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为探究肿瘤微环境生物学机制，研究人员对浆液性卵巢癌患者开展回顾性研究。利用 LASSO - Cox 回归筛选预后影像组学特征构建生存预测模型，GSEA 分析基因集。结果模型差异显著，且发现与细胞增殖相关基因集。这为卵巢癌治疗提供新视角。
在医学领域，卵巢癌一直是威胁女性健康的 “隐形杀手”，尤其是浆液性卵巢癌，其发病隐匿，早期诊断困难，多数患者确诊时已处于晚期，治疗效果不佳，生存率较低。目前，对于浆液性卵巢癌的治疗，医生主要依据传统的临床病理特征来制定方案，但这些方法存在一定的局限性，无法精准地反映每个患者肿瘤的独特生物学特性。因此，找到一种能够更精准预测患者预后、揭示肿瘤生物学机制的方法，成为了攻克浆液性卵巢癌难题的关键。
在这样的背景下，来自未知研究机构的研究人员开展了一项意义重大的研究。他们希望通过解析基于 CT 影像组学的生物标志物在浆液性卵巢癌中的生物学功能，为临床治疗提供更精准的指导。最终，该研究揭示了影像特征背后对生存预测至关重要的生物学功能，为卵巢癌的诊疗开辟了新的方向，研究成果发表在《Clinical Radiology》杂志上。
研究人员采用了多种关键技术方法来开展这项研究。首先，选取了具有预处理 CT 图像的浆液性卵巢癌患者作为研究对象（样本队列）。接着，运用 LASSO - Cox 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator - Cox regression，一种能在众多特征中筛选出与结局相关特征并进行模型构建的统计方法）来挑选预后影像组学特征，并计算出 Rad - score（影像组学评分，用于量化患者的风险程度）。之后，根据 Rad - score 将患者分为低风险和高风险组，构建生存预测模型。最后，使用基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）来识别与生存相关的影像组学特征所关联的基因集 。
研究结果
- 生存预测模型表现优异：通过 Kaplan - Meier 曲线、对数秩检验（log - rank test）和 C 指数对构建的生存预测模型进行评估。其中，对数秩检验的结果显示 p<0.01，表明不同风险组之间的生存情况存在显著差异；C 指数值为 0.768（95% CI：0.694 - 0.842） ，这意味着该模型具有较好的区分度，能够较为准确地预测患者的生存情况。
- 发现与细胞增殖相关的基因集：研究人员对低风险组和高风险组分别进行 GSEA 分析，结果发现了一组与细胞增殖密切相关的基因集。其中包括 G2M 检查点（p = 0.006，FDR = 0.138），G2M 检查点是细胞周期调控中的重要关卡，它能确保细胞在进入有丝分裂（M 期）前，完成 DNA 复制等准备工作，若该检查点异常，可能导致细胞增殖失控；还有有丝分裂纺锤体（mitotic spindle，p = 0.006，FDR = 0.156），有丝分裂纺锤体在细胞分裂过程中起着关键作用，负责将染色体均匀分配到两个子细胞中；以及 E2F 靶点（p = 0.032，FDR = 0.133），E2F 是一类转录因子，其靶点基因参与细胞周期调控、DNA 复制等重要过程，当 E2F 靶点异常激活时，会促进细胞增殖。
研究结论与讨论
这项研究意义非凡。从生物学机制层面来看，它揭示了基于 CT 影像组学特征的生存预测模型背后所隐藏的生物学功能，找到了与细胞增殖相关的关键基因集，这让人们对浆液性卵巢癌的发生、发展机制有了更深入的认识。从临床应用角度出发，该研究构建的生存预测模型具有良好的性能，能够帮助医生更准确地评估患者的预后情况，从而制定更具针对性的个性化治疗方案。例如，对于高风险组患者，医生可以考虑更积极的治疗策略，如强化化疗或尝试新的靶向治疗药物；而对于低风险组患者，则可以适当减少治疗强度，降低治疗带来的副作用，提高患者的生活质量。此外，这种将影像组学与基因分析相结合的创新方法（radiogenomics，放射基因组学），为卵巢癌乃至其他癌症的研究提供了新的思路和方向，有望推动整个肿瘤学领域的发展，为攻克癌症难题带来新的曙光。
