উচ্চ- এবং নিম্ন-ঝুঁকির অগ্ন্যাশয় অ্যাডেনোকার্সিনোমা রোগীদের সনাক্ত করার জন্য একটি নতুন ইমিউন-সম্পর্কিত LncRNA-ভিত্তিক স্বাক্ষর তৈরি করা |বিএমসি গ্যাস্ট্রোএন্টারোলজি

অগ্ন্যাশয় ক্যান্সার একটি দুর্বল পূর্বাভাস সহ বিশ্বের সবচেয়ে মারাত্মক টিউমারগুলির মধ্যে একটি।অতএব, অগ্ন্যাশয়ের ক্যান্সারের উচ্চ ঝুঁকিতে থাকা রোগীদের শনাক্ত করার জন্য একটি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী মডেল প্রয়োজন যাতে চিকিত্সার জন্য এবং এই রোগীদের পূর্বাভাস উন্নত করা যায়।
আমরা UCSC Xena ডাটাবেস থেকে ক্যান্সার জিনোম অ্যাটলাস (TCGA) প্যানক্রিয়াটিক অ্যাডেনোকার্সিনোমা (PAAD) RNAseq ডেটা পেয়েছি, পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণের মাধ্যমে রোগ প্রতিরোধক-সম্পর্কিত lncRNAs (irlncRNAs) চিহ্নিত করেছি, এবং TCGA এবং স্বাভাবিক প্যানক্রিয়াটিক অ্যাডেনোকার্সিনোমা-এর মধ্যে পার্থক্য চিহ্নিত করেছি।DEirlncRNA) TCGA থেকে এবং অগ্ন্যাশয় টিস্যুর জিনোটাইপ টিস্যু এক্সপ্রেশন (GTEx)।প্রগনোস্টিক সিগনেচার মডেল তৈরির জন্য আরও ইউনিভেরিয়েট এবং ল্যাসো রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করা হয়েছিল।তারপরে আমরা বক্ররেখার নীচে এলাকাটি গণনা করেছি এবং উচ্চ- এবং কম-ঝুঁকিপূর্ণ প্যানক্রিয়াটিক অ্যাডেনোকার্সিনোমা রোগীদের সনাক্ত করার জন্য সর্বোত্তম কাটঅফ মান নির্ধারণ করেছি।ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্য, ইমিউন কোষের অনুপ্রবেশ, ইমিউনোসপ্রেসিভ মাইক্রোএনভায়রনমেন্ট এবং উচ্চ- এবং কম-ঝুঁকির অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারের রোগীদের কেমোথেরাপি প্রতিরোধের তুলনা করতে।
আমরা 20 DEirlncRNA জোড়া শনাক্ত করেছি এবং সর্বোত্তম কাটঅফ মান অনুযায়ী রোগীদের গোষ্ঠীবদ্ধ করেছি।আমরা দেখিয়েছি যে আমাদের প্রগনোস্টিক স্বাক্ষর মডেলের PAAD রোগীদের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা রয়েছে।ROC বক্ররেখার AUC 1-বছরের পূর্বাভাসের জন্য 0.905, 2-বছরের পূর্বাভাসের জন্য 0.942 এবং 3-বছরের পূর্বাভাসের জন্য 0.966।উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ রোগীদের বেঁচে থাকার হার কম এবং ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্য খারাপ ছিল।আমরা আরও দেখিয়েছি যে উচ্চ-ঝুঁকির রোগীরা ইমিউনোসপ্রেসড এবং ইমিউনোথেরাপির প্রতিরোধ গড়ে তুলতে পারে।কম্পিউটেশনাল ভবিষ্যদ্বাণী সরঞ্জামের উপর ভিত্তি করে প্যাক্লিট্যাক্সেল, সোরাফেনিব এবং এরলোটিনিবের মতো ক্যান্সারবিরোধী ওষুধের মূল্যায়ন PAAD-এর উচ্চ-ঝুঁকিযুক্ত রোগীদের জন্য উপযুক্ত হতে পারে।
সামগ্রিকভাবে, আমাদের অধ্যয়ন পেয়ারড irlncRNA-এর উপর ভিত্তি করে একটি নতুন প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল প্রতিষ্ঠা করেছে, যা অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারে আক্রান্ত রোগীদের ক্ষেত্রে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ প্রগনোস্টিক মান দেখিয়েছে।আমাদের প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল PAAD-এর রোগীদের আলাদা করতে সাহায্য করতে পারে যারা চিকিৎসার জন্য উপযুক্ত।
অগ্ন্যাশয় ক্যান্সার হল একটি ম্যালিগন্যান্ট টিউমার যার পাঁচ বছরের বেঁচে থাকার হার কম এবং উচ্চ গ্রেড।রোগ নির্ণয়ের সময়, বেশিরভাগ রোগী ইতিমধ্যেই উন্নত পর্যায়ে রয়েছে।COVID-19 মহামারীর প্রেক্ষাপটে, অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারে আক্রান্ত রোগীদের চিকিত্সা করার সময় ডাক্তার এবং নার্সরা প্রচুর চাপের মধ্যে থাকে এবং রোগীদের পরিবারগুলিও চিকিত্সার সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় একাধিক চাপের মুখোমুখি হয় [1, 2]।যদিও DOAD-এর চিকিৎসায় দারুণ অগ্রগতি হয়েছে, যেমন নিওঅ্যাডজুভেন্ট থেরাপি, সার্জিক্যাল রিসেকশন, রেডিয়েশন থেরাপি, কেমোথেরাপি, টার্গেটেড মলিকুলার থেরাপি, এবং ইমিউন চেকপয়েন্ট ইনহিবিটরস (ICIs), কিন্তু মাত্র 9% রোগী রোগ নির্ণয়ের পাঁচ বছর পরে বেঁচে থাকে [3] ]।], 4]।যেহেতু অগ্ন্যাশয় অ্যাডেনোকার্সিনোমার প্রাথমিক লক্ষণগুলি অ্যাটিপিকাল, রোগীদের সাধারণত একটি উন্নত পর্যায়ে মেটাস্টেস নির্ণয় করা হয় [5]।অতএব, একটি প্রদত্ত রোগীর জন্য, ব্যক্তিগতকৃত ব্যাপক চিকিত্সার সমস্ত চিকিত্সার বিকল্পগুলির সুবিধা এবং অসুবিধাগুলিকে অবশ্যই ওজন করা উচিত, শুধুমাত্র বেঁচে থাকা দীর্ঘায়িত করার জন্য নয়, জীবনের মান উন্নত করার জন্যও [6]।অতএব, রোগীর পূর্বাভাস নির্ভুলভাবে মূল্যায়ন করার জন্য একটি কার্যকর ভবিষ্যদ্বাণী মডেল প্রয়োজন [7]।এইভাবে, PAAD রোগীদের বেঁচে থাকা এবং জীবনযাত্রার মানের ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য উপযুক্ত চিকিত্সা নির্বাচন করা যেতে পারে।
