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基于深度学习的乳腺癌术后脂质体多柔比星与表柔比星个性化治疗推荐研究
被引量：
1
1
作者
宋徐春
周济春
吕旭东
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期443-454,共12页
目的比较机器学习(machine learning,ML)与因果领域个体化干预效果(individualized treatment effect,ITE)评估深度学习这两类方法在真实临床数据集上的个性化推荐性能差异,构建乳腺癌术后聚乙二醇脂质体多柔比星(pegylated liposomal d...
目的比较机器学习(machine learning,ML)与因果领域个体化干预效果(individualized treatment effect,ITE)评估深度学习这两类方法在真实临床数据集上的个性化推荐性能差异,构建乳腺癌术后聚乙二醇脂质体多柔比星(pegylated liposomal doxorubicin,PLD)与表柔比星(epirubicin,EPI)的个体化药物治疗推荐模型,通过评估药物疗效来指导临床治疗方案。方法回顾性收集浙江大学医学院附属邵逸夫医院收治的904名乳腺癌患者临床资料,其中387例采用PLD治疗,517例采用EPI治疗,通过倾向性评分匹配法比较两组患者5年无病生存期(disease free survival,DFS)结局;应用CFR_WASS等6种ITE模型预测患者在两种药物治疗下5年DFS概率,使用随机森林等6种机器学习模型作为基准进行性能分析比较;根据受试者工作特征曲线下的面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUROC)评估预测性能,通过计算实际使用治疗与模型推荐治疗一致组和对照组的5年DFS率差异评估治疗推荐有效性。结果153对匹配病例中,PLD组和EPI组5年DFS结局比较差异无统计学意义,16对病例PLD组临床结局优于EPI组,12对病例EPI组临床结局优于PLD组,验证两种药物存在个体治疗收益差异。CFR_WASS模型获得了最优预测性能(AUROC为0.7368);多数ML组与对照组的5年DFS率无明显差异,ITE组5年DFS率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.01),其中CFR_WASS组5年DFS率较对照组低2.13%。结论相比于ML模型,ITE评估深度学习模型能更准确地估计两种药物的个体化治疗效果,给出有效的个体化治疗推荐,具有一定临床应用价值。
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关键词
乳腺癌
表柔比
星
(
epi
)
脂质体多柔
比星
(PLD)
个性化治疗
深度学习
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职称材料
茶多酚增强表柔比星诱导膀胱癌T24细胞凋亡和抑制其自噬的机制
被引量：
8
2
作者
谷文
印胡滨
+1 位作者
刘言
苟欣
《细胞与分子免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期772-777,共6页
目的研究表柔比星(EPI)诱导人膀胱癌T24细胞发生自噬的分子机制,探讨茶多酚(TP)联合EPI对T24细胞的影响及其机制。方法将T24细胞分成对照组、EPI组、TP组、TP联合EPI组。分别处理8 h,用透射电镜观察各组细胞自噬体形成情况,Western blo...
目的研究表柔比星(EPI)诱导人膀胱癌T24细胞发生自噬的分子机制,探讨茶多酚(TP)联合EPI对T24细胞的影响及其机制。方法将T24细胞分成对照组、EPI组、TP组、TP联合EPI组。分别处理8 h,用透射电镜观察各组细胞自噬体形成情况,Western blot法检测T24细胞中自噬相关蛋白微管相关蛋白轻链3Ⅱ(LC3Ⅱ)、p62水平。处理24 h后,用异硫氰酸荧光素标记的膜联素Ⅴ/碘化丙啶(annexinⅤ-FITC/PI)双染色结合流式细胞术检测各组细胞凋亡情况,Western blot法检测T24细胞中活化的胱天蛋白酶3(c-caspase-3)、活化的多腺苷二磷酸核糖聚合酶(c-PARP)水平。用自噬通路抑制剂氯喹、3-甲基腺嘌呤联合EPI处理T24细胞8 h,Western blot法检测T24细胞LC3Ⅱ水平,再将TP与c-Jun氨基端激酶(JNK)通路抑制剂SP分别联合EPI处理8 h后,检测2组细胞LC3Ⅱ及磷酸化的JNK(p-JNK)水平。结果 TP联合EPI组T24细胞自噬体数量及LC3Ⅱ含量明显少于EPI组;JNK通路抑制剂SP能显著降低EPI引起的LC3Ⅱ表达,p-JNK水平与EPI呈时间依赖性增强;TP联合EPI能降低JNK通路活性;联合组细胞凋亡率及c-caspase-3和c-PARP蛋白水平明显高于EPI组。结论TP通过抑制JNK通路活性抑制膀胱癌T24细胞自噬并增强其对EPI敏感性。
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关键词
表柔比
星
(
epi
)
茶多酚
自噬
细胞凋亡
c-Jun氨基端激酶(JNK)
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职称材料
题名
基于深度学习的乳腺癌术后脂质体多柔比星与表柔比星个性化治疗推荐研究
被引量：
1
1
作者
宋徐春
周济春
吕旭东
机构
