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复旦大学上海医学院IF 14.3 Cell子刊影像组学分析,新兴方向适合医学口国自然前期基础积累!

小张聊科研  · 科研  · 1 月前
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三阴性乳腺癌(TNBC)占诊断乳腺癌的15%-20%,其特征是高侵袭性、高复发率和不良预后。近年来,TNBC内部的异质性越来越受到认识,而亚型特异性治疗靶点的鉴定仍然亟待解决。

影像组学是一个新兴领域,它通过获取多个定量图像特征将医学图像转换为可挖掘的数据。与传统的侵入性活检相比,影像组学方法有两个主要优点。首先,影像组学是一种推断肿瘤特征的非侵入性方法,可以在随访期间进行多次。此外,基因组和转录组学分析仅选择一小部分肿瘤,而放射组学阐明了肿瘤的景观,并且不受选择偏差的影响,这使研究人员能够全面探索肿瘤异质性

今天小编给大家带来的就是一篇影像组学联合转录组和代谢组分析的文章,这篇文章发表在Cell Reports Medicine(IF=14.3)上,让我们一起来看一下这篇文章的研究思路吧。

患者纳入标准
  1. 三阴性乳腺癌(TNBC)和非TNBC患者

  2. 两者都具有高质量的乳腺 CE-MRI 图像

患者分组

共招募了 860 名原发性乳腺癌患者,(在该队列中,468 例患者观察到激素受体阳性,268 例患者观察到 HER-2 过表达,246 例患者被确定为 TNBC)随机分为 50% 的训练集和 50% 的验证集。

整体分析策略

作者首先总结了队列中使用的CE-MRI机器的成像参数。描绘了肿瘤、瘤周、瘤内感兴趣区域 (ROI)。使用 10 倍交叉验证最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 模型 (α = 0),保留了 11 个变量以在训练队列中开发 TNBC 预测特征。使用逻辑回归 (LR) 建立基于保留特征的预测模型,利用放射组学特征可以对 TNBC 与非 TNBC 进行分类,检测受试者特征曲线 (ROC) 的曲线下面积 (AUC) 。最后将分析到的放射组学特征与转录组和代谢组联合分析,阐明放射组学相关的分子特征。

结果解读
01

影像组学在鉴别TNBC分子亚型中的预测价值

LASSO 和 Student's t 检验分析出与队列中 BLIS、IM、MES 和 LAR 亚型最相关的放射组学特征。利用LR和支持向量机(SVM)根据所选特征在训练和验证队列中构建预测模型。组织进一步结合放射组学特征和 IHC 数据建立了MES,BLIS和IM亚型的放射组学模型和组合特征。

结论结果表明影像组学与IHC结合使用是鉴定TNBC分子亚型的一种有前途的方法

02

影像组学研究的瘤周异质性预后价值

在TNBC放射基因组队列中,从瘤周 ROI (Peri_V_DN) 中识别具有高低Peri_V_DN值的乳腺 CE-MRI 图像。多变量Cox比例风险模型还显示,高Peri_V_DN独立预测TNBC患者有更差的无复发生存期(RFS)和总生存期(OS),值越低表示瘤周异质性的变化越小。

结论:高Peri_V_DN预测了TNBC的不良预后和更具侵袭性的肿瘤特征

03

综合分析阐明高Peri_V_DN患者的代谢重编程

TNBC放射基因组队列与相应配对转录组学和代谢组学数据联合分析。GSEA显示高Peri_V_DN与异常代谢显着相关,并抑制免疫相关途径,与代谢重编程有关。作者进一步发现高Peri_V_DN组存在脂肪酸代谢重编程,并且脂肪酸合成的初始步骤显著上调。

结论:脂肪酸的从头合成与高Peri_V_DN表型密切相关

04

不同Peri_V_DN组中不同的肿瘤微环境

来自TNBC 放射基因组队列的转录组数据分析发现高Peri_V_DN的特征是CD8 T细胞、γδ T细胞、M1巨噬细胞和调节性T细胞等的丰度较低,与免疫反应抑制有关。低Peri_V_DN病例中抑制性免疫细胞较高,更具抑制性的免疫环境。高Peri_V_DN病例中炎症小体表现出较弱的免疫激活。

结论:高Peri_V_DN组表现出潜在的先天免疫感应减少和免疫浸润排斥的免疫逃逸机制

小结

作者利用乳腺癌放射组学队列,使用影像组学方法在通过非侵入性方法识别 TNBC 和预测 TNBC 分子亚型方面显示出良好的结果。同时通过放射组学量化的瘤周异质性对患者预后进行了分层,并代表了不同的肿瘤代谢和免疫反应模式。

这些结果证明了影像组学在肿瘤异质性分析和TNBC临床管理中的潜在应用。这篇文章将代谢组和转录组相结合,把影像学数据和分子特征联系起来,多学科联动让文章更丰富水平层次更高,值得大家参考学习。


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