PAAD এর দুর্বল পূর্বাভাস মূলত কেমোথেরাপির ওষুধের প্রতিরোধের কারণে।সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, ইমিউন চেকপয়েন্ট ইনহিবিটারগুলি কঠিন টিউমারগুলির চিকিত্সার জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে [8]।যাইহোক, অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারে ICIs এর ব্যবহার খুব কমই সফল [9]।অতএব, আইসিআই থেরাপি থেকে উপকৃত হতে পারে এমন রোগীদের সনাক্ত করা গুরুত্বপূর্ণ।
লং নন-কোডিং RNA (lncRNA) হল এক ধরনের নন-কোডিং RNA যার প্রতিলিপি > 200 নিউক্লিওটাইড।LncRNA গুলি ব্যাপক এবং মানুষের ট্রান্সক্রিপ্টমের প্রায় 80% গঠন করে [10]।কাজের একটি বড় অংশ দেখিয়েছে যে lncRNA-ভিত্তিক প্রগনোস্টিক মডেলগুলি কার্যকরভাবে রোগীর পূর্বাভাস দিতে পারে [11, 12]।উদাহরণস্বরূপ, 18টি অটোফ্যাজি-সম্পর্কিত lncRNA গুলিকে স্তন ক্যান্সারে প্রগনোস্টিক স্বাক্ষর তৈরি করতে সনাক্ত করা হয়েছিল [13]।আরও ছয়টি ইমিউন-সম্পর্কিত lncRNA ব্যবহার করা হয়েছে গ্লিওমার প্রাগনোস্টিক বৈশিষ্ট্যগুলি প্রতিষ্ঠা করতে [14]।
অগ্ন্যাশয়ের ক্যান্সারে, কিছু গবেষণায় রোগীর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য lncRNA-ভিত্তিক স্বাক্ষর স্থাপন করা হয়েছে।একটি 3-lncRNA স্বাক্ষর অগ্ন্যাশয় অ্যাডেনোকার্সিনোমায় প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল যার ROC বক্ররেখার (AUC) অধীনে একটি এলাকা ছিল মাত্র 0.742 এবং একটি সামগ্রিকভাবে বেঁচে থাকা (OS) 3 বছরের [15]।উপরন্তু, lncRNA এক্সপ্রেশন মান বিভিন্ন জিনোম, বিভিন্ন ডেটা ফরম্যাট এবং বিভিন্ন রোগীদের মধ্যে পরিবর্তিত হয় এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলের কর্মক্ষমতা অস্থির।অতএব, আমরা আরও সঠিক এবং স্থিতিশীল ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে অনাক্রম্যতা-সম্পর্কিত lncRNA (irlncRNA) স্বাক্ষর তৈরি করতে একটি অভিনব মডেলিং অ্যালগরিদম, জোড়া এবং পুনরাবৃত্তি ব্যবহার করি [8]।
সাধারণীকৃত RNAseq ডেটা (FPKM) এবং ক্লিনিকাল প্যানক্রিয়াটিক ক্যান্সার TCGA এবং জিনোটাইপ টিস্যু এক্সপ্রেশন (GTEx) ডেটা UCSC XENA ডাটাবেস ( https://xenabrowser.net/datapages/ ) থেকে প্রাপ্ত হয়েছিল।GTF ফাইলগুলি Ensembl ডাটাবেস ( http://asia.ensembl.org ) থেকে প্রাপ্ত করা হয়েছিল এবং RNAseq থেকে lncRNA এক্সপ্রেশন প্রোফাইলগুলি বের করতে ব্যবহৃত হয়েছিল।আমরা ImmPort ডাটাবেস (http://www.immport.org) থেকে অনাক্রম্যতা-সম্পর্কিত জিনগুলি ডাউনলোড করেছি এবং পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ (p <0.001, r > 0.4) ব্যবহার করে অনাক্রম্যতা-সম্পর্কিত lncRNAs (irlncRNAs) সনাক্ত করেছি।TCGA-PAAD কোহর্টে GEPIA2 ডাটাবেস (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) থেকে প্রাপ্ত irlncRNA এবং ডিফারেন্সিয়ালভাবে প্রকাশ করা lncRNA কে অতিক্রম করে ডিফারেন্সিয়ালভাবে প্রকাশিত irlncRNAs (DEirlncRNAs) সনাক্তকরণ (|log1|FDR| ) <0.05)।
এই পদ্ধতিটি পূর্বে রিপোর্ট করা হয়েছে [8]।বিশেষভাবে, আমরা জোড়া lncRNA A এবং lncRNA B-এর প্রতিস্থাপনের জন্য X তৈরি করি। যখন lncRNA A-এর অভিব্যক্তি মান lncRNA B-এর অভিব্যক্তি মানের থেকে বেশি হয়, তখন X-কে 1 হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, অন্যথায় X-কে 0 হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। তাই, আমরা পেতে পারি 0 বা – 1 এর একটি ম্যাট্রিক্স। ম্যাট্রিক্সের উল্লম্ব অক্ষ প্রতিটি নমুনাকে উপস্থাপন করে এবং অনুভূমিক অক্ষটি 0 বা 1 এর মান সহ প্রতিটি DEirlncRNA জোড়াকে প্রতিনিধিত্ব করে।
