目的基于CT影像加权组学评分构建非小细胞肺癌（NSCLC）的免疫治疗疗效预测模型。方法选择2021年1月—2023年12月徐州医科大学附属沭阳医院收治的185例接受免疫治疗的NSCLC患者为研究对象，所有患者接受纳武利尤单抗（240 mg）连续治疗3个疗程，并根据实体瘤临床疗效评价标准1.1版评估疗效，根据疗效将患者分为治疗有效组和治疗无效组。基于治疗前动脉期CT图像，采用PyRadiomics工具对所有容积感兴趣区域进行重采样，并进行图像预处理（包括小波变换和拉普拉斯滤波器等方法），提取两组患者的多病灶影像组学特征，并通过Dr.Wise科研平台上对提取的特征进行标准化处理。同时，采用基于注意力机制的多示例学习（a-MIL）算法、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归、logistic回归构建CT影像加权组学评分模型，并计算每例患者的CT影像加权组学评分。基于R软件（R4.3.3）和rms程序包绘制列线图，同时通过一致性指数（C-index）评估模型的一致性，采用受试者操作特征（ROC）曲线评估列线图模型对NSCLC的免疫治疗疗效预测性能，校准曲线用于评估模型预测概率与实际结果的一致性，决策曲线用于评估模型在不同阈值下的净收益。结果治疗有效组（66例）与治疗无效组（119例）患者的性别（χ2=3.86，P=0.049）、病理类型（χ2=8.41，P=0.015）、吸烟史（χ2=5.70，P=0.017）、治疗前肺内转移（χ2=5.88，P=0.015）比较，差异均有统计学意义。采用a-MIL算法对多病灶的原始组学特征在病例层面加权求和，共提取342个影像组学特征，其中162个特征一致性较好（组内相关系数>0.80）；经方差分析后剔除134个特征，剩余28个特征，经LASSO进行降维后，最终获得7个影像组学特征，分别为GLCMEnergy_angle45_offset、ShortRunEmphasis_angle90_offset1、最大灰度值、Spiculation、GLCMEnergy_angle45_offset7、Sphericity、Vessel。基于上述影像组学特征构建加权组学评分模型为：Radscore=0.624+0.022×GLCMEnergy_angle45_offset-0.227×ShortRunEmphasis_angle90_offset1+0.395×最大灰度值-8.687×Spiculation+0.384×GLCMEnergy_angle45_offset7-0.012×Sphericity-0.284×Vessel。治疗有效组NSCLC患者的CT影像加权组学评分（0.75±0.10）明显高于治疗无效组（0.43±0.14），差异有统计学意义（t=18.00，P<0.001）。ROC曲线分析显示，CT影像加权组学评分预测NSCLC免疫治疗疗效的曲线下面积（AUC）为0.96（95%CI为0.92~0.98），最佳截断值为0.62。多因素分析显示，CT影像加权组学评分≥0.62分（OR=14.77，95%CI为3.25~22.35，P<0.001）、病理类型（鳞状细胞癌）（OR=1.74，95%CI为1.35~3.52，P=0.035）、有吸烟史（OR=4.01，95%CI为1.05~15.30，P=0.042）和治疗前肺内转移（OR=1.20，95%CI为1.01~1.38，P=0.010）均为NSCLC免疫治疗有效的独立预测因素。基于上述4个变量构建预测NSCLC免疫治疗疗效的列线图模型，其模型验证结果显示，C-index为0.96（95%CI为0.93~0.99）。校准曲线分析显示，预测概率与实际概率一致性较好，趋近于理想曲线。ROC曲线分析显示，AUC为0.97（95%CI为0.94~0.99）。决策曲线分析显示，在2%~100%预测范围内，模型净获益。结论基于CT影像加权组学评分构建预测NSCLC患者免疫治疗疗效的列线图模型，具有较好的预测效能。
目的分析1992—2021年中国胰腺癌的发病和死亡情况，并探讨年龄、时期和队列对胰腺癌发病和死亡的影响。方法利用全球疾病负担研究（GBD）2021数据库，分析1992—2021年中国胰腺癌发病和死亡情况，应用Joinpoint软件分析标化发病率和标化死亡率的时间变化趋势，计算平均年度变化百分比。构建年龄-时期-队列模型，分析年龄、时期和出生队列对胰腺癌发病及死亡趋势变化的影响。分析胰腺癌死亡归因于高血糖和吸烟危险因素的疾病负担。结果2021年，中国胰腺癌发病率为8.34/10万，死亡率为8.41/10万，比1992年（3.33/10万和3.43/10万）分别升高了150.45%和145.19%。从性别看，2021年男性胰腺癌发病率（9.93/10万）和死亡率（9.91/10万）均高于女性（6.68/10万和6.83/10万）。1992—2021年，中国胰腺癌标化发病率和标化死亡率均有升高趋势，分别平均每年升高0.80%和0.62%，趋势均有统计学意义（均P<0.001）。年龄效应结果显示，中国胰腺癌的发病率总体呈升高趋势，15~49岁年龄组胰腺癌发病率呈平稳升高趋势，在50岁以后胰腺癌发病率呈明显升高趋势，85岁以上年龄组达到高峰，为68.64/10万；死亡率在15~79岁年龄组呈缓慢升高趋势，在80~84岁年龄组呈明显升高趋势并达到高峰，为196.51/10万。时期效应结果显示，中国胰腺癌发病率的时期变化RR值总体呈升高趋势，以2002—2006年为参考组（RR=1），2017—2021年发病风险最高，发病风险RR=1.09（95%CI为1.05~1.13，P=0.012）；胰腺癌死亡率的时期变化RR值变化趋势呈波动性，以2002—2006年为参考组（RR=1），2012—2016年死亡风险最高，死亡风险RR=1.60（95%CI为1.07~2.38，P=0.021）。队列效应结果显示，中国胰腺癌发病和死亡风险均总体随年份的增加呈升高趋势，以1952—1956年出生队列为参考队列（RR=1），1987—1991年出生队列的发病和死亡风险均最高（RR=1.18，95%CI为0.99~1.40，P=0.032；RR=1.63，95%CI为0.12~11.53，P=0.042），1992—1996年出生队列以后均呈下降趋势。胰腺癌死亡归因于高血糖占比有升高趋势，归因于吸烟有降低趋势。结论1992—2021年，中国胰腺癌的标化发病率和标化死亡率均呈上升趋势，男性的发病率和死亡率均高于女性。年龄、时期和队列均对胰腺癌的发病和死亡趋势产生显著影响。胰腺癌死亡归因于高血糖的危险呈升高趋势。
铜死亡是一种新发现的铜依赖性的细胞死亡方式，通过影响线粒体三羧酸循环和铁硫簇蛋白的丢失，导致蛋白质毒性应激，引发细胞死亡。近年来，随着对铜死亡机制的深入研究发现，铜死亡相关基因可能与肿瘤临床特征、预后有关，可作为诊断或治疗肿瘤的潜在生物靶点。同时，靶向铜离子的药物如铜离子载体、铜螯合剂和含铜络合物被广泛研究。深入研究铜死亡在肿瘤发生发展中的作用机制，可为肿瘤诊断及治疗提供新的思路。
癌因性厌食是指因肿瘤本身和（或）其治疗所引发的食欲减退或丧失，其症状包括厌食、恶心、味觉改变、早饱或吞咽困难等，不仅影响患者的营养状态，还与生存期缩短、抗肿瘤治疗依从性降低、治疗相关不良反应增加、生命质量下降等多种严重不良事件紧密相关。癌因性厌食在肿瘤患者中普遍存在，在防治方面存在紧迫性，但医患对其认识和管理有待进一步深化和完善。因此，中国临床肿瘤学会肿瘤支持和康复专家委员会邀请我国相关领域专家，结合中国临床实践现状并基于现有的研究证据，总结了癌因性厌食的筛查和诊断标准，系统性地提出了综合管理策略。本共识将成为临床医生诊疗癌因性厌食的重要参考，可更好地规范癌因性厌食诊疗措施，做到积极筛查、早期干预和规范治疗，使更多患者获益。
食管癌的早期诊断率低，大部分患者确诊时已处于中晚期，治疗难度大，生存期短，预后极差。近年来靶向治疗和免疫治疗的不断发展显著改善了食管癌患者的生存率和治疗效果。分析食管癌靶向治疗和免疫治疗的研究进展具有重要意义，可为指导食管癌治疗提供参考。
目的探究核糖核苷酸还原酶调节亚基M2（RRM2）通过调控周期蛋白依赖性激酶（CDK）1对胃癌细胞恶性生物学行为及有氧糖酵解的影响。方法将人胃癌MKN-45细胞分为si-NC组（转染空白片段）、CoCl2+si-NC组（低氧环境转染空白片段）、CoCl2+si-RRM2组（低氧环境沉默RRM2）、CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 NC组（低氧环境沉默RRM2+空白载体）、CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 CDK1组（低氧环境沉默RRM2+过表达CDK1）。实时荧光定量反转录PCR分析RRM2和CDK1 mRNA的相对表达量；免疫共沉淀分析RRM2和CDK1蛋白间的相互作用；MTT法检测细胞增殖活性；细胞划痕实验检测细胞迁移距离；流式细胞术检测细胞凋亡水平；三磷酸腺苷（ATP）和葡萄糖试剂盒检测ATP产生和葡萄糖消耗情况；蛋白质印迹法检测ENO1、RRM2、HK2、PKM2、GLUT1及p-CDK1/CDK1蛋白表达情况。