријантне и ласо регресионе анализе су спроведене да би се конструисали прогностички модели потписа.Затим смо израчунали површину испод криве и одредили оптималну граничну вредност за идентификацију пацијената са високим и ниским ризиком аденокарцинома панкреаса.Упоредити клиничке карактеристике, инфилтрацију имуних ћелија, имуносупресивно микроокружење и отпорност на хемотерапију код пацијената са високим и ниским ризиком од рака панкреаса.
Идентификовали смо 20 парова ДЕирлнцРНА и груписали пацијенте према оптималној граничној вредности.Показали смо да наш модел прогностичког потписа има значајне перформансе у предвиђању прогнозе пацијената са ПААД-ом.АУЦ криве РОЦ је 0,905 за једногодишњу прогнозу, 0,942 за двогодишњу прогнозу и 0,966 за трогодишњу прогнозу.Пацијенти са високим ризиком имали су ниже стопе преживљавања и лошије клиничке карактеристике.Такође смо показали да су високоризични пацијенти имуносупресивни и да могу развити отпорност на имунотерапију.Процена лекова против рака као што су паклитаксел, сорафениб и ерлотиниб на основу компјутерских алата за предвиђање може бити прикладна за високоризичне пацијенте са ПААД.
Све у свему, наша студија је успоставила нови прогностички модел ризика заснован на упареној ирлнцРНА, који је показао обећавајућу прогностичку вредност код пацијената са карциномом панкреаса.Наш модел прогностичког ризика може помоћи да се разликују пацијенти са ПААД-ом који су погодни за медицински третман.
Рак панкреаса је малигни тумор са ниском петогодишњом стопом преживљавања и високим степеном.У време постављања дијагнозе, већина пацијената је већ у поодмаклој фази.У контексту епидемије ЦОВИД-19, лекари и медицинске сестре су под огромним притиском када лече пацијенте са карциномом панкреаса, а породице пацијената се такође суочавају са вишеструким притисцима приликом доношења одлука о лечењу [1, 2].Иако је постигнут велики напредак у лечењу ДОАД, као што су неоадјувантна терапија, хируршка ресекција, терапија зрачењем, хемотерапија, циљана молекуларна терапија и инхибитори имунолошке контролне тачке (ИЦИ), само око 9% пацијената преживи пет година након дијагнозе [3]. ].], 4].Пошто су рани симптоми аденокарцинома панкреаса атипични, пацијентима се обично дијагностикује метастазе у поодмаклој фази [5].Стога, за датог пацијента, индивидуализовани свеобухватни третман мора да одмери предности и недостатке свих опција лечења, не само да би се продужио преживљавање, већ и да би се побољшао квалитет живота [6].Због тога је неопходан ефикасан модел предвиђања да би се прецизно проценила прогноза пацијента [7].Стога се може одабрати одговарајући третман како би се уравнотежио преживљавање и квалитет живота пацијената са ПААД-ом.
Лоша прогноза ПААД-а је углавном због резистенције на лекове за хемотерапију.Последњих година, инхибитори имуних контролних тачака се широко користе у лечењу солидних тумора [8].Међутим, употреба ИЦИ код рака панкреаса ретко је успешна [9].Стога је важно идентификовати пацијенте који би могли имати користи од ИЦИ терапије.
Дуга некодирајућа РНК (лнцРНА) је врста некодирајуће РНК са транскриптима >200 нуклеотида.ЛнцРНА су широко распрострањене и чине око 80% људског транскриптома [10].Велики број радова је показао да прогностички модели засновани на лнцРНА могу ефикасно предвидети прогнозу пацијената [11, 12].На пример, идентификовано је 18 лнцРНА повезаних са аутофагијом да би генерисале прогностичке потписе код рака дојке [13].Шест других лнцРНА повезаних са имунитетом коришћено је за утврђивање прогностичких карактеристика глиома [14].
Код рака панкреаса, неке студије су успоставиле потписе засноване на лнцРНА за предвиђање прогнозе пацијената.Потпис 3-лнцРНА установљен је код аденокарцинома панкреаса са површином испод РОЦ криве (АУЦ) од само 0,742 и укупним преживљавањем (ОС) од 3 године [15].Поред тога, вредности експресије лнцРНА варирају између различитих генома, различитих формата података и различитих пацијената, а перформансе предиктивног модела су нестабилне.Због тога користимо нови алгоритам за моделирање, упаривање и итерацију, да генеришемо лнцРНА (ирлнцРНА) потписе везане за имунитет како бисмо креирали прецизнији и стабилнији предиктивни модел [8].
