目的:整合中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)和血小板与淋巴细胞比值(platelet to lymphocyte ratio,PLR)构建综合炎症反应评分(NLR-PLR score,NLR-PLRs),并构建一种预测经导管动脉化疗栓塞术(transarteria...目的:整合中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)和血小板与淋巴细胞比值(platelet to lymphocyte ratio,PLR)构建综合炎症反应评分(NLR-PLR score,NLR-PLRs),并构建一种预测经导管动脉化疗栓塞术(transarterial chemoembolization,TACE)后疼痛程度的Nomogram模型。方法:选取2017年1月至2021年12月于皖西卫生职业学院附属医院手术室治疗的170例不可切除的肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者。按照1.5∶1的比例将170例患者随机分为测试集(n=102)和验证集(n=68)。根据NLR和PLR预测TACE后中度或重度疼痛的受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线分析结果构建NLR-PLRs。在测试集中采用多因素Logistic回归分析TACE后中度或重度疼痛的危险因素,并构建Nomogram模型。采用测试集和验证集数据评估Nomogram模型的预测性能。结果:测试集中,TACE后中度或重度疼痛患者的NLR和PLR均高于TACE后无或轻度疼痛患者,且差异均有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线显示,NLR和PLR预测TACE后中度或重度疼痛的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.700和0.764,最佳截断值分别为3.27和173.79。年龄<65岁、肿瘤最大直径≥5cm、肿瘤多发、有PVTT和NLR-PLRs越高的患者TACE后更有可能出现中度或重度疼痛。测试集数据中,一致性指数(consistency index,C-index)为0.847(95%CI:0.738~0.911),AUC为0.866(95%CI:0.784~0.925),Nomogram模型提供显著附加临床净收益且高于单个预测因子结果。验证集数据中,C-index为0.749(95%CI:0.629~0.847),AUC为0.749(95%CI:0.629~0.847),Nomogram模型提供显著附加临床净收益且高于单个预测因子结果。结论:NLR-PLRs与TACE后中度或重度疼痛有关系。基于NLR-PLRs的Nomogram模型可为疼痛护理管理程序启动时机提供参考。展开更多
目的:通过生物信息学分析Nod样受体pyrin结构域蛋白6(Nod-like receptor pyrin domain-containing protein 6,NLRP6)在肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中的表达模式、生物学功能和免疫细胞浸润关系。方法:利用癌症和肿瘤基因图...目的:通过生物信息学分析Nod样受体pyrin结构域蛋白6(Nod-like receptor pyrin domain-containing protein 6,NLRP6)在肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中的表达模式、生物学功能和免疫细胞浸润关系。方法:利用癌症和肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)、国际肿瘤基因组协作组(International Cancer Genome Consortium,ICGC)、基因表达综合(gene expression omnibus,GEO)数据库及TIMER 2.0数据库、HCCDB数据库、人类蛋白质图谱(The Human Protein Atlas,HPA)数据库、基因表达谱交互分析(Gene Expression Profiling Interactive Analysis,GEPIA)数据库分析NLRP6在HCC中的表达模式、临床预后价值。通过Enrichr数据库分析NLRP6的生物学功能。分析NLRP6表达与HCC免疫细胞浸润关系。此外,基于NLRP6表达构建Nomogram模型预测HCC患者预后。结果:NLRP6表达在多种类型肿瘤(包括HCC)中下调(P<0.05),其低表达与HCC不良预后相关(P<0.05)。京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,EGGK)信号通路和基因本体论(gene ontology,GO)分析结果揭示,NLRP6参与炎症-免疫调节反应,包括原发性免疫缺陷、自然杀伤细胞介导的细胞毒性、Th1和Th2细胞分化等信号通路。NLRP6表达与B细胞(r=-0.202)、CD4^(+)T细胞(r=-0.207)、CD8^(+)T细胞(r=0.153)、中性粒细胞(r=0.201)、巨噬细胞(r=-0.133)和髓树突状细胞(r=-0.245)浸润丰度显著相关;高中性粒细胞浸润丰度与HCC患者更差生存预后相关(P<0.05)。基于NLRP6表达、年龄和TNM分期的Nomogram模型能有效预测HCC患者1年、3年及5年总生存率,提供显著临床净收益。结论:NLRP6可能参与HCC发病机制,与炎症-免疫调节及免疫细胞浸润相关。基于NLRP6表达的Nomogram模型能有效预测HCC患者预后,为临床医师治疗HCC提供新的思路。展开更多
