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ORF1p通过调控AJUBA表达促进食管鳞状细胞癌细胞增殖和侵袭的研究
1
作者
杨帆
黎江洋
+5 位作者
代晓燕
肖何
彭杨
童雪玲
戴楠
李梦侠
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025年第13期1429-1443,共15页
目的探讨长散在核元件-1(long interspersed nuclear element-1,LINE-1)编码的开放阅读框1蛋白(open reading frame 1 protein,ORF1p)对食管鳞状细胞癌细胞(以下简称食管鳞癌细胞)增殖、迁移及侵袭的影响及其潜在分子机制。方法①Wester...
目的探讨长散在核元件-1(long interspersed nuclear element-1,LINE-1)编码的开放阅读框1蛋白(open reading frame 1 protein,ORF1p)对食管鳞状细胞癌细胞(以下简称食管鳞癌细胞)增殖、迁移及侵袭的影响及其潜在分子机制。方法①Western blot实验检测ORF1p在食管正常鳞状上皮细胞和食管鳞癌细胞中的表达差异。②免疫组化实验检测ORF1p在食管鳞状细胞癌和配对正常组织中的表达情况。③细胞水平敲低及过表达ORF1p,细胞功能实验研究ORF1p对食管鳞癌细胞恶性生物学行为的影响。④裸鼠成瘤实验验证ORF1p对食管鳞癌细胞体内成瘤的影响。⑤转录组测序分析结合细胞功能回复实验,筛选受ORF1p调控的下游靶点。结果①Western blot实验显示ORF1p在食管鳞癌细胞中均高于正常食管鳞状上皮细胞(P<0.05)。②免疫组化染色实验证实ORF1p在食管鳞状细胞癌组织中明显上调(P<0.0001)。③细胞功能实验及裸鼠成瘤实验显示,ORF1p明显促进食管鳞癌细胞的增殖、迁移、侵袭和体内成瘤能力(P<0.05)。④细胞功能回复实验证实ORF1p通过调控AJUBA表达促进食管鳞癌细胞增殖、迁移和侵袭(P<0.05)。结论ORF1p在食管鳞状细胞癌中显著上调,ORF1p通过调控AJUBA表达促进食管鳞癌细胞增殖、迁移和侵袭。
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关键词
LINE-1
ORF1p
食管鳞癌细胞
增殖
AJUBA
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职称材料
基于机器学习的多模态数据建立Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后复发预测模型
2
作者
张地
吴毅
+7 位作者
徐瑜
王帅
胡玥
陈滑维
胡那娜
何容
童雪玲
李梦侠
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025年第14期1602-1611,共10页
目的 基于术前胸部CT影像组学特征联合临床信息构建机器学习模型,用于预测手术切除的Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后5年复发风险。方法 回顾性纳入2014年1月至2019年12月陆军特色医学中心经手术病理确诊的Ⅰ期非小细胞肺癌患者217例(入组标...
目的 基于术前胸部CT影像组学特征联合临床信息构建机器学习模型,用于预测手术切除的Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后5年复发风险。方法 回顾性纳入2014年1月至2019年12月陆军特色医学中心经手术病理确诊的Ⅰ期非小细胞肺癌患者217例(入组标准筛选自778例初筛病例),其中术后5年内复发53例,未复发164例。将病例按8∶2比例随机分为训练集(173例)和验证集(44例)。以肺癌原发灶主体作为感兴趣区域(ROI)提取影像组学特征,建立影像模型;同时基于患者人口学资料及术前检验等指标建立临床模型。进一步融合两类特征构建融合模型,并通过模型性能比较筛选最优预测模型。结果 本研究通过平扫CT影像特征筛选,最终纳入7个影像组学特征用于影像模型构建。在6种机器学习模型中,自适应增强算法(adaptive boosting, Adaboost)的训练集曲线下面积(AUC)为0.866(95%CI 0.808~0.923),准确度和特异度分别为0.832、0.884;验证集AUC为0.806(95%CI0.630~0.983),准确度和特异度分别为0.795、0.971,综合比较预测性能最好。基于单因素及多因素Logistic回归分析筛选了4个临床特征参与构建临床模型,在训练集中AUC为0.874(95%CI 0.821~0.928),准确度和特异度分别为0.827、0.891;验证集中AUC为0.813(95%CI 0.677~0.948),准确度和特异度分别为0.636、0.600。进一步通过特征级融合策略整合影像组学与临床特征后,融合模型在训练集AUC达到0.953(95%CI 0.924~0.983),准确度和特异度分别为0.884、0.860;在验证集AUC达到0.852(95%CI 0.729~0.976),准确度和特异度分别为0.682、0.629,预测效能得到进一步提升。结论 融合术前CT影像组学特征与临床风险因素构建的联合模型,可为评估Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后5年内的复发风险提供依据。
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关键词
非小细胞肺癌
机器学习
计算机断层扫描
Ⅰ期
5年复发风险
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职称材料
题名
ORF1p通过调控AJUBA表达促进食管鳞状细胞癌细胞增殖和侵袭的研究
1
作者
杨帆
黎江洋
代晓燕
肖何
彭杨
童雪玲
戴楠
李梦侠
机构
陆军
特色
医学
中心
(
第三军医大学
大坪
医院
)
肿瘤科
出处
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025年第13期1429-1443,共15页