结果实时荧光定量反转录PCR结果显示，si-NC组、CoCl2+si-NC组和CoCl2+si-RRM2组CDK1 mRNA相对表达量分别为1.01±0.15、1.30±0.06、0.51±0.18，RRM2 mRNA相对表达量分别为1.03±0.32、1.59±0.28、0.44±0.17，差异均有统计学意义（F=25.52，P=0.001；F=14.47，P=0.005）；与si-NC组比较，CoCl2+si-NC组细胞RRM2和CDK1 mRNA表达均较高；与si-NC组、CoCl2+si-NC组比较，CoCl2+si-RRM2组细胞RRM2和CDK1 mRNA表达均较低（均P<0.05）。免疫共沉淀结果显示，RRM2与CDK1之间存在相互作用。MTT法、细胞划痕实验和流式细胞术结果显示，si-NC组、CoCl2+si-NC组、CoCl2+si-RRM2组、CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 NC组和CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 CDK1组细胞增殖活性分别为1.04±0.01、1.18±0.04、0.84±0.03、0.81±0.03、0.93±0.05，细胞迁移距离分别为（301.83±2.75）、（369.67±0.76）、（176.50±6.38）、（175.83±3.69）、（254.17±1.61）μm，细胞凋亡率分别为8.05%±0.21%、5.75%±0.20%、28.28%±0.04%、30.18%± 1.51%、17.79%±0.22%，差异均有统计学意义（F=73.82，P<0.001；F=1 600.01，P<0.001；F=787.15，P<0.001）；与si-NC组和CoCl2+si-NC组比较，CoCl2+si-RRM2组、CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 NC组和CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 CDK1组细胞增殖、迁移能力较弱，细胞凋亡率较高（均P<0.05）；与CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 NC组比较，CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 CDK1组细胞增殖、迁移能力较强，细胞凋亡率较低（均P<0.05）。ATP和葡萄糖检测结果显示，5组细胞ATP产生量和葡萄糖消耗量差异均有统计学意义（F=12.53，P<0.001；F=19.21，P<0.001）；与si-NC组比较，CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 CDK1组细胞葡萄糖消耗量较少（P<0.05）；与CoCl2+si-NC组比较，CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 CDK1组细胞ATP产生量和葡萄糖消耗量均较少（均P<0.05）；与CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 NC组比较，CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 CDK1组细胞ATP产生量和葡萄糖消耗量均较多（均P<0.05）。蛋白质印迹法检测显示，5组细胞ENO1、RRM2、HK2、PKM2、GLUT1、p-CDK1/CDK1蛋白表达差异均有统计学意义（均P<0.001）；与si-NC组和CoCl2+si-NC组比较，CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 CDK1组细胞ENO1、RRM2、HK2、PKM2、GLUT1和p-CDK1/CDK1蛋白表达均较低（均P<0.05）；与CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 NC组比较，CoCl2+si-RRM2+pcDNA3.1 CDK1组细胞ENO1、RRM2、PKM2、GLUT1和p-CDK1/CDK1蛋白表达均较高（均P<0.05）。结论沉默RRM2可通过调控CDK1抑制胃癌细胞恶性生物学行为及有氧糖酵解的发生。
放疗在肿瘤的治疗中占据重要地位，除可直接引起肿瘤细胞DNA损伤、诱导细胞凋亡外，还参与调节全身免疫状态。越来越多的证据表明，放疗可重塑肿瘤免疫微环境（TIME），逆转免疫抑制状态，从而有利于增强抗肿瘤作用，并在与免疫检查点抑制剂联合应用时表现出更强的免疫反应和治疗获益。以肺癌为例探讨放疗对TIME及抗肿瘤免疫的影响和可能机制，可为优化肺癌治疗策略提供科学依据。
