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糖尿病内皮微型疾病和肺功能障碍
卵巢癌是一种具有高死亡率的妇科恶性肿瘤。铁凋亡是一种新型的铁依赖性细胞死亡，其特征是形成脂质过氧化物和活性氧的过度积累。研究表明，铁凋亡调节包括卵巢癌在内的肿瘤起源，进展和侵袭。基于来自TCGA的mRNA表达数据，我们使用共识聚类分析，单变量COX回归分析和最小绝对选择运算符构建评分系统。十，我们系统地评估了卵巢癌评分与临床特征之间的关系。te由生物功能途径的预测产生，表明得分是卵巢癌的独立预后标记，并通过调节肿瘤转移来影响肿瘤的进展。此外，免疫细胞，例如活化的CD4 TCEL，活化的CD8 T细胞，调节性T细胞，巨噬细胞和基质细胞，包括脂肪细胞，上皮细胞和纤维细胞，在肿瘤微环境中更多地指示较高的微观环境中的纤维造成的fer虫，也可能会在高度范围内降落。至关重要的是，基于得分的四种潜在敏感药物，包括星形孢菌素，epothilone b，dmog和Hg6-64-1，并且被预测，DMOG被认为是一种新型的卵巢癌靶向药物。一般而言，我们基于相关的基因构建评分系统，这些基因可以预测卵巢癌患者的预后，并提出铁铁病可以通过介导肿瘤转移和免疫景观来影响卵巢癌的进展。还可以预测针对卵巢癌的新型药物。
β2-AR阻断通过调节NRF2介导的防御机制来增强MEK1/2对HNSCC的影响
摘要β2-肾上腺素能受体（β2-AR）是G蛋白偶联受体（GPCR），参与许多癌症的发展，其中包括HNSCC。在本竞赛中，β2-AR信号传导与通常被TK受体激活的不同途径（例如PI3K和MAPK）相互作用。因此，TK封锁是HNSCC患者中最采用的治疗策略之一。在我们的研究中，我们使用选择性抑制剂ICI118,551（ICI）研究了β2AR阻断在HNSCC细胞系中的影响，并与MAPK抑制剂U0126结合使用。我们发现ICI导致p38和NF-KB致癌途径的阻塞，也强烈影响ERK和PI3K途径。与U0126的合作构成对细胞活力和途径改变的协同作用。有趣的是，我们发现β2-AR阻滞会影响NRF2-KEAP1稳定性及其核易位，从而导致ROS急剧增加和氧化应激。我们的结果通过TCGA数据集分析确认，表明NFE2L2基因通常在HNSC中过表达，并且与较低的存活率相关。在我们的系统中，PI3K途径抑制作用最终导致促进生存自噬，这是癌细胞通常采用的一种机制，以较少对疗法的反应。在HNSC中通常上调的MTOR表达在患有疾病疾病的患者中降低。众所周知，MTOR具有强大的自噬抑制作用，因此其下调促进了促生寿命自噬，并具有相关的增加复发率。我们的发现的亮点在第一次的HNSCC细胞增殖和耐药性中的β2-AR和相关途径的关键作用是一种有价值的治疗分子靶标。
2025; 21（4）：1603-1618。 doi：10.7150/ijbs.101962研究论文PRP19/CDC5L通过激活MAPK途径介导的同型
背景：胃癌（GC）治疗的最新进展并未显着提高5年的存活率，也没有显着降低高复发率。这凸显了需要进一步研究以探索GC的基本机制的必要性。细胞分裂周期5样蛋白（CDC5L）与肿瘤的各种恶性行为有关。方法：我们使用癌症基因组图集（TCGA）和临床标本的数据研究了胃癌（GC）中CDC5L的表达。为了探索CDC5L在GC中的作用，我们在体外和体内测定中进行了使用荧光素酶报告测定，共免疫沉淀（CO-IP）和质谱法（MS）的分子机制研究（MS）。结果：我们的发现表明，GC中CDC5L的显着升高，CDC5L的过表达与较差的生存率，晚期TNM阶段和GC患者的病理级别相关。体外，CDC5L的干扰显着抑制GC进展。 我们发现，前MRNA加工因子19（PRP19）直接与CDC5L启动子结合，增强其转录并抑制其溶酶体介导的降解。 此外，Co-IP和MS分析表明，CDC5L与MAPK1相互作用，激活MAPK信号轴并因此增强了GC中的同源重组。 结论：总而言之，我们的研究证实PRP19上调了与MAPK1结合的Cdc5l表达，从而通过MAPK途径介导的同源重组促进GC进展。 靶向CDC5L可能是GC精确治疗的一种有希望的策略。体外，CDC5L的干扰显着抑制GC进展。我们发现，前MRNA加工因子19（PRP19）直接与CDC5L启动子结合，增强其转录并抑制其溶酶体介导的降解。此外，Co-IP和MS分析表明，CDC5L与MAPK1相互作用，激活MAPK信号轴并因此增强了GC中的同源重组。结论：总而言之，我们的研究证实PRP19上调了与MAPK1结合的Cdc5l表达，从而通过MAPK途径介导的同源重组促进GC进展。靶向CDC5L可能是GC精确治疗的一种有希望的策略。
