Ⅱ daļa Ar imūnsistēmu saistītu gēnu pāru paraksta identificēšana un apstiprināšana trim uroloģiskām vēža formām

Rezultāti

1. IRGPI izveide un novērtēšana

Šajā pētījumā tika iekļauti pavisam 2,700 pacienti ar trīs uroloģiskiem vēža veidiem, tostarp 835 urīnpūšļa vēzi, 888 prostatas vēzi un 977 pacienti ar nieru vēzi. Kā parādīts 1. papildu attēlā, 1622 pacienti TCGA grupās tika izmantoti kā meta-apmācības datu kopa. Vēl 1,078 pacienti no septiņām GEO datu kopām un divām ICGC datu kopām veidoja meta-validācijas datu kopu. No 2483 IRG no ImmPort datu bāzes 606 IRG tika izmērīti visās platformās un atbilda kritērijiem (MAD > 0.5) visās neatkarīgajās apmācību kopās. Pamatojoties uz 606 IRG, tika uzbūvēti 183 315 IRGP. Pēc to noņemšanas, kas nav kopīgotas starp visām datu kopām vai ar pastāvīgu secību jebkurā datu kopā, 18 041 IRGP tika atstāti un atlasīti turpmākai analīzei. Pirmkārt, 10 943 IRGP tika filtrēti, izmantojot vienfaktoru Koksa regresijas modeli meta-apmācības datu kopā. Lai turpinātu pārbaudīt kandidātu IRGP, LASSO tika veikts 30 reizes, lai atlasītu tos, kas parādījās vairāk nekā 15 reizes no 30 analīzēm. Rezultātā tika atlasīti 25 IRGP un 41 unikāla IRG. Pēc tam tika izmantots daudzfaktoru Koksa regresijas modelis, lai iegūtu uz IRGP balstītu prognozēšanas modeli un ģenerētu IRGPI punktus visiem paraugiem. Pacienti metatreniņu grupā tika klasificēti zema un augsta imūnā riska grupās, izmantojot vidējo IRGPI (-1.216973). Bija ievērojami atšķirīgas prognozes attiecībā uz RFS starp zema un augsta riska grupām meta-apmācības kohortā (1.A attēls, riska attiecība [HR] 6,078, 95 procentu ticamības intervāls [CI] 4.754-7.769 ; P < 2×10-16). IRGPI var arī iedalīt pacientus apakšgrupās ar ievērojami atšķirīgu RFS urīnpūšļa vēža apmācību kohortā (1.B attēls, HR 2,308, 95 procenti TI 1.660- 3.210; P=3×{{55} } ), prostatas vēzis (1. C attēls, HR 3,054, 95 procenti TI 1.778-5.245; P=2×10-5) un nieru vēzis (1. D attēls, HR 5,582, 95 procenti). CI 3.899-7.992; P < 2×10-16). No laika atkarīgās ROC līknes tika izmantotas, lai novērtētu IRGPI spēju prognozēt prognozi. Laukuma zem līknes (AUC) vērtības, prognozējot pacientu 1-, 3-, 5- un 10-gada RFS, bija attiecīgi 0,816, 0,818, 0,828 un 0,763. meta-apmācības kohortā (papildu attēls 2A). Kad pacienti tika noslāņoti pēc dažādām audzēju stadijām, dzimumiem un vecuma grupām, zemas un augstas IRGPI grupas saglabājās ievērojami atšķirīgas attiecībā uz RFS, un augstāks IRGPI rādītājs bija saistīts ar ievērojami sliktāku prognozi (2. attēls). Pacientiem ar augstu IRGPI un progresējošu audzēja stadiju bija visaugstākais RFS starp visiem meta-apmācības kohortas pacientiem (papildu attēls 2B). Daudzfaktoru analīze liecināja, ka IRGPI bija neatkarīgs prognostiskais faktors (HR 4,22, 95 procenti TI 3.23- 5.52; P < 2 × 10-16) pēc pielāgošanas vecumam un stadijai.