浙江大学生物医学工程与仪器科学学院
浙江大学医学院附属邵逸夫医院肿瘤外科
出处
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期443-454,共12页
基金
国家重点研发计划(2022YFF1203001)。
文摘
目的比较机器学习(machine learning,ML)与因果领域个体化干预效果(individualized treatment effect,ITE)评估深度学习这两类方法在真实临床数据集上的个性化推荐性能差异,构建乳腺癌术后聚乙二醇脂质体多柔比星(pegylated liposomal doxorubicin,PLD)与表柔比星(epirubicin,EPI)的个体化药物治疗推荐模型,通过评估药物疗效来指导临床治疗方案。方法回顾性收集浙江大学医学院附属邵逸夫医院收治的904名乳腺癌患者临床资料,其中387例采用PLD治疗,517例采用EPI治疗,通过倾向性评分匹配法比较两组患者5年无病生存期(disease free survival,DFS)结局;应用CFR_WASS等6种ITE模型预测患者在两种药物治疗下5年DFS概率,使用随机森林等6种机器学习模型作为基准进行性能分析比较;根据受试者工作特征曲线下的面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUROC)评估预测性能,通过计算实际使用治疗与模型推荐治疗一致组和对照组的5年DFS率差异评估治疗推荐有效性。结果153对匹配病例中,PLD组和EPI组5年DFS结局比较差异无统计学意义,16对病例PLD组临床结局优于EPI组,12对病例EPI组临床结局优于PLD组,验证两种药物存在个体治疗收益差异。CFR_WASS模型获得了最优预测性能(AUROC为0.7368);多数ML组与对照组的5年DFS率无明显差异,ITE组5年DFS率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.01),其中CFR_WASS组5年DFS率较对照组低2.13%。结论相比于ML模型,ITE评估深度学习模型能更准确地估计两种药物的个体化治疗效果,给出有效的个体化治疗推荐,具有一定临床应用价值。
关键词
乳腺癌
表柔比
星
(
epi
)
脂质体多柔
比星
(PLD)
个性化治疗
深度学习
Keywords
breast cancer
epi
rubicin(
epi
)
pegylated liposomal doxorubicin(PLD)
personalized treatment
deep learning
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
茶多酚增强表柔比星诱导膀胱癌T24细胞凋亡和抑制其自噬的机制
被引量：
8
2
作者
谷文
印胡滨
刘言
苟欣
机构
重庆医科大学附属第一医院泌尿外科
出处
《细胞与分子免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期772-777,共6页
基金
重庆市卫生局重点项目(2013-1-006)
文摘
目的研究表柔比星(EPI)诱导人膀胱癌T24细胞发生自噬的分子机制,探讨茶多酚(TP)联合EPI对T24细胞的影响及其机制。方法将T24细胞分成对照组、EPI组、TP组、TP联合EPI组。分别处理8 h,用透射电镜观察各组细胞自噬体形成情况,Western blot法检测T24细胞中自噬相关蛋白微管相关蛋白轻链3Ⅱ(LC3Ⅱ)、p62水平。处理24 h后,用异硫氰酸荧光素标记的膜联素Ⅴ/碘化丙啶(annexinⅤ-FITC/PI)双染色结合流式细胞术检测各组细胞凋亡情况,Western blot法检测T24细胞中活化的胱天蛋白酶3(c-caspase-3)、活化的多腺苷二磷酸核糖聚合酶(c-PARP)水平。用自噬通路抑制剂氯喹、3-甲基腺嘌呤联合EPI处理T24细胞8 h,Western blot法检测T24细胞LC3Ⅱ水平,再将TP与c-Jun氨基端激酶(JNK)通路抑制剂SP分别联合EPI处理8 h后,检测2组细胞LC3Ⅱ及磷酸化的JNK(p-JNK)水平。结果 TP联合EPI组T24细胞自噬体数量及LC3Ⅱ含量明显少于EPI组;JNK通路抑制剂SP能显著降低EPI引起的LC3Ⅱ表达,p-JNK水平与EPI呈时间依赖性增强;TP联合EPI能降低JNK通路活性;联合组细胞凋亡率及c-caspase-3和c-PARP蛋白水平明显高于EPI组。结论TP通过抑制JNK通路活性抑制膀胱癌T24细胞自噬并增强其对EPI敏感性。
关键词
表柔比
星
(
epi
)
茶多酚
自噬
细胞凋亡
c-Jun氨基端激酶(JNK)
Keywords
epi
rubicin
tea polyphenol
autophagy
apoptosis
JNK
分类号
R285.5 [医药卫生—中药学]
Q279 [生物学—细胞生物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的乳腺癌术后脂质体多柔比星与表柔比星个性化治疗推荐研究
宋徐春
周济春
吕旭东
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
茶多酚增强表柔比星诱导膀胱癌T24细胞凋亡和抑制其自噬的机制
谷文
印胡滨
刘言
苟欣
《细胞与分子免疫学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2017
8
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