Подаци о нормализованим РНАсек (ФПКМ) и клиничком карциному панкреаса ТЦГА и подаци о експресији генотипа ткива (ГТЕк) су добијени из базе података УЦСЦ КСЕНА (хттпс://кенабровсер.нет/датапагес/).ГТФ датотеке су добијене из Енсембл базе података (хттп://асиа.енсембл.орг) и коришћене за издвајање профила експресије лнцРНА из РНАсек-а.Преузели смо гене повезане са имунитетом из базе података ИммПорт (хттп://ввв.иммпорт.орг) и идентификовали лнцРНА повезане са имунитетом (ирлнцРНА) коришћењем корелационе анализе (п < 0,001, р > 0,4).Идентификација различито експримираних ирлнцРНА (ДЕирлнцРНА) укрштањем ирлнцРНА и различито експримираних лнцРНА добијених из базе података ГЕПИА2 (хттп://гепиа2.цанцер-пку.цн/#индек) у ТЦГА-ПААД кохорти (|логФЦ| > 1 и ФДР ) <0,05).
Ова метода је раније објављена [8].Конкретно, конструишемо Кс да замени упарене лнцРНА А и лнцРНА Б. Када је вредност експресије лнцРНА А виша од вредности експресије лнцРНА Б, Кс је дефинисан као 1, у супротном Кс је дефинисан као 0. Према томе, можемо добити матрица од 0 или – 1. Вертикална оса матрице представља сваки узорак, а хоризонтална оса представља сваки пар ДЕирлнцРНА са вредношћу 0 или 1.
Униваријантна регресиона анализа праћена Лассо регресијом је коришћена за скрининг прогностичких парова ДЕирлнцРНА.Ласо регресиона анализа користила је 10-струку унакрсну валидацију која је поновљена 1000 пута (п < 0,05), са 1000 насумичних стимулуса по вожњи.Када је фреквенција сваког пара ДЕирлнцРНА премашила 100 пута у 1000 циклуса, парови ДЕирлнцРНА су одабрани да би се конструисао модел прогностичког ризика.Затим смо користили АУЦ криву да пронађемо оптималну граничну вредност за класификацију пацијената са ПААД у групе високог и ниског ризика.Вредност АУЦ сваког модела је такође израчуната и приказана као крива.Ако крива достигне највишу тачку која показује максималну вредност АУЦ, процес израчунавања се зауставља и модел се сматра најбољим кандидатом.Конструисани су 1-, 3- и 5-годишњи РОЦ модели криве.Униваријантне и мултиваријантне регресионе анализе су коришћене за испитивање независних предиктивних перформанси модела прогностичког ризика.
Користите седам алата за проучавање стопе инфилтрације имуних ћелија, укључујући КСЦЕЛЛ, ТИМЕР, КУАНТИСЕК, МЦПЦОУНТЕР, ЕПИЦ, ЦИБЕРСОРТ-АБС и ЦИБЕРСОРТ.Подаци о инфилтрацији имуних ћелија преузети су из базе података ТИМЕР2 (хттп://тимер.цомп-геномицс.орг/#таб-5817-3).Разлика у садржају имуно-инфилтрирајућих ћелија између високо- и нискоризичних група конструисаног модела анализирана је применом Вилцокон сигнед-ранк теста, резултати су приказани на квадратном графикону.Урађена је Спеарманова корелациона анализа да би се анализирао однос између вредности скора ризика и ћелија које инфилтрирају имунитет.Добијени коефицијент корелације је приказан као лизалица.Праг значајности је постављен на п < 0,05.Поступак је изведен коришћењем Р пакета ггплот2.Да бисмо испитали однос између модела и нивоа експресије гена повезаних са стопом инфилтрације имуних ћелија, извршили смо ггстатсплот пакет и визуелизацију виолина.
Да бисмо проценили обрасце клиничког лечења рака панкреаса, израчунали смо ИЦ50 најчешће коришћених лекова за хемотерапију у кохорти ТЦГА-ПААД.Разлике у половичној инхибиторној концентрацији (ИЦ50) између група високог и ниског ризика су упоређене коришћењем Вилцокон сигнед-ранк теста, а резултати су приказани као бокплотс генерисани коришћењем пРРопхетиц и ггплот2 у Р. Све методе су у складу са релевантним смерницама и нормама.
Ток рада наше студије је приказан на слици 1. Користећи анализу корелације између лнцРНА и гена повезаних са имунитетом, одабрали смо 724 ирлнцРНА са п < 0,01 и р > 0,4.Затим смо анализирали различито експримиране лнцРНА ГЕПИА2 (слика 2А).Укупно 223 ирлнцРНА су различито експримиране између аденокарцинома панкреаса и нормалног ткива панкреаса (|логФЦ| > 1, ФДР < 0,05), названих ДЕирлнцРНА.
Изградња предиктивних модела ризика.(А) Вулкански дијаграм различито експримираних лнцРНА.(Б) Расподела ласо коефицијената за 20 ДЕирлнцРНА парова.(Ц) Делимична варијанса вероватноће дистрибуције ЛАССО коефицијента.(Д) Шумски дијаграм који приказује униваријантну регресиону анализу 20 парова ДЕирлнцРНА.
Затим смо конструисали матрицу 0 или 1 упарујући 223 ДЕирлнцРНА.Идентификовано је укупно 13.687 парова ДЕирлнцРНА.Након униваријантне и ласо регресионе анализе, 20 парова ДЕирлнцРНА је коначно тестирано да би се конструисао прогностички модел ризика (Слика 2Б-Д).На основу резултата Ласо и анализе вишеструке регресије, израчунали смо скор ризика за сваког пацијента у ТЦГА-ПААД кохорти (Табела 1).На основу резултата ласо регресионе анализе, израчунали смо скор ризика за сваког пацијента у ТЦГА-ПААД кохорти.АУЦ криве РОЦ био је 0,905 за једногодишње предвиђање ризика, 0,942 за двогодишње предвиђање и 0,966 за трогодишње предвиђање (Слика 3А-Б).Поставили смо оптималну граничну вредност од 3,105, стратификовали кохортне пацијенте ТЦГА-ПААД у групе високог и ниског ризика и нацртали исходе преживљавања и дистрибуцију резултата ризика за сваког пацијента (Слика 3Ц-Е).Каплан-Меиерова анализа је показала да је преживљавање пацијената са ПААД-ом у групи високог ризика значајно ниже него код пацијената у групи ниског ризика (п <0,001) (Слика 3Ф).
Ваљаност прогностичких модела ризика.(А) РОЦ модела прогностичког ризика.(Б) 1-, 2- и 3-годишњи РОЦ модели прогностичког ризика.(Ц) РОЦ модела прогностичког ризика.Приказује оптималну граничну тачку.(ДЕ) Дистрибуција статуса преживљавања (Д) и резултата ризика (Е).(Ф) Каплан-Меиерова анализа пацијената са ПААД-ом у групама високог и ниског ризика.
Даље смо проценили разлике у оценама ризика према клиничким карактеристикама.Дијаграм траке (Слика 4А) показује укупну везу између клиничких карактеристика и резултата ризика.Конкретно, старији пацијенти су имали веће резултате ризика (Слика 4Б).Поред тога, пацијенти са стадијумом ИИ имали су више оцене ризика од пацијената са стадијумом И (Слика 4Ц).Што се тиче степена тумора код пацијената са ПААД-ом, пацијенти степена 3 су имали веће резултате ризика од пацијената степена 1 и 2 (Слика 4Д).Даље смо извршили униваријантну и мултиваријантну регресиону анализу и показали да су скор ризика (п < 0,001) и старост (п = 0,045) независни прогностички фактори код пацијената са ПААД (Слика 5А-Б).РОЦ крива је показала да је скор ризика био супериорнији у односу на друге клиничке карактеристике у предвиђању 1-, 2- и 3-годишњег преживљавања пацијената са ПААД-ом (Слика 5Ц-Е).
Клиничке карактеристике прогностичких модела ризика.Хистограм (А) показује (Б) старост, (Ц) стадијум тумора, (Д) степен тумора, скор ризика и пол пацијената у ТЦГА-ПААД кохорти.**п < 0,01
Независна предиктивна анализа модела прогностичког ризика.(АБ) Униваријантна (А) и мултиваријантна (Б) регресиона анализа модела прогностичког ризика и клиничких карактеристика.(ЦЕ) 1-, 2- и 3-годишњи РОЦ за прогностичке моделе ризика и клиничке карактеристике
Стога смо испитали однос између времена и резултата ризика.Открили смо да је скор ризика код пацијената са ПААД-ом у обрнутој корелацији са ЦД8+ Т ћелијама и НК ћелијама (Слика 6А), што указује на потиснуту имунолошку функцију у групи високог ризика.Такође смо проценили разлику у инфилтрацији имуних ћелија између група високог и ниског ризика и пронашли исте резултате (Слика 7).Било је мање инфилтрације ЦД8+ Т ћелија и НК ћелија у групи високог ризика.Последњих година, инхибитори имуних контролних тачака (ИЦИ) се широко користе у лечењу солидних тумора.Међутим, употреба ИЦИ код рака панкреаса ретко је била успешна.Због тога смо проценили експресију гена имуних контролних тачака у групама високог и ниског ризика.Открили смо да су ЦТЛА-4 и ЦД161 (КЛРБ1) били прекомерно изражени у групи ниског ризика (слика 6Б-Г), што указује да пацијенти са ПААД-ом у групи ниског ризика могу бити осетљиви на ИЦИ.
Корелациона анализа модела прогностичког ризика и инфилтрације имуних ћелија.(А) Корелација између модела прогностичког ризика и инфилтрације имуних ћелија.(БГ) Означава експресију гена у групама високог и ниског ризика.(ХК) ИЦ50 вредности за специфичне лекове против рака у групама високог и ниског ризика.*п < 0,05, **п < 0,01, нс = није значајно
Даље смо проценили повезаност између резултата ризика и уобичајених хемотерапијских агенаса у кохорти ТЦГА-ПААД.Тражили смо најчешће коришћене лекове против рака панкреаса и анализирали разлике у њиховим вредностима ИЦ50 између група високог и ниског ризика.Резултати су показали да је ИЦ50 вредност АЗД.2281 (олапариб) била виша у групи са високим ризиком, што указује да пацијенти са ПААД у групи високог ризика могу бити отпорни на лечење АЗД.2281 (Слика 6Х).Поред тога, вредности ИЦ50 паклитаксела, сорафениба и ерлотиниба биле су ниже у групи са високим ризиком (Слика 6И-К).Даље смо идентификовали 34 лека против рака са вишим вредностима ИЦ50 у групи високог ризика и 34 лека против рака са нижим вредностима ИЦ50 у групи високог ризика (Табела 2).
Не може се порећи да лнцРНА, мРНК и миРНА широко постоје и да играју кључну улогу у развоју рака.Постоје бројни докази који подржавају важну улогу мРНА или миРНА у предвиђању укупног преживљавања код неколико врста рака.Без сумње, многи прогностички модели ризика су такође засновани на лнцРНА.На пример, Луо ет ал.Студије су показале да ЛИНЦ01094 игра кључну улогу у ПЦ пролиферацији и метастазама, а висока експресија ЛИНЦ01094 указује на лоше преживљавање пацијената са карциномом панкреаса [16].Студија коју су представили Лин ет ал.Студије су показале да је смањење регулације лнцРНА ФЛВЦР1-АС1 повезано са лошом прогнозом код пацијената са карциномом панкреаса [17].Међутим, лнцРНА повезане са имунитетом се релативно мање расправља у смислу предвиђања укупног преживљавања пацијената са раком.У последње време велики обим рада је усмерен на изградњу прогностичких модела ризика за предвиђање преживљавања пацијената са раком и на тај начин прилагођавање метода лечења [18, 19, 20].Све више се признаје значајна улога имунолошких инфилтрата у започињању рака, прогресији и одговору на третмане као што је хемотерапија.Бројне студије су потврдиле да имунске ћелије које инфилтрирају тумор играју кључну улогу у одговору на цитотоксичну хемотерапију [21, 22, 23].Микроокружење туморског имуног система је важан фактор у преживљавању туморских пацијената [24, 25].Имунотерапија, посебно ИЦИ терапија, има широку примену у лечењу солидних тумора [26].Гени повезани са имунитетом се широко користе за конструисање прогностичких модела ризика.На пример, Су ет ал.Модел прогностичког ризика повезан са имунитетом заснован је на генима који кодирају протеине да би се предвидела прогноза пацијената са карциномом јајника [27].Гени који не кодирају као што су лнцРНА су такође погодни за конструисање прогностичких модела ризика [28, 29, 30].Луо и сарадници су тестирали четири лнцРНА повезане са имунитетом и изградили предиктивни модел за ризик од рака грлића материце [31].Кхан и др.Идентификована су укупно 32 различито изражена транскрипта и на основу тога је успостављен модел предвиђања са 5 значајних транскрипата, који је предложен као високо препоручено средство за предвиђање биопсијом доказаног акутног одбацивања након трансплантације бубрега [32].
