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Iberoamerican Journal of Medicine

On-line version ISSN 2695-5075Print version ISSN 2695-5075

Abstract

CHEN, Yiyang; ZHOU, Wanbang; GONG, Yiju  and  OU, Xi. Construcción de un modelo para predecir el pronóstico de pacientes con cáncer de hígado basado en LncRNA relacionado con CuProtosis. Iberoam J Med [online]. 2023, vol.5, n.1, pp.4-16.  Epub Oct 16, 2023. ISSN 2695-5075.  https://dx.doi.org/10.53986/ibjm.2023.0001.

Introducción:

El cáncer de hígado es uno de los tumores malignos más comunes en el mundo, y los pacientes con cáncer de hígado a menudo se encuentran en las etapas intermedia y tardía del cáncer cuando se les diagnostica. La muerte por cobre es un nuevo método de muerte celular recientemente descubierto. Es un método de muerte celular regulado y dependiente del cobre. Al mismo tiempo, los ARN no codificantes largos (LncRNA) también juegan un papel regulador importante en el proceso patológico de tumores como el cáncer de hígado.

Materiales y métodos:

En primer lugar, se extrajeron los niveles de expresión de genes relacionados con CuProtosis en muestras de cáncer de hígado y se construyó un modelo pronóstico de LncRNA relacionado con CuProtosis. La curva de índice C y la curva ROC se dibujaron mediante análisis de supervivencia, análisis de PFS y análisis de pronóstico independiente. El modelo también fue validado por agrupación clínica y análisis de componentes principales PCA. Para garantizar su precisión, el análisis de enriquecimiento, el análisis inmunitario y el análisis de la carga mutacional del tumor exploraron más a fondo la función potencial de este modelo y, finalmente, discutieron los posibles fármacos dirigidos a este modelo.

Resultados:

Se construyó un modelo pronóstico para predecir la supervivencia y se validó su alta capacidad predictiva en pacientes con cáncer de hígado. El enriquecimiento de Gene Ontology (GO) y el enriquecimiento de Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) mostraron que los genes diferenciales se enriquecieron principalmente en 5 vías. Mientras tanto, se encontraron seis funciones inmunes expresadas diferencialmente en los grupos de alto y bajo riesgo. La tasa de supervivencia de los pacientes en el grupo de alta mutación fue significativamente menor que la de los pacientes con cáncer de hígado en el grupo de baja mutación. Se exploraron doce medicamentos con diferencias significativas en la sensibilidad a los medicamentos entre los grupos de alto y bajo riesgo.

Conclusiones:

Se espera que el modelo de riesgo-pronóstico basado en CuProtosis LncRNA establecido en este estudio se utilice para predecir el pronóstico y la respuesta a la inmunoterapia de los pacientes con cáncer de hígado. Brinda nuevas pistas y métodos para predecir el tiempo de supervivencia de los pacientes con cáncer de hígado y también brinda nuevas ideas para guiar estrategias de inmunoterapia individualizadas para pacientes con cáncer de hígado en el futuro.

Keywords : CuProtosis; Inmunoterapia; Bioinformática; LncRNA; Carcinoma hepatocelular.

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