2. IRGPI apstiprināšana

Ārējās validācijas kohortas tika izmantotas, lai apstiprinātu IRGPI spēju paredzēt RFS pacientiem ar trīs uroloģiskiem vēža veidiem dažādās populācijās. IRGPI aprēķināšanai tika izmantoti tie paši IRGP, un pacienti tika klasificēti arī zema un augsta riska grupās. Pacientu RFS ar zemu un augstu IRGPI grupām meta-validācijas kohortā būtiski atšķīrās (3.A attēls, HR 3,326, 95 procenti TI 2.623-4.217; P < 2×10-16), validācija. urīnpūšļa vēža datu kopa (3.B attēls, HR 3,987, 95 procenti TI 2.641-6.019; P=1×{{20}}), validācijas datu kopa prostatas vēža (3.C attēls, HR 3,277, 95 procenti TI 2.275-4.719; P=2×10-11) un nieru vēža validācijas datu kopa (3.D attēls, HR 2,523, 95 procenti TI 1.529-4.165; P=2×10-4 ). Laika-ROC līknes uzrādīja stabilas prognozēšanas spējas ar {{40}}, 3-, 5- un 10-gada AUC 0,794, attiecīgi 0,764, 0,739 un 0,605 (papildu attēls 2C). Tāpat pacientiem ar augstu IRGPI un progresējošu audzēja stadiju bija visaugstākais RFS starp pacientiem meta-validācijas grupā (papildu attēls 2D). Atbilstoši apmācības kohortām IRGPI spēja iedalīt pacientus ievērojami atšķirīgās grupās RFS ziņā galvenokārt neatkarīgās validācijas grupās (3. papildu attēls). Apsverot pacientus ar agrīnā vai jaunākā vecuma slimību, vīriešu kārtas pacientus un pacientus, kas vecāki par 60 gadiem, IRGPI saglabājās ļoti prognostisks, un augstāks IRGPI rādītājs bija saistīts ar ievērojami sliktāku prognozi (4. attēls). Pēc pielāgošanas vecumam un stadijai Koksa regresijas analīzēs IRGPI palika neatkarīgs prognostiskais faktors meta-validācijas kohortā (HR 2,15, 95 procenti TI 1.45-3.19; P=0.000149; ).

3. Funkcionālā analīze un infiltrējošais imūno saturs saistībā ar IRGPI

41 unikālais IRG attiecas uz IRGPI meta-apmācības kohortā, kas galvenokārt bija iesaistītas imūnās un iekaisuma reakcijā, citokīnu aktivitātē un ķīmijaksē (5. attēls). Meta apmācības grupā tika bagātināti dažādi imūnsistēmas infiltrāti, un makrofāgi M2, T šūnas CD8, T šūnas CD4, kas atrodas atmiņā, makrofāgi M0 un makrofāgi M1 uzrādīja lielāku pārpilnību (6.A attēls). Tostarp makrofāgu M0, makrofāgu M1 un makrofāgu M2 procentuālais daudzums IRGPI riska grupās būtiski atšķīrās (6.B attēls). Turklāt šie rezultāti tika apstiprināti meta-validācijas grupās, kurās tika bagātināti tie paši pieci imūnsistēmas infiltrāti ar lielāku imūno šūnu pārpilnību (6.C attēls). Makrofāgu M1 un makrofāgu M2 procentuālais daudzums arī būtiski atšķīrās starp IRGPI riska grupām (6.D attēls).

4. Nomogramma, kuras pamatā ir IRGPI un klīniskie faktori

Viendimensiju Koksa regresijas analīze parādīja, ka vecums, stadija un IRGPI rādītājs bija nozīmīgi prognozes rādītāji. Lai izveidotu kvantitatīvu pieeju RFS prognozēšanai, mēs veicām nomogrammu, pamatojoties uz prognostiskajiem faktoriem (IRGPI, vecums un stadija) meta-apmācības un meta-validācijas komplektos (7.A, 7.B attēls). Nomogrammu ticamība tika novērtēta ar kalibrēšanas diagrammu. Rezultātā līniju segmenti kalibrēšanas diagrammās bija tuvu 45 grādu līnijai, kas liecina par lielisku saskaņu starp prognozēšanu un novērojumiem meta-apmācības kohortā (papildu attēls 4A–4D) un meta-validācijas kohortā (papildu attēls 4E). –4H).

Noklikšķiniet šeit, lai iegūtuCistanche piedevas

Diskusija

Šajā pētījumā mēs izstrādājām parakstu, pamatojoties uz 25 IRGP, lai vienlaikus prognozētu urīna vēža, tostarp urīnpūšļa, prostatas un nieru vēža, prognozi. Paraksts parādīja spēcīgu spēju paredzēt urīna vēža RFS apmācību grupās un vairākās validācijas grupās. Mūsu paraksts stratificētās analīzēs varētu arī atšķirt dažādus RFS noteiktās pacientu grupās (piemēram, agrīnā stadijā). Konstruētā nomogramma, kas balstīta uz IRGPI punktu skaitu un klīniskajiem prognostiskajiem faktoriem, varēja kvantitatīvi prognozēt urīnpūšļa, prostatas un nieru vēža pacientu RFS rādītājus.

Pacientiem ar urīnpūšļa [36], prostatas [37] un nieru vēzi [38] ir ievērojams recidīva risks pat pēc ķirurģiskas rezekcijas. Dažādu adjuvantu terapiju izmantošana, īpaši agrīnās stadijas pacientiem, joprojām ir strīdīga [39]. Steidzami ir nepieciešami uzticami prognostiski biomarķieri, lai identificētu pacientus ar lielāku recidīvu risku un atlasītu pacientus, kuriem ir atbildes reakcija uz terapiju. Tika izstrādāti daudzi paraksti, kuru pamatā ir gēnu ekspresija, lai prognozētu urīnpūšļa [40–42], prostatas [43–45] un nieru vēža [46–48] prognozi. Tomēr kopējais trūkums šajos pētījumos bija tehniskas novirzes, ko izraisīja ekspresijas profilu normalizēšana, kas iegūti no dažādām platformām, izmantojot RNA-Seq vai mikromasīvus. Pamatojoties uz gēnu ekspresijas relatīvo klasifikāciju, IRGP paraksts šajā pētījumā koncentrējās uz pāru salīdzinājumiem paraugu gēnu ekspresijas profilā. Nepieciešamība pēc datu normalizēšanas tika maksimāli novērsta, un tika novērsta dažādu platformu tehniskā novirze, apvienojot vairākus gēnu ekspresijas profilus. Daži pētnieki ir identificējuši IRGP parakstus, kas saistīti ar urīna vēža pacientu prognozi; piemēram, Fu et al. atrada jaunu IRGP parakstu, kam bija nozīmīga prognostiska vērtība, prognozējot kopējo dzīvildzi urīnpūšļa vēža gadījumā [49]. Pētnieki Ķīnas dienvidos ir arī izstrādājuši IRGP, lai prognozētu pacientu ar papilāru nieru šūnu karcinomu prognozi [50]. Tomēr šiem pētījumiem nebija pietiekamas validācijas salīdzinoši mazā izlases lieluma dēļ, un tie varēja paredzēt tikai viena audzēja prognozi. Šajā pētījumā mēs integrējām liela mēroga datu kopas no vairākām platformām, lai identificētu IRGP parakstu. Paraksts vienlaikus varēja paredzēt trīs galveno uroloģisko audzēju RFS, un pēc pārbaudes tas bija stabils. Tāpēc mūsu parakstu var lietderīgi izmantot klīniskajā praksē.