ল্যাসো রিগ্রেশন অনুসরণ করে ইউনিভেরিয়েট রিগ্রেশন বিশ্লেষণ প্রগনোস্টিক DEirlncRNA জোড়া স্ক্রীন করতে ব্যবহৃত হয়েছিল।ল্যাসো রিগ্রেশন বিশ্লেষণে 10-গুণ ক্রস-ভ্যালিডেশন 1000 বার পুনরাবৃত্তি করা হয়েছে ( p <0.05), প্রতি দৌড়ে 1000 এলোমেলো উদ্দীপনা সহ।যখন প্রতিটি DEirlncRNA জোড়ার ফ্রিকোয়েন্সি 1000 চক্রের মধ্যে 100 বার অতিক্রম করে, তখন DEirlncRNA জোড়াগুলিকে একটি প্রগনোস্টিক ঝুঁকি মডেল তৈরি করার জন্য নির্বাচন করা হয়েছিল।আমরা তখন PAAD রোগীদের উচ্চ- এবং কম-ঝুঁকির গোষ্ঠীতে শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য সর্বোত্তম কাটঅফ মান খুঁজে পেতে AUC বক্ররেখা ব্যবহার করেছি।প্রতিটি মডেলের AUC মানও গণনা করা হয়েছিল এবং একটি বক্ররেখা হিসাবে প্লট করা হয়েছিল।যদি বক্ররেখা সর্বোচ্চ AUC মান নির্দেশ করে সর্বোচ্চ বিন্দুতে পৌঁছায়, গণনা প্রক্রিয়া বন্ধ হয়ে যায় এবং মডেলটিকে সেরা প্রার্থী হিসেবে বিবেচনা করা হয়।1-, 3- এবং 5-বছরের ROC কার্ভ মডেলগুলি তৈরি করা হয়েছিল।প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেলের স্বাধীন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করতে ইউনিভেরিয়েট এবং মাল্টিভারিয়েট রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়েছিল।
XCELL, টাইমার, কোয়ান্টিসেক, MCPCOUNTER, EPIC, CIBERSORT-ABS, এবং CIBERSORT সহ ইমিউন কোষের অনুপ্রবেশের হার অধ্যয়ন করতে সাতটি সরঞ্জাম ব্যবহার করুন।ইমিউন সেল অনুপ্রবেশ ডেটা TIMER2 ডাটাবেস (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3) থেকে ডাউনলোড করা হয়েছিল।নির্মিত মডেলের উচ্চ- এবং কম-ঝুঁকির গোষ্ঠীগুলির মধ্যে প্রতিরোধক-অনুপ্রবেশকারী কোষগুলির বিষয়বস্তুর পার্থক্য উইলকক্সন স্বাক্ষরিত-র্যাঙ্ক পরীক্ষা ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হয়েছিল, ফলাফলগুলি বর্গ গ্রাফে দেখানো হয়েছে।ঝুঁকি স্কোর মান এবং ইমিউন-অনুপ্রবেশকারী কোষের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ করা হয়েছিল।ফলস্বরূপ পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ একটি ললিপপ হিসাবে দেখানো হয়.তাত্পর্য থ্রেশহোল্ড পি <0.05 এ সেট করা হয়েছিল।পদ্ধতিটি R প্যাকেজ ggplot2 ব্যবহার করে সম্পাদিত হয়েছিল।ইমিউন সেল অনুপ্রবেশের হারের সাথে যুক্ত মডেল এবং জিন এক্সপ্রেশন স্তরের মধ্যে সম্পর্ক পরীক্ষা করার জন্য, আমরা ggstatsplot প্যাকেজ এবং বেহালা প্লট ভিজ্যুয়ালাইজেশন সম্পাদন করেছি।
অগ্ন্যাশয়ের ক্যান্সারের জন্য ক্লিনিকাল চিকিত্সার ধরণগুলি মূল্যায়ন করার জন্য, আমরা টিসিজিএ-পিএএডি দলে সাধারণভাবে ব্যবহৃত কেমোথেরাপি ওষুধের IC50 গণনা করেছি।উচ্চ- এবং নিম্ন-ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীর মধ্যে অর্ধেক ইনহিবিটরি ঘনত্বের (IC50) পার্থক্যগুলি উইলকক্সন স্বাক্ষরিত-র্যাঙ্ক পরীক্ষা ব্যবহার করে তুলনা করা হয়েছিল, এবং ফলাফলগুলি R-তে pRRophetic এবং ggplot2 ব্যবহার করে তৈরি বক্সপ্লট হিসাবে দেখানো হয়েছে। সমস্ত পদ্ধতি প্রাসঙ্গিক নির্দেশিকা এবং নিয়ম মেনে চলে।
আমাদের অধ্যয়নের কার্যপ্রবাহ চিত্র 1-এ দেখানো হয়েছে। lncRNAs এবং অনাক্রম্যতা-সম্পর্কিত জিনের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে, আমরা p <0.01 এবং r > 0.4 সহ 724 irlncRNA নির্বাচন করেছি।আমরা পরবর্তীতে GEPIA2 (চিত্র 2A) এর ভিন্নভাবে প্রকাশিত lncRNA গুলি বিশ্লেষণ করেছি।অগ্ন্যাশয় অ্যাডেনোকার্সিনোমা এবং স্বাভাবিক প্যানক্রিয়াটিক টিস্যুর (|logFC| > 1, FDR <0.05) মধ্যে মোট 223টি irlncRNA আলাদাভাবে প্রকাশ করা হয়েছে, যার নাম DEirlncRNAs।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ঝুঁকি মডেল নির্মাণ.(A) ভিন্নভাবে প্রকাশিত lncRNA-এর আগ্নেয়গিরির প্লট।(B) 20 DEirlncRNA জোড়ার জন্য ল্যাসো সহগ বিতরণ।(C) LASSO সহগ বন্টনের আংশিক সম্ভাবনা প্রকরণ।(D) বন প্লট 20টি DEirlncRNA জোড়ার অবিচ্ছিন্ন রিগ্রেশন বিশ্লেষণ দেখাচ্ছে।
আমরা পরবর্তীতে 223টি DEirlncRNAs জোড়া দিয়ে একটি 0 বা 1 ম্যাট্রিক্স তৈরি করেছি।মোট 13,687 DEirlncRNA জোড়া চিহ্নিত করা হয়েছিল।ইউনিভেরিয়েট এবং ল্যাসো রিগ্রেশন বিশ্লেষণের পরে, 20টি DEirlncRNA জোড়াকে একটি প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল (চিত্র 2B-D) তৈরি করার জন্য অবশেষে পরীক্ষা করা হয়েছিল।Lasso এবং একাধিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, আমরা TCGA-PAAD কোহর্টে (টেবিল 1) প্রতিটি রোগীর জন্য একটি ঝুঁকির স্কোর গণনা করেছি।ল্যাসো রিগ্রেশন বিশ্লেষণের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, আমরা TCGA-PAAD কোহর্টের প্রতিটি রোগীর জন্য একটি ঝুঁকির স্কোর গণনা করেছি।ROC বক্ররেখার AUC 1-বছরের ঝুঁকি মডেলের পূর্বাভাসের জন্য 0.905, 2-বছরের ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য 0.942 এবং 3-বছরের পূর্বাভাসের জন্য 0.966 ছিল (চিত্র 3A-B)।আমরা 3.105 এর একটি সর্বোত্তম কাটঅফ মান সেট করেছি, TCGA-PAAD সমগোত্রীয় রোগীদের উচ্চ- এবং কম-ঝুঁকিপূর্ণ গ্রুপে স্তরিত করেছি এবং প্রতিটি রোগীর জন্য বেঁচে থাকার ফলাফল এবং ঝুঁকি স্কোর বিতরণের পরিকল্পনা করেছি (চিত্র 3C-E)।Kaplan-Meier বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে উচ্চ-ঝুঁকির গ্রুপে PAAD রোগীদের বেঁচে থাকা কম-ঝুঁকির গ্রুপের রোগীদের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম ছিল (p <0.001) (চিত্র 3F)।
