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基于转录组学分析氟维司群治疗对单核-巨噬细胞趋化因子表达及极化的影响
1
作者
刘宇婷
叶敬文
+7 位作者
刘泊含
刘鷖雯
何怡青
杜艳
张国良
郭倩
高锋
杨翠霞
《海南医科大学学报》
北大核心
2025年第14期1041-1049,1056,共10页
目的:肿瘤细胞获得对内分泌治疗药物的耐受性是ER+乳腺癌治疗失败的关键因素。肿瘤相关巨噬细胞是乳腺癌微环境中的重要成分,然而内分泌治疗药物对巨噬细胞的调控作用尚不清楚,本研究旨在探讨内分泌治疗药物氟维司群对单核-巨噬细胞极...
目的:肿瘤细胞获得对内分泌治疗药物的耐受性是ER+乳腺癌治疗失败的关键因素。肿瘤相关巨噬细胞是乳腺癌微环境中的重要成分,然而内分泌治疗药物对巨噬细胞的调控作用尚不清楚,本研究旨在探讨内分泌治疗药物氟维司群对单核-巨噬细胞极化的影响。方法:借助PMA诱导获得THP-1细胞来源的巨噬细胞,通过RT-qPCR、Western blot、流式细胞术验证氟维司群刺激后的巨噬细胞表面marker变化;通过RNA-Seq技术对氟维司群刺激后的巨噬细胞的转录组改变进行分析,筛选组间差异表达基因;结合GO功能与KEGG通路富集分析差异基因的功能;构建差异基因的蛋白相互作用网络并筛选Hub基因;最后通过RT-qPCR和趋化因子阵列实验验证氟维司群对巨噬细胞Hub基因中5种趋化因子表达的影响。结果:RT-qPCR、Western blot、流式细胞术分析结果表明氟维司群刺激后的巨噬细胞M2相关标志分子表达升高而M1相关标志分子表达降低;RNA-Seq结果显示,氟维司群刺激后的巨噬细胞出现118个差异表达基因;GO与KEGG富集分析结果显示差异基因富集于趋化因子相关功能和信号通路;蛋白互作网络和Hub基因筛选确定了CXCL8、CCL20、CCL22、CXCL10、CCL7 5个关键的趋化因子;对5个关键趋化因子进行RT-qPCR验证表明其表达趋势与RNA-Seq结果一致;趋化因子阵列实验证实氟维司群刺激后的巨噬细胞分泌的CXCL8、CCL20、CCL22增多,而CXCL10、CCL7减少。结论:内分泌治疗药物氟维司群使巨噬细胞M2相关分子CD206表达升高而M1相关分子CD86表达降低,同时使巨噬细胞M2相关趋化因子分泌增多而M1相关趋化因子分泌减少,提示氟维司群促进巨噬细胞向M2极化,抑制其向M1极化,可能与临床内分泌治疗耐药形成有关。
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关键词
乳腺癌
内分泌治疗耐药
巨噬细胞
趋化因子
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职称材料
基于机器学习的小细胞肺癌代谢分子诊断模型的建立和临床应用
2
作者
黄昕
刘家辉
+3 位作者
叶敬文
钱文莉
许万星
王琳
《上海交通大学学报(医学版)》
2025年第8期1009-1016,共8页
目的·基于小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)和良性肺部疾病患者血清中代谢分子表达谱差异,利用机器学习算法建立SCLC早期诊断模型。方法·纳入并收集上海交通大学医学院附属第一人民医院29名SCLC患者和67名良性肺部疾...
