体表信息与体内肿瘤关联模型

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网络出版时间：２０２４－０４－１２１１：２１：２０　网络出版地址：ｈｔｔｐｓ：／／ｌｉｎｋ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｕｒｌｉｄ／３４．１０６５．Ｒ．２０２４０４１０．１０１４．０２６ＭＥＮ１在消化系统肿瘤中的研究进展凡浩然１，２，３综述　王　震１，２，３审校２０２３－０２－２１接收基金项目：国家自然科学基金（编号：８２００２４９２）；广西医科大学第一附属医院“优秀医学英才培养计划”（编号：２０２２０７）；广西医科大学第一附属医院“特色创新团队”（编号：ＹＹＺＳ２０２２００４）；广西自然科学基金（编号：２０１８ＧＸＮＳＦＢＡ２８１１５９）作者单位：１广西医科大学第一附属医院胃肠腺体外科，南宁　５３００２１２广西消化道肿瘤加速康复外科基础研究重点实验室，南宁　５３００２１３广西加速康复外科临床医学研究中心，南宁　５３００２１作者简介：凡浩然，男，硕士研究生；王　震，男，副主任医师，硕士生导师，责任作者，Ｅ ｍａｉｌ：ｗａｎｇｚｈｅｎｓｕｒｇｅｏｎ＠１６３．ｃｏｍ摘要　多发性内分泌腺肿瘤型１（ＭＥＮ１）基因通过编码Ｍｅ ｎｉｎ调节细胞增殖和凋亡等过程，并且参与多个信号通路的调节，包括Ｗｎｔ／β ｃａｔｅｎｉｎ、Ｎｏｔｃｈ、Ｈｅｄｇｅｈｏｇ／Ｄｎｍｔ１、Ｈｉｐｐｏ等信号通路，这些都与肿瘤的发生、发展密切相关。

因此，ＭＥＮ１的突变或功能缺陷可能导致肿瘤发生的风险增加。

以往关于ＭＥＮ１的研究主要集中于神经内分泌肿瘤，ＭＥＮ１在神经内分泌肿瘤中作为抑癌基因发挥作用，其缺失突变引起的基因功能丧失，参与了神经内分泌肿瘤的发生发展。

但近年研究表明，ＭＥＮ１在不同的肿瘤中发挥不同的作用，如在胃癌中通过抑制ＩＱ基元ＧＴＰ酶激活蛋白１（ＩＱＧＡＰ１）表现为抑癌基因，在肝癌中则通过甲基化相关途径表现为癌基因，在结直肠癌中通过自噬相关机制也表现为癌基因；而在食管癌、胰腺癌中ＭＥＮ１的作用尚存在争议。

现就近年来ＭＥＮ１在消化系统肿瘤中的研究进展做一综述。

PUMC Ⅰ、PUMC Ⅱ和健康青少年体表特征差异的对比分析作者：张建春，张睿，陈晓生，颜滨，吕厚忠，安炜斌，蔡波平，汝首杭，韩宗萍，刘杨来源：《右江医学》2023年第11期【摘要】目的通过对不同PUMC保守分型及健康人的体表特征的量化分析，了解不同侧弯类型青少年表面形态学差异。

方法选取2020年7月—2022年7月在深圳市第二人民医院进行形体治疗的40例特发性脊柱侧弯患者，其中单弯20例（PUMC Ⅰ组），双弯20例（PUMCⅡ组），另招募健康志愿者20人纳入研究。

使用Diers三维脊柱测量姿势评估系统进行数据采集，比较静止站立时三组背部、骨盆表面形态学参数差异。

结果PUMC Ⅰ组矢状面失衡角度和矢状面失衡距离均显著高于健康对照组（P＜0.01），棘突平均偏移距离和椎体旋转幅度PUMC Ⅰ组、PUMC Ⅱ组均大于健康对照组（P＜0.05）。