pT2-3N0M0期胸段食管鳞状细胞癌患者虽然分期较早，但术后局部复发及远处转移率较高，导致此类患者5年生存率较低，并且目前此类患者的新辅助治疗仍处在研究阶段，术后是否予以辅助放化疗仍存在争议。此外，pT2-3N0M0期胸段食管鳞状细胞癌患者的预后影响因素尚未明确，复发与转移的原因尚不清楚。因此，明确治疗策略及探索预后影响因素对提高此类患者的生存率有重要意义，有望为pT2-3N0M0期胸段食管鳞状细胞癌患者改善预后、提高生存率提供新方向。
肿瘤细胞能够逃避免疫系统的监视和攻击，即产生免疫逃逸；近年来调节性B（Breg）细胞在肿瘤免疫研究中备受瞩目。Breg细胞通过分泌多种细胞因子，在肿瘤免疫逃逸中发挥作用，该领域的机制研究已取得一定成果，对于肿瘤的临床治疗提供了更多靶点和思路，但Breg细胞的表型分类及其在肿瘤免疫中的复杂机制仍有待于系统解析。
目的探讨放疗联合化疗和免疫治疗在人表皮生长因子2（HER2）阴性局部晚期或晚期胃癌中的临床疗效和安全性。方法选取2021年9月至2024年3月贵州医科大学附属肿瘤医院收治的34例不可手术切除的HER2阴性局部晚期或晚期胃/胃食管结合部（G/GEJ）腺癌患者作为研究对象，接受1周期XELOX方案（卡培他滨+奥沙利铂）或SOX方案（替吉奥+奥沙利铂）联合免疫治疗（信迪利单抗或纳武利尤单抗）后，进行G/GEJ原发灶及转移区域淋巴结放疗，部分患者序贯远处转移灶放疗。主要研究终点为客观缓解率（ORR），次要研究终点为疾病控制率（DCR）、临床症状缓解情况、Karnofsky功能状态（KPS）评分变化、无进展生存期（PFS）、不良反应。采用实体瘤临床疗效评价标准1.1版评估临床疗效，按照美国国立癌症研究所通用不良反应术语标准5.0版、中国临床肿瘤学会免疫检查点抑制剂相关的毒性管理指南进行不良反应评价和分级。中位随访时间7个月（范围：2.3~30个月），以随访过程中出现的最佳疗效定为最终疗效评价。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线。结果至随访结束，全组患者ORR达58.8%（20/34），DCR达70.6%（24/34）；放疗病灶ORR达73.8%（48/65）、DCR达92.3%（60/65）。单因素分析显示，女性患者的ORR（84.6%，11/13）高于男性患者（42.9%，9/21），远处淋巴结转移患者的ORR（83.3%，15/18）高于远处淋巴结转移合并器官转移或单独器官转移患者（18.2%，2/11），差异均具有统计学意义（P=0.030；P=0.010）。不同年龄（P=0.487）、KPS评分（P=0.198）、原发肿瘤部位（P=0.280）、组织学分化程度（P=0.668）、化疗方案（P=0.728）、免疫治疗方案（P>0.999）患者的ORR差异均无统计学意义。23例上腹疼痛患者缓解22例（95.7%），21例食欲下降患者缓解10例（47.6%），17例上腹饱胀患者缓解15例，14例黑便患者缓解13例，7例进食梗阻患者缓解6例，4例转移部位疼痛患者缓解3例，2例呕血患者均缓解。KPS评分好转率82.4%（28/34），无变化率11.8%（4/34），恶化率5.8%（2/34）。34例患者中位PFS为7.9个月。放疗联合化疗和免疫治疗期间最常见的不良反应为血液系统不良反应，其中中性粒细胞减少占比最高（91.2%，31/34），其次是贫血（50.0%，17/34）；最常见的非血液系统不良反应是疲劳（50.0%，17/34），其次是恶心和呕吐（26.5%，9/34）。6例免疫单药维持治疗患者治疗期间不良反应有贫血、甲状腺功能减退、转氨酶升高、蛋白尿、乏力和疲劳、皮疹，均为1~2级。结论放疗联合化疗和免疫治疗在HER2阴性局部晚期或晚期胃癌中有较好的近期临床疗效，整体不良反应可耐受；女性、单独淋巴结转移的患者可能是本研究方案的优选人群。
RET原癌基因编码的RET蛋白是一种受体酪氨酸激酶，可作为非小细胞肺癌（NSCLC）潜在的治疗靶点。在NSCLC中，RET融合变异发生率为1%~2%，多见于年轻、不吸烟患者。传统化疗、免疫治疗和多靶点激酶抑制剂在RET融合NSCLC患者中的疗效有限，但选择性RET抑制剂，如塞普替尼和普拉替尼，显著改善了此类患者的预后。选择性RET抑制剂耐药后的治疗策略是未来的研究方向。
