इम्यूनोथेरेपी: ओपन एक्सेस
खुला एक्सेस

अमूर्त

एंडोथेलियल कोशिकाएं प्रतिरक्षा-संबंधी जीन जोखिम हस्ताक्षर ट्यूमर प्रतिरक्षा माइक्रोएनवायरनमेंट के साथ सहसंबंधित हैं जो ग्लियोब्लास्टोमा में चिकित्सीय प्रतिक्रिया और रोग का निदान करते हैं

फैंग लियू*, किजुन झी, युवेई झांग, हाओरन वांग, वू हुआंग

ग्लियोब्लास्टोमा (GBM) केंद्रीय तंत्रिका तंत्र का सबसे आम और आक्रामक प्राथमिक ट्यूमर है, जिसमें पुनरावृत्ति बहुत अधिक होती है और रोग का निदान बहुत खराब होता है। कई हालिया अध्ययनों ने GBM रोग के निदान और प्रतिरक्षा-संबंधी जोखिम हस्ताक्षर के बीच एक महत्वपूर्ण सहसंबंध का संकेत दिया है। फिर भी, निदान, प्रतिरक्षा घुसपैठ और इम्यूनोथेरेपी और TMZ कीमोथेरेपी के लिए चिकित्सीय प्रतिक्रिया के साथ उनके सहसंबंध में एंडोथेलियल कोशिकाओं (EC) के प्रतिरक्षा-संबंधी जीन (EIRG) का संभावित मूल्य अस्पष्ट बना हुआ है, खासकर GBM में। यहाँ, हमने पहचाने गए 59 GBM EC के संबंधित रोग निदान जीन और पहचाने गए 438 प्रतिरक्षा-संबंधी रोग निदान जीन को प्रतिच्छेद करने के बाद 11 EIRG की जाँच की। एक पूर्वानुमान-संबंधी 6-EIRG के हस्ताक्षर को यूनीवेरिएट कॉक्स विश्लेषण और लीस्ट एब्सोल्यूट श्रिंकेज एंड सिलेक्शन ऑपरेटर (LASSO) कॉक्स रिग्रेशन विश्लेषण के माध्यम से स्थापित किया गया था, और उच्च जोखिम वाले समूह के रोगियों में कम जोखिम वाले समूह की तुलना में समग्र उत्तरजीविता (OS) काफी खराब थी। इसके अतिरिक्त, यूनीवेरिएट और मल्टीवेरिएट कॉक्स रिग्रेशन विश्लेषण ने पुष्टि की कि जोखिम स्कोर GBM के रोगियों में OS का एक स्वतंत्र भविष्यवक्ता था। नोमोग्राम जिसमें आयु, लिंग, IDH उत्परिवर्तन स्थिति, विकिरण चिकित्सा और जोखिम स्कोर शामिल थे, ने GBM रोगियों के लिए 0.5, 1 और 2 साल के OS की मजबूत भविष्य कहनेवाला क्षमता प्रदान की। हमारे परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि EIRG का हस्ताक्षर, जो प्रतिरक्षा कोशिका घुसपैठ के साथ जुड़ा हुआ है, TIME (ट्यूमर इम्यून माइक्रो एनवायरनमेंट) की इम्युनोबायोलॉजिकल प्रक्रिया में एक नियामक भूमिका निभा सकता है। रोग-निदान-संबंधी 6-ईआईआरजी का हस्ताक्षर, इम्यूनोथेरेपी और टीएमजेड कीमोथेरेपी के प्रति दवा संवेदनशीलता की भविष्यवाणी करने के लिए एक आशाजनक वर्गीकरण सूचकांक है, जो यह सुