لبلبے کا کینسر دنیا کے مہلک ترین ٹیومر میں سے ایک ہے جس کی تشخیص خراب ہے۔لہٰذا، لبلبے کے کینسر کے زیادہ خطرے والے مریضوں کی شناخت کے لیے ایک درست پیشین گوئی ماڈل کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ ان مریضوں کی تشخیص کو بہتر بنایا جا سکے۔
ہم نے UCSC Xena ڈیٹا بیس سے The Cancer Genome Atlas (TCGA) لبلبے کی اڈینو کارسینوما (PAAD) RNAseq ڈیٹا حاصل کیا، باہمی تعلق کے تجزیہ کے ذریعے مدافعتی lncRNAs (irlncRNAs) کی نشاندہی کی، اور TCGA اور عام لبلبے کی اڈینو کارسینوما کے درمیان فرق کی نشاندہی کی۔DEirlncRNA) TCGA سے اور لبلبے کے ٹشو کے جین ٹائپ ٹشو ایکسپریشن (GTEx) سے۔پروگنوسٹک دستخطی ماڈلز کی تعمیر کے لیے مزید غیر متزلزل اور لاسو ریگریشن تجزیے کیے گئے۔اس کے بعد ہم نے وکر کے نیچے کے علاقے کا حساب لگایا اور اعلی اور کم خطرے والے لبلبے کے اڈینو کارسینوما کے مریضوں کی شناخت کے لیے بہترین کٹ آف قدر کا تعین کیا۔زیادہ اور کم خطرے والے لبلبے کے کینسر کے مریضوں میں طبی خصوصیات، مدافعتی خلیوں کی دراندازی، مدافعتی مائیکرو ماحولیات، اور کیموتھریپی مزاحمت کا موازنہ کرنے کے لیے۔
ہم نے 20 DEirlncRNA جوڑوں کی نشاندہی کی اور زیادہ سے زیادہ کٹ آف قدر کے مطابق مریضوں کو گروپ کیا۔ہم نے یہ ظاہر کیا کہ ہمارے پروگنوسٹک دستخطی ماڈل میں PAAD والے مریضوں کی تشخیص کی پیش گوئی کرنے میں نمایاں کارکردگی ہے۔ROC منحنی خطوط کا AUC 1 سال کی پیشن گوئی کے لیے 0.905، 2 سالہ پیشین گوئی کے لیے 0.942، اور 3 سالہ پیشین گوئی کے لیے 0.966 ہے۔زیادہ خطرہ والے مریضوں میں بقا کی شرح کم اور طبی خصوصیات بدتر تھیں۔ہم نے یہ بھی ظاہر کیا کہ زیادہ خطرہ والے مریض مدافعتی نظام کو دباتے ہیں اور وہ امیونو تھراپی کے خلاف مزاحمت پیدا کر سکتے ہیں۔پی اے اے ڈی والے اعلی خطرے والے مریضوں کے لیے کمپیوٹیشنل پیشین گوئی کے ٹولز کی بنیاد پر اینٹینسر ادویات جیسے پیلیٹیکسیل، صرافینیب اور ایرلوٹینیب کی تشخیص مناسب ہو سکتی ہے۔
مجموعی طور پر، ہمارے مطالعے نے جوڑی والے irlncRNA پر مبنی ایک نیا پروگنوسٹک رسک ماڈل قائم کیا، جس نے لبلبے کے کینسر کے مریضوں میں امید افزا تشخیصی قدر ظاہر کی۔ہمارا پروگنوسٹک رسک ماڈل PAAD والے مریضوں میں فرق کرنے میں مدد کر سکتا ہے جو طبی علاج کے لیے موزوں ہیں۔
لبلبے کا کینسر ایک مہلک ٹیومر ہے جس میں پانچ سال کی کم بقا کی شرح اور اعلی درجے کی ہے۔تشخیص کے وقت، زیادہ تر مریض پہلے سے ہی اعلی درجے کے مراحل میں ہیں۔COVID-19 کی وبا کے تناظر میں، لبلبے کے کینسر کے مریضوں کا علاج کرتے وقت ڈاکٹروں اور نرسوں پر بہت زیادہ دباؤ ہوتا ہے، اور مریضوں کے اہل خانہ کو بھی علاج کے فیصلے کرتے وقت متعدد دباؤ کا سامنا کرنا پڑتا ہے [1، 2]۔اگرچہ DOADs کے علاج میں بڑی پیش رفت ہوئی ہے، جیسے کہ neoadjuvant therapy، surgical resection، radiation therapy، کیموتھراپی، ٹارگٹڈ مالیکیولر تھراپی، اور immune checkpoint inhibitors (ICIs)، صرف 9% مریض تشخیص کے بعد پانچ سال تک زندہ رہتے ہیں۔ ]]، 4]۔چونکہ لبلبے کے اڈینو کارسینوما کی ابتدائی علامات غیر معمولی ہوتی ہیں، اس لیے مریضوں میں عام طور پر میٹاسٹیسیس کی تشخیص ایک اعلی درجے کے مرحلے پر ہوتی ہے [5]۔لہٰذا، کسی مریض کے لیے، انفرادی طور پر جامع علاج کو علاج کے تمام اختیارات کے فوائد اور نقصانات کا وزن کرنا چاہیے، نہ صرف بقا کو طول دینے کے لیے، بلکہ معیار زندگی کو بھی بہتر بنانے کے لیے [6]۔لہذا، مریض کی تشخیص کا درست اندازہ لگانے کے لیے ایک مؤثر پیشن گوئی ماڈل ضروری ہے [7]۔اس طرح، PAAD والے مریضوں کی بقا اور معیار زندگی کو متوازن کرنے کے لیے مناسب علاج کا انتخاب کیا جا سکتا ہے۔