প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেলের বৈধতা।(ক) প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেলের ROC।(B) 1-, 2-, এবং 3-বছরের ROC প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল।(C) প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেলের ROC।সর্বোত্তম কাট-অফ পয়েন্ট দেখায়।(DE) বেঁচে থাকার অবস্থা (D) এবং ঝুঁকির স্কোর (E) বিতরণ।(এফ) উচ্চ- এবং কম-ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীতে PAAD রোগীদের কাপলান-মেয়ার বিশ্লেষণ।
আমরা ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যগুলির দ্বারা ঝুঁকির স্কোরের পার্থক্যগুলি আরও মূল্যায়ন করেছি।স্ট্রিপ প্লট (চিত্র 4A) ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্য এবং ঝুঁকি স্কোরের মধ্যে সামগ্রিক সম্পর্ক দেখায়।বিশেষ করে, বয়স্ক রোগীদের উচ্চ ঝুঁকির স্কোর ছিল (চিত্র 4B)।উপরন্তু, স্টেজ II-এর রোগীদের উচ্চ ঝুঁকির স্কোর ছিল স্টেজ I (চিত্র 4C) রোগীদের তুলনায়।PAAD রোগীদের টিউমার গ্রেড সম্পর্কে, গ্রেড 3 রোগীদের গ্রেড 1 এবং 2 রোগীদের তুলনায় উচ্চ ঝুঁকির স্কোর ছিল (চিত্র 4D)।আমরা আরও ইউনিভেরিয়েট এবং মাল্টিভেরিয়েট রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করেছি এবং দেখিয়েছি যে ঝুঁকির স্কোর (p <0.001) এবং বয়স (p = 0.045) PAAD (চিত্র 5A-B) রোগীদের মধ্যে স্বাধীন প্রগনোস্টিক কারণ ছিল।ROC বক্ররেখা দেখায় যে ঝুঁকির স্কোর PAAD (চিত্র 5C-E) রোগীদের 1-, 2- এবং 3-বছর বেঁচে থাকার পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে অন্যান্য ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যগুলির চেয়ে উচ্চতর ছিল।
প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেলের ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্য।হিস্টোগ্রাম (A) দেখায় (B) বয়স, (C) টিউমার পর্যায়, (D) টিউমার গ্রেড, ঝুঁকির স্কোর, এবং TCGA-PAAD কোহর্টের রোগীদের লিঙ্গ।**p <0.01
প্রগনোস্টিক ঝুঁকি মডেলের স্বাধীন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ।(AB) Univariate (A) এবং multivariate (B) প্রগনোস্টিক ঝুঁকি মডেল এবং ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যগুলির রিগ্রেশন বিশ্লেষণ।(CE) 1-, 2-, এবং 3-বছরের ROC প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল এবং ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যের জন্য
অতএব, আমরা সময় এবং ঝুঁকির স্কোরের মধ্যে সম্পর্ক পরীক্ষা করেছি।আমরা দেখেছি যে PAAD রোগীদের ঝুঁকির স্কোর CD8+ T কোষ এবং NK কোষের (চিত্র 6A) সাথে বিপরীতভাবে সম্পর্কযুক্ত ছিল, যা উচ্চ-ঝুঁকির গ্রুপে দমন করা প্রতিরোধ ক্ষমতা নির্দেশ করে।আমরা উচ্চ- এবং কম-ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীগুলির মধ্যে প্রতিরোধক কোষের অনুপ্রবেশের পার্থক্যটিও মূল্যায়ন করেছি এবং একই ফলাফল পেয়েছি (চিত্র 7)।উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ গ্রুপে CD8+ T কোষ এবং NK কোষের অনুপ্রবেশ কম ছিল।সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, ইমিউন চেকপয়েন্ট ইনহিবিটরস (ICIs) কঠিন টিউমারের চিকিৎসায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে।যাইহোক, অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারে ICIs এর ব্যবহার খুব কমই সফল হয়েছে।অতএব, আমরা উচ্চ- এবং কম-ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীগুলিতে ইমিউন চেকপয়েন্ট জিনের অভিব্যক্তি মূল্যায়ন করেছি।আমরা দেখতে পেলাম যে CTLA-4 এবং CD161 (KLRB1) কম-ঝুঁকির গ্রুপে (চিত্র 6B-G) অত্যধিক এক্সপ্রেসড ছিল, যা ইঙ্গিত করে যে কম-ঝুঁকির গ্রুপের PAAD রোগীরা ICI-এর প্রতি সংবেদনশীল হতে পারে।