lncRNA-PART1-PHB2轴的阻塞赋予对PARP抑制剂的抗性，并促进卵巢癌的细胞衰老 场景设置和强迫数据进行影响模型评估和影响归因于部门间影响模型的第三轮 5：2饮食会影响有或没有2型糖尿病的受试者的胰岛素分泌和灵敏度的标记 - 非随机对照试验 在地下地雷管理电池电动汽车（BEV）的消防安全 由大量元素制成的钠离子电池的前瞻性生命周期评估 基于属性的遥测数据共享 - 适应欧盟项目的国际业务模型：跨国协作中Uppsala模型的宏观和微观创建 福利技术的想象力和政治 用于多功能应用的基于物理壳聚糖的可持续涂料中的博士学位论文 进一步开发瑞典可持续林业指标 机器人技术和自主系统 使用终身自我适应性来处理基于学习的自适应系统中适应空间的漂移
parpi目前是几十年来治疗卵巢癌的最重要突破，并且已融入了卵巢癌的初始维持疗法中。然而，导致PARPI耐药性的机制仍然没有核定。我们的研究旨在筛选新的目标，以更好地预测对PARPI的耐药性并探索潜在机制。在这里，我们对TCGA卵巢癌队列中的铂敏感和抗铂抗性基团之间的差异表达基因进行了比较分析。分析表明，与TCGA-ov队列中抗铂的个体相比，LNCRNA Part1在铂敏感的患者中得到了高度表达，并在GEO数据集和Qilu医院队列中进一步验证。此外，部分1的上调与卵巢癌的有利预后正相关。此外，体外和体内实验表明，部分1抑制对顺铂和PARP抑制剂的耐药性并促进了细胞衰老。衰老细胞对化学疗法更具耐药性。RNA反义纯化和RNA免疫沉淀测定法显示了Part1和PHB2（一种至关重要的线粒体受体）之间的相互作用。敲低部分可以促进PHB2的降解，损害线粒体并导致细胞衰老。 救援分析表明，PHB2的过表达明显降低了对PARPI的耐药性和由部分1敲低引起的细胞衰老。 PDX模型被用于进一步确认发现。敲低部分可以促进PHB2的降解，损害线粒体并导致细胞衰老。救援分析表明，PHB2的过表达明显降低了对PARPI的耐药性和由部分1敲低引起的细胞衰老。PDX模型被用于进一步确认发现。总的来说，我们的研究表明，lncRNA Part1有可能成为逆转parpi抗性并改善卵巢癌预后的新颖目标。
MISS-SNF：一种多模式患者相似性网络集成方法来处理完全缺失的数据源
动机：精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防，诊断，预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂，异质和潜在高维数据来源（例如多摩学和临床数据）的非平凡整合。在文献中，已经提出了几种方法来管理丢失的数据，但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时，这是临床实践中相对常见的状况。结果：我们提出了Miss类似网络融合（MISS-SNF），这是一种新型的通用数据集成方法，旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性，并且是“任务不可知论”，从某种意义上说，可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集（TCGA）的九个癌症数据集的实验分析表明，Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组，并具有差异性生存率。可用性和实现：在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外，截肢实验表明，MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测，完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。
