清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Aggrephagy-related LncRNAs index: A predictor for HCC prognosis, immunotherapy efficacy, and chemosensitivity

列线图 肿瘤科 医学 免疫疗法 比例危险模型 内科学 单变量 肝细胞癌 多元统计 癌症 机器学习 计算机科学
作者
Shengchun Feng,Chunyan Yang,Jun Wang,Xiaopeng Fan,Xiaowei Ying
出处
期刊:Technology and Health Care [IOS Press]
卷期号:31 (4): 1429-1449 被引量:5
标识
DOI:10.3233/thc-220738
摘要

BACKGROUND: Due to the complexity and heterogeneity of hepatocellular carcinoma, the existing clinical staging criterias are insufficient to accurately reflect the tumor microenvironment and predict the prognosis of HCC patients. Aggrephagy, as a type of selective autophagy, is associated with various phenotypes of malignant tumors. OBJECTIVE: This study aimed to identify and validate a prognostic model based on aggrephagy-related LncRNAs to assess the prognosis and immunotherapeutic response of HCC patients. METHODS: Based on the TCGA-LIHC cohort, aggrephagy-related LncRNAs were identified. Univariate Cox regression analysis and lasso and multivariate Cox regression were used to construct a risk-scoring system based on eight ARLs. CIBERSORT, ssGSEA, and other algorithms were used to evaluate and present the immune landscape of tumor microenvironment. RESULTS: The high-risk group had a worse overall survival (OS) than the low-risk group. Patients in the high-risk group are more likely to benefit from immunotherapy because of their high infiltration level and high immune checkpoint expression. CONCLUSION: The ARLs signature is a powerful predictor of prognosis for HCC patients, and the nomogram based on this model can help clinicians accurately determine the prognosis of HCC patients and screen for specific subgroups of patients who are more sensitive to immunotherapy and chemotherapy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
lyp完成签到 ,获得积分10
20秒前
FashionBoy应助王颖超采纳,获得10
22秒前
二三完成签到 ,获得积分10
30秒前
33秒前
王颖超发布了新的文献求助10
40秒前
欣喜的香菱完成签到 ,获得积分10
41秒前
cheng完成签到,获得积分10
44秒前
科研通AI6.1应助内向的绿采纳,获得10
47秒前
灿烂而孤独的八戒完成签到 ,获得积分0
48秒前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
1分钟前
领导范儿应助嘻嘻哈哈采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
ceeray23发布了新的文献求助50
1分钟前
彩色的芷容完成签到 ,获得积分10
1分钟前
wrl2023完成签到,获得积分10
1分钟前
内向的绿发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
Freeasy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
嘻嘻哈哈发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
万能图书馆应助嘻嘻哈哈采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
Mrmao0213发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
gwbk完成签到,获得积分10
2分钟前
夜休2024完成签到 ,获得积分10
2分钟前
完美世界应助Mrmao0213采纳,获得10
2分钟前
桥西小河完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
joysa完成签到,获得积分10
3分钟前
ph完成签到 ,获得积分10
3分钟前
zhzhzh完成签到,获得积分10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
小二郎应助内向的绿采纳,获得10
3分钟前
poki完成签到 ,获得积分10
4分钟前
玛卡巴卡爱吃饭完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
Aerospace Engineering Education During the First Century of Flight 2000
从k到英国情人 1700
„Semitische Wissenschaften“? 1510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5773041
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5605571
关于积分的说明 15430331
捐赠科研通 4905756
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2639694
邀请新用户注册赠送积分活动 1587610
关于科研通互助平台的介绍 1542574