Већина ових модела заснована је на нивоима експресије гена, било гена који кодирају протеине или гена који не кодирају.Међутим, исти ген може имати различите вредности експресије у различитим геномима, форматима података и код различитих пацијената, што доводи до нестабилних процена у предиктивним моделима.У овој студији смо изградили разуман модел са два пара лнцРНА, независно од тачних вредности експресије.
У овој студији смо по први пут идентификовали ирлнцРНА кроз анализу корелације са генима везаним за имунитет.Прегледали смо 223 ДЕирлнцРНА хибридизацијом са различито експримираним лнцРНА.Друго, конструисали смо матрицу 0-или-1 на основу објављене методе упаривања ДЕирлнцРНА [31].Затим смо извршили униваријантну и ласо регресиону анализу да бисмо идентификовали прогностичке парове ДЕирлнцРНА и конструисали модел предиктивног ризика.Даље смо анализирали повезаност између резултата ризика и клиничких карактеристика код пацијената са ПААД-ом.Открили смо да наш модел прогностичког ризика, као независни прогностички фактор код пацијената са ПААД-ом, може ефикасно разликовати пацијенте високог степена од пацијената ниског степена и пацијенте високог степена од пацијената ниског степена.Поред тога, АУЦ вредности РОЦ криве модела прогностичког ризика биле су 0,905 за једногодишњу прогнозу, 0,942 за двогодишњу прогнозу и 0,966 за трогодишњу прогнозу.
Истраживачи су известили да су пацијенти са већом инфилтрацијом ЦД8+ Т ћелија осетљивији на ИЦИ третман [33].Повећање садржаја цитотоксичних ћелија, ЦД56 НК ћелија, НК ћелија и ЦД8+ Т ћелија у туморском имунолошком микроокружењу може бити један од разлога супресивног дејства тумора [34].Претходне студије су показале да су виши нивои ЦД4(+) Т и ЦД8(+) Т који инфилтрирају тумор значајно повезани са дужим преживљавањем [35].Слаба инфилтрација ЦД8 Т ћелија, ниско оптерећење неоантигеном и високо имуносупресивно туморско микроокружење доводе до недостатка одговора на терапију ИЦИ [36].Открили смо да је скор ризика у негативној корелацији са ЦД8+ Т ћелијама и НК ћелијама, што указује да пацијенти са високим резултатима ризика можда нису погодни за ИЦИ третман и имају лошију прогнозу.
ЦД161 је маркер природних ћелија убица (НК).ЦД8+ЦД161+ ЦАР-трансдуковане Т ћелије посредују у побољшаној ин виво антитуморској ефикасности у моделима ксенотрансплантата аденокарцинома дукталног панкреаса ХЕР2+ [37].Инхибитори имунолошке контролне тачке циљају на цитотоксични Т лимфоцити повезан протеин 4 (ЦТЛА-4) и путеве протеина 1 програмиране ћелијске смрти (ПД-1)/програмирани лиганд ћелијске смрти 1 (ПД-Л1) и имају велики потенцијал у многим областима.Експресија ЦТЛА-4 и ЦД161 (КЛРБ1) је нижа у групама са високим ризиком, што даље указује на то да пацијенти са резултатима високог ризика можда нису подобни за лечење ИЦИ.[38]
Да бисмо пронашли опције лечења које су погодне за пацијенте са високим ризиком, анализирали смо различите лекове против рака и открили да паклитаксел, сорафениб и ерлотиниб, који се широко користе код пацијената са ПААД, могу бити погодни за високоризичне пацијенте са ПААД.[33].Зханг и сарадници су открили да мутације у било ком путу одговора на оштећење ДНК (ДДР) могу довести до лоше прогнозе код пацијената са раком простате [39].Испитивање рака панкреаса Олапариб у току (ПОЛО) показало је да третман одржавања олапарибом продужава преживљавање без прогресије болести у поређењу са плацебом након хемотерапије прве линије засноване на платини код пацијената са дукталним аденокарциномом панкреаса и мутацијама БРЦА1/2 герминативне линије [40].Ово даје значајан оптимизам да ће се исходи лечења значајно побољшати у овој подгрупи пацијената.У овој студији, ИЦ50 вредност АЗД.2281 (олапариб) била је виша у групи са високим ризиком, што указује да пацијенти са ПААД-ом у групи високог ризика могу бити отпорни на лечење АЗД.2281.
