基于脂质代谢相关基因特征预测胰腺癌术后复发:多中心队列验证的关键进展

【字体: 时间:2025年04月06日 来源:Scientific Reports 3.8

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  胰腺癌(PC)术后复发是一大难题。为解决此问题,研究人员开展了基于脂质代谢相关基因预测胰腺癌(PAAD)术后复发的研究。他们构建并验证了相关预后模型,发现该模型能有效预测复发和生存,对指导临床治疗意义重大。

  胰腺癌,这个隐匿在人体深处的 “杀手”,一直以来都让医学界头疼不已。它恶性程度极高,5 年生存率仅 3 - 4%。即便手术技术、治疗手段和围手术期管理不断进步,胰腺癌患者的预后依旧很差,术后复发就是关键 “绊脚石”。早期复发和晚期复发对患者的影响差异巨大,早期复发的患者往往面临更糟糕的结局。因此,及时筛选出高风险复发患者,对改善他们的长期生存状况至关重要。
在此背景下,中国人民解放军医学院、中国人民解放军总医院等机构的研究人员勇挑重担,开展了一项意义非凡的研究。他们旨在构建并验证一种基于脂质代谢相关基因的预后模型,以此预测胰腺癌患者的术后复发情况。这项研究成果发表在《Scientific Reports》上,为胰腺癌的治疗开辟了新的方向。

研究人员在探索过程中,运用了多种关键技术方法。数据来源上,他们从癌症基因组图谱(TCGA)、国际癌症基因组联盟(ICGC)数据库收集转录组数据和临床数据,还纳入了中国人民解放军总医院肝胆胰外科 2020 年 1 月至 2023 年 12 月的手术患者样本。分析方法上,采用 LASSO Cox 回归分析筛选基因、构建预后模型,利用 Kaplan - Meier 生存分析评估模型准确性,还通过单细胞 RNA 测序探究基因在不同细胞类型中的作用。

研究结果具体如下:

  • 基因筛选与模型构建:从 1035 个脂质代谢相关基因(LMRGs)中,经筛选确定了 196 个与胰腺癌预后相关的基因。进一步通过 LASSO 回归分析和 Kaplan - Meier 生存分析,筛选出 16 个特征预后基因,最终构建了包含 4 个基因(SLCO1B3、PRKACA、ST3GAL2 和 PTGES)的预后模型。根据风险评分,患者被分为高风险和低风险组。
  • 模型评估与临床意义:对模型进行评估发现,高风险组患者的无进展生存期(PFI)、总生存期(OS)和疾病特异性生存期(DSS)均显著低于低风险组。时间依赖性受试者工作特征曲线(ROC)和决策曲线分析(DCA)证实了模型具有良好的诊断能力。临床评估显示,风险评分可作为胰腺癌预后的独立预测指标,与肿瘤位置、T、N 和 M 分期等临床变量密切相关。
  • 功能分析与机制探究:功能分析表明,高风险组在 G2M 检查点、糖酵解、雌激素反应和缺氧等肿瘤相关通路显著富集。高风险评分还与免疫浸润不良、基因突变和肿瘤突变负荷(TMB)相关。单细胞分析发现,风险基因在多种细胞类型中表达,可能通过细胞间协同作用促进胰腺癌进展。

研究结论和讨论部分,进一步凸显了该研究的重要意义。研究构建的预后模型能有效预测胰腺癌患者的术后复发和生存情况,具有较高的准确性和稳定性。其中涉及的关键基因,如 SLCO1B3、PRKACA 等,在胰腺癌的发生发展中扮演重要角色,为后续研究提供了潜在的治疗靶点。不过,研究也存在局限性,缺乏实验验证。后续可通过基因敲低、过表达等实验,深入探究这些基因的功能,以及它们与胰腺癌进展的关系。同时,探索这些基因在血浆中的作为生物标志物的价值,也有望为胰腺癌的诊断和治疗开辟新途径。总之,这项研究为胰腺癌的研究和治疗提供了新的思路和方向,对推动胰腺癌精准医学的发展具有重要意义。
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