目的系统评估双能CT（DECT）中虚拟平扫（VNC）图像与真实平扫（TNC）图像在CT值上的差异，并验证VNC图像在光子、质子放疗计划剂量计算中替代TNC图像的可行性。方法回顾性分析2022年2月至2023年5月于百度开云体育app附属肿瘤医院接受DECT检查的40例实体瘤患者（头颅20例，胸、腹部各10例）的影像数据。对VNC与TNC图像逐层配准，并比较不同解剖结构的CT值差异，采用Pearson相关分析评估VNC与TNC图像中不同解剖结构CT值的相关性。对差异显著的结构采用最小二乘法建立回归模型（TNC=βVNC+α）。在Eclipse 15.5放疗计划系统中分别设计基于TNC图像与VNC图像的光子与质子放疗计划，以及基于回归模型校正后VNC图像的质子放疗计划，评估两种图像放疗计划的剂量差异。为评估临床靶区（CTV）邻近区域的剂量变化，于CTV所在轴向最大层面分别向前（头侧）和向后（足侧）方向构建厚度为2 mm的环形参照结构，分别命名为Ring_p与Ring_d。结果VNC与TNC图像的CT值差异主要集中于骨性结构，20例颅脑肿瘤患者的颅骨CT值差异为（409.07±53.38）HU（t=13.88，P<0.001），10例胸部和10例腹部肿瘤患者的脊椎骨CT值差异为（118.66±20.90）HU（t=10.43，P<0.001）。TNC与VNC图像的颅骨（r=0.98，P<0.001）和脊椎骨（r=0.99，P<0.001）CT值均高度相关，分别建立回归模型为：TNC=1.859×VNC+33.896和TNC=1.827×VNC+5.491。基于TNC图像与VNC图像设计的光子放疗计划中，CTV的Dmean分别为（60.00±0.00）与（60.00±0.00）Gy，Ring_p的Dmean分别为（61.17±1.69）与（61.01±1.67）Gy，Ring_d的Dmean分别为（55.26±2.06）与（55.20±1.94）Gy，两组间Dmean的相对剂量差分别为0（t<0.01，P>0.999）、0.33%（t=0.30，P=0.766）和0.19%（t=0.07，P=0.947），差异均无统计学意义。基于TNC图像与VNC图像设计的质子放疗计划中，CTV的Dmean分别为（61.73±0.32）与（61.67±0.26）Gy（RBE），Ring_p的Dmean分别为（61.19±0.44）与（60.53±1.22）Gy（RBE），Ring_d的Dmean分别为（60.97±0.67）与（59.80±4.26）Gy（RBE），两组间Dmean的相对剂量差分别为0.24%（t=0.63，P=0.530）、1.80%（t=1.45，P=0.156）、3.56%（t=2.26，P=0.030），其中Ring_d区域差异有统计学意义。基于校正后VNC图像设计的质子放疗计划中，CTV的Dmean为（61.75±0.32）Gy（RBE），Ring_p的Dmean为（61.43±0.71）Gy（RBE），Ring_d的Dmean为（59.96±2.80）Gy（RBE），基于TNC与校正后VNC图像间Dmean的相对剂量差分别为0.16%（t=0.19，P=0.850）、0.76%（t=1.32，P=0.196）和2.22%（t=1.93，P=0.061），差异均无统计学意义。结论DECT中VNC与TNC图像的CT值差异主要存在于骨性结构，尤其是颅骨和脊椎骨。对于颅脑肿瘤患者，VNC图像可以直接用于光子放疗计划；而在质子放疗中，VNC图像经回归模型校正后，可有效替代TNC图像用于放疗计划剂量计算。
食管癌是世界范围内肿瘤死亡的主要原因之一，放疗在食管癌的治疗中发挥重要作用，质子放疗由于其独特的生物物理学特性使其较光子放疗在剂量学上可降低危及器官的受量，可能是治疗食管癌的一种理想的放疗方式。在食管癌根治性放疗、新辅助放疗以及再程放疗中，质子放疗均发挥出重要的作用，疗效与光子放疗相当或更优，安全性更有优势。质子放疗与免疫治疗的联合、放疗剂量的提升、基于调强质子放疗技术的大型随机对照研究等将是后续研究的热点。
目的研究m6A去甲基化酶ALKBH5在食管鳞状细胞癌（ESCC）细胞中的作用及潜在机制。方法通过实时荧光定量PCR及蛋白质印迹法检测ALKBH5在正常食管黏膜上皮细胞（Het-1A）和ESCC细胞株（Eca109、KYSE30、KYSE150、KYSE410）中的表达；构建ALKBH5过表达/沉默的瞬转细胞株（siRNA转染后分为si-ALKBH5-1组、si-ALKBH5-2组）及对照细胞株；分别采用MTT法、细胞划痕实验、细胞凋亡实验研究ALKBH5对ESCC细胞增殖、迁移和凋亡的影响；通过转录组测序（RNA-seq）及甲基化RNA免疫共沉淀测序（MeRIP-seq）技术测序交集筛选出差异表达基因并采用RT-qPCR检测ALKBH5对该基因表达的影响。