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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
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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)》 北大核心 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。 展开更多
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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N型蛋白酪氨酸磷酸酶受体在肺腺癌中的表达及其促进肿瘤转移的机制
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作者 吴雷 杜凤麟 +3 位作者 赵明娜 任逸喆 张先洲 娄加陶 《上海交通大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第7期846-857,共12页
目的·分析N型蛋白酪氨酸磷酸酶受体(protein tyrosine phosphatase receptor type N,PTPRN)在肺腺癌中的表达情况,并探讨其在肿瘤转移中的功能及分子机制。方法·通过多轮心内注射筛选出具有高骨转移能力的A549-BM细胞株,并利... 目的·分析N型蛋白酪氨酸磷酸酶受体(protein tyrosine phosphatase receptor type N,PTPRN)在肺腺癌中的表达情况,并探讨其在肿瘤转移中的功能及分子机制。方法·通过多轮心内注射筛选出具有高骨转移能力的A549-BM细胞株,并利用RNA测序结合基因本体(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析,筛选出与转移相关的关键基因PTPRN。结合癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库,进一步评估PTPRN在肺腺癌患者中的表达情况及其与临床预后的关系;并基于TCGA数据分析PTPRN的共表达关系,筛选并分析与其共表达的关键基因。在A549-BM细胞中转染siPTPRN后,采用Transwell实验评估其对细胞迁移和侵袭能力的影响,并通过蛋白质印迹法检测上皮-间充质转化(epithelial-mesenchymal transition,EMT)相关蛋白及PI3K-AKT信号通路的活性。在A549-BM细胞中转染siPTPRN,并在小鼠模型中进行心内注射实验,以评估其对肺腺癌体内转移能力的影响。结合多种数据库交叉分析,预测BCL6为PTPRN的上游转录因子,并通过siBCL6转染实验验证BCL6对PTPRN表达的调控作用。结果·RNA测序及GO/KEGG富集分析显示,PTPRN在具有高转移能力的A549-BM细胞中显著上调,并富集于PI3K-AKT信号通路和细胞外基质(extracellular matrix,ECM)-受体相互作用等与肿瘤转移密切相关的通路。TCGA数据库分析进一步证实,PTPRN在肺腺癌患者中高表达,并与不良预后显著相关。基于TCGA数据的共表达分析结合GO/KEGG富集分析显示,与PTPRN相关的基因主要富集于神经信号转导、内分泌调控、细胞通信及ECM-受体相互作用等生物过程。体外实验结果显示,siPTPRN转染后,A549-BM细胞的迁移和侵袭能力显著下降,同时EMT相关蛋白表达下调,PI3K-AKT信号通路活性降低。体内实验结果表明,敲低PTPRN可显著抑制A549-BM细胞的体内转移能力,进一步验证了其促进肺腺癌转移的作用。siBCL6转染实验结果显示,BCL6敲低可上调PTPRN表达。结论·PTPRN在肺腺癌组织中高表达,并通过促进EMT及激活PI3K-AKT信号通路促进肺腺癌细胞的迁移与转移;PTPRN高表达与肺腺癌患者的不良预后相关,PTPRN可增强肺腺癌细胞的侵袭性及转移能力;BCL6可能作为PTPRN的上游转录调控因子,影响其表达水平。 展开更多
关键词 N型蛋白酪氨酸磷酸酶受体 肺腺癌 转移 上皮-间充质转化 PI3K-AKT通路 BCL6
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OGT通过ERK信号通路促进非小细胞肺癌增殖的机制研究
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作者 张先洲 杜凤麟 +3 位作者 吴雷 任逸喆 赵明娜 娄加陶 《上海交通大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第10期1288-1297,共10页
目的·探究O-GlcNAc糖基转移酶(O-GlcNAc transferase,OGT)在非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)中的表达水平及其对肺癌细胞增殖的影响,并初步探索相关机制。方法·采用免疫组织化学(免疫组化)染色检测NSCLC患者... 目的·探究O-GlcNAc糖基转移酶(O-GlcNAc transferase,OGT)在非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)中的表达水平及其对肺癌细胞增殖的影响,并初步探索相关机制。方法·采用免疫组织化学(免疫组化)染色检测NSCLC患者肺癌组织和癌旁组织中OGT的表达情况;并利用公共数据库GEO中的数据集(GSE31210)分析OGT表达水平与NSCLC患者预后的关系;通过转染siRNA敲低H460和H1299细胞OGT基因的表达,提取总RNA进行转录组测序,对敲低组和对照组差异表达下调的基因进行通路富集分析,随后利用Western blotting验证通路富集分析的结果。