PAAD کی خراب تشخیص بنیادی طور پر کیموتھراپی کی دوائیوں کے خلاف مزاحمت کی وجہ سے ہے۔حالیہ برسوں میں، مدافعتی چوکی روکنے والے ٹھوس ٹیومر کے علاج میں بڑے پیمانے پر استعمال کیے گئے ہیں [8]۔تاہم، لبلبے کے کینسر میں ICIs کا استعمال شاذ و نادر ہی کامیاب ہوتا ہے [9]۔لہذا، ان مریضوں کی شناخت کرنا ضروری ہے جو ICI تھراپی سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
لانگ نان کوڈنگ آر این اے (lncRNA) ایک قسم کا نان کوڈنگ آر این اے ہے جس میں نقلیں> 200 نیوکلیوٹائڈس ہیں۔LncRNAs بڑے پیمانے پر ہیں اور انسانی ٹرانسکرپٹوم کا تقریباً 80٪ تشکیل دیتے ہیں [10]۔کام کے ایک بڑے جسم نے یہ ظاہر کیا ہے کہ lncRNA پر مبنی پروگنوسٹک ماڈل مریض کی تشخیص کی مؤثر طریقے سے پیش گوئی کر سکتے ہیں [11، 12]۔مثال کے طور پر، چھاتی کے کینسر میں پروگنوسٹک دستخط پیدا کرنے کے لیے آٹوفجی سے متعلق 18 lncRNAs کی شناخت کی گئی تھی [13]۔چھ دیگر قوت مدافعت سے متعلق lncRNAs کا استعمال گلیوما کی تشخیصی خصوصیات کو قائم کرنے کے لیے کیا گیا ہے [14]۔
لبلبے کے کینسر میں، کچھ مطالعات نے مریض کی تشخیص کی پیشن گوئی کرنے کے لیے lncRNA پر مبنی دستخط قائم کیے ہیں۔لبلبے کے اڈینو کارسینوما میں ایک 3-lncRNA دستخط صرف 0.742 کے ROC وکر (AUC) کے تحت اور 3 سال کی مجموعی بقا (OS) کے ساتھ قائم کیا گیا تھا [15]۔اس کے علاوہ، lncRNA اظہار کی قدریں مختلف جینوم، مختلف ڈیٹا فارمیٹس، اور مختلف مریضوں میں مختلف ہوتی ہیں، اور پیش گوئی کرنے والے ماڈل کی کارکردگی غیر مستحکم ہے۔لہذا، ہم استثنیٰ سے متعلق lncRNA (irlncRNA) دستخط پیدا کرنے کے لیے ایک ناول ماڈلنگ الگورتھم، جوڑا بنانے اور تکرار کا استعمال کرتے ہیں تاکہ زیادہ درست اور مستحکم پیشن گوئی ماڈل [8] بنایا جا سکے۔
نارملائزڈ RNAseq ڈیٹا (FPKM) اور کلینیکل لبلبے کے کینسر TCGA اور جینوٹائپ ٹشو ایکسپریشن (GTEx) ڈیٹا UCSC XENA ڈیٹا بیس ( https://xenabrowser.net/datapages/ ) سے حاصل کیا گیا تھا۔GTF فائلیں Ensembl ڈیٹا بیس ( http://asia.ensembl.org ) سے حاصل کی گئیں اور RNAseq سے lncRNA ایکسپریشن پروفائلز نکالنے کے لیے استعمال کی گئیں۔ہم نے ImmPort ڈیٹا بیس (http://www.immport.org) سے استثنیٰ سے متعلق جینز ڈاؤن لوڈ کیے اور ارتباطی تجزیہ (p <0.001, r > 0.4) کا استعمال کرتے ہوئے استثنیٰ سے متعلق lncRNAs (irlncRNAs) کی شناخت کی۔TCGA-PAAD کوہورٹ میں GEPIA2 ڈیٹا بیس (http://gepia2.cancer-pku.cn/#index) سے حاصل کردہ irlncRNAs کو عبور کرتے ہوئے امتیازی طور پر ظاہر کردہ irlncRNAs (DEirlncRNAs) کی شناخت (|log|FDR| ) <0.05)۔
یہ طریقہ پہلے بتایا جا چکا ہے [8]۔خاص طور پر، ہم X کو جوڑے ہوئے lncRNA A اور lncRNA B کو تبدیل کرنے کے لیے بناتے ہیں۔ جب lncRNA A کی اظہار کی قیمت lncRNA B کی اظہاری قدر سے زیادہ ہوتی ہے، تو X کو 1 کے طور پر بیان کیا جاتا ہے، بصورت دیگر X کو 0 کے طور پر بیان کیا جاتا ہے۔ لہذا، ہم حاصل کر سکتے ہیں۔ 0 یا – 1 کا میٹرکس۔ میٹرکس کا عمودی محور ہر نمونے کی نمائندگی کرتا ہے، اور افقی محور 0 یا 1 کی قدر کے ساتھ ہر DEirlncRNA جوڑے کی نمائندگی کرتا ہے۔