Standartizēta Cistanche

Audzēja imūnā mikrovide korelē ar urīnpūšļa [22, 51], prostatas [23, 52] un nieru vēža [24, 53] prognozi. Imunoterapijas laikmetā prognostiskie biomarķieri, kas attiecas uz audzēja imūno mikrovidi, var izjaukt jaunu ceļu jaunu prognostisko biomarķieru identificēšanai. Šajā pētījumā lielākā daļa IRG, kas iesaistītas mūsu imūnā parakstā, bija citokīni, pretmikrobu līdzekļi un citokīnu receptori, kas ir cieši saistīti ar imūnreakciju un iekaisuma procesiem. Bagātināšanas analīze arī norādīja, ka IRG, kas attiecas uz imūno parakstu, galvenokārt bija iesaistīti imūnās un iekaisuma reakcijā un citokīnu aktivitātē. Urīnceļu sistēmas galvenajos audzējos tika konstatēta paaugstināta iekaisuma mikrovide. Šis atklājums saskanēja ar iepriekšējiem pētījumiem, kas liecina, ka audzēju veidošanās un progresēšana bija saistīta ar palielinātu iekaisuma mikro vidi [54, 55]. Audzēju iekaisuma reakcijas procesā ir iesaistītas dažādas imūnās šūnas, piemēram, neitrofīli un makrofāgi. Makrofāgi ir saistīti ar sliktu prognozi daudzu vēža veidu gadījumā [56, 57]. Šajā pētījumā mēs atklājām, ka makrofāgu M1 infiltrācijas līmenis imūnās augsta riska grupā ievērojami palielinājās. Neregulēta imūnsistēma var izraisīt izdzīvošanas atšķirības, kas novērotas starp riska grupām, kā noteikts IRGPI. Jāatzīmē, ka M1 makrofāgu infiltrācijas līmenis augsta riska un zema riska grupās pētījumos ir pretrunīgs [49, 50, 58–61]. No šiem pētījumiem divi atbilst mūsu rezultātam [50, 58], trīs no tiem ziņo, ka nav būtiskas atšķirības [59–61], un tikai viens pētījums ir pretrunā ar mūsu [49]. M1 makrofāgu infiltrācijas līmeņa neatbilstības var būt saistītas ar pētījuma populācijas atšķirībām, tas ir, paraugi, kas rada riska rādītājus, ir atšķirīgi.

Jāatzīmē, ka šajā pētījumā bija ierobežojumi. Pirmkārt, 25 IRGP prognostiskais paraksts tika balstīts uz retrospektīvu pētījumu, lai gan stingrai validācijai tika izmantotas deviņas datu kopas. Mūsu rezultāti būtu vēl vairāk jāapstiprina potenciālajās grupās ar dažādiem izlases atribūtiem. Otrkārt, mūsu prognostiskais paraksts ir jāapstiprina arī ar kvantitatīvu reāllaika polimerāzes ķēdes reakciju, pirms to var izmantot klīniski. Treškārt, mēs noņēmām IRGP ar nemainīgām vērtībām, lai samazinātu pakešu efektu ietekmi starp dažādām platformām, taču partijas efektus nevar novērst.

Cistanche pulveris

Noslēgumā jāsaka, ka mūsu 25 IRGP paraksts ir daudzsološs un stabils prognostiskais biomarķieris urīnpūšļa, prostatas un nieru vēža, tostarp agrīnās stadijas vēža, RFS prognozēšanai. Turklāt šis paraksts bija saistīts ar imūno šūnu apakšgrupu infiltrāciju un imūnreakciju, norādot uz saikni starp imūno mikrovidi un šiem vēža veidiem, un tādējādi tas varētu palīdzēt formulēt personalizētu imūnterapijas stratēģiju. Lai gan mūsu paraksta klīniskā lietderība ir jāapstiprina perspektīvajos pētījumos, mūsu pētījums tomēr ir nodrošinājis daudzsološu prognostisko marķieru paneli, integrējot liela mēroga datu kopas.

Cistanche ekstrakta ietekme uz urīnceļu sistēmas uzlabošanu

Cistanche ekstrakts ir iegūts no auga Cistanche Deserticola, ko tradicionāli izmanto ķīniešu medicīnā tā ieguvumu dēļ veselībai. Tā efektivitāte urīnceļu sistēmas uzlabošanā ir viena no tās labi zināmajām īpašībām.