结果实时荧光定量PCR结果显示，ALKBH5 RNA在Het-1A、Eca109、KYSE30、KYSE150及KYSE410细胞株中的相对表达量分别为1.03±0.28、0.46±0.02、0.23±0.10、0.04±0.02、0.05±0.00，差异有统计学意义（F=444.60，P<0.001）；蛋白质印迹法显示，ALKBH5蛋白在Het-1A、Eca109、KYSE30、KYSE150及KYSE410细胞株中的相对表达量分别为1.14±0.03、0.88±0.04、0.66±0.01、0.69±0.01、0.95±0.01，差异有统计学意义（F=139.90，P<0.001）；MTT实验显示，KYSE30细胞对照组与ALKBH5过表达组72 h的吸光度（A）值分别为0.86±0.01、1.25±0.01，差异有统计学意义（t=46.93，P<0.001）；KYSE150细胞对照组与ALKBH5过表达组72 h的A值分别为1.00±0.03、1.43±0.02，差异有统计学意义（t=16.80，P<0.001）；KYSE30细胞对照组与si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组96 h的A值分别为0.98±0.01、0.85±0.02、0.80±0.09，差异有统计学意义（F=72.97，P<0.001），KYSE30细胞对照组的A值均大于si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组（均P<0.001）；KYSE410细胞对照组与si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组72 h的A值分别为1.28±0.02、1.15±0.02、1.08±0.05，差异有统计学意义（F=16.97，P=0.003），KYSE410细胞对照组A值均大于si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组（P=0.020；P=0.003）。细胞划痕实验显示，划痕后48 h，KYSE30细胞对照组与过表达ALKBH5组的迁移率分别为（27.39±0.54）%、（48.89±5.12）%，差异有统计学意义（t=5.90，P=0.004）；KYSE150细胞对照组与过表达ALKBH5组的迁移率分别为（39.67±0.43）%、（62.20±0.60）%，差异有统计学意义（t=43.15，P<0.001）；KYSE30细胞对照组与si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组的迁移率分别为（25.08±1.86）%、（18.75±1.59）%、（7.67±0.52）%，差异有统计学意义（F=74.28，P<0.001），KYSE30细胞对照组的迁移率均大于si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组（P=0.010；P<0.001）；KYSE410细胞对照组与si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组的迁移率分别为（38.70±0.41）%、（28.27±1.01）%、（19.40±0.47）%，差异有统计学意义（F=400.20，P<0.001），KYSE410细胞对照组的迁移率均大于si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组（均P<0.001）。细胞凋亡实验显示，KYSE30细胞对照组与过表达ALKBH5组的凋亡率分别为（9.59±0.88）%、（4.81±0.89）%，差异有统计学意义（t=6.23，P=0.001）；KYSE150细胞对照组与过表达ALKBH5组的凋亡率分别为（8.36±0.09）%、（6.42±0.19）%，差异有统计学意义（t=12.90，P<0.001）；KYSE30细胞对照组与si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组的凋亡率分别为（4.31±0.19）%、（5.72±0.30）%、（8.94±0.71）%，差异有统计学意义（F=53.46，P<0.001），KYSE30细胞对照组的凋亡率均小于si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组（P=0.049；P<0.001）；KYSE410细胞对照组与si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组的凋亡率分别为（4.45±0.36）%、（5.40±0.11）%、（6.64±0.15）%，差异有统计学意义（F=43.36，P<0.001），KYSE410细胞对照组的凋亡率均小于si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组（P=0.016；P<0.001）。