通过细胞计数试剂盒8(cell counting kit-8,CCK-8)法、细胞克隆形成实验检测siRNA敲低OGT对H460和H1299细胞增殖和克隆形成能力的影响,以及过表达下游基因的影响。通过shRNA构建稳定敲低OGT的细胞株,接种至裸鼠皮下,观察瘤体大小。结果·免疫组化结果显示,与癌旁组织相比,NSCLC患者肿瘤组织中OGT表达水平显著升高,且OGT表达水平高的NSCLC患者相较于水平低的患者生存期较短、预后较差。转录组测序结果显示,与对照组相比,OGT敲低组的表达下调基因主要富集在丝裂原活化蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase,MAPK)信号通路。Western blotting结果显示,H460和H1299细胞中OGT水平下调后,总的细胞外调节蛋白激酶1/2(extracellular regulated protein kinase 1/2,ERK1/2)蛋白表达水平不变,而磷酸化ERK1/2水平显著下降,下游原癌基因JUNB蛋白水平也显著下降。OGT的表达水平下调后,H460和H1299细胞的增殖速率下降、克隆形成数目减少,而过表达JUNB可以逆转OGT敲低导致的细胞增殖水平下降。稳定敲低OGT的H460细胞在裸鼠体内成瘤体积明显减小。结论·OGT在NSCLC患者中高表达,且高表达OGT的患者预后不佳;敲低NSCLC细胞OGT后,其体外增殖能力和细胞克隆形成能力受到抑制,并且在裸鼠体内成瘤能力明显减弱;OGT可能通过调控ERK及其下游JUNB促进NSCLC细胞增殖。 展开更多
关键词 非小细胞肺癌 O-GlcNAc糖基转移酶 细胞外调节蛋白激酶 细胞增殖
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多模态肺结节诊断模型的临床验证及应用价值探索 被引量:5
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作者 许万星 王琳 +2 位作者 郭巧梅 王薛庆 娄加陶 《上海交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1030-1036,共7页
目的·验证采用随机森林算法并基于血清代谢指纹数据、蛋白标志物癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)和Image-AI的多模态肺结节诊断模型(a multi-modal pulmonary nodule diagnosis model combined metabolic fingerprints,pro... 目的·验证采用随机森林算法并基于血清代谢指纹数据、蛋白标志物癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)和Image-AI的多模态肺结节诊断模型(a multi-modal pulmonary nodule diagnosis model combined metabolic fingerprints,protein biomarker CEA and Image-AI via random forest,MPI-RF)的性能,探索其临床应用价值。方法·入组就诊于上海交通大学医学院附属胸科医院且低剂量螺旋CT表现为肺结节的患者289例,根据术后病理结果将其分为恶性结节组(n=197)和良性结节组(n=92),收集并比较2组患者的基本信息。使用电化学发光法检测2组患者术前血清CEA水平,使用基质辅助激光解吸电离质谱(matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry,MALDI-MS)检测血清代谢指纹图谱,使用CT影像人工智能模型Image-AI计算影像得分。将CEA数据、血清代谢指纹数据和影像得分整合后输入至MPI-RF中,计算每位患者的恶性概率得分。采用受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC曲线)、曲线下面积(area under the curve,AUC)评估不同模型的性能并采用DeLong检验进行比较分析,包括MPI-RF在不同类型(实性、纯磨玻璃、混合磨玻璃)和大小(直径<8 mm、直径≥8 mm)的肺结节中的诊断性能,MPI-RF与Mayo Clinic模型、美国退伍军人管理局(veterans administration,VA)模型、Brock模型的诊断性能比较,以及MPI-RF与肺部影像报告和数据系统(lung imaging reporting and data system,Lung-RADS)在良恶性结节中的诊断性能比较。结果·MPI-RF在肺结节良恶性鉴别中具有良好的诊断性能(AUC=0.887,95%CI 0.848~0.925,灵敏度为81.22%,特异度为83.70%);其中,MPI-RF对实性结节的AUC为0.877 (95%CI 0.820~0.934),混合磨玻璃结节的AUC为0.858 (95%CI 0.771~0.946),纯磨玻璃结节的AUC为0.978 (95%CI 0.923~1.000)。对于直径<8 mm的结节,MPI-RF的AUC为0.840 (95%CI 0.716~0.963);直径≥8 mm的结节,其AUC为0.891 (95%CI 0.849~0.933)。与现有模型对比的结果显示,MPI-RF的诊断性能优于Mayo Clinic模型、VA模型、Brock模型(均P=0.000);与Lung-RADS比较,MPI-RF在总样本、不同类型结节中的诊断性能均较优(均P=0.000)。结论·MPI-RF是性能优良的良恶性肺结节鉴别诊断模型,具有潜在的临床应用价值。 展开更多
关键词 机器学习 肺腺癌 代谢组学 多模态模型 肺结节
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