Pētījumi liecina, ka Cistanche ekstrakts satur virkni bioaktīvu savienojumu, kam piemīt antioksidanta un pretiekaisuma iedarbība. Šie savienojumi var palīdzēt aizsargāt pret oksidatīvo stresu, iekaisumu un šūnu bojājumiem urīnceļu sistēmā. Tas uzlabo funkciju un samazina uroloģisko slimību risku.

Viena no jomām, kur Cistanche ekstrakts ir parādījis daudzsološus rezultātus, ir simptomu uzlabošana, kas saistīti ar labdabīgu prostatas hiperplāziju (LPH). LPH ir stāvoklis, kad prostatas dziedzeris palielinās un saspiež urīnizvadkanālu, izraisot urinēšanas simptomus, piemēram, pastiprinātu steidzamību, biežumu, vāju plūsmu un nepilnīgu urīnpūšļa iztukšošanos.

Pētījumi liecina, ka Cistanche ekstrakts var mazināt šos simptomus, samazinot prostatas dziedzera izmēru. Tas tiek panākts, inhibējot enzīma 5-alfa-reduktāzi, kas pārvērš testosteronu par dihidrotestosteronu (DHT), hormonu, kas stimulē prostatas augšanu. Samazinot DHT līmeni, Cistanche ekstrakts novērš turpmāku prostatas palielināšanos un uzlabo urīnceļu simptomus.

Cistanche ekstraktam ir arī pretiekaisuma iedarbība, kas var palīdzēt citiem urīnceļu stāvokļiem, piemēram, urīnceļu infekcijām (UTI) un intersticiālam cistītam (IC). Abi apstākļi izraisa urīnpūšļa sienas iekaisumu, izraisot urinēšanas biežumu, steidzamību, sāpes un diskomfortu. Samazinot iekaisumu, Cistanche ekstrakts var atvieglot šos simptomus.

Visbeidzot, Cistanche ekstrakta spēja uzlabot urīnceļu sistēmu ir saistīta ar tā pretiekaisuma un antioksidanta īpašībām. Lai gan pētījumi joprojām ir agrīnā stadijā, līdz šim iegūtie pierādījumi liecina, ka Cistanche ekstrakts var būt efektīva ārstēšanas iespēja urīnceļu slimību, piemēram, LPH, UTI un IC, ārstēšanai. Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka indivīdiem vienmēr jāapspriež visi iespējamie uztura bagātinātāji ar kvalificētu veselības aprūpes sniedzēju, lai nodrošinātu, ka tas ir drošs un atbilst viņu individuālajām vajadzībām.

Cistanche priekšrocības

Atsauces

36. Wang X, Ding Y, Wang J, Wu Y. Ar urīnpūšļa vēzi saistīto galveno faktoru identificēšana, izmantojot lncRNA-miRNAmRNA trīsslāņu tīklu. Front Genet. 2020. gads; 10:1398.

37. Heidenreich A, Bastian PJ, Bellmunt J, Bolla M, Joniau S, van der Kwast T, Mason M, Matveev V, Wiegel T, Zattoni F, Mottet N un Eiropas Uroloģijas asociācija. EAU vadlīnijas par prostatas vēzi. II daļa: Progresējoša, recidivējoša un pret kastrāciju rezistenta prostatas vēža ārstēšana. Eur Urol. 2014. gads; 65:467–79.

38. Kelsija R. Nieru vēzis: ccrcc1-4 klasifikācija recidīva prognozēšanai. Nats Revs Urols. 2018. gads; 15:205.

39. Roberts ME, Aynardi JT, Chu CS. Dzemdes leiomiosarkoma: literatūras apskats un pārvaldības iespēju atjauninājums. Gynecol Oncol. 2018. gads; 151:562–72.