目的·基于小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)和良性肺部疾病患者血清中代谢分子表达谱差异,利用机器学习算法建立SCLC早期诊断模型。方法·纳入并收集上海交通大学医学院附属第一人民医院29名SCLC患者和67名良性肺部疾病患者数据为模型训练集,甘肃省肿瘤医院20名SCLC患者和40名良性肺部疾病患者数据为独立外部测试集。运用液相色谱-串联质谱法(liquid chromatography-tandem mass spectrometry,LC-MS/MS)对入组患者血清中的69种代谢分子进行绝对定量检测。使用XGBoost Classifer计算输出代谢分子重要性排序,根据顺序前向选择策略结合XGBoost算法筛选出重要代谢分子集合。利用训练集构建AdaBoost、随机森林(random forest,RF)和轻量的梯度提升机(light gradient boosting machine,LGBM)3种常规机器学习模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)及曲线下面积(area under the curve,AUC)评估和比较模型性能,并使用独立外部测试集进一步验证。结果·对训练集靶向代谢组学数据进行的主成分分析(principal component analysis,PCA)和正交偏最小二乘判别分析(orthogonal projections to latent structures-discriminate analysis,OPLS-DA)结果显示,SCLC患者与良性肺部疾病患者在代谢组学特征上具有显著区分。根据重要性排序从中筛选出6个重要代谢分子,并利用AdaBoost、RF和LGBM训练诊断模型MTB-6(metabolite-6),结果显示AdaBoost模型在训练集中表现最好,AUC为0.943,诊断SCLC患者的灵敏度和特异度分别为75.0%和90.9%。其在外部测试集中,AUC为0.921,灵敏度和特异度分别为80.0%和87.5%。结论·基于6种代谢物分子和AdaBoost算法的MTB-6模型是一种性能优秀的SCLC诊断模型,具有对SCLC和良性肺部疾病进行鉴别诊断的潜在价值。
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关键词
小细胞肺癌
诊断模型
机器学习
代谢组学
液相色谱-串联质谱法
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职称材料
题名
基于转录组学分析氟维司群治疗对单核-巨噬细胞趋化因子表达及极化的影响
1
作者
刘宇婷
叶敬文
刘泊含
刘鷖雯
何怡青
杜艳
张国良
郭倩
高锋
杨翠霞
机构
上海交通大学附属第六人民医院中心实验室
上海交通大学附属第六人民医院检验科
出处
《海南医科大学学报》
北大核心
2025年第14期1041-1049,1056,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(81974445、82273462)。
文摘
目的:肿瘤细胞获得对内分泌治疗药物的耐受性是ER+乳腺癌治疗失败的关键因素。肿瘤相关巨噬细胞是乳腺癌微环境中的重要成分,然而内分泌治疗药物对巨噬细胞的调控作用尚不清楚,本研究旨在探讨内分泌治疗药物氟维司群对单核-巨噬细胞极化的影响。方法:借助PMA诱导获得THP-1细胞来源的巨噬细胞,通过RT-qPCR、Western blot、流式细胞术验证氟维司群刺激后的巨噬细胞表面marker变化;通过RNA-Seq技术对氟维司群刺激后的巨噬细胞的转录组改变进行分析,筛选组间差异表达基因;结合GO功能与KEGG通路富集分析差异基因的功能;构建差异基因的蛋白相互作用网络并筛选Hub基因;最后通过RT-qPCR和趋化因子阵列实验验证氟维司群对巨噬细胞Hub基因中5种趋化因子表达的影响。结果:RT-qPCR、Western blot、流式细胞术分析结果表明氟维司群刺激后的巨噬细胞M2相关标志分子表达升高而M1相关标志分子表达降低;RNA-Seq结果显示,氟维司群刺激后的巨噬细胞出现118个差异表达基因;GO与KEGG富集分析结果显示差异基因富集于趋化因子相关功能和信号通路;蛋白互作网络和Hub基因筛选确定了CXCL8、CCL20、CCL22、CXCL10、CCL7 5个关键的趋化因子;对5个关键趋化因子进行RT-qPCR验证表明其表达趋势与RNA-Seq结果一致;趋化因子阵列实验证实氟维司群刺激后的巨噬细胞分泌的CXCL8、CCL20、CCL22增多,而CXCL10、CCL7减少。结论:内分泌治疗药物氟维司群使巨噬细胞M2相关分子CD206表达升高而M1相关分子CD86表达降低,同时使巨噬细胞M2相关趋化因子分泌增多而M1相关趋化因子分泌减少,提示氟维司群促进巨噬细胞向M2极化,抑制其向M1极化,可能与临床内分泌治疗耐药形成有关。