硫酸酶修饰因子2作为尿路上皮癌的预测生物标志物
摘要硫酸酶介导细胞表面硫酸盐硫酸盐的硫酸化水平调节信号转导，从而促进癌症的进展。硫酸酶激活需要修饰其催化结构域的硫酸酶修饰因子（SUMF）。SUMF家族在尿路上皮癌（UC）中的作用尚未得到充分评估。在这项研究中，我们使用了在线数据库和免疫组织化学来评估UC中SUMF和相关候选靶标的遗传变化以及MRNA和蛋白质表达。我们发现在UC组织中将SUMF1和SUMF2扩增。较高的SUMF2 mRNA水平与癌症基因组（TCGA）数据集的膀胱UC（BLCA）中的总生存期（OS）和无病生存（DFS）有关。较高的SUMF2蛋白水平与BLCA患者的等级（P <0.001），T状态（P = 0.01）和阶段（P = 0.006）有关。我们还检查了上层UC（UTUC）中的SUMF2表达水平。sumf2表达与UTUC患者的阶段（p = 0.046），较差的OS（P = 0.0022）和DFS（P = 0.019）相关。SUMF2的敲低可显着降低5637个细胞的迁移和侵袭能力。 此外，SUMF2 mRNA水平与BLCA中的FBXW7 mRNA水平负相关。 SUMF2高 / FBXW7低表达曲线预测BLCA中最差的生存率。 综上所述，SUMF2表达与UC患者的不利临床结局有关，并且可以作为UC分期的有用的预后生物标志物。SUMF2的敲低可显着降低5637个细胞的迁移和侵袭能力。此外，SUMF2 mRNA水平与BLCA中的FBXW7 mRNA水平负相关。SUMF2高 / FBXW7低表达曲线预测BLCA中最差的生存率。综上所述，SUMF2表达与UC患者的不利临床结局有关，并且可以作为UC分期的有用的预后生物标志物。
G4分解DHX36具有预后的意义，并通过非小细胞肺癌的多种因果法规发挥肿瘤抑制功能
肺癌是全球男女最普遍的癌症之一。核酸G4结构已与某些癌症（例如肺癌）的癌症相关基因的转录程序有关。然而，主要的G4分解DHX36在肺癌进展中的作用尚不清楚。在这项研究中，通过对公共数据集的生物信息学分析（TCGA和GEO），我们发现DHX36是具有亚型依赖性的非小细胞肺癌（NSCLC）的独立预后指标。DHX36的稳定慢病毒敲低导致肺癌细胞中S期亚群的加速迁移和聚集。DHX36水平的降低消除了肺癌细胞对化学治疗药物（如紫杉醇和细胞依赖性）的增殖反应。该解旋酶的敲低导致肿瘤生长，这是由3D荧光球体肺癌模型所证明的，并且刺激细胞集落形成，如单细胞培养所示。高吞吐量蛋白质组学阵列表明，DHX36通过调节多种信号传导途径在肺癌细胞中的功能，包括蛋白质活性的激活，蛋白质自体磷酸化，FC受体信号信号通路，对肽激素激活的蛋白质激活蛋白蛋白激酶信号助理的反应。因果转录组分析表明，DHX36与mRNA监视，RNA降解，DNA复制和MYC靶标显着相关。因此，我们公布DHX36提出了临床意义，并在肺癌的肿瘤抑制中起作用，并提出了基于解旋酶特异性靶标的抗癌治疗的潜在新概念。
2021; 12(13): 4099-4108. doi: 10.7150/jca.58097 研究论文 长链非编码RNA FIRRE促进肝细胞增殖和糖酵解
最近的研究表明，长链非编码RNA (lncRNA) FIRRE 参与结直肠癌和弥漫大B细胞淋巴瘤的增殖、抗凋亡和侵袭。然而，FIRRE 在肝细胞癌 (HCC) 中的生物学功能仍然未知。在本文中，我们发现与非肿瘤组织相比，HCC 中的 FIRRE 水平经常升高。与正常肝细胞相比，我们还证实了 HCC 细胞中 FIRRE 水平上调。值得注意的是，FIRRE 高表达与恶性临床特征有关，包括晚期 TNM 分期和肿瘤大小≥5 cm，并导致 HCC 生存率较低。功能上，FIRRE 敲低抑制了 HCCLM3 细胞的增殖和糖酵解。FIRRE 过表达增强了 Huh7 细胞增殖和糖酵解。