Модели предвиђања у овој студији дају добре резултате прогнозе, али су засновани на аналитичким прогнозама.Како потврдити ове резултате клиничким подацима је важно питање.Ендоскопска аспирација са фином иглом (ЕУС-ФНА) постала је незаобилазна метода за дијагностику чврстих и екстрапанкреасних лезија панкреаса са осетљивошћу од 85% и специфичношћу од 98% [41].Појава ЕУС игала за биопсију са фином иглом (ЕУС-ФНБ) углавном се заснива на уоченим предностима у односу на ФНА, као што је већа дијагностичка тачност, добијање узорака који чувају хистолошку структуру, и на тај начин стварање имуног ткива које је критично за одређене дијагнозе.специјално бојење [42].Систематски преглед литературе потврдио је да ФНБ игле (посебно 22Г) показују највећу ефикасност у сакупљању ткива из масе панкреаса [43].Клинички, само мали број пацијената има право на радикалну операцију, а већина пацијената има неоперабилне туморе у време иницијалне дијагнозе.У клиничкој пракси, само мали део пацијената је погодан за радикалну операцију јер већина пацијената има неоперабилне туморе у време иницијалне дијагнозе.Након патолошке потврде ЕУС-ФНБ и другим методама, обично се бира стандардизовани нехируршки третман као што је хемотерапија.Наш наредни истраживачки програм је да тестирамо прогностички модел ове студије у хируршким и нехируршким кохортама кроз ретроспективну анализу.
Све у свему, наша студија је успоставила нови прогностички модел ризика заснован на упареној ирлнцРНА, који је показао обећавајућу прогностичку вредност код пацијената са карциномом панкреаса.Наш модел прогностичког ризика може помоћи да се разликују пацијенти са ПААД-ом који су погодни за медицински третман.
Скупови података који су коришћени и анализирани у овој студији доступни су од одговарајућег аутора на разуман захтев.
Суи Вен, Гонг Кс, Зхуанг И. Посредничка улога самоефикасности у емоционалној регулацији негативних емоција током пандемије ЦОВИД-19: студија пресека.Инт Ј Мент Хеалтх Нурс [чланак у часопису].2021 06/01/2021;30(3):759–71.
Суи Вен, Гонг Кс, Киао Кс, Зханг Л, Цхенг Ј, Донг Ј, ет ал.Ставови чланова породице о алтернативном доношењу одлука у јединицама интензивне неге: систематски преглед.ИНТ Ј НУРС СТУД [чланак из часописа;преглед].2023 01/01/2023;137:104391.
Винцент А, Херман Ј, Сцхулицх Р, Хрубан РХ, Гоггинс М. Рак панкреаса.Ланцет.[Новински чланак;подршка истраживању, НИХ, ванредно;подршка истраживању, влада изван САД;преглед].2011 13.08.2011;378(9791):607–20.
Илић М, Илић И. Епидемиологија рака панкреаса.Светски часопис за гастроентерологију.[Чланак из часописа, приказ].2016. 28.11.2016;22(44):9694–705.
Лиу Кс, Цхен Б, Цхен Ј, Сун С. Нови номограм везан за тп53 за предвиђање укупног преживљавања код пацијената са раком панкреаса.БМЦ Цанцер [чланак у часопису].2021 31-03-2021;21(1):335.