基金
国家自然科学基金面上项目(82472748)。
文摘
目的探讨长散在核元件-1(long interspersed nuclear element-1,LINE-1)编码的开放阅读框1蛋白(open reading frame 1 protein,ORF1p)对食管鳞状细胞癌细胞(以下简称食管鳞癌细胞)增殖、迁移及侵袭的影响及其潜在分子机制。方法①Western blot实验检测ORF1p在食管正常鳞状上皮细胞和食管鳞癌细胞中的表达差异。②免疫组化实验检测ORF1p在食管鳞状细胞癌和配对正常组织中的表达情况。③细胞水平敲低及过表达ORF1p,细胞功能实验研究ORF1p对食管鳞癌细胞恶性生物学行为的影响。④裸鼠成瘤实验验证ORF1p对食管鳞癌细胞体内成瘤的影响。⑤转录组测序分析结合细胞功能回复实验,筛选受ORF1p调控的下游靶点。结果①Western blot实验显示ORF1p在食管鳞癌细胞中均高于正常食管鳞状上皮细胞(P<0.05)。②免疫组化染色实验证实ORF1p在食管鳞状细胞癌组织中明显上调(P<0.0001)。③细胞功能实验及裸鼠成瘤实验显示,ORF1p明显促进食管鳞癌细胞的增殖、迁移、侵袭和体内成瘤能力(P<0.05)。④细胞功能回复实验证实ORF1p通过调控AJUBA表达促进食管鳞癌细胞增殖、迁移和侵袭(P<0.05)。结论ORF1p在食管鳞状细胞癌中显著上调,ORF1p通过调控AJUBA表达促进食管鳞癌细胞增殖、迁移和侵袭。
关键词
LINE-1
ORF1p
食管鳞癌细胞
增殖
AJUBA
Keywords
long interspersed nuclear element-1
open reading frame 1 protein
esophageal squamous cell carcinoma cells
proliferation
AJUBA
分类号
R394.3 [医药卫生—医学遗传学]
R730.23 [医药卫生—肿瘤]
R735.1 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
基于机器学习的多模态数据建立Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后复发预测模型
2
作者
张地
吴毅
徐瑜
王帅
胡玥
陈滑维
胡那娜
何容
童雪玲
李梦侠
机构
陆军
特色
医学
中心
(
第三军医大学
大坪
医院
)
肿瘤科
陆军
军医大学
(
第三军医大学
)生物
医学
工程与影像
医学
系数字
医学
教研室
渝粤病理科学研究
中心
金凤实验室
出处
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025年第14期1602-1611,共10页
文摘
目的 基于术前胸部CT影像组学特征联合临床信息构建机器学习模型,用于预测手术切除的Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后5年复发风险。方法 回顾性纳入2014年1月至2019年12月陆军特色医学中心经手术病理确诊的Ⅰ期非小细胞肺癌患者217例(入组标准筛选自778例初筛病例),其中术后5年内复发53例,未复发164例。将病例按8∶2比例随机分为训练集(173例)和验证集(44例)。以肺癌原发灶主体作为感兴趣区域(ROI)提取影像组学特征,建立影像模型;同时基于患者人口学资料及术前检验等指标建立临床模型。进一步融合两类特征构建融合模型,并通过模型性能比较筛选最优预测模型。结果 本研究通过平扫CT影像特征筛选,最终纳入7个影像组学特征用于影像模型构建。在6种机器学习模型中,自适应增强算法(adaptive boosting, Adaboost)的训练集曲线下面积(AUC)为0.866(95%CI 0.808~0.923),准确度和特异度分别为0.832、0.884;验证集AUC为0.806(95%CI0.630~0.983),准确度和特异度分别为0.795、0.971,综合比较预测性能最好。基于单因素及多因素Logistic回归分析筛选了4个临床特征参与构建临床模型,在训练集中AUC为0.874(95%CI 0.821~0.928),准确度和特异度分别为0.827、0.891;验证集中AUC为0.813(95%CI 0.677~0.948),准确度和特异度分别为0.636、0.600。进一步通过特征级融合策略整合影像组学与临床特征后,融合模型在训练集AUC达到0.953(95%CI 0.924~0.983),准确度和特异度分别为0.884、0.860;在验证集AUC达到0.852(95%CI 0.729~0.976),准确度和特异度分别为0.682、0.629,预测效能得到进一步提升。结论 融合术前CT影像组学特征与临床风险因素构建的联合模型,可为评估Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后5年内的复发风险提供依据。
关键词
非小细胞肺癌
机器学习
计算机断层扫描
Ⅰ期
5年复发风险
Keywords
non-small cell lung cancer
machine learning
computed-tomography
stageⅠ
5-year recurrence risk
分类号
R319 [医药卫生—基础医学]
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ORF1p通过调控AJUBA表达促进食管鳞状细胞癌细胞增殖和侵袭的研究
杨帆
黎江洋
代晓燕
肖何
彭杨
童雪玲
戴楠
李梦侠
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的多模态数据建立Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后复发预测模型
张地
吴毅
徐瑜
王帅
胡玥
陈滑维
胡那娜
何容
童雪玲
李梦侠
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025
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