人工智能在神经母细胞瘤诊断和骨/骨髓转移预测方面的进展

【字体: 时间:2025年03月13日 来源:AAAS

编辑推荐:

  神经母细胞瘤(NB)是儿童中最常见的颅外实体瘤,其特点是转移率高。NB伴骨或骨髓转移(NB-BBM)的发病机制及其复杂的免疫微环境尚不清楚,这对有效预测NB-BBM的风险和限制治疗策略提出了挑战。

  

神经母细胞瘤(NB)是儿童中最常见的颅外实体瘤,其特征是转移率高。神经母细胞瘤骨或骨髓转移(NB-BBM)的发病机制及其复杂的免疫微环境尚未被充分了解,这给BBM的风险预测带来了挑战,并限制了治疗策略。

这项研究由重庆医科大学附属儿童医院的研究团队发表在《Genes & Diseases》杂志上,强调了NB-BBM的关键基因组和单细胞转录组变化,突出了对NB-BBM进行预测病理的重要性及其在理解肿瘤发生、进展和异质性中的作用。

研究人员使用Swin-Transformer深度学习模型分析了142张石蜡包埋的苏木精-伊红染色肿瘤切片图像,以预测NB-BBM的发生,分类准确率超过85%。同时,单细胞转录组学识别出与BBM进展密切相关的肿瘤细胞亚群(NB3)和两种肿瘤相关巨噬细胞(TAM)亚群(SPP1? TAMs和IGHM? TAMs)。有趣的是,研究发现氧化磷酸化(OXPHOS)在BBM发展中也起着关键作用。

此外,该研究还强调了转酮醇酶(TKT)作为与BBM密切相关的重要代谢分子。研究人员发现TKT基因与NB患者的临床特征密切相关,尤其是在BBM组。功能实验验证了TKT在恶性行为中的参与,而通路富集分析显示高TKT表达与细胞周期活性之间存在相关性。

此外,对免疫检查点基因CD274、LAG3和TIGIT的表达分析揭示了它们在NB-BBM中的显著上调,表明它们可能是抗体基础免疫治疗的潜在靶点。此外,免疫组化验证显示NB-BBM中PD-L1的表达显著,表明其作为生物标志物的潜力。

尽管这项研究为NB-BBM风险评估提供了一个预测模型,但它也有一定的局限性,包括需要多中心验证预测模型和前瞻性研究以确认其临床应用价值。尽管存在这些挑战,但该研究为NB-BBM的风险预测提供了病理诊断依据,增强了其他影像学诊断,并阐明了NB原发、进展和远处转移部位的细胞异质性。

濞戞挸顑堝ù鍥┾偓鐟邦槹瀹撳孩瀵奸敂鐐毄閻庢稒鍔掗崝鐔煎Υ婵犲洠鍋撳宕囩畺缂備礁妫滈崕顏呯閿濆牓妯嬮柟娲诲幘閵囨岸寮幍顔界暠闁肩瓔鍨虫晶鍧楁閸撲礁浠柕鍡楊儐鐢壆妲愰姀鐙€娲ゅù锝嗘礋閳ь剚淇虹换鍐╃閿濆牓妯嬮柛鎺戞閻庤姤绌遍崘顓犵闁诡喓鍔庡▓鎴︽嚒椤栨粌鈷栭柛娆愬灩楠炲洭鎯嶉弮鍌楁晙

10x Genomics闁哄倹婢橀幖顪渋sium HD 鐎殿喒鍋撻柛姘煎灠瀹曠喓绱掗崱姘姃闁告帒妫滄ご鎼佹偝閸モ晜鐣遍柛蹇嬪姀濞村棜銇愰弴鐘电煁缂佸本妞藉Λ鍧楀礆閸℃ḿ鈧粙鏁嶉敓锟�

婵炲棎鍨肩换瀣▔鐎n厽绁癟wist闁靛棗锕g粭澶愬棘椤撶偛缍侀柛鏍ㄧ墱濞堟厤RISPR缂佹稒鐩埀顒€顦伴悧鍝ヤ沪閳ь剟濡寸€n剚鏆╅悗娑欏姃閸旓拷

闁告娲滅划蹇涙嚄閻愬銈撮幖鏉戠箰閸欏棝姊婚妸銉d海閻犱焦褰冮悥锟� - 婵烇絽宕崣鍡樼閸℃鎺撶鎼达綆鍎戝☉鎾亾濞戞搩浜滃畷鐔虹磼閸℃艾鍔掗悗鍦仱閻涙瑧鎷嬮幑鎰靛悁闁告帞澧楅弳鐔煎箲椤斿灝绐涢柟璨夊倻鐟㈤柛娆樺灥椤宕犻弽顑帡寮搁敓锟�

濞戞挸顑堝ù鍥Υ婵犲嫮鐭庨柤宕囧仜閸炴挳鎽傜€n剚顏ら悹鎰╁妺缁ㄧ増鎷呭⿰鍐ㄧ€婚柡瀣姈閺岀喎鈻旈弴鐘虫毄閻庢稒鍔掗崝鐔煎Υ閿燂拷

相关新闻
生物通微信公众号
微信
新浪微博
  • 搜索
  • 国际
  • 国内
  • 人物
  • 产业
  • 热点
  • 科普
  • 急聘职位
  • 高薪职位

知名企业招聘

今日动态 | 人才市场 | 新技术专栏 | 中国科学人 | 云展台 | BioHot | 云讲堂直播 | 会展中心 | 特价专栏 | 技术快讯 | 免费试用

版权所有 生物通

Copyright© eBiotrade.com, All Rights Reserved

联系信箱:

粤ICP备09063491号