غیر متزلزل رجعت کا تجزیہ جس کے بعد لاسو ریگریشن کا استعمال پروگنوسٹک DEirlncRNA جوڑوں کو اسکرین کرنے کے لئے کیا گیا تھا۔لاسو ریگریشن تجزیہ میں 10 گنا کراس توثیق کو 1000 بار دہرایا گیا ( p <0.05)، فی رن 1000 بے ترتیب محرکات کے ساتھ۔جب ہر DEirlncRNA جوڑے کی فریکوئنسی 1000 چکروں میں 100 گنا سے تجاوز کر گئی، DEirlncRNA کے جوڑوں کو ایک پروگنوسٹک رسک ماڈل بنانے کے لیے منتخب کیا گیا۔اس کے بعد ہم نے PAAD مریضوں کو اعلی اور کم خطرہ والے گروپوں میں درجہ بندی کرنے کے لیے زیادہ سے زیادہ کٹ آف ویلیو تلاش کرنے کے لیے AUC وکر کا استعمال کیا۔ہر ماڈل کی AUC قدر بھی شمار کی گئی تھی اور اسے ایک وکر کے طور پر پلاٹ کیا گیا تھا۔اگر وکر زیادہ سے زیادہ AUC قدر کی نشاندہی کرنے والے سب سے اونچے مقام پر پہنچ جاتا ہے، تو حساب کا عمل رک جاتا ہے اور ماڈل کو بہترین امیدوار سمجھا جاتا ہے۔1-، 3- اور 5 سالہ ROC وکر ماڈل بنائے گئے تھے۔غیر متزلزل اور ملٹی ویریٹیٹ ریگریشن تجزیوں کا استعمال پروگنوسٹک رسک ماڈل کی آزاد پیشن گوئی کی کارکردگی کو جانچنے کے لئے کیا گیا تھا۔
مدافعتی خلیوں کی دراندازی کی شرحوں کا مطالعہ کرنے کے لیے سات ٹولز استعمال کریں، بشمول XCELL، TIMER، QUANTISEQ، MCPCOUNTER، EPIC، CIBERSORT-ABS، اور CIBERSORT۔مدافعتی سیل کی دراندازی کا ڈیٹا TIMER2 ڈیٹا بیس (http://timer.comp-genomics.org/#tab-5817-3) سے ڈاؤن لوڈ کیا گیا تھا۔تعمیر شدہ ماڈل کے اعلی اور کم خطرے والے گروپوں کے درمیان مدافعتی دراندازی کرنے والے خلیوں کے مواد میں فرق کا تجزیہ Wilcoxon سائنڈ رینک ٹیسٹ کے ذریعے کیا گیا، نتائج مربع گراف میں دکھائے گئے ہیں۔اسپیئر مین ارتباط کا تجزیہ خطرے کے اسکور کی اقدار اور مدافعتی دراندازی خلیوں کے درمیان تعلق کا تجزیہ کرنے کے لیے کیا گیا تھا۔نتیجے میں باہمی ربط کے گتانک کو لالی پاپ کے طور پر دکھایا گیا ہے۔اہمیت کی حد p <0.05 پر رکھی گئی تھی۔طریقہ کار R پیکیج ggplot2 کا استعمال کرتے ہوئے انجام دیا گیا تھا۔مدافعتی خلیوں کی دراندازی کی شرح سے وابستہ ماڈل اور جین کے اظہار کی سطح کے درمیان تعلق کو جانچنے کے لیے، ہم نے ggstatsplot پیکیج اور وائلن پلاٹ ویژولائزیشن کا مظاہرہ کیا۔
لبلبے کے کینسر کے طبی علاج کے نمونوں کا جائزہ لینے کے لیے، ہم نے TCGA-PAAD کوہورٹ میں عام طور پر استعمال ہونے والی کیموتھراپی ادویات کے IC50 کا حساب لگایا۔زیادہ اور کم خطرہ والے گروپوں کے درمیان نصف روک تھام کے ارتکاز (IC50) میں فرق کا موازنہ Wilcoxon سائنڈ رینک ٹیسٹ کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا، اور R میں pRRophetic اور ggplot2 کا استعمال کرتے ہوئے بنائے گئے باکس پلاٹ کے طور پر نتائج دکھائے گئے ہیں۔ تمام طریقے متعلقہ ہدایات اور اصولوں کی تعمیل کرتے ہیں۔
ہمارے مطالعے کا ورک فلو شکل 1 میں دکھایا گیا ہے۔ lncRNAs اور مدافعتی سے متعلق جینز کے درمیان ارتباط کے تجزیہ کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے p <0.01 اور r > 0.4 کے ساتھ 724 irlncRNAs کا انتخاب کیا۔اس کے بعد ہم نے GEPIA2 (شکل 2A) کے الگ الگ اظہار کردہ lncRNAs کا تجزیہ کیا۔کل 223 irlncRNAs کو لبلبے کے اڈینو کارسینوما اور عام لبلبے کے ٹشو (|logFC| > 1, FDR <0.05) کے درمیان فرق ظاہر کیا گیا تھا، جسے DEirlncRNAs کا نام دیا گیا ہے۔
پیش گوئی کرنے والے خطرے کے ماڈلز کی تعمیر۔(A) الگ الگ اظہار کردہ lncRNAs کا آتش فشاں پلاٹ۔(B) 20 DEirlncRNA جوڑوں کے لیے لاسو کوفیشینٹس کی تقسیم۔(C) LASSO عددی تقسیم کا جزوی امکانی تغیر۔(D) جنگل کا پلاٹ 20 DEirlncRNA جوڑوں کا غیر متغیر رجعت تجزیہ دکھا رہا ہے۔