40. Shariat SF, Karakiewicz PI, Godoy G, Karam JA, Ashfaq R, Fradet Y, Isbarn H, Montorsi F, Jeldres C, Bastian PJ, Nielsen ME, Müller SC, Sagalowsky AI, Lotan Y. Survivin kā prognostiskais marķieris urīnpūšļa urotēlija karcinoma: daudzcentru ārējā validācijas pētījums. Clin Cancer Res. 2009. gads; 15:7012–9.

41. Mo Q, Nikolos F, Chen F, Tramel Z, Lee YC, Hayashi K, Xiao J, Shen J, Chan KS. Audzēja diferenciācijas gēna paraksta prognostiskais spēks urīnpūšļa urotēlija karcinomām. J Natl Cancer Inst. 2018. gads; 110:448–59.

42. Sikic D, Eckstein M, Wirtz RM, Jarczyk J, Worst TS, Porubsky S, Keck B, Kunath F, Weyerer V, Breyer J, Otto W, Rinaldetti S, Bolenz C u.c. FOXA1 gēna ekspresija muskuļu invazīvā urīnpūšļa vēža molekulāro apakštipu noteikšanai pēc radikālas cistektomijas. J Clin Med. 2020. gads; 9:994.

43. Gerke JS, Orth MF, Tolkach Y, Romero-Pérez L, Wehweck FS, Stein S, Musa J, Knott MM, Hölting TL, Li J, Sannino G, Marchetto A, Ohmura S u.c. Integrētā klīniskā transkripta analīze atklāj TMPRSS2-ERG atkarību no prognostiskajiem biomarķieriem prostatas adenokarcinomas gadījumā. Int J Vēzis. 2020. gads; 146:2036–46.

44. Wu CL, Schroeder BE, Ma XJ, Cutie CJ, Wu S, Salunga R, Zhang Y, Kattan MW, Schnabel CA, Erlander MG, McDougal WS. Prostatas vēža progresēšanas 32-gēna prognostiskā indeksa izstrāde un apstiprināšana. Proc Natl Acad Sci USA. 2013. gads; 110:6121–6.

45. Zhao SG, Evans JR, Kothari V, Sun G, Larm A, Mondine V, Schaeffer EM, Ross AE, Klein EA, Den RB, Dicker AP, Karnes RJ, Erho N u.c. Prognostisko ārēju gēnu ainava augsta riska prostatas vēža gadījumā. Clin Cancer Res. 2016. gads; 22:1777–86.

46. ​​Liang T, Sang S, Shao Q, Chen C, Deng Z, Wang T, Kang Q. EPB41L1 patoloģiska ekspresija un prognostiskā nozīme nieru nieru tīro šūnu karcinomā, pamatojoties uz datu ieguvi. Cancer Cell Int. 2020. gads; 20:356.

47. Yang CA, Huang HY, Yen JC, Chang JG. RNASEH2A-, CDK1- un CD151-saistītā ceļa gēnu profilēšanas prognostiskā vērtība nieru vēža gadījumā. Int J Mol Sci. 2018. gads; 19:1586.

48. Kim KM, Hussein UK, Bae JS, Park SH, Kwon KS, Ha SH, Park HS, Lee H, Chung MJ, Moon WS, Kang MJ, Jang KY. FAM83H un PANX2 ekspresijas modeļi ir saistīti ar skaidrāku šūnu nieru šūnu karcinomas pacientu īsāku dzīvildzi. Priekšējais Oncol. 2019. gads; 9:14.

49. Fu Y, Sun S, Bi J, Kong C, Yin L. Jauns ar imūnsistēmu saistīts gēnu pāra prognostiskais paraksts, lai prognozētu kopējo izdzīvošanu urīnpūšļa vēža gadījumā. BMC vēzis. 2021. gads; 21:810.

50. Zhou X, Qiu S, Jin D, Jin K, Zheng X, Yang L, Wei Q. Individualizētu ar imūnsistēmu saistītu gēnu pāru prognostiskā paraksta izstrāde un apstiprināšana papilāru nieru šūnu karcinomas gadījumā. Front Genet. 2020. gads; 11:569884.

