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原始研究根据可溶性介体确定了预后签名，定义了免疫景观，并预测了HNSCC的预后
背景：头颈鳞状细胞癌（HNSCC）的研究是一种流行而侵略性的头颈癌，重点是可溶性介质的作用。目的是利用可溶性介体相关基因（SMRG）的基于转录组的风险分析来提供对HNSCC患者预后和免疫疗法功效的新见解。方法：我们使用502 HNSCC和44个来自TCGA-HNSC队列的正常样品（TCGA）分析了10,859个SMRG的表达和预后意义。样品以7：3的比例分为训练和测试集，并使用来自国际癌症基因组联盟（ICGC）的40个肿瘤样本进行了额外的外部验证。通过单变量和拉索-Cox回归分析鉴定出具有预后意义的差异表达基因（DEG）。使用套索和多元COX回归开发了基于20个SMRG的预后模型。我们评估了使用最佳数据库和单样本基因集富集分析（SSGSEA）的高风险（HR）和低风险（LR）HNSCC患者的临床结果和免疫状态。结果：20个SMRG对于预测HNSCC的预后至关重要，SMRG签名作为独立的预后指标出现。与LR组相比，在人力资源组中分类的患者表现出较差的结果。 nom图，整合临床特征和风险评分，表现出了实质性的预后价值。表现出较差的结果。nom图，整合临床特征和风险评分，表现出了实质性的预后价值。免疫疗法在LR组中似乎更有效，可能归因于免疫检查点的免疫浸润和表达。结论：基于可溶性介体相关基因的模型提供了一种新的观点，可以评估免疫前功效并展示强大的预测能力。这种创新的方法在推进精确免疫肿瘤研究领域具有巨大的希望，为HNSCC的个性化治疗策略提供了宝贵的见解。
综合生物信息学方法揭示 LRP1 表达在卵巢癌中的预后意义
摘要：过度活跃的肿瘤微环境 (TME) 导致卵巢癌 (OC) 中癌细胞的无限制存活、耐药性和转移。然而，OC 的 TME 内治疗靶点仍然难以捉摸，量化 TME 活性的有效方法仍然有限。在此，我们采用综合生物信息学方法来确定哪些免疫相关基因 (IRG) 调节 TME，并进一步评估它们在 OC 进展中的潜在治疗诊断 (治疗 + 诊断) 意义。使用稳健的方法，我们开发了一个预测风险模型，以回顾性检查来自癌症基因组图谱 (TCGA) 数据库的 OC 患者的临床病理参数。预后模型的有效性通过来自国际癌症基因组联盟 (ICGC) 队列的数据得到证实。我们的方法确定了九个 IRG，AKT2、FGF7、FOS、IL27RA、LRP1、OBP2A、PAEP、PDGFRA 和 PI3，它们形成了 OC 进展的预后模型，区分出低风险组内临床结果明显更好的患者。我们验证了该模型作为独立的预后指标，并证明当与临床列线图一起使用时具有增强的预后意义，以实现准确预测。LRP1 表达升高表明膀胱癌 (BLCA)、OC、低级别神经胶质瘤 (LGG) 和胶质母细胞瘤 (GBM) 预后不良，也与其他几种癌症的免疫浸润有关。与免疫检查点基因 (ICG) 的显著相关性凸显了 LRP1 作为生物标志物和治疗靶点的潜在重要性。此外，基因集富集分析突出了 LRP1 参与代谢相关途径，支持其在 BLCA、OC、低级别神经胶质瘤 (LGG)、GBM、肾癌、OC、BLCA、肾肾透明细胞癌 (KIRC)、胃腺癌 (STAD) 以及胃和食管癌 (STES) 中的预后和治疗相关性。我们的研究在癌症的 TME 中生成了九个 IRG 的新特征，这些特征可以作为潜在的预后预测因子，并为改善 OC 的预后提供宝贵的资源。