棘突偏移幅度PUMC Ⅰ组、PUMC Ⅱ组同样大于健康对照组（P＜0.05或0.01）。

结论矢状面上，PUMC Ⅰ组表现为躯干前倾；冠状面上，PUMC Ⅱ组由代偿弯引起棘突偏移幅度、左侧偏移距离及骨盆倾斜表现为显著特征；水平面上，PUMC Ⅱ组由代偿弯引起椎体旋转幅度最为显著。

脊柱侧弯患者各平面之间存在密切联系，应该相互结合解读各参数。

【关键词】PUMC分型；表面形态；脊柱侧弯中图分类号：R68文献标志码：ADOI：10.3969/j.issn.1003-1383.2023.11.009Comparative analysis of differences in body surface characteristicsbetween PUMC Ⅰ， PUMC Ⅱ and healthy adolescentsZHANG Jianchun1， ZHANG Rui2， CHEN Xiaosheng2， YAN Bin2， 3， LYU Houzhong1，AN Weibin1， CAI Boping1， RU Shouhang3， HAN Zongping3，LIU Yang3▲（1.Department of Orthopedics， Pengpai Memorial Hospital of Haifeng County， Haifeng 516400， Guangdong， China;2. Department of Spinal Surgery， the Second People's Hospital of Shenzhen， Shenzhen 518025， Guangdong， China;3. Shenzhen Youth Spinal Health Center， Shenzhen 518102， Guangdong， China）【Abstract】ObjectiveTo understand the difference of surface morphology in adolescents with different scoliosis types by quantitatively analyzing different PUMC conservative classifications and body surface characteristics of healthy people. Methods40 patients with idiopathic scoliosis who were treated in the Second People's Hospital of Shenzhen from July 2020 to July 2022 were selected，including 20 patients with single scoliosis （PUMC Ⅰ group） and 20 patients with double scoliosis （PUMC Ⅱ group）， and 20 healthy volunteers were recruited to participate in this study. Diers three-dimensional spine measurement posture evaluation system was used to collect data， and the differences of the morphological parameters of the backs and pelvis surfaces when standing still were compared between the three groups. ResultsThe sagittal imbalance angle and sagittal imbalancedistance in the PUMC Ⅰ group were significantly higher than those in the healthy control group（P<0.01）. The average deviation distance of spinous process and the rotation amplitude of vertebral process in the PUMC Ⅰ group and the PUMC Ⅱ group were greater than those of the healthy control group （P<0.05）. The deviation amplitude of spinous process in the PUMC Ⅰ group and the PUMC Ⅱ group were also greater than that in the healthy control group（P<0.05 or 0.01）. ConclusionIn sagittal plane， the PUMC Ⅰ group show forward tilt of the trunk; in coronal plane， significant features are observed in the PUMC Ⅱ group， including the deviation amplitude of spinous process， left deviation distance， and pelvic tilt caused by compensatory curvature; in horizontal plane， vertebral rotation amplitude caused by compensatory bending in the PUMC Ⅱ group is the most significant.There is a close relationship between the various planes of scoliosis patients， and each parameter should be interpreted in combination with each other.【Key words】PUMC typing; surface morphology; scoliosis青少年特发性脊柱侧弯（adolescent idiopathic scoliosi，AIS）是指青少年群体中由于不明原因引起的脊柱冠状面角度大于等于10°并伴随着矢状面和轴状面异常的三维脊柱畸形。

生物技术进展 2024 年 第 14 卷 第 2 期 312 ~ 322Current Biotechnology ISSN 2095‑2341研究论文Articles基于肿瘤相关成纤维细胞基因构建乳腺癌预后预测模型及免疫浸润分析孙莉莉，安外尔·约麦尔阿卜拉，刘富中，布尔兰·叶尔肯别克，迪丽娜尔·叶尔夏提，郭文佳*新疆医科大学附属肿瘤医院，乌鲁木齐 830011摘 要：乳腺癌的转移和恶性进展与肿瘤微环境密切相关。