প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল এবং ইমিউন সেল অনুপ্রবেশের পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ।(ক) প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল এবং ইমিউন সেল অনুপ্রবেশের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক।(বিজি) উচ্চ এবং নিম্ন ঝুঁকি গোষ্ঠীতে জিনের অভিব্যক্তি নির্দেশ করে।(HK) উচ্চ এবং নিম্ন ঝুঁকিপূর্ণ গ্রুপে নির্দিষ্ট ক্যান্সার প্রতিরোধক ওষুধের জন্য IC50 মান।*p <0.05, **p <0.01, ns = উল্লেখযোগ্য নয়
আমরা টিসিজিএ-পিএএডি কোহর্টে ঝুঁকির স্কোর এবং সাধারণ কেমোথেরাপি এজেন্টদের মধ্যে সম্পর্ককে আরও মূল্যায়ন করেছি।আমরা অগ্ন্যাশয়ের ক্যান্সারে সাধারণত ব্যবহৃত অ্যান্টিক্যান্সার ওষুধের জন্য অনুসন্ধান করেছি এবং উচ্চ- এবং নিম্ন-ঝুঁকির গ্রুপগুলির মধ্যে তাদের IC50 মানগুলির মধ্যে পার্থক্য বিশ্লেষণ করেছি।ফলাফলগুলি দেখায় যে AZD.2281 (olaparib) এর IC50 মান উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ গ্রুপে বেশি ছিল, যা নির্দেশ করে যে উচ্চ-ঝুঁকির গ্রুপের PAAD রোগীরা AZD.2281 চিকিত্সার (চিত্র 6H) প্রতিরোধী হতে পারে।এছাড়াও, প্যাক্লিট্যাক্সেল, সোরাফেনিব এবং এরলোটিনিবের IC50 মানগুলি উচ্চ-ঝুঁকির গ্রুপে কম ছিল (চিত্র 6I-K)।আমরা উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীতে উচ্চতর IC50 মান সহ 34টি ক্যান্সার প্রতিরোধী ওষুধ এবং উচ্চ-ঝুঁকির গ্রুপে নিম্ন IC50 মান সহ 34টি অ্যান্টিক্যান্সার ওষুধ সনাক্ত করেছি (সারণী 2)।
এটা অস্বীকার করা যায় না যে lncRNAs, mRNAs এবং miRNAs ব্যাপকভাবে বিদ্যমান এবং ক্যান্সারের বিকাশে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।বিভিন্ন ধরণের ক্যান্সারে সামগ্রিকভাবে বেঁচে থাকার পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে mRNA বা miRNA-এর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকাকে সমর্থন করার যথেষ্ট প্রমাণ রয়েছে।নিঃসন্দেহে, অনেক প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেলগুলিও lncRNA-এর উপর ভিত্তি করে।উদাহরণস্বরূপ, লুও এট আল।গবেষণায় দেখা গেছে যে LINC01094 পিসি প্রসারণ এবং মেটাস্ট্যাসিসে একটি মূল ভূমিকা পালন করে এবং LINC01094 এর উচ্চ অভিব্যক্তি অগ্ন্যাশয় ক্যান্সার রোগীদের দুর্বল বেঁচে থাকার নির্দেশ করে [16]।লিন এট আল দ্বারা উপস্থাপিত গবেষণা।গবেষণায় দেখা গেছে যে lncRNA FLVCR1-AS1-এর নিম্ননিয়ন্ত্রণ অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারের রোগীদের দুর্বল পূর্বাভাসের সাথে যুক্ত [17]।যাইহোক, ক্যান্সার রোগীদের সামগ্রিক বেঁচে থাকার পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে অনাক্রম্যতা-সম্পর্কিত lncRNAs তুলনামূলকভাবে কম আলোচিত হয়।সম্প্রতি, ক্যান্সার রোগীদের বেঁচে থাকার ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং এর ফলে চিকিত্সা পদ্ধতিগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল তৈরিতে প্রচুর পরিমাণে কাজ ফোকাস করা হয়েছে [18, 19, 20]।ক্যান্সারের সূচনা, অগ্রগতি, এবং কেমোথেরাপির মতো চিকিত্সার প্রতিক্রিয়াতে ইমিউন অনুপ্রবেশের গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকার ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতি রয়েছে।অসংখ্য গবেষণায় নিশ্চিত করা হয়েছে যে টিউমার-অনুপ্রবেশকারী ইমিউন কোষগুলি সাইটোটক্সিক কেমোথেরাপি [21, 22, 23] এর প্রতিক্রিয়াতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।টিউমার ইমিউন মাইক্রোএনভায়রনমেন্ট টিউমার রোগীদের বেঁচে থাকার একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ [24, 25]।ইমিউনোথেরাপি, বিশেষ করে আইসিআই থেরাপি, কঠিন টিউমারের চিকিৎসায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় [26]।ইমিউন-সম্পর্কিত জিনগুলি প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল তৈরি করতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।উদাহরণস্বরূপ, Su et al.ইমিউন-সম্পর্কিত প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেলটি প্রোটিন-কোডিং জিনের উপর ভিত্তি করে ডিম্বাশয়ের ক্যান্সারের রোগীদের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য [২৭]।নন-কোডিং জিন যেমন lncRNA গুলিও প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল তৈরির জন্য উপযুক্ত [28, 29, 30]।লুও এট আল চারটি ইমিউন-সম্পর্কিত lncRNA পরীক্ষা করেছেন এবং সার্ভিকাল ক্যান্সারের ঝুঁকির জন্য একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করেছেন [৩১]।খান এট আল।মোট 32টি ভিন্নভাবে প্রকাশিত প্রতিলিপি চিহ্নিত করা হয়েছিল, এবং এর ভিত্তিতে, 5টি উল্লেখযোগ্য প্রতিলিপি সহ একটি ভবিষ্যদ্বাণী মডেল প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল, যা কিডনি প্রতিস্থাপনের পরে বায়োপসি-প্রমাণিত তীব্র প্রত্যাখ্যানের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি অত্যন্ত প্রস্তাবিত সরঞ্জাম হিসাবে প্রস্তাবিত হয়েছিল [32]।
