肿瘤的发生和进展可以通过经历上皮间质转化（EMT）的肿瘤细胞、侵袭因子和免疫细胞之间复杂的相互作用来确定。在本研究中，我们采用单细胞RNA测序（scRNA-seq）和空间分辨转录组学（ST）来评估原发性结直肠癌（CRC）组织中EMT侵袭性恶性肿瘤与免疫细胞之间的伪时间轨迹和空间相互作用关系。不同阶段（I/II 期和有肿瘤沉积的 III 期）。我们的研究通过构建位于 ST 边缘的伪时间终点 EMT 入侵肿瘤程序（EMTP），利用与 EMT 入侵基因集成的进化轨迹分析来表征不同侵袭性肿瘤程序之间的时空关系。引人注目的是，肿瘤的侵袭和扩张过程经历了调节性和免疫抑制细胞的显着空间重编程，例如骨髓源性抑制细胞（MDSC）、肿瘤相关巨噬细胞（TAM）、调节性 T 细胞（Treg）和耗尽的 T 细胞。特克斯）。这些 EMTP 邻近细胞与 EMT 相关的侵袭基因相关，尤其是对 CRC 预后很重要的 C-X-C 基序配体 1 (CXCL1) 和 CXCL8 基因。有趣的是，I 期的 EMTP 主要产生炎症边缘侵袭生态位，而 III 期组织中的 EMTP 可能产生缺氧的侵袭前生态位。我们的数据证明了调节细胞和免疫抑制细胞在结直肠癌肿瘤形成和进展中的关键作用。这项研究提供了一个框架来描绘 CRC 样本中的时空侵入生态位。© 2023。作者。

探讨着丝粒蛋白N（CENP-N）对鼻咽癌（NPC）细胞放射敏感性的影响。采用免疫组化和免疫荧光技术检测35例放射敏感性或放射抵抗性鼻咽癌患者组织中CENP-N的表达。通过 CCK-8、集落形成、流式细胞术和蛋白质印迹评估联合 CENP-N 敲低和放射治疗对各种细胞过程的影响。建立鼻咽癌异种移植模型。当肿瘤体积达到100 mm3时，给予6 Gy的照射剂量，并使用免疫荧光和Western blotting技术在体内评估联合治疗的效果。鼻咽癌放射敏感组织中CENP-N的水平显着降低（ p < 0.05）。 CENP-N 的敲低增强了 NPC 放射敏感性，导致敏化增强比 (SER) 为 1.44 (5-8 F) 和 1.16 (CNE-2Z)。与单独的 CENP-N 敲低或单独的放疗相比，联合治疗显示出显着更高水平的增殖抑制、细胞凋亡和 G2/M 期阻滞 (p<0.01)。联合治疗组的 Bax 和 γH2AX 蛋白水平增加最多，而 Cyclin D1 蛋白水平下降最多 (p<0.01)。然而，用AKT激活剂SC79治疗后，上述变化被逆转。在体内，放疗组肿瘤的平均体积和重量分别为182±54 mm3和0.16±0.03 g。联合治疗组的平均肿瘤体积和重量分别为 84±42 mm3 和 0.04±0.01 g。敲低 CENP-N 可以通过抑制 AKT/mTOR 来增强 NPC 放射敏感性。© 2023。作者。

背景：Abelson相互作用子家族成员3（ABI3）编码的蛋白质不仅能抑制肿瘤细胞的异位转移，还能阻碍其迁移。尽管已发现 ABI3 可以调节多种肿瘤的进展，但尚未对其影响进行全面的泛癌分析。方法：从基因组数据共享（GDC）数据门户和 UCSC XENA 数据库检索肿瘤和正常组织的转录组学数据。为了收集 ABI3 的蛋白质信息，利用了人类蛋白质图谱 (HPA) 和 GeneMANIA 网站。此外，还参考了肿瘤免疫单细胞中心 (TISCH) 数据库来确定癌症微环境中表达 ABI3 的主要细胞类型。利用单变量 Cox 回归方法来评估 ABI3 在癌症中的预后作用。利用 Cbioportal 和基因集癌症分析 (GSCA) 网站来仔细检查癌症的基因组图谱信息。利用 TIMER2.0 来探测与 ABI3 相关的跨癌症免疫细胞浸润。通过Spearman相关法分析ABI3与免疫相关基因的关联。利用基因集富集分析（GSEA）和基因集变异分析（GSVA）来搜索相关的生物学途径。采用 CellMiner 数据库和分子对接来识别 ABI3 蛋白和特定抗癌剂之间的潜在相互作用。研究结果：ABI3 表达及其预测预后的能力因不同肿瘤而异，在 Tprolif 细胞和单核细胞/巨噬细胞中观察到特别高的表达。在大多数恶性肿瘤中，拷贝数变异 (CNV) 和甲基化与 ABI3 表达呈负相关。相应的突变生存分析表明，ABI3的突变状态与LGG患者的预后密切相关。 ABI3 表达与免疫治疗生物标志物和癌症反应相关。估计和免疫浸润分析表明 ABI3 与免疫抑制相关。 ABI3 与免疫调节因子和免疫相关通路显着相关。最后，筛选出潜在的 ABI3 靶向药物并与 ABI3 蛋白对接。解释：我们的研究表明 ABI3 是一种强大的肿瘤生物标志物。其功能至关重要，可以抑制肿瘤细胞的异位转移并调节细胞粘附和迁移。这里介绍的发现可能会对新的抗癌抑制剂的产生产生显着的影响，特别是那些针对 BRCA 的抑制剂。版权所有 © 2023 Sun, Cai, Xiong, Xie, Li, Xie, Luo, Hu,zhong 和 Wang。

人类白细胞抗原（HLA）基因座多样性的降低可能会对宿主识别肿瘤新抗原的能力产生不利影响，从而增加疾病负担。我们假设 HLA 基因座杂合性的增加与患结直肠癌 (CRC) 的风险降低相关。我们使用来自一项基于人群的研究的基因型数据估算了 HLA I 类和 II 类四位数等位基因，该研究涉及来自美国的 5,406 例病例和 4,635 名对照。结直肠癌分子流行病学研究（MECC）。对每个 HLA 基因座的杂合性以及 HLA-I 类（A、B 和 C）和 HLA-II 类基因座（DQB1、DRB1 和 DPB1）的杂合基因型数量进行了定量。 Logistic 回归分析用于估计与 HLA 杂合性相关的 CRC 风险。所有位点具有纯合基因型的个体作为参考类别，并根据性别、年龄、基因分型平台和血统对分析进行调整。此外，我们研究了 HLA 多样性与肿瘤相关 T 细胞库特征之间的关联，通过肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL；N=2,839) 和免疫测序 (N=2,357) 进行测量。所有三个 I 类基因均具有杂合基因型的个体CRC 发生率降低（OR：0.74；95% CI：0.56-0.97，p= 0.031）。 II 类基因座也观察到类似的关联，OR 为 0.75（95% CI：0.60-0.95，p= 0.016）。对于 I 类和 II 类组合，具有所有杂合基因型的个体发生 CRC 的几率显着低于具有 0 或一个杂合基因型的个体（OR：0.66，95% CI：0.49-0.87，p = 0.004）。 HLA I 类和/或 II 类多样性与较高的 T 细胞受体 (TCR) 丰度和较低的 TCR 克隆性相关，但结果没有统计学意义。我们的研究结果支持 HLA I 类和 -II 类基因座的杂合子优势，表明HLA 遗传变异在 CRC 病因学中的重要作用。版权所有 © 2023 Tsai, Qu, Bonner, Sanz-Pamplona,​​ Lindsey, Melas, McDonnell, Idos, Walker, Tsang, Da Silva, Moratalla-Navarro, Maoz, Rennert, Kast,格林森、莫雷诺、雷纳特、格鲁伯和施密特。

成釉细胞纤维肉瘤（AFS）被认为是由成釉细胞纤维瘤（AF）的发育不良变化引起的恶性进展。这两种肿瘤都极其罕见，科学文献中只报道了少数病例。值得注意的是，在成釉细胞瘤中发现了 BRAF 突变，这表明成釉细胞形态与 BRAF 突变之间存在联系，因为 AF 被认为是导致 AFS 的前体肿瘤。在这项研究中，我们介绍了一名 25 岁男性 AFS 病例。对肿瘤组织进行分子分析，特别是使用 Oncomine 综合检测 v3 系统进行下一代测序 (NGS)。分析揭示了 TP53 和 RB 基因的致病性突变，以及 NTRK1、MDM4 和 BRAF 的拷贝数增加。此外，我们还总结了对 107 例先前报告的 AFS 病例进行分析的文献结果。我们的研究结果表明存在一种分子上不同的亚型，强调了对这些患者进行全面分子检测的重要性。© 2023 作者。由巴塞尔 S. Karger AG 出版。

融合基因被认为是癌症发生和进展的主要驱动因素之一。同时，非急性早幼粒细胞白血病（APL）儿童患者与儿童急性髓系白血病（AML）的治疗效果有限。因此，我们开发并验证了一个简单的临床评分系统，用于预测患有 AML 的非 APL 儿科患者的结果。共有 184 名入住我们医院的患有 AML 的非 APL 儿科患者以及来自 AML 的独立数据集（318 名患者） TARGET 数据库已包含在内。使用最小绝对收缩和选择操作（LASSO）和Cox回归分析来确定预后因素。然后，根据临床特征和融合基因开发列线图评分来预测 1 年、3 年和 5 年总生存期 (OS)。列线图评分的准确性由校准曲线和受试者工作特征 (ROC) 曲线确定。此外，还使用内部验证队列来评估其适用性。基于Cox和LASSO回归分析，使用临床特征和OS相关融合基因（CBFβ::MYH11、RUNX1::RUNX1T1、KMT2A::ELL）构建列线图评分和 KMT2A::MLLT10)，为预测患有 AML 的非 APL 儿科患者的 OS 提供了良好的校准和一致性。此外，得分较高的患者表现出较差的结果。列线图分数还在整个队列和内部验证中表现出良好的辨别力和校准能力。此外，人工神经网络证明该列线图评分具有良好的预测性能。我们基于融合基因的模型是非 APL 儿童 AML 患者的预后生物标志物。列线图评分可以提供个性化的预后预测，从而有利于临床决策。版权所有 © 2023 Weng、Chen、Wang、Ying、Guo、Ruan、Song、Xu、Zhang、Xu 和 Tang。

肺腺癌（LUAD）是一组预后不良的癌症。单细胞RNA测序（scRNA-seq）和bulk RNA测序（RNA-seq）的结合可以从更广阔的角度识别参与癌症发生和进展的重要基因。LUAD的scRNA-seq数据和bulk RNA-seq数据是从基因表达综合（GEO）数据库和癌症基因组图谱（TCGA）数据库下载的。分析 GSE131907 数据集中核心细胞的 scRNA-seq，并使用均匀流形近似和投影 (UMAP) 进行降维和聚类识别。分析后从TCGA-LUAD数据集中获取巨噬细胞极化相关亚型，然后进一步鉴定TCGA-LUAD数据集中的差异表达基因（DEG）（正常/LUAD组织样本，两种亚型）。维恩图用于可视化差异表达和高度可变的巨噬细胞极化相关基因。随后，通过单变量Cox和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）构建了LUAD患者的预后风险模型，并在外部数据GSE72094中考察了该模型的稳定性。在分析性状基因和显着突变基因之间的相关性后，检查高/低风险人群之间的免疫渗透情况。应用Monocle包对巨噬细胞簇中不同细胞簇的伪时间轨迹进行分析。随后，选择数据巨噬细胞的细胞簇作为关键细胞簇，以探索特征基因在不同细胞群体中的作用，并识别影响特征基因的转录因子（TF）。最后，采用qPCR验证LUAD中预后特征基因的表达水平。分别从巨噬细胞簇、巨噬细胞极化相关亚型和正常/LUAD组织样本中获得424个巨噬细胞高变异基因、3920个DEG和9561个DEG。 。获得了28个差异表达和高度突变的MPRG。构建了包含 7 个 DE-MPRG（RGS13、ADRB2、DDIT4、MS4A2、ALDH2、CTSH 和 PKM）的预后风险模型。该预测模型在GSE72094数据集中仍然具有良好的预测效果。 ZNF536、DNAH9在低危组发生突变，COL11A1在高危组发生突变，且与特征基因高度相关。高/低风险组中共有11个免疫细胞存在显着差异。巨噬细胞簇中再次鉴定出五种细胞类型，然后NK细胞：CD56hiCD62L分化较早，主要存在于2个分支上。而巨噬细胞则存在于两个分支上并随后分化。发现簇1中BCLAF1和MAX的表达量较高，这可能是影响特征基因表达的TF。此外，qPCR证实预后基因的表达与生物信息学分析的结果基本一致。7个MPRG（RGS13、ADRB2、DDIT4、MS4A2、ALDH2、CTSH和PKM）被鉴定为LUAD的预后基因，并揭示了MPRGs 在单细胞水平上的作用机制。© 2023 Mi 等人。