51. Wong YN, Joshi K, Khetrapal P, Ismail M, Reading JL, Sunderland MW, Georgiou A, Furness AJ, Ben Aissa A, Ghorani E, Oakes T, Uddin I, Tan WS u.c. No urīna iegūti limfocīti kā urīnpūšļa audzēja imūnās mikrovides neinvazīvs rādītājs. J Exp Med. 2018. gads; 215:2748–59.

52. Luo C, Chen J, Chen L. Gēnu ekspresijas profilu un imūnās mikrovides izpēte starp augstu un zemu audzēja mutāciju slodzes grupām prostatas vēža gadījumā. Int Immunopharmacol. 2020. gads; 86:106709.

53. Şenbabaoğlu Y, Gejman RS, Winer AG, Liu M, Van Allen EM, de Velasco G, Miao D, Ostrovnaya I, Drill E, Luna A, Weinhold N, Lee W, Manley BJ u.c. Erratum to: Audzēja imūnās mikrovides raksturojums skaidras šūnu nieru šūnu karcinomas gadījumā identificē prognostiski un imūnterapijas sabiedrotos būtiskos messenger RNS parakstus. Genoms Biol. 2017. gads; 18:46.

54. Grētēns FR, Griveņņikovs SI. Iekaisums un vēzis: ierosinātāji, mehānismi un sekas. Imunitāte. 2019. gads; 51:27–41.

55. Crusz SM, Balkwill FR. Iekaisums un vēzis: sasniegumi un jauni līdzekļi. Nat Rev Clin Oncol. 2015. gads; 12:584–96.

56. Cassetta L, Pollard JW. Makrofāgu mērķauditorijas atlase: vēža terapeitiskās pieejas. Nat Rev Drug Discov. 2018. gads; 17:887–904.

57. Ngambenjawong C, Gustafson HH, Pun SH. Progress ar audzēju saistīto makrofāgu (TAM) mērķtiecīgā terapijā. Adv Drug Deliv Rev. 2017; 114:206–21.

58. Shi YR, Xiong K, Ye X, Yang P, Wu Z, Zu XB. Urīnpūšļa vēža prognostiskā paraksta izstrāde, pamatojoties uz ar imūnsistēmu saistītiem gēniem. Ann Transl Med. 2020. gads; 8:1380.

59. Zheng X, Zhou X, Xu H, Jin D, Yang L, Shen B, Qiu S, Ai J, Wei Q. Jauns imūngēnu pāra paraksts, kas atklāj audzēja mikrovides pazīmes un muskuļu invazīva urīnpūšļa vēža imūnterapijas prognozi . Front Genet. 2021. gads; 12:764184.

60. Zhang LH, Li LQ, Zhan YH, Zhu ZW, Zhang XP. IRGP paraksta identificēšana, lai prognozētu urīnpūšļa vēža prognozi un imūnterapijas efektivitāti. Priekšējais Mol Biosci. 2021. gads; 8:607090.

61. Tao Z, Zhang E, Li L, Zheng J, Zhao Y, Chen X. 11 ar imūnsistēmu saistītu gēnu pāru vienots riska modelis un klīniskā stadija vispārējās izdzīvošanas prognozēšanai pacientiem ar skaidru šūnu nieru šūnu karcinomu. Bioinženierijas. 2021. gads; 12:4259–77.

Biao Xie 1, Kangjie Li 1, Hong Zhang 1, Guichuan Lai 1, Dapeng Li 2, Xiaoni Zhong1.

1. Biostatistikas nodaļa, Sabiedrības veselības un vadības skola, Čuncjinas Medicīnas universitāte, Čuncjina, Ķīna

2. Hepatoloģijas institūts, Nacionālais infekcijas slimību klīniskās pētniecības centrs, Šeņdžeņas Trešā tautas slimnīca, Šenžena, Ķīna