এই মডেলগুলির বেশিরভাগই জিনের এক্সপ্রেশন স্তরের উপর ভিত্তি করে, হয় প্রোটিন-কোডিং জিন বা নন-কোডিং জিন।যাইহোক, একই জিনের বিভিন্ন জিনোম, ডেটা ফরম্যাট এবং বিভিন্ন রোগীদের মধ্যে ভিন্ন অভিব্যক্তির মান থাকতে পারে, যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলিতে অস্থির অনুমানের দিকে পরিচালিত করে।এই গবেষণায়, আমরা দুই জোড়া lncRNA সহ একটি যুক্তিসঙ্গত মডেল তৈরি করেছি, সঠিক অভিব্যক্তির মানগুলি থেকে স্বাধীন।
এই গবেষণায়, আমরা অনাক্রম্যতা-সম্পর্কিত জিনের সাথে পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণের মাধ্যমে প্রথমবারের মতো irlncRNA সনাক্ত করেছি।আমরা 223টি DEirlncRNAs স্ক্রীন করেছি সংকরায়নের মাধ্যমে ভিন্নভাবে প্রকাশ করা lncRNAs এর সাথে।দ্বিতীয়ত, আমরা প্রকাশিত DEirlncRNA পেয়ারিং পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে একটি 0-বা-1 ম্যাট্রিক্স তৈরি করেছি [31]।আমরা তারপরে প্রগনোস্টিক DEirlncRNA জোড়া সনাক্ত করতে এবং একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ঝুঁকি মডেল তৈরি করতে ইউনিভেরিয়েট এবং ল্যাসো রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করেছি।আমরা PAAD-এর রোগীদের ঝুঁকির স্কোর এবং ক্লিনিকাল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে সংযোগটি আরও বিশ্লেষণ করেছি।আমরা দেখেছি যে আমাদের প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল, PAAD রোগীদের একটি স্বাধীন প্রগনোস্টিক ফ্যাক্টর হিসাবে, কার্যকরভাবে উচ্চ-গ্রেডের রোগীদের নিম্ন-গ্রেডের রোগীদের থেকে এবং উচ্চ-গ্রেডের রোগীদের নিম্ন-গ্রেডের রোগীদের থেকে আলাদা করতে পারে।এছাড়াও, প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেলের ROC বক্ররেখার AUC মান 1-বছরের পূর্বাভাসের জন্য 0.905, 2-বছরের পূর্বাভাসের জন্য 0.942 এবং 3-বছরের পূর্বাভাসের জন্য 0.966 ছিল।
গবেষকরা জানিয়েছেন যে উচ্চতর CD8 + T কোষের অনুপ্রবেশের রোগীরা ICI চিকিত্সার প্রতি আরও সংবেদনশীল ছিলেন [33]।টিউমার ইমিউন মাইক্রোএনভায়রনমেন্টে সাইটোটক্সিক কোষ, CD56 NK কোষ, NK কোষ এবং CD8+ T কোষের সামগ্রীর বৃদ্ধি টিউমার দমনকারী প্রভাবের একটি কারণ হতে পারে [34]।পূর্ববর্তী গবেষণায় দেখা গেছে যে উচ্চ স্তরের টিউমার-অনুপ্রবেশকারী CD4(+) T এবং CD8(+) T উল্লেখযোগ্যভাবে দীর্ঘকাল বেঁচে থাকার সাথে যুক্ত ছিল [35]।দুর্বল CD8 T কোষের অনুপ্রবেশ, কম নিওঅ্যান্টিজেন লোড এবং একটি অত্যন্ত ইমিউনোসপ্রেসিভ টিউমার মাইক্রোএনভায়রনমেন্ট আইসিআই থেরাপির প্রতিক্রিয়ার অভাবের দিকে পরিচালিত করে [৩৬]।আমরা দেখেছি যে ঝুঁকির স্কোর নেতিবাচকভাবে CD8 + T কোষ এবং NK কোষগুলির সাথে সম্পর্কযুক্ত ছিল, ইঙ্গিত করে যে উচ্চ ঝুঁকির স্কোরযুক্ত রোগীরা ICI চিকিত্সার জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে এবং আরও খারাপ পূর্বাভাস হতে পারে।
CD161 হল প্রাকৃতিক ঘাতক (NK) কোষের চিহ্নিতকারী।CD8+CD161+ CAR-ট্রান্সডিউসড T কোষগুলি HER2+ প্যানক্রিয়াটিক ডাক্টাল অ্যাডেনোকার্সিনোমা জেনোগ্রাফ্ট মডেলগুলিতে ভিভো অ্যান্টিটিউমার কার্যকারিতা বৃদ্ধি করে মধ্যস্থতা করে।ইমিউন চেকপয়েন্ট ইনহিবিটররা সাইটোটক্সিক টি লিম্ফোসাইট সম্পর্কিত প্রোটিন 4 (CTLA-4) এবং প্রোগ্রামড সেল ডেথ প্রোটিন 1 (PD-1)/প্রোগ্রামড সেল ডেথ লিগ্যান্ড 1 (PD-L1) পথগুলিকে লক্ষ্য করে এবং অনেক ক্ষেত্রে প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে।CTLA-4 এবং CD161 (KLRB1) এর অভিব্যক্তি উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ গোষ্ঠীতে কম, যা আরও নির্দেশ করে যে উচ্চ-ঝুঁকির স্কোরযুক্ত রোগীরা ICI চিকিত্সার জন্য যোগ্য নাও হতে পারে।[৩৮]