据估计，超过 50% 的肿瘤中 TP53 基因发生突变，大多数肿瘤表现出异常的 TP53 信号通路。然而，TP53突变相关的LncRNA在肝细胞癌（HCC）中的探索仍然不完整。本研究旨在鉴定此类LncRNA并提高肝癌患者的预后准确性。使用R中的“limma”包鉴定差异基因表达。通过单变量Cox回归分析鉴定与预后相关的LncRNA，同时使用多变量构建预后模型考克斯回归分析。使用 Kaplan-Meier 曲线进行生存分析。通过ROC分析评估预后模型的精度。随后，通过TIDE数据库在TCGA数据集上执行肿瘤免疫功能障碍和排除（TIDE）算法。使用反卷积技术从 NCI 癌症研究数据共享中获得了 24 种免疫细胞浸润的分数。特定基因编码的蛋白表达水平是通过TPCA数据库获得的。在这项研究中，我们鉴定了8​​5个与TP53突变相关的LncRNA，并开发了相应的签名，称为TP53MLncSig。 Kaplan-Meier 分析显示，与低风险患者 (74.2%) 相比，高风险患者 (46.9%) 的 3 年生存率较低。通过计算 ROC 曲线下面积进一步评估预后 TP53MLncSig 的准确性。该分析得出的 5 年 ROC 得分为 0.793，证实了其有效性。此外，发现 TP53MLncSig 得分较高与免疫检查点阻断剂 (ICB) 治疗的反应率增加相关 (p = .005)。具有高风险分类的患者表现出较低水平的P53蛋白表达和较高水平的基因组不稳定性。本研究旨在鉴定和验证与TP53突变相关的LncRNA。我们构建了一个预后模型，可以预测 HCC 患者的化疗敏感性和对 ICB 治疗的反应。这种新方法揭示了 LncRNA 在 TP53 突变中的作用，并为分析患者预后和治疗选择提供了宝贵的资源。

提高疑似原发性前列腺癌（PCa）患者初次检测的诊断准确性。84名接受镓68标记前列腺特异性膜抗原（[68Ga]Ga-PSMA-11）全身正电子发射的患者纳入我们科室治疗前的断层扫描/计算机断层扫描 (PET/CT) 成像。使用[68Ga]Ga-PSMA-11总-测量前列腺(SUVmax-PSMA)、肝脏(SUVmax-PSMA-L)和纵隔血池(SUVmax-PSMA-M)的最大标准摄取值(SUVmax)。身体 PET/CT 成像。还测定了[68Ga]Ga-PSMA-11衍生的代谢肿瘤体积(MTV)、总病变(TLP)和前列腺焦点集中横截面积(CAP)。此外，利用受试者工作特征曲线分析前列腺特异性抗原（PSA）水平和上述影像学特征，以确定临界值，以提高疑似PCa的诊断准确性。最后，进行多变量回归分析，寻找独立的预测因子，以提高[68Ga]Ga-PSMA-11全身成像的诊断准确性。PCa组和非PCa组在年龄、身高、体质等方面没有显着差异。体重、注射剂量，PSA 水平、SUVmax-PSMA、TLP、MTV 和 CAP 除外。此外，SUVmax-PSMA 衍生的 SUVmax-PSMA-T/L 和 SUVmax-PSMA-T/M 均存在显着差异。此外，PSA水平、SUVmax-PSMA、SUVmax-PSMA-T/L、SUVmax-PSMA-T/M、TLP、MTV和CAP的曲线下面积可预测[68Ga]Ga-PSMA-11上的PCa影像学检查分别为 0.620 (95% CI 0.485-0.755)、0.864 (95% CI 0.757-0.972)、0.819 (95% CI 0.704-0.935)、0.876 (95% CI 0.771-0.980)、0.845 (95%分别为 CI 0.741-0.949)、0.820 (95% CI 0.702-0.938)、0.627 (95% CI 0.499-0.754)。然而，多变量回归分析显示SUVmax-PSMA是一个独立的预测因子，截止值为11.5，比值比为1.221。截止值为11.5的SUVmax-PSMA是一个独立的预测因子，可以提高PCa的诊断准确性。关于 [68Ga]Ga-PSMA-11 全身成像。© 2023。作者获得 Springer-Verlag GmbH 德国（Springer Nature 旗下公司）的独家许可。

间充质上皮转化因子 (c-Met) 在多种癌症中经常过度表达，并已成为经过验证的抗癌靶点。然而，c-Met 的肿瘤间和肿瘤内异质性对抗 MET 疗法的使用提出了挑战，突出表明迫切需要开发一种替代工具来定量和无创地可视化全身 c-Met 表达。在这里，我们首次报道了一种基于18F标记的小分子奎宁化合物的PET探针，1-(4-(5-氨基-7-(三氟甲基)喹啉-3-基)哌嗪-1-基)-2-(氟-[18F])丙-1-酮，本文称为[18F]-AZC。[18F]-AZC通过一步取代反应合成并通过放射化学方法表征。在有或没有冷化合物[19F]-AZC或商业c-Met抑制剂阻断的情况下，通过细胞摄取测定评估[18F]-AZC对c-Met的特异性和亲和力。在小鼠皮下神经胶质瘤异种移植物中进行了 MicroPET/CT 成像和生物分布研究。此外，通过 microPET/CT 成像结合 MRI 和放射自显影技术对原位神经胶质瘤异种移植物中的 [18F]-AZC 进行进一步评估，以实现肿瘤的共同配准。还进行了免疫荧光染色来定性评估肿瘤组织中的 c-Met 表达，与 H 共定位