ہم نے اگلا 223 DEirlncRNAs جوڑا بنا کر 0 یا 1 میٹرکس بنایا۔کل 13,687 DEirlncRNA جوڑوں کی شناخت کی گئی۔غیر متزلزل اور لاسو ریگریشن تجزیہ کے بعد، 20 DEirlncRNA جوڑوں کو آخر کار ایک پروگنوسٹک رسک ماڈل (شکل 2B-D) بنانے کے لیے ٹیسٹ کیا گیا۔لاسو کے نتائج اور ایک سے زیادہ ریگریشن تجزیہ کی بنیاد پر، ہم نے TCGA-PAAD کوہورٹ (ٹیبل 1) میں ہر مریض کے لیے رسک سکور کا حساب لگایا۔لاسو ریگریشن تجزیہ کے نتائج کی بنیاد پر، ہم نے TCGA-PAAD کوہورٹ میں ہر مریض کے لیے رسک سکور کا حساب لگایا۔ROC منحنی خطوط کا AUC 1 سالہ خطرے کے ماڈل کی پیشن گوئی کے لیے 0.905، 2 سالہ پیشین گوئی کے لیے 0.942، اور 3 سالہ پیشین گوئی کے لیے 0.966 تھا (شکل 3A-B)۔ہم نے 3.105 کی ایک بہترین کٹ آف ویلیو مقرر کی، TCGA-PAAD کوہورٹ مریضوں کو اعلی اور کم خطرہ والے گروپوں میں تقسیم کیا، اور ہر مریض کے لیے بقا کے نتائج اور رسک سکور کی تقسیم کی منصوبہ بندی کی (شکل 3C-E)۔Kaplan-Meier تجزیہ سے پتہ چلتا ہے کہ PAAD مریضوں کی بقا زیادہ خطرے والے گروپ میں کم خطرے والے گروپ (p <0.001) (شکل 3F) کے مریضوں کے مقابلے میں نمایاں طور پر کم تھی۔
پروگنوسٹک رسک ماڈلز کی درستگی۔(A) پروگنوسٹک رسک ماڈل کا ROC۔(B) 1-، 2-، اور 3 سالہ ROC پروگنوسٹک رسک ماڈلز۔(C) پروگنوسٹک رسک ماڈل کا ROC۔بہترین کٹ آف پوائنٹ دکھاتا ہے۔(DE) بقا کی حیثیت کی تقسیم (D) اور رسک سکور (E)۔(F) اعلی اور کم خطرہ والے گروپوں میں PAAD مریضوں کا کپلن میئر تجزیہ۔
ہم نے طبی خصوصیات کے لحاظ سے خطرے کے اسکور میں فرق کا مزید جائزہ لیا۔پٹی کا پلاٹ (شکل 4A) طبی خصوصیات اور رسک سکور کے درمیان مجموعی تعلق کو ظاہر کرتا ہے۔خاص طور پر، بوڑھے مریضوں کے خطرے کے اسکور زیادہ تھے (شکل 4B)۔اس کے علاوہ، مرحلہ II والے مریضوں کے مقابلے میں اسٹیج I (شکل 4C) والے مریضوں کے مقابلے میں زیادہ خطرہ تھا۔PAAD مریضوں میں ٹیومر گریڈ کے بارے میں، گریڈ 3 کے مریضوں میں گریڈ 1 اور 2 کے مریضوں (شکل 4D) سے زیادہ خطرے کے اسکور تھے۔ہم نے مزید غیر متزلزل اور ملٹی ویریٹیٹ ریگریشن تجزیہ کیا اور یہ ظاہر کیا کہ رسک سکور (p <0.001) اور عمر (p = 0.045) PAAD (شکل 5A-B) والے مریضوں میں آزاد تشخیصی عوامل تھے۔ROC وکر نے یہ ظاہر کیا کہ PAAD (شکل 5C-E) والے مریضوں کی 1-، 2-، اور 3 سالہ بقا کی پیش گوئی کرنے میں رسک سکور دیگر طبی خصوصیات سے برتر تھا۔
پروگنوسٹک رسک ماڈلز کی طبی خصوصیات۔ہسٹوگرام (A) ظاہر کرتا ہے (B) عمر، (C) ٹیومر کا مرحلہ، (D) ٹیومر کا درجہ، رسک سکور، اور TCGA-PAAD کوہورٹ میں مریضوں کی جنس۔**p <0.01
پروگنوسٹک رسک ماڈلز کا آزاد پیشن گوئی تجزیہ۔(AB) یونی ویریٹیٹ (A) اور ملٹی ویریٹ (B) پروگنوسٹک رسک ماڈلز اور طبی خصوصیات کے ریگریشن تجزیہ۔(CE) 1-، 2-، اور 3-سال کا ROC پیشگی خطرہ کے ماڈلز اور طبی خصوصیات کے لیے
لہذا، ہم نے وقت اور رسک سکور کے درمیان تعلق کا جائزہ لیا۔ہم نے پایا کہ پی اے اے ڈی کے مریضوں میں رسک اسکور الٹا سی ڈی 8+ ٹی سیلز اور این کے سیلز (شکل 6A) کے ساتھ منسلک تھا، جو کہ ہائی رسک گروپ میں مدافعتی فنکشن کو دبانے کی نشاندہی کرتا ہے۔ہم نے اعلی اور کم خطرہ والے گروہوں کے مابین مدافعتی خلیوں کی دراندازی میں فرق کا بھی اندازہ کیا اور وہی نتائج پائے (شکل 7)۔ہائی رسک گروپ میں CD8 + T سیلز اور NK سیلز کی کم دراندازی تھی۔حالیہ برسوں میں، مدافعتی چوکی روکنے والے (ICIs) ٹھوس ٹیومر کے علاج میں بڑے پیمانے پر استعمال کیے گئے ہیں۔تاہم، لبلبے کے کینسر میں ICIs کا استعمال شاذ و نادر ہی کامیاب ہوا ہے۔لہذا، ہم نے اعلی اور کم خطرہ والے گروہوں میں مدافعتی چوکی والے جینوں کے اظہار کا اندازہ کیا۔ہم نے پایا کہ CTLA-4 اور CD161 (KLRB1) کم خطرہ والے گروپ (فگر 6B-G) میں زیادہ متاثر ہوئے تھے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ کم خطرہ والے گروپ میں PAAD کے مریض ICI کے لیے حساس ہو سکتے ہیں۔
پروگنوسٹک رسک ماڈل اور امیون سیل کی دراندازی کا ارتباطی تجزیہ۔(A) پروگنوسٹک رسک ماڈل اور امیون سیل کی دراندازی کے درمیان ارتباط۔(BG) اعلی اور کم خطرے والے گروپوں میں جین کے اظہار کی نشاندہی کرتا ہے۔(HK) اعلی اور کم خطرے والے گروپوں میں مخصوص اینٹی کینسر دوائیوں کے لیے IC50 قدریں۔*p <0.05، **p <0.01، ns = اہم نہیں ہے۔