关键词
乳腺癌
内分泌治疗耐药
巨噬细胞
趋化因子
Keywords
Breast cancer
Endocrine resistance
Macrophage
Chemokine
分类号
R965 [医药卫生—药理学]
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职称材料
题名
基于机器学习的小细胞肺癌代谢分子诊断模型的建立和临床应用
2
作者
黄昕
刘家辉
叶敬文
钱文莉
许万星
王琳
机构
上海交通大学医学院附属第一人民医院检验医学中心
出处
《上海交通大学学报(医学版)》
2025年第8期1009-1016,共8页
基金
国家自然科学基金(82273418)
上海市科学技术委员会医学创新研究专项(22Y11902800)。
文摘
目的·基于小细胞肺癌(small cell lung cancer,SCLC)和良性肺部疾病患者血清中代谢分子表达谱差异,利用机器学习算法建立SCLC早期诊断模型。方法·纳入并收集上海交通大学医学院附属第一人民医院29名SCLC患者和67名良性肺部疾病患者数据为模型训练集,甘肃省肿瘤医院20名SCLC患者和40名良性肺部疾病患者数据为独立外部测试集。运用液相色谱-串联质谱法(liquid chromatography-tandem mass spectrometry,LC-MS/MS)对入组患者血清中的69种代谢分子进行绝对定量检测。使用XGBoost Classifer计算输出代谢分子重要性排序,根据顺序前向选择策略结合XGBoost算法筛选出重要代谢分子集合。利用训练集构建AdaBoost、随机森林(random forest,RF)和轻量的梯度提升机(light gradient boosting machine,LGBM)3种常规机器学习模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)及曲线下面积(area under the curve,AUC)评估和比较模型性能,并使用独立外部测试集进一步验证。结果·对训练集靶向代谢组学数据进行的主成分分析(principal component analysis,PCA)和正交偏最小二乘判别分析(orthogonal projections to latent structures-discriminate analysis,OPLS-DA)结果显示,SCLC患者与良性肺部疾病患者在代谢组学特征上具有显著区分。根据重要性排序从中筛选出6个重要代谢分子,并利用AdaBoost、RF和LGBM训练诊断模型MTB-6(metabolite-6),结果显示AdaBoost模型在训练集中表现最好,AUC为0.943,诊断SCLC患者的灵敏度和特异度分别为75.0%和90.9%。其在外部测试集中,AUC为0.921,灵敏度和特异度分别为80.0%和87.5%。结论·基于6种代谢物分子和AdaBoost算法的MTB-6模型是一种性能优秀的SCLC诊断模型,具有对SCLC和良性肺部疾病进行鉴别诊断的潜在价值。
关键词
小细胞肺癌
诊断模型
机器学习
代谢组学
液相色谱-串联质谱法
Keywords
small cell lung cancer(SCLC)
diagnosis model
machine learning
metabolomics
liquid chromatography-tandem mass spectrometry(LC-MS/MS)
分类号
R734.2 [医药卫生]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于转录组学分析氟维司群治疗对单核-巨噬细胞趋化因子表达及极化的影响
刘宇婷
叶敬文
刘泊含
刘鷖雯
何怡青
杜艳
张国良
郭倩
高锋
杨翠霞
《海南医科大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于机器学习的小细胞肺癌代谢分子诊断模型的建立和临床应用
黄昕
刘家辉
叶敬文
钱文莉
许万星
王琳
《上海交通大学学报(医学版)》
2025
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