肿瘤相关成纤维细胞（cancer associated fibroblasts ，CAFs ）是肿瘤微环境中比较重要的细胞，可影响肿瘤的进展及治疗。

从基因表达综合数据库获得乳腺癌单细胞测序数据，对肿瘤微环境细胞进行分簇，再利用WGCNA 识别CAF 相关的关键基因，用该基因在TCGA -BRCA 数据库中构建风险评分模型，进行生存分析、Cox 回归分析、ROC 曲线、构建列线图预测模型性能；通过GO 和KEGG 分析模型相关通路；利用体细胞突变、免疫浸润分析、干性指数分析以及药物敏感性分析探讨风险评分与临床特征及肿瘤微环境的关系。

研究构建了基于10个CAF 基因的乳腺癌预后预测模型，根据风险评分将患者分为高低风险组并进行验证，其中高风险组患者的预后更差，列线图和ROC 曲线也显示模型具有良好的预测效能，乳腺癌病人免疫浸润水平更低、干性指数更高，且高风险组病人对紫杉醇及拉帕替尼这2种药物的敏感性更高。

结果表明，10个CAF 相关基因的风险评分可独立预测乳腺癌的预后及治疗效果，为明确CAF 相关基因在乳腺癌中的作用机制提供了思路，也为乳腺癌易感基因患者的临床个体化治疗提供了理论依据。

关键词：乳腺癌；肿瘤相关成纤维细胞；肿瘤突变负荷；预后模型；免疫浸润DOI ：10.19586/j.2095­2341.2023.0161中图分类号：Q75， R737.9 文献标志码：AConstruction of Prognostic Prediction Model of Breast Cancer Based on Tumor -associated Fibroblast Genes and Analysis of Immune InfiltrationSUN Lili ， ANWAIER Yuemaierabola ， LIU Fuzhong ， BUERLAN Yeerkenbieke ， DILINAER Ye ，GUO Wenjia *Affiliated Cancer Hospital of Xinjiang Medical University ， Urumqi 830011， ChinaAbstract ：Metastasis and malignant progression of breast cancer are deeply related to the tumor microenvironment. Tumor -associ‐ated fibroblasts （CAFs ） are comparatively important cells in the tumor microenvironment which have implications on tumor pro‐gression and treatment. We obtained single -cell sequencing data of breast cancer downloaded from gene expression omnibus data‐base ， clustered the cells of tumor microenvironment ， and then used WGCNA to identify the key genes related to CAF ， and con‐structed a risk score model with the genes in TCGA -BRCA database ， and performed survival analysis ， Cox regression analysis ， ROC curves ， and constructed a column line graph to predict the performance of the model. Model -related pathways were analyzed by GO and KEGG. The relationship between risk score and clinical features and tumor microenvironment was explored by somaticmutation ， immune infiltration analysis ， stemness index analysis ， and drug sensitivity analysis. A prognostic prediction modelbased on 10 CAF genes was constructed and validated in accordance with the risk scores. Patients were classified into high - and low -risk groups according to the risk scores ， and the prognosis of patients in the high -risk group was worse ， and the column plot and ROC curve also showed that the model had a good predictive efficiency ， and the immune infiltration level of patients with收稿日期：2023‐12‐13； 接受日期：2024‐02‐27基金项目：新疆维吾尔自治区自然科学基金杰出青年科学基金项目（2022D01E27）；新疆维吾尔自治区天池英才项目（2022TCYCGWJ ）。