ہم نے TCGA-PAAD کوہورٹ میں رسک اسکورز اور عام کیموتھریپی ایجنٹوں کے درمیان تعلق کا مزید جائزہ لیا۔ہم نے لبلبے کے کینسر میں عام طور پر استعمال ہونے والی اینٹی کینسر دوائیں تلاش کیں اور ان کی IC50 اقدار میں اعلی اور کم خطرہ والے گروپوں کے درمیان فرق کا تجزیہ کیا۔نتائج سے ظاہر ہوا کہ AZD.2281 (olaparib) کی IC50 قدر ہائی رسک گروپ میں زیادہ تھی، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ زیادہ خطرہ والے گروپ میں PAAD کے مریض AZD.2281 کے علاج کے خلاف مزاحم ہو سکتے ہیں (شکل 6H)۔اس کے علاوہ، paclitaxel، sorafenib، اور erlotinib کی IC50 قدریں ہائی رسک گروپ (شکل 6I-K) میں کم تھیں۔ہم نے ہائی رسک گروپ میں اعلیٰ IC50 اقدار کے ساتھ 34 اینٹی کینسر دوائیوں اور ہائی رسک گروپ (ٹیبل 2) میں کم IC50 اقدار کے ساتھ 34 اینٹی کینسر دوائیوں کی نشاندہی کی۔
اس سے انکار نہیں کیا جا سکتا کہ lncRNAs، mRNAs اور miRNAs بڑے پیمانے پر موجود ہیں اور کینسر کی نشوونما میں اہم کردار ادا کرتے ہیں۔کینسر کی کئی اقسام میں مجموعی طور پر بقا کی پیشین گوئی کرنے میں mRNA یا miRNA کے اہم کردار کی حمایت کرنے والے کافی ثبوت موجود ہیں۔بلاشبہ، بہت سے پروگنوسٹک رسک ماڈلز بھی lncRNAs پر مبنی ہیں۔مثال کے طور پر، Luo et al.مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ LINC01094 PC کے پھیلاؤ اور میٹاسٹیسیس میں کلیدی کردار ادا کرتا ہے، اور LINC01094 کا اعلی اظہار لبلبے کے کینسر کے مریضوں کی ناقص بقا کی نشاندہی کرتا ہے [16]۔لن ایٹ ال کے ذریعہ پیش کردہ مطالعہ۔مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ lncRNA FLVCR1-AS1 کی کمی کا تعلق لبلبے کے کینسر کے مریضوں میں خراب تشخیص کے ساتھ ہے [17]۔تاہم، کینسر کے مریضوں کی مجموعی بقا کی پیش گوئی کرنے کے معاملے میں مدافعتی سے متعلق lncRNAs پر نسبتاً کم بحث کی جاتی ہے۔حال ہی میں، کینسر کے مریضوں کی بقا کی پیشین گوئی کرنے اور اس طرح علاج کے طریقوں کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے پروگنوسٹک رسک ماڈلز بنانے پر کام کی ایک بڑی مقدار مرکوز کی گئی ہے [18، 19، 20]۔کینسر کے آغاز، ترقی، اور کیموتھراپی جیسے علاج کے ردعمل میں مدافعتی دراندازی کے اہم کردار کی پہچان بڑھ رہی ہے۔متعدد مطالعات نے اس بات کی تصدیق کی ہے کہ ٹیومر میں دراندازی کرنے والے مدافعتی خلیات سائٹوٹوکسک کیموتھراپی کے ردعمل میں اہم کردار ادا کرتے ہیں [21, 22, 23]۔ٹیومر مدافعتی مائکرو ماحولیات ٹیومر کے مریضوں کی بقا میں ایک اہم عنصر ہے [24، 25]۔امیونو تھراپی، خاص طور پر آئی سی آئی تھراپی، ٹھوس ٹیومر کے علاج میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہے [26]۔مدافعتی سے متعلق جین بڑے پیمانے پر پروگنوسٹک رسک ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔مثال کے طور پر، Su et al.امیون سے متعلق پروگنوسٹک رسک ماڈل پروٹین کوڈنگ جینز پر مبنی ہے تاکہ ڈمبگرنتی کینسر کے مریضوں کی تشخیص کی پیشن گوئی کی جا سکے [27]۔نان کوڈنگ جینز جیسے lncRNAs بھی پروگنوسٹک رسک ماڈلز کی تعمیر کے لیے موزوں ہیں [28, 29, 30]۔Luo et al نے مدافعتی سے متعلق چار lncRNAs کا تجربہ کیا اور گریوا کینسر کے خطرے کے لئے ایک پیشن گوئی ماڈل بنایا [31]۔خان وغیرہ۔مجموعی طور پر 32 مختلف انداز میں اظہار کردہ ٹرانسکرپٹس کی نشاندہی کی گئی تھی، اور اس کی بنیاد پر، 5 اہم ٹرانسکرپٹس کے ساتھ ایک پیشین گوئی ماڈل قائم کیا گیا تھا، جسے گردے کی پیوند کاری کے بعد بائیوپسی سے ثابت ہونے والے شدید مسترد ہونے کی پیش گوئی کرنے کے لیے ایک انتہائی تجویز کردہ ٹول کے طور پر تجویز کیا گیا تھا [32]۔