值得注意的是，FIRRE 正向调节肝癌细胞中的乙醇酸酶 6-磷酸果糖-2-激酶/果糖-2,6-双磷酸酶 4 (PFKFB4) 表达。PFKFB4 在肝癌组织中高表达且与 FIRRE 水平呈正相关。PFKFB4 的上调表达与高肿瘤分级和晚期 TNM 分期相关。TCGA 数据显示，PFKFB4 高表达提示肝癌预后不良。从机制上讲，调节 FIRRE 水平不会影响 PFKFB4 mRNA 的稳定性。FIRRE 主要分布在肝癌细胞的细胞核中，并通过 cAMP 反应元件结合蛋白 (CREB) 促进 PFKFB4 的转录和表达。PFKFB4 可以消除 FIRRE 敲低对肝癌细胞增殖和糖酵解的影响。总之，高表达的 FIRRE 通过增强 CREB 介导的 PFKFB4 转录和表达促进 HCC 细胞增殖和糖酵解。
PI3K/mTOR 肿瘤抑制基因的通路特异性基因组编辑表明，PTEN 缺失导致头颈癌对西妥昔单抗产生耐药性
西妥昔单抗是一种靶向 EGFR 的单克隆抗体，是治疗局部晚期或转移性头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 的标准疗法。然而，尽管 90% 以上的 HNSCC 病变中 EGFR 过度表达，但大多数 HNSCC 患者对西妥昔单抗治疗没有反应。此外，临床上没有可用的生物标记来预测对西妥昔单抗的敏感性或耐药性。在这里，我们试图通过识别 PI3K-mTOR 信号网络特异性西妥昔单抗耐药机制来推进 HNSCC 的精准医疗方法。我们首先分析了 HNSCC TCGA 数据集中参与 PI3K-mTOR 信号通路的基因的基因组变异频率。在实验中，我们利用 CRISPR/Cas9 基因组编辑方法系统地探索了控制 PI3K-mTOR 通路的每个肿瘤抑制基因 (TSG) 的基因组改变对未表现出 PIK3CA 突变的 HNSCC 病例中西妥昔单抗耐药性的贡献。值得注意的是，我们发现许多 HNSCC 病例表现出多个 TSG 的通路特异性基因拷贝数丢失，这些 TSG 通常抑制 PI3K-mTOR 信号传导。其中，我们发现工程和内源性 PTEN 基因缺失均可介导对西妥昔单抗的耐药性。我们的研究结果表明，在 HNSCC 中非常普遍的 PTEN 基因拷贝数丢失可能导致独立于 EGFR 的持续 PI3K/mTOR 信号传导，从而代表了一种有希望的机制生物标志物，可预测这种癌症类型中西妥昔单抗的耐药性。需要进一步的前瞻性研究来调查 PTEN 缺失对西妥昔单抗临床疗效的影响。
人工智能基因表达分析预测了套细胞淋巴瘤和大型泛癌系列的总体生存率
摘要：套细胞淋巴瘤 (MCL) 是成熟 B 细胞非霍奇金淋巴瘤的一种亚型，其预后不良。首先，我们分析了一系列 123 例病例 (GSE93291)。使用多层感知器人工神经网络、径向基函数、基因集富集分析 (GSEA) 和常规统计数据的算法，将 20,862 个基因与 28 个 MCL 预后基因相关联以进行降维，从而预测患者的总体生存率并突出显示新的标志物。结果，58 个基因以高精度预测生存率（曲线下面积 = 0.9）。进一步缩减后，确定了 10 个基因：KIF18A、YBX3、PEMT、GCNA 和 POGLUT3 与生存率较差有关；SELENOP、AMOTL2、IGFBP7、KCTD12 和 ADGRG2 与生存率较高有关。还与增殖指数 (Ki67) 进行了关联。有趣的是，这些与细胞周期、凋亡和代谢有关的基因也预测了弥漫性大 B 细胞淋巴瘤 (GSE10846，n = 414) 的生存率，以及包括最相关癌症 (肺癌、乳腺癌、结直肠癌、前列腺癌、胃癌、肝癌等) 的癌症基因组图谱 (TCGA，n = 7289) 的泛癌系列。其次，使用 10 个肿瘤学小组 (转录组、癌症进展和途径、代谢途径、免疫肿瘤学和宿主反应) 预测生存率，并突出显示 TYMS。最后，使用机器学习，C5 树和贝叶斯网络对 LLMPP MCL35 增殖测定的预测和相关性具有最高的准确度，并制作了 RGS1。总之，人工智能分析可以高精度地预测 MCL 的总体生存率，并突出显示可预测大量泛癌症系列生存率的基因。