生物信息学研究在疾病诊断中的应用生物信息学是一门综合了计算机科学、统计学和生物学的学科，它的出现极大地推动了生物医学领域的发展。

在疾病诊断中，生物信息学研究有着重要的应用，可以帮助医生更准确地进行疾病的诊断和预测，提高医疗效率和减轻患者的痛苦。

本文将详细介绍生物信息学在疾病诊断中的应用。

首先，生物信息学研究可以帮助鉴定致病基因和突变。

通过对人类基因组进行测序和比较分析，可以找出与特定疾病相关的突变或致病基因。

例如，通过比较正常人的基因组和患者的基因组，可以找到与其中一种遗传疾病相关的基因突变。

这种技术被称为全基因组关联研究（GWAS），它可以提供相关的遗传信息，并为疾病的早期诊断和预防提供基础。

其次，生物信息学研究可以利用大数据分析技术进行疾病的预测。

通过收集大量的健康数据和疾病相关数据，例如基因组数据、临床数据和生活方式数据，可以建立复杂的数学模型来预测疾病的发生和发展。

这种方法可以提前诊断潜在的遗传疾病、癌症和心血管疾病等，并为个体化医疗提供支持。

再次，生物信息学研究可以帮助疾病的分类和亚型鉴定。

通过对不同疾病的基因组数据进行分析和比较，可以找到不同亚型之间的差异。

例如，在肿瘤分类中，生物信息学研究可以将肿瘤分为不同的亚型，并为每个亚型制定相应的治疗策略。

这种个体化治疗方法可以提高治疗效果，并减少不必要的治疗。

此外，生物信息学研究还可以帮助预测药物的疗效和副作用。

通过分析患者的基因组数据和药物代谢数据，可以预测其中一种药物对患者的疗效以及可能的副作用。

这种个体化用药可以避免因药物敏感性而引起的不良反应，并提高药物治疗的成功率。

最后，生物信息学研究还可以帮助疾病的监测和流行病学研究。

通过对病原体的基因组数据进行分析，可以帮助追踪和监测疾病的传播和变异。

例如，在新冠病毒疫情中，生物信息学研究可以追踪病毒的变异情况，并为疫苗研发和公共卫生策略提供支持。

总之，生物信息学研究在疾病诊断中有着广泛的应用。

生物信息学技术在医学研究中的应用案例分析概述：生物信息学是利用计算机科学和信息学原理来解决生物学问题的一门学科。

随着技术的快速发展和数据量的急剧增加，生物信息学在医学研究中的应用变得越来越重要。

本文将通过分析几个具体的案例，探讨生物信息学技术在医学研究中的应用及其优势。

1. 基因组学和转录组学基因组学和转录组学是生物信息学在医学研究中最常应用的技术之一。

通过对基因组和转录组的研究，可以揭示基因和基因表达与疾病之间的关联。

例如，在癌症研究中，研究人员可以通过测序和分析癌细胞和正常细胞的基因组和转录组数据，识别突变和差异表达的基因，并从中发现与癌症发展相关的重要调控网络和信号通路。

这些发现有助于揭示癌症发生的机制，为精准医学和个体化治疗提供基础。

2. 蛋白质组学蛋白质组学研究的是细胞或生物体内所有蛋白质的组成、结构、功能和相互作用。

生物信息学技术在蛋白质组学中的应用主要包括蛋白质结构预测和蛋白质-蛋白质相互作用的预测。

通过预测蛋白质结构和相互作用，可以加速药物研发过程。

例如，通过计算蛋白质的结构，可以预测药物与蛋白质结合的方式和位置，提高药物的设计和筛选效率。

此外，还可以通过预测蛋白质-蛋白质相互作用来探索疾病内部的信号通路，并发现新的药物靶点。

3. 肿瘤基因组学肿瘤基因组学是生物信息学在肿瘤研究中的一项重要应用。

通过对肿瘤样本中的基因组数据进行分析，可以发现与肿瘤发生、发展和治疗相关的重要基因和变异。

例如，在肿瘤突变分析中，研究人员通过对肿瘤样本的全外显子组测序，可以发现存在的突变，这些突变可能是驱动肿瘤生长和扩散的关键因素。

这些发现可以帮助医生选择合适的治疗策略，并为个体化治疗提供指导。

4. 药物设计和筛选对药物的设计和筛选一直是医学研究中的难题之一。

生物信息学技术在药物设计和筛选中的应用可以大大缩短研发周期和降低研发成本。