ان میں سے زیادہ تر ماڈلز جین کے اظہار کی سطح پر مبنی ہیں، یا تو پروٹین کوڈنگ جینز یا نان کوڈنگ جین۔تاہم، ایک ہی جین کی مختلف جینوم، ڈیٹا فارمیٹس اور مختلف مریضوں میں اظہار کی مختلف قدریں ہو سکتی ہیں، جو پیش گوئی کرنے والے ماڈلز میں غیر مستحکم اندازے کا باعث بنتی ہیں۔اس مطالعہ میں، ہم نے lncRNAs کے دو جوڑوں کے ساتھ ایک معقول ماڈل بنایا، جو کہ درست اظہار کی قدروں سے آزاد ہے۔
اس مطالعہ میں، ہم نے پہلی بار irlncRNA کی شناخت استثنیٰ سے متعلق جینوں کے ساتھ ارتباط کے تجزیہ کے ذریعے کی۔ہم نے الگ الگ اظہار کردہ lncRNAs کے ساتھ ہائبرڈائزیشن کے ذریعہ 223 DEirlncRNAs کی اسکریننگ کی۔دوسرا، ہم نے شائع شدہ DEirlncRNA جوڑی کے طریقہ کار کی بنیاد پر 0-یا-1 میٹرکس بنایا [31]۔اس کے بعد ہم نے پروگنوسٹک DEirlncRNA جوڑوں کی شناخت کرنے اور پیش گوئی کرنے والے رسک ماڈل کی تعمیر کے لیے غیر متزلزل اور لاسو ریگریشن تجزیہ کیا۔ہم نے PAAD کے مریضوں میں رسک سکور اور طبی خصوصیات کے درمیان تعلق کا مزید تجزیہ کیا۔ہم نے پایا کہ ہمارا پروگنوسٹک رسک ماڈل، PAAD مریضوں میں ایک آزاد پروگنوسٹک عنصر کے طور پر، اعلی درجے کے مریضوں کو کم درجے کے مریضوں اور اعلی درجے کے مریضوں کو کم درجے کے مریضوں سے مؤثر طریقے سے فرق کر سکتا ہے۔اس کے علاوہ، پروگنوسٹک رسک ماڈل کے ROC وکر کی AUC قدریں 1-سال کی پیشن گوئی کے لیے 0.905، 2-سال کی پیشن گوئی کے لیے 0.942، اور 3-سال کی پیشن گوئی کے لیے 0.966 تھیں۔
محققین نے اطلاع دی کہ زیادہ CD8+ T سیل کی دراندازی والے مریض ICI علاج [33] کے لیے زیادہ حساس تھے۔ٹیومر کے مدافعتی مائکرو ماحولیات میں سائٹوٹوکسک خلیوں، CD56 NK خلیات، NK خلیات اور CD8+ T خلیوں کے مواد میں اضافہ ٹیومر کو دبانے والے اثر کی ایک وجہ ہو سکتا ہے [34]۔پچھلے مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ ٹیومر میں دراندازی کرنے والی CD4 (+) T اور CD8 (+) T کی اعلی سطحیں طویل عرصے تک بقا کے ساتھ نمایاں طور پر وابستہ تھیں [35]۔CD8 T سیل کی ناقص دراندازی، کم نیواینٹیجن بوجھ، اور انتہائی مدافعتی ٹیومر مائیکرو ماحولیات ICI تھراپی [36] پر ردعمل کی کمی کا باعث بنتے ہیں۔ہم نے پایا کہ خطرے کا اسکور منفی طور پر CD8+ T خلیات اور NK خلیات سے منسلک ہے، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ زیادہ خطرہ والے اسکور والے مریض ICI علاج کے لیے موزوں نہیں ہو سکتے ہیں اور ان کی تشخیص بدتر ہے۔
CD161 قدرتی قاتل (NK) خلیوں کا مارکر ہے۔CD8 + CD161 + CAR سے منتقل شدہ T خلیات HER2 + لبلبے کی ڈکٹل اڈینو کارسینوما زینوگرافٹ ماڈلز [37] میں ویوو اینٹیٹیمر افادیت میں اضافہ کرتے ہیں۔امیون چیک پوائنٹ روکنے والے سائٹوٹوکسک ٹی لیمفوسائٹ سے وابستہ پروٹین 4 (CTLA-4) اور پروگرامڈ سیل ڈیتھ پروٹین 1 (PD-1)/پروگرامڈ سیل ڈیتھ لیگنڈ 1 (PD-L1) کے راستوں کو نشانہ بناتے ہیں اور بہت سے علاقوں میں ان کی بڑی صلاحیت ہوتی ہے۔CTLA-4 اور CD161 (KLRB1) کا اظہار زیادہ خطرہ والے گروپوں میں کم ہے، مزید یہ اشارہ کرتا ہے کہ زیادہ خطرہ والے اسکور والے مریض ICI علاج کے اہل نہیں ہو سکتے۔[38]