Ксиан Кс, Зху Кс, Цхен И, Хуанг Б, Ксианг В. Ефекат терапије усмерене на раствор на умор повезан са раком код пацијената са колоректалним карциномом који примају хемотерапију: рандомизовано контролисано испитивање.Болничарка за рак.[Новински чланак;рандомизовано контролисано испитивање;студију подржава влада ван Сједињених Држава].2022 01.05.2022;45(3):Е663–73.
Зханг Цхенг, Зхенг Вен, Лу И, Схан Л, Ксу Донг, Пан И, ет ал.Нивои постоперативног карциноембрионалног антигена (ЦЕА) предвиђају исход након ресекције колоректалног карцинома код пацијената са нормалним преоперативним нивоима ЦЕА.Центар за транслациона истраживања рака.[Новински чланак].2020 01.01.2020;9(1):111–8.
Хонг Вен, Лианг Ли, Гу Иу, Ки Зи, Киу Хуа, Ианг Кс, ет ал.лнцРНА повезане са имунитетом стварају нове потписе и предвиђају имунолошки пејзаж хуманог хепатоцелуларног карцинома.Мол Тхер Нуцлеиц ацидс [чланак у часопису].2020 2020-12-04;22:937 – 47.
Тоффеи РЈ, Зху И., Сцхулицх РД Имунотерапија за рак панкреаса: баријере и продори.Анн Гастроинтестинал Сургеон [Чланак из часописа;преглед].2018 01.07.2018;2(4):274–81.
Хулл Р, Мбита З, Дламини З. Дуге некодирајуће РНК (ЛнцРНА), геномика вирусног тумора и аберантни догађаји спајања: терапеутске импликације.АМ Ј ЦАНЦЕР РЕС [чланак из часописа;преглед].2021. 20.01.2021;11(3):866–83.
Ванг Ј, Цхен П, Зханг И, Динг Ј, Ианг И, Ли Х. 11-Идентификација потписа лнцРНА повезаних са прогнозом рака ендометријума.Достигнућа науке [чланак из часописа].2021 2021-01-01;104(1):311977089.
Јианг С, Рен Х, Лиу С, Лу З, Ксу А, Кин С, ет ал.Свеобухватна анализа прогностичких гена за протеин који се везује за РНК и кандидата за лек у карциному бубрежних ћелија папиларних ћелија.преген.[Новински чланак].2021 01/20/2021;12:627508.
Ли Кс, Цхен Ј, Иу К, Хуанг Кс, Лиу З, Ванг Кс, ет ал.Карактеристике дуге некодирајуће РНК повезане са аутофагијом предвиђају прогнозу рака дојке.преген.[Новински чланак].2021 01/20/2021;12:569318.
Зхоу М, Зханг З, Зхао Кс, Бао С, Цхенг Л, Сун Ј. Шест лнцРНА потписа повезаних са имунитетом побољшава прогнозу мултиформног глиобластома.МОЛ Неуробиологи.[Новински чланак].2018 01.05.2018;55(5):3684–97.
Ву Б, Ванг К, Феи Ј, Бао И, Ванг Кс, Сонг З, ет ал.Нови потпис три-лнцРНА предвиђа преживљавање пацијената са раком панкреаса.ПРЕДСТАВНИЦИ ОНКОЛА.[Новински чланак].2018 12/01/2018;40(6):3427–37.
Луо Ц, Лин К, Ху Ц, Зху Кс, Зху Ј, Зху З. ЛИНЦ01094 промовише прогресију рака панкреаса регулацијом експресије ЛИН28Б и ПИ3К/АКТ пута кроз сунђер миР-577.Мол Тхерапеутицс – Нуклеинске киселине.2021;26:523–35.
Лин Ј, Зхаи Кс, Зоу С, Ксу З, Зханг Ј, Јианг Л, ет ал.Позитивна повратна информација између лнцРНА ФЛВЦР1-АС1 и КЛФ10 може инхибирати прогресију рака панкреаса путем ПТЕН/АКТ пута.Ј ЕКСП Цлин Цанцер Рес.2021;40(1).
Зхоу Кс, Лиу Кс, Зенг Кс, Ву Д, Лиу Л. Идентификација тринаест гена који предвиђају укупно преживљавање у хепатоцелуларном карциному.Биосци Реп [чланак из часописа].2021 09.04.2021.


Време поста: 22.09.2023