通过RNA-seq及MeRIP-seq技术测序交集筛选出差异表达基因IGF2BP3，RT-qPCR结果显示，KYSE30中IGF2BP3的相对表达量在对照组和过表达ALKBH5组分别为1.01±0.10、1.41±0.10，差异有统计学意义（t=4.06，P=0.015）；KYSE150中IGF2BP3的相对表达量在对照组和过表达ALKBH5组分别为1.00±0.10、1.94±0.24，差异有统计学意义（t=5.08，P=0.007）；KYSE410中IGF2BP3的相对表达量在对照组和si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组分别为1.01±0.14、0.67±0.04、0.41±0.04，差异有统计学意义（F=24.36，P=0.001），KYSE410对照组中IGF2BP3的相对表达量均大于si-ALKBH5-1、si-ALKBH5-2组（P=0.017；P=0.001）。结论ALKBH5在ESCC细胞株中低表达，但ALKBH5过表达时可促进ESCC细胞的增殖和迁移，并抑制细胞凋亡，可能与某种负反馈调节机制有关。IGF2BP3可能是ALKBH5作用的下游靶点。
目的基于机器学习（ML）算法构建食管癌患者同步放化疗（CRT）过程中发生≥2级放射性食管炎（RE）的预测模型。方法回顾性分析2018年1月至2023年1月在安徽医科大学附属六安医院接受CRT的276例食管癌患者的临床资料，根据美国放射肿瘤治疗协作组RE分级标准评估是否发生RE，以发生≥2级RE为结局事件。通过最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）回归筛选变量后重新建立数据集，将数据集以7∶3的比例分为训练集（n=193）及测试集（n=83），纳入到随机森林（RF）、决策树（DT）、极端梯度提升（XGboost）、支持向量机（SVM）4种ML模型中。在训练集中进行数据训练、模型优化，测试集用于受试者操作特征（ROC）曲线评价模型效果，计算曲线下面积（AUC）、精确度、准确度、敏感性、F1分数对模型进行评估，使用SHAP分析解释最优模型。结果至随访结束，91例（32.97%）食管癌患者在CRT期间发生≥2级RE。≥2级RE发生组（n=91）与未发生组（n=185）患者肿瘤病灶长径（Z=-5.53，P<0.001）、Karnofsky功能状态（KPS）评分（χ²=5.92，P=0.015）、美国东部肿瘤协作组（ECOG）评分（χ²=4.01，P=0.045）、高血压（χ²=15.35，P<0.001）、糖尿病（χ²=13.06，P<0.001）、白细胞计数（Z=-6.59，P<0.001）、中性粒细胞计数（Z=-6.72，P<0.001）、放疗剂量（χ²=9.81，P=0.002）差异均具有统计学意义。经过LASSO回归筛选最终选择出7个特征变量，分别为肿瘤病灶长径、ECOG评分、KPS评分、中性粒细胞计数、高血压、糖尿病、放疗剂量。ROC曲线分析显示，XGBoost模型预测性能较好，其AUC为0.90、准确度为0.82、精确度为0.80、敏感性为0.73、FI分数为0.76，RF模型AUC为0.89、准确度为0.78、精确度为0.76、敏感性为0.48、FI分数为0.59，DT模型AUC为0.72、准确度为0.72、精确度为0.44、敏感性为0.60、FI分数为0.52，SVM模型AUC为0.74、准确度为0.82、精确度为0.52、敏感性为0.88、FI分数为0.65。通过SHAP分析对XGBoost模型进行解释，其中肿瘤病灶长径、中性粒细胞计数、高血压、糖尿病、放疗剂量对食管癌患者CRT期间发生≥2级RE预测能力较强。结论基于XGBoost算法建立的模型对食管癌患者CRT期间发生≥2级RE具有较好的预测效能，同时与SHAP分析相结合，可以直观地了解模型中重要特征对结局的影响。