উচ্চ-ঝুঁকির রোগীদের জন্য উপযুক্ত চিকিত্সার বিকল্পগুলি খুঁজে বের করার জন্য, আমরা বিভিন্ন অ্যান্টিক্যান্সার ওষুধ বিশ্লেষণ করে দেখেছি যে প্যাক্লিট্যাক্সেল, সোরাফেনিব এবং এরলোটিনিব, যা PAAD রোগীদের ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, PAAD-এর উচ্চ-ঝুঁকিযুক্ত রোগীদের জন্য উপযুক্ত হতে পারে।[৩৩]।ঝাং এট আল দেখেছেন যে কোনও ডিএনএ ক্ষতি প্রতিক্রিয়া (ডিডিআর) পথের মিউটেশনগুলি প্রোস্টেট ক্যান্সারের রোগীদের মধ্যে দুর্বল পূর্বাভাস হতে পারে [৩৯]।অগ্ন্যাশয় ক্যান্সার ওলাপারিব চালু (POLO) ট্রায়ালে দেখা গেছে যে অগ্ন্যাশয় ডাক্টাল অ্যাডেনোকার্সিনোমা এবং জীবাণু BRCA1/2 মিউটেশনের রোগীদের মধ্যে প্রথম-লাইন প্ল্যাটিনাম-ভিত্তিক কেমোথেরাপির পরে প্লাসিবোর তুলনায় ওলাপারিবের সাথে রক্ষণাবেক্ষণের চিকিত্সা দীর্ঘায়িত অগ্রগতি-মুক্ত বেঁচে থাকা [৪০]।এটি উল্লেখযোগ্য আশাবাদ প্রদান করে যে রোগীদের এই উপগোষ্ঠীতে চিকিত্সার ফলাফল উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হবে।এই গবেষণায়, AZD.2281 (olaparib) এর IC50 মান উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ গ্রুপে বেশি ছিল, যা ইঙ্গিত করে যে উচ্চ-ঝুঁকির গ্রুপের PAAD রোগীরা AZD.2281-এর সাথে চিকিত্সা প্রতিরোধী হতে পারে।
এই অধ্যয়নের পূর্বাভাস মডেলগুলি ভাল পূর্বাভাস ফলাফল দেয়, তবে তারা বিশ্লেষণাত্মক পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে।ক্লিনিকাল ডেটা দিয়ে এই ফলাফলগুলি কীভাবে নিশ্চিত করা যায় তা একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন।এন্ডোস্কোপিক ফাইন সুই অ্যাসপিরেশন আল্ট্রাসনোগ্রাফি (EUS-FNA) 85% সংবেদনশীলতা এবং 98% নির্দিষ্টতার সাথে কঠিন এবং অতিরিক্ত অগ্ন্যাশয়ের ক্ষত নির্ণয়ের জন্য একটি অপরিহার্য পদ্ধতি হয়ে উঠেছে [41]।EUS ফাইন-নিডেল বায়োপসি (EUS-FNB) সূঁচের আবির্ভাব মূলত FNA এর উপর অনুভূত সুবিধার উপর ভিত্তি করে, যেমন উচ্চতর ডায়াগনস্টিক নির্ভুলতা, হিস্টোলজিক্যাল গঠন সংরক্ষণ করে এমন নমুনা প্রাপ্ত করা এবং এইভাবে নির্দিষ্ট রোগ নির্ণয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ইমিউন টিস্যু তৈরি করা।বিশেষ staining [42].সাহিত্যের একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা নিশ্চিত করেছে যে FNB সূঁচ (বিশেষত 22G) অগ্ন্যাশয় জনসাধারণ থেকে টিস্যু সংগ্রহে সর্বোচ্চ দক্ষতা প্রদর্শন করে [43]।চিকিৎসাগতভাবে, শুধুমাত্র অল্প সংখ্যক রোগীই র‌্যাডিক্যাল সার্জারির জন্য যোগ্য এবং বেশিরভাগ রোগীর প্রাথমিক নির্ণয়ের সময় অকার্যকর টিউমার থাকে।ক্লিনিকাল অনুশীলনে, রোগীদের একটি ছোট অংশই র্যাডিকাল সার্জারির জন্য উপযুক্ত কারণ বেশিরভাগ রোগীর প্রাথমিক নির্ণয়ের সময় অকার্যকর টিউমার থাকে।EUS-FNB এবং অন্যান্য পদ্ধতি দ্বারা প্যাথলজিকাল নিশ্চিতকরণের পরে, কেমোথেরাপির মতো মানসম্মত নন-সার্জিক্যাল চিকিত্সা সাধারণত বেছে নেওয়া হয়।আমাদের পরবর্তী গবেষণা প্রোগ্রামটি একটি পূর্ববর্তী বিশ্লেষণের মাধ্যমে অস্ত্রোপচার এবং ননসার্জিক্যাল কোহর্টে এই গবেষণার প্রগনোস্টিক মডেল পরীক্ষা করা।
সামগ্রিকভাবে, আমাদের অধ্যয়ন পেয়ারড irlncRNA-এর উপর ভিত্তি করে একটি নতুন প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল প্রতিষ্ঠা করেছে, যা অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারে আক্রান্ত রোগীদের ক্ষেত্রে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ প্রগনোস্টিক মান দেখিয়েছে।আমাদের প্রগনোস্টিক রিস্ক মডেল PAAD-এর রোগীদের আলাদা করতে সাহায্য করতে পারে যারা চিকিৎসার জন্য উপযুক্ত।
বর্তমান গবেষণায় ব্যবহৃত এবং বিশ্লেষণ করা ডেটাসেটগুলি যুক্তিসঙ্গত অনুরোধে সংশ্লিষ্ট লেখকের কাছ থেকে পাওয়া যায়।
সুই ওয়েন, গং এক্স, ঝুয়াং ওয়াই। COVID-19 মহামারী চলাকালীন নেতিবাচক আবেগের মানসিক নিয়ন্ত্রণে স্ব-কার্যকারিতার মধ্যস্থতাকারী ভূমিকা: একটি ক্রস-বিভাগীয় গবেষণা।ইন্টি জে মেন্ট হেলথ নার্স [জার্নাল আর্টিকেল]।2021 06/01/2021;30(3):759–71।
সুই ওয়েন, গং এক্স, কিয়াও এক্স, ঝাং এল, চেং জে, ডং জে, এট আল।নিবিড় পরিচর্যা ইউনিটে বিকল্প সিদ্ধান্ত নেওয়ার বিষয়ে পরিবারের সদস্যদের মতামত: একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনা।INT J NURS STUD [পত্রিকা নিবন্ধ;পুনঃমূল্যায়ন].2023 01/01/2023; 137:104391।
ভিনসেন্ট এ, হারম্যান জে, শুলিচ আর, হরুবান আরএইচ, গগিন্স এম। অগ্ন্যাশয় ক্যান্সার।ল্যানসেট।[জার্নাল নিবন্ধে;গবেষণা সমর্থন, NIH, বহির্মুখী;গবেষণা সমর্থন, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বাইরে সরকার;পুনঃমূল্যায়ন].2011 08/13/2011;378(9791):607–20।