例如，通过利用计算机模型和模拟技术，可以预测药物与靶点的亲和力和选择性，进而指导合理的药物设计和优化。

小鼠t细胞表面标志概述说明以及解释1. 引言1.1 概述T细胞是免疫系统中非常重要的一种淋巴细胞，能够对抗感染和诱发免疫反应。

T细胞在机体免疫应答的调节和控制中起到了关键作用。

小鼠作为实验动物模型，在研究免疫系统功能和相关疾病机制方面具有广泛应用价值。

在T细胞表面，有很多特定的蛋白质或分子被称为表面标志，它们可以在免疫系统中识别和区分不同类型的T细胞，并参与调控T细胞的活化、增殖、分化等过程。

因此，了解小鼠T细胞表面标志的表达及其功能对于深入理解小鼠免疫系统和相关疾病具有重要意义。

1.2 文章结构本文将从以下几个方面来介绍小鼠T细胞表面标志：首先，介绍T细胞的基本概念，包括其分类、结构以及功能；其次，阐述小鼠T细胞表面标志的重要性和作用机制；然后，列举一些常见的小鼠T细胞表面标志及其功能进行详细讨论；接着，介绍了表达小鼠T细胞表面标志的方法和技术，包括流式细胞术（流式细胞仪）、免疫组化染色法以及免疫荧光染色法；最后，总结了小鼠T细胞表面标志与免疫系统相关疾病的关联性研究进展，并提出了未来的研究展望。

1.3 目的本文旨在全面介绍小鼠T细胞表面标志及其功能，并探讨这些标志与免疫系统相关疾病之间的关系。

通过对小鼠T细胞表面标志的深入了解，有助于加深我们对小鼠免疫系统的理解，并为相关疾病的治疗和预防提供新的思路和方法。

2. 小鼠T细胞表面标志2.1 T细胞基本概念T细胞是一类免疫系统中的重要细胞，主要负责调节和协调机体的免疫反应。

作为一种特殊类型的白血球，T细胞可以通过其表面上不同的标志物来实现对宿主免疫系统的调控。

小鼠作为实验动物之一，其T细胞表面标志在免疫学领域中受到广泛关注。

2.2 T细胞表面标志的重要性小鼠T细胞表面标志具有重要的生物学功能和临床意义。

这些标志物能够帮助我们认识和分辨不同类型和亚群的T细胞，并对其功能进行描述和区分。

通过研究T细胞表面标志，我们可以深入了解小鼠免疫系统中T细胞的分布、数量、活性状态以及与其他免疫组分之间的相互作用，从而推动疾病机制和治疗方法等方面的研究进展。

肿瘤治疗前临床TNM分期评估的优化方法简介肿瘤TNM分期是评估肿瘤临床分期的一种常用方法，能够指导肿瘤治疗方案的制定和预后评估。

然而，在临床实践中，存在一些问题和挑战，需要寻求优化方法来提高分期评估的准确性和可靠性。

方法优化1. 临床信息收集收集全面的临床信息对于准确的TNM分期至关重要。

优化方法包括：- 完善病历记录系统，确保涵盖重要的临床指标，如肿瘤大小、淋巴结转移、远处转移等。

- 通过数字化平台或系统，提供标准化的数据录入和管理，减少信息缺失和错误。

2. 影像学评估影像学检查是肿瘤TNM分期的重要依据之一。

优化方法包括：- 采用高分辨率、多模态影像技术，如MRI、CT等，提供更准确的肿瘤形态和转移信息。

- 引入计算机辅助诊断系统，结合机器学习和人工智能技术，辅助医生进行影像学评估，提高准确性和一致性。

3. 分子生物学指标分子生物学指标能够提供肿瘤分子特征和生物学行为的信息，对TNM分期具有重要意义。

优化方法包括：- 引入基因检测和表达谱分析等技术，获取肿瘤的分子信息。

- 建立分子生物学指标与TNM分期的关联模型，提高分期评估的准确性和预测能力。

4. 多学科团队协作多学科团队协作能够综合各方面的专业知识和经验，提高TNM分期的准确性。

优化方法包括：- 建立跨学科的肿瘤会诊制度，促进医生、放射科医师、病理科医师等专业人员的合作和交流。

- 定期组织学术讨论会，分享疑难案例和经验，提高分期评估的一致性和准确性。

结论优化肿瘤治疗前临床TNM分期评估的方法可以提高分期评估的准确性和可靠性，为肿瘤患者的治疗方案制定和预后评估提供有力支持。

在实际应用中，我们应充分利用临床信息、影像学评估、分子生物学指标和多学科团队协作等方面的优化方法，不断提升肿瘤TNM分期评估的水平。