目的评估基于原发灶18F-氟代脱氧葡萄糖（18F-FDG）PET/CT影像组学联合模型预测非小细胞肺癌（NSCLC）淋巴结转移的价值。方法回顾性分析南京鼓楼医院2013年6月至2023年7月治疗前行PET/CT显像的203例NSCLC患者的临床资料。按照7∶3比例将患者随机分为训练集（n=142）和验证集（n=61）。在训练集中建立预测模型， 在训练集和验证集中分别对模型进行预测效能评估和临床应用价值验证。通过3D-slicer软件获得原发灶传统PET/CT参数和PET/CT影像组学特征。采用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）、随机森林和极端梯度提升进行特征提取。采用支持向量机构建影像组学标签影像组学评分（Radscore）。采用单因素、多因素logistic回归分析预测NSCLC患者淋巴结转移的影响因素并建立模型， 采用受试者操作特征（ROC）曲线评估模型的预测效能， 采用校准曲线和临床决策曲线（DCA）评估模型的临床应用价值。结果203例NSCLC患者中淋巴结转移116例， 其中训练集64例、验证集52例。采用3种互补的经典机器学习方法进行特征筛选， 最终分别得到10个影像组学特征。Radscore-PET的最佳阈值为0.43， Radscore-CT的最佳阈值为0.39。单因素分析显示， 性别（OR=0.48， 95%CI为0.24~0.95，P=0.036）、肿瘤标志物水平（OR=3.81， 95%CI为1.84~7.91，P<0.001）、肿瘤长径（OR=2.56， 95%CI为1.27~5.16，P=0.009）、肿瘤短径（OR=3.73， 95%CI为1.75~7.92，P=0.001）、空泡征（OR=0.32， 95%CI为0.12~0.86，P=0.024）、环形代谢（OR=3.67， 95%CI为1.33~10.13，P=0.012）、最大标准化摄取值（SUVmax）（OR=6.57， 95%CI为3.03~14.25，P<0.001）、肿瘤代谢体积（MTV）（OR=2.91， 95%CI为1.43~5.92，P=0.003）、病灶糖酵解总量（TLG）（OR=4.23， 95%CI为2.08~8.59，P<0.001）、Radscore-PET（OR=21.93， 95%CI为9.04~53.20，P<0.001）和Radscore-CT（OR=13.72， 95%CI为6.12~30.76，P<0.001）均是预测NSCLC患者淋巴结转移的影响因素。多因素分析显示， 肿瘤标志物水平（OR=2.55， 95%CI为1.11~5.90，P=0.028）、空泡征（OR=0.26， 95%CI为0.08~0.83，P=0.023）、SUVmax（OR=5.94， 95%CI为1.99~17.75，P=0.001）、Radscore-PET（OR=25.51， 95%CI为5.92~110.22，P<0.001）、Radscore-CT（OR=8.68， 95%CI为2.73~27.61，P<0.001）均是预测NSCLC患者淋巴结转移的独立影响因素。基于上述独立影响因素建立模型：传统模型（肿瘤标志物水平、空泡征、SUVmax）、PET模型（SUVmax、Radscore-PET）、CT模型（空泡征、Radscore-CT）和联合模型（肿瘤标志物水平、空泡征、SUVmax、Radscore-PET、Radscore-CT）。ROC曲线分析显示， 训练集中传统模型、PET模型、CT模型和联合模型的曲线下面积（AUC）分别为0.75（95%CI为0.67~0.82）、0.90（95%CI为0.84~0.95）、0.85（95%CI为0.78~0.90）和0.94（95%CI为0.88~0.97）， 联合模型的预测价值高于传统模型（Z=5.01，P<0.001）、PET模型（Z=1.99，P=0.047）、CT模型（Z=3.25，P=0.001）；验证集中传统模型、PET模型、CT模型和联合模型的AUC分别为0.65（95%CI为0.52~0.77）、0.86（95%CI为0.74~0.93）、0.85（95%CI为0.73~0.93）和0.90（95%CI为0.80~0.96）， 联合模型的预测价值高于传统模型（Z=3.23，P=0.001）。训练集联合模型的敏感性和特异性分别为84.37%和91.03%， 验证集联合模型的敏感性和特异性分别为82.61%和94.74%。校准曲线显示， 训练集和验证集实际发生概率均与预测概率较为一致。DCA显示， 联合模型的辨别能力在训练集和验证集中均较好。结论肿瘤标志物水平、空泡征、SUVmax、Radscore-PET、Radscore-CT均是预测NSCLC患者淋巴结转移的独立影响因素， 基于上述指标构建的联合模型对NSCLC淋巴结转移具有良好的预测效能和临床应用价值。