Ilic M, Ilic I. অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারের এপিডেমিওলজি।গ্যাস্ট্রোএন্টারোলজির ওয়ার্ল্ড জার্নাল।[জার্নাল নিবন্ধ, পর্যালোচনা]।2016 11/28/2016; 22(44):9694–705।
লিউ এক্স, চেন বি, চেন জে, সান এস। অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারে আক্রান্ত রোগীদের সামগ্রিকভাবে বেঁচে থাকার ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি নতুন tp53-সম্পর্কিত নমোগ্রাম।বিএমসি ক্যান্সার [জার্নাল নিবন্ধ]।2021 31-03-2021;21(1):335।
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. কেমোথেরাপি গ্রহণকারী কোলোরেক্টাল ক্যান্সার রোগীদের ক্যান্সার-সম্পর্কিত ক্লান্তির উপর সমাধান-কেন্দ্রিক থেরাপির প্রভাব: একটি এলোমেলো নিয়ন্ত্রিত ট্রায়াল।ক্যান্সার নার্স।[জার্নাল নিবন্ধে;এলোমেলোভাবে নিয়ন্ত্রিত ট্রায়াল;গবেষণাটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের বাইরে একটি সরকার দ্বারা সমর্থিত]।2022 05/01/2022;45(3):E663–73।
ঝাং চেং, ঝেং ওয়েন, লু ওয়াই, শান এল, জু ডং, প্যান ওয়াই, এট আল।পোস্টঅপারেটিভ কার্সিনোইমব্রায়োনিক অ্যান্টিজেন (সিইএ) স্তরগুলি স্বাভাবিক প্রিপারেটিভ সিইএ স্তরের রোগীদের কোলোরেক্টাল ক্যান্সার রিসেকশনের পরে ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়।অনুবাদক ক্যান্সার গবেষণা কেন্দ্র।[জার্নাল নিবন্ধে].2020 01.01.2020; 9(1):111–8।
হং ওয়েন, লিয়াং লি, গু ইউ, কিউ জি, কিউ হুয়া, ইয়াং এক্স, এট আল।ইমিউন-সম্পর্কিত lncRNAs অভিনব স্বাক্ষর তৈরি করে এবং মানুষের হেপাটোসেলুলার কার্সিনোমার রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতার ভবিষ্যদ্বাণী করে।মোল থার নিউক্লিক অ্যাসিড [জার্নাল নিবন্ধ]।2020 2020-12-04; 22:937 – 47।
টফি আরজে, ঝু ওয়াই, শুলিচ আরডি অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারের জন্য ইমিউনোথেরাপি: বাধা এবং সাফল্য।অ্যান গ্যাস্ট্রোইনটেস্টাইনাল সার্জন [জার্নাল আর্টিকেল;পুনঃমূল্যায়ন].2018 07/01/2018;2(4):274–81।
Hull R, Mbita Z, Dlamini Z. লং নন-কোডিং RNAs (LncRNAs), ভাইরাল টিউমার জিনোমিক্স এবং এ্যাবারেন্ট স্প্লিসিং ইভেন্ট: থেরাপিউটিক প্রভাব।AM J CANCER RES [জার্নাল আর্টিকেল;পুনঃমূল্যায়ন].2021 01/20/2021; 11(3):866–83।
Wang J, Chen P, Zhang Y, Ding J, Yang Y, Li H. 11-এন্ডোমেট্রিয়াল ক্যান্সারের পূর্বাভাসের সাথে যুক্ত lncRNA স্বাক্ষরের সনাক্তকরণ।বিজ্ঞানের অর্জন [ম্যাগাজিন নিবন্ধ]।2021 2021-01-01;104(1):311977089।
জিয়াং এস, রেন এইচ, লিউ এস, লু জেড, জু এ, কিন এস, এট আল।প্যাপিলারি সেল রেনাল সেল কার্সিনোমাতে আরএনএ-বাইন্ডিং প্রোটিন প্রগনোস্টিক জিন এবং ড্রাগ প্রার্থীদের ব্যাপক বিশ্লেষণ।pregen[জার্নাল নিবন্ধে].2021 01/20/2021; 12:627508।
লি এক্স, চেন জে, ইউ কিউ, হুয়াং এক্স, লিউ জেড, ওয়াং এক্স, এট আল।অটোফ্যাজি-সম্পর্কিত দীর্ঘ নন-কোডিং আরএনএর বৈশিষ্ট্য স্তন ক্যান্সারের পূর্বাভাস দেয়।pregen[জার্নাল নিবন্ধে].2021 01/20/2021; 12:569318।
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. ইমিউন-সম্পর্কিত ছয় lncRNA স্বাক্ষর গ্লিওব্লাস্টোমা মাল্টিফর্মে পূর্বাভাস উন্নত করে।এমওএল নিউরোবায়োলজি।[জার্নাল নিবন্ধে].2018 01.05.2018;55(5):3684–97।
Wu B, Wang Q, Fei J, Bao Y, Wang X, Song Z, et al.একটি অভিনব ট্রাই-এলএনসিআরএনএ স্বাক্ষর অগ্ন্যাশয় ক্যান্সারে আক্রান্ত রোগীদের বেঁচে থাকার ভবিষ্যদ্বাণী করে।ওঙ্কোলের প্রতিনিধিরা।[জার্নাল নিবন্ধে].2018 12/01/2018;40(6):3427–37।
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 LIN28B এক্সপ্রেশন এবং স্পঞ্জড miR-577 এর মাধ্যমে PI3K/AKT পথ নিয়ন্ত্রণ করে অগ্ন্যাশয়ের ক্যান্সারের অগ্রগতি প্রচার করে।মোল থেরাপিউটিকস - নিউক্লিক অ্যাসিড।2021;26:523-35।
লিন জে, ঝাই এক্স, জোউ এস, জু জেড, ঝাং জে, জিয়াং এল, এট আল।lncRNA FLVCR1-AS1 এবং KLF10-এর মধ্যে ইতিবাচক প্রতিক্রিয়া PTEN/AKT পথের মাধ্যমে অগ্ন্যাশয়ের ক্যান্সারের অগ্রগতিকে বাধা দিতে পারে।জে এক্সপি ক্লিন ক্যান্সার রেস.2021;40(1)।
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. হেপাটোসেলুলার কার্সিনোমায় সামগ্রিকভাবে বেঁচে থাকার ভবিষ্যদ্বাণী করে তেরটি জিনের সনাক্তকরণ।Biosci প্রতিনিধি [জার্নাল নিবন্ধ].2021 04/09/2021।