زیادہ خطرے والے مریضوں کے لیے موزوں علاج کے اختیارات تلاش کرنے کے لیے، ہم نے مختلف کینسر مخالف ادویات کا تجزیہ کیا اور پایا کہ paclitaxel، sorafenib، اور erlotinib، جو PAAD کے مریضوں میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں، PAAD والے زیادہ خطرے والے مریضوں کے لیے موزوں ہو سکتے ہیں۔[33]۔ژانگ ایٹ ال نے پایا کہ کسی بھی ڈی این اے نقصان رسپانس (DDR) راستے میں تغیرات پروسٹیٹ کینسر کے مریضوں میں خراب تشخیص کا باعث بن سکتے ہیں [39]۔لبلبے کے کینسر Olaparib Ongoing (POLO) کے ٹرائل سے پتہ چلتا ہے کہ olaparib کے ساتھ دیکھ بھال کا علاج طویل عرصے تک ترقی سے پاک بقا کے ساتھ لبلبے کے ڈکٹل اڈینو کارسینوما اور جراثیمی BRCA1/2 اتپریورتنوں کے مریضوں میں پہلی لائن پلاٹینم پر مبنی کیموتھریپی کے بعد پلیسبو کے مقابلے میں ہوتا ہے۔یہ اہم امید فراہم کرتا ہے کہ مریضوں کے اس ذیلی گروپ میں علاج کے نتائج نمایاں طور پر بہتر ہوں گے۔اس تحقیق میں، ہائی رسک گروپ میں AZD.2281 (olaparib) کی IC50 ویلیو زیادہ تھی، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ زیادہ خطرہ والے گروپ میں PAAD کے مریض AZD.2281 کے ساتھ علاج کے لیے مزاحم ہو سکتے ہیں۔
اس مطالعہ میں پیشن گوئی کے ماڈل اچھے پیشین گوئی کے نتائج پیدا کرتے ہیں، لیکن وہ تجزیاتی پیشین گوئیوں پر مبنی ہیں۔کلینیکل ڈیٹا کے ساتھ ان نتائج کی تصدیق کیسے کی جائے یہ ایک اہم سوال ہے۔اینڈوسکوپک فائن سوئی ایسپیریشن الٹراسونگرافی (EUS-FNA) 85% کی حساسیت اور 98% کی مخصوصیت کے ساتھ ٹھوس اور extrapancreatic لبلبے کے گھاووں کی تشخیص کے لیے ایک ناگزیر طریقہ بن گیا ہے [41]۔EUS فائن نیڈل بایپسی (EUS-FNB) سوئیوں کی آمد بنیادی طور پر FNA پر سمجھے جانے والے فوائد پر مبنی ہے، جیسے کہ اعلیٰ تشخیصی درستگی، ایسے نمونے حاصل کرنا جو ہسٹولوجیکل ڈھانچے کو محفوظ رکھتے ہیں، اور اس طرح مدافعتی ٹشو پیدا کرنا جو بعض تشخیص کے لیے اہم ہے۔خصوصی داغ [42]۔لٹریچر کے ایک منظم جائزے نے اس بات کی تصدیق کی کہ FNB سوئیاں (خاص طور پر 22G) لبلبے کے عوام سے بافتوں کی کٹائی میں سب سے زیادہ کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہیں [43]۔طبی لحاظ سے، صرف بہت کم مریض ہی ریڈیکل سرجری کے اہل ہوتے ہیں، اور زیادہ تر مریضوں کو ابتدائی تشخیص کے وقت ناقابل استعمال ٹیومر ہوتے ہیں۔کلینکل پریکٹس میں، مریضوں کا صرف ایک چھوٹا حصہ ریڈیکل سرجری کے لیے موزوں ہوتا ہے کیونکہ زیادہ تر مریضوں کو ابتدائی تشخیص کے وقت ٹیومر ناقابل استعمال ہوتے ہیں۔EUS-FNB اور دیگر طریقوں سے پیتھولوجیکل تصدیق کے بعد، عام طور پر معیاری غیر جراحی علاج جیسے کیموتھراپی کا انتخاب کیا جاتا ہے۔ہمارا بعد کا تحقیقی پروگرام اس مطالعہ کے ماقبل ماڈل کو جراحی اور غیر جراحی کے گروہوں میں ایک سابقہ تجزیہ کے ذریعے جانچنا ہے۔
مجموعی طور پر، ہمارے مطالعے نے جوڑی والے irlncRNA پر مبنی ایک نیا پروگنوسٹک رسک ماڈل قائم کیا، جس نے لبلبے کے کینسر کے مریضوں میں امید افزا تشخیصی قدر ظاہر کی۔ہمارا پروگنوسٹک رسک ماڈل PAAD والے مریضوں میں فرق کرنے میں مدد کر سکتا ہے جو طبی علاج کے لیے موزوں ہیں۔
موجودہ مطالعہ میں استعمال شدہ اور تجزیہ کردہ ڈیٹاسیٹس متعلقہ مصنف سے معقول درخواست پر دستیاب ہیں۔
سوئی وین، گونگ ایکس، زوانگ وائی۔ COVID-19 وبائی امراض کے دوران منفی جذبات کے جذباتی ضابطے میں خود افادیت کا ثالثی کردار: ایک کراس سیکشنل مطالعہ۔انٹ جے مینٹ ہیلتھ نرسز [جرنل آرٹیکل]۔2021 06/01/2021؛ 30(3):759–71۔
سوئی وین، گونگ ایکس، کیاو ایکس، ژانگ ایل، چینگ جے، ڈونگ جے، وغیرہ۔انتہائی نگہداشت کے یونٹس میں متبادل فیصلہ سازی کے بارے میں خاندان کے افراد کے خیالات: ایک منظم جائزہ۔INT J NURS STUD [میگزین آرٹیکل؛جائزہ لیں]۔2023 01/01/2023؛ 137:104391۔
ونسنٹ اے، ہرمن جے، شولیچ آر، ہربن آر ایچ، گوگنس ایم لبلبے کا کینسر۔لینسیٹ[جرنل مضمون؛ریسرچ سپورٹ، NIH، extramural؛تحقیقی معاونت، امریکہ سے باہر حکومت؛جائزہ لیں]۔2011 08/13/2011؛ 378(9791):607–20۔
Ilic M, Ilic I. لبلبے کے کینسر کی وبائی امراض۔ورلڈ جرنل آف گیسٹرو اینٹرولوجی۔[جرنل مضمون، جائزہ]2016 11/28/2016؛ 22(44):9694–705۔
Liu X, Chen B, Chen J, Sun S. لبلبے کے کینسر کے مریضوں میں مجموعی طور پر بقا کی پیشین گوئی کرنے کے لیے ایک نیا tp53 سے متعلقہ ناموگرام۔بی ایم سی کینسر [جرنل آرٹیکل]۔2021 31-03-2021؛ 21(1):335۔
Xian X, Zhu X, Chen Y, Huang B, Xiang W. کیموتھراپی حاصل کرنے والے کولوریکٹل کینسر کے مریضوں میں کینسر سے متعلق تھکاوٹ پر حل پر مرکوز تھراپی کا اثر: ایک بے ترتیب کنٹرول ٹرائل۔کینسر کی نرس۔[جرنل مضمون؛بے ترتیب کنٹرول ٹرائل؛مطالعہ کو ریاستہائے متحدہ سے باہر کی حکومت کی حمایت حاصل ہے]۔2022 05/01/2022؛ 45(3):E663–73۔
ژانگ چینگ، زینگ وین، لو وائی، شان ایل، سو ڈونگ، پین وائی، وغیرہ۔پوسٹ آپریٹو کارسینو ایمبریونک اینٹیجن (سی ای اے) کی سطح عام پری آپریٹو سی ای اے کی سطح والے مریضوں میں کولوریکٹل کینسر ریسیکشن کے بعد نتائج کی پیش گوئی کرتی ہے۔سینٹر فار ٹرانسلیشنل کینسر ریسرچ۔[جرنل مضمون].2020 01.01.2020؛ 9(1):111–8۔
ہانگ وین، لیانگ لی، گو یو، کیو زی، کیو ہوا، یانگ ایکس، وغیرہ۔مدافعتی سے متعلق lncRNAs نئے دستخط تیار کرتے ہیں اور انسانی ہیپاٹو سیلولر کارسنوما کے مدافعتی منظر نامے کی پیش گوئی کرتے ہیں۔مول تھیر نیوکلک ایسڈز [جرنل آرٹیکل]۔2020 04-12-2020؛ 22:937 – 47۔
Toffey RJ، Zhu Y. Schulich RD امیونو تھراپی لبلبے کے کینسر کے لیے: رکاوٹیں اور کامیابیاں۔این معدے کے سرجن [جرنل آرٹیکل؛جائزہ لیں]۔2018 07/01/2018؛ 2(4):274–81۔
ہل R، Mbita Z، Dlamini Z. لانگ نان کوڈنگ RNAs (LncRNAs)، وائرل ٹیومر جینومکس اور غیر معمولی تقسیم کے واقعات: علاج کے مضمرات۔AM J CANCER RES [جرنل آرٹیکل؛جائزہ لیں]۔2021 01/20/2021؛ 11(3):866–83۔
وانگ جے، چن پی، ژانگ وائی، ڈنگ جے، یانگ وائی، لی ایچ۔ 11-اینڈومیٹریال کینسر کی تشخیص سے وابستہ lncRNA دستخطوں کی شناخت۔سائنس کی کامیابیاں [میگزین آرٹیکل]۔2021 2021-01-01؛ 104(1):311977089۔
جیانگ ایس، رین ایچ، لیو ایس، لو زیڈ، سو اے، کن ایس، وغیرہ۔آر این اے بائنڈنگ پروٹین پروگنوسٹک جینز اور پیپلیری سیل رینل سیل کارسنوما میں منشیات کے امیدواروں کا جامع تجزیہ۔pregen[جرنل مضمون].2021 01/20/2021؛ 12:627508۔
لی ایکس، چن جے، یو کیو، ہوانگ ایکس، لیو زیڈ، وانگ ایکس، وغیرہ۔آٹوفجی سے متعلق طویل نان کوڈنگ آر این اے کی خصوصیات چھاتی کے کینسر کی تشخیص کی پیش گوئی کرتی ہیں۔pregen[جرنل مضمون].2021 01/20/2021؛ 12:569318۔
Zhou M, Zhang Z, Zhao X, Bao S, Cheng L, Sun J. مدافعتی سے متعلق چھ lncRNA دستخط glioblastoma multiforme میں تشخیص کو بہتر بناتا ہے۔ایم او ایل نیورو بائیولوجی۔[جرنل مضمون].2018 01.05.2018؛ 55(5):3684–97۔
وو بی، وانگ کیو، فی جے، باو وائی، وانگ ایکس، سونگ زیڈ، وغیرہ۔ایک ناول tri-lncRNA دستخط لبلبے کے کینسر کے مریضوں کی بقا کی پیش گوئی کرتا ہے۔اونکول کے نمائندے۔[جرنل مضمون].2018 12/01/2018؛ 40(6):3427–37۔
Luo C, Lin K, Hu C, Zhu X, Zhu J, Zhu Z. LINC01094 LIN28B اظہار اور PI3K/AKT کے راستے کو سپنجڈ miR-577 کے ذریعے ریگولیٹ کرکے لبلبے کے کینسر کے بڑھنے کو فروغ دیتا ہے۔مول علاج - نیوکلک ایسڈ۔2021؛ 26:523–35۔
لن جے، زہائی ایکس، زو ایس، سو زیڈ، ژانگ جے، جیانگ ایل، وغیرہ۔lncRNA FLVCR1-AS1 اور KLF10 کے درمیان مثبت تاثرات PTEN/AKT راستے کے ذریعے لبلبے کے کینسر کے بڑھنے کو روک سکتے ہیں۔جے EXP کلین کینسر Res.2021؛40(1)۔
Zhou X, Liu X, Zeng X, Wu D, Liu L. تیرہ جینوں کی شناخت جو ہیپاٹو سیلولر کارسنوما میں مجموعی طور پر بقا کی پیش گوئی کرتی ہے۔بایوسی ریپ [جرنل آرٹیکل]۔2021 04/09/2021۔
پوسٹ ٹائم: ستمبر 22-2023