文摘目的:整合中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)和血小板与淋巴细胞比值(platelet to lymphocyte ratio,PLR)构建综合炎症反应评分(NLR-PLR score,NLR-PLRs),并构建一种预测经导管动脉化疗栓塞术(transarterial chemoembolization,TACE)后疼痛程度的Nomogram模型。方法:选取2017年1月至2021年12月于皖西卫生职业学院附属医院手术室治疗的170例不可切除的肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者。按照1.5∶1的比例将170例患者随机分为测试集(n=102)和验证集(n=68)。根据NLR和PLR预测TACE后中度或重度疼痛的受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线分析结果构建NLR-PLRs。在测试集中采用多因素Logistic回归分析TACE后中度或重度疼痛的危险因素,并构建Nomogram模型。采用测试集和验证集数据评估Nomogram模型的预测性能。结果:测试集中,TACE后中度或重度疼痛患者的NLR和PLR均高于TACE后无或轻度疼痛患者,且差异均有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线显示,NLR和PLR预测TACE后中度或重度疼痛的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.700和0.764,最佳截断值分别为3.27和173.79。年龄<65岁、肿瘤最大直径≥5cm、肿瘤多发、有PVTT和NLR-PLRs越高的患者TACE后更有可能出现中度或重度疼痛。测试集数据中,一致性指数(consistency index,C-index)为0.847(95%CI:0.738~0.911),AUC为0.866(95%CI:0.784~0.925),Nomogram模型提供显著附加临床净收益且高于单个预测因子结果。验证集数据中,C-index为0.749(95%CI:0.629~0.847),AUC为0.749(95%CI:0.629~0.847),Nomogram模型提供显著附加临床净收益且高于单个预测因子结果。结论:NLR-PLRs与TACE后中度或重度疼痛有关系。基于NLR-PLRs的Nomogram模型可为疼痛护理管理程序启动时机提供参考。
文摘目的:通过生物信息学分析Nod样受体pyrin结构域蛋白6(Nod-like receptor pyrin domain-containing protein 6,NLRP6)在肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中的表达模式、生物学功能和免疫细胞浸润关系。方法:利用癌症和肿瘤基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)、国际肿瘤基因组协作组(International Cancer Genome Consortium,ICGC)、基因表达综合(gene expression omnibus,GEO)数据库及TIMER 2.0数据库、HCCDB数据库、人类蛋白质图谱(The Human Protein Atlas,HPA)数据库、基因表达谱交互分析(Gene Expression Profiling Interactive Analysis,GEPIA)数据库分析NLRP6在HCC中的表达模式、临床预后价值。通过Enrichr数据库分析NLRP6的生物学功能。分析NLRP6表达与HCC免疫细胞浸润关系。此外,基于NLRP6表达构建Nomogram模型预测HCC患者预后。结果:NLRP6表达在多种类型肿瘤(包括HCC)中下调(P<0.05),其低表达与HCC不良预后相关(P<0.05)。京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,EGGK)信号通路和基因本体论(gene ontology,GO)分析结果揭示,NLRP6参与炎症-免疫调节反应,包括原发性免疫缺陷、自然杀伤细胞介导的细胞毒性、Th1和Th2细胞分化等信号通路。NLRP6表达与B细胞(r=-0.202)、CD4^(+)T细胞(r=-0.207)、CD8^(+)T细胞(r=0.153)、中性粒细胞(r=0.201)、巨噬细胞(r=-0.133)和髓树突状细胞(r=-0.245)浸润丰度显著相关;高中性粒细胞浸润丰度与HCC患者更差生存预后相关(P<0.05)。基于NLRP6表达、年龄和TNM分期的Nomogram模型能有效预测HCC患者1年、3年及5年总生存率,提供显著临床净收益。结论:NLRP6可能参与HCC发病机制,与炎症-免疫调节及免疫细胞浸润相关。基于NLRP6表达的Nomogram模型能有效预测HCC患者预后,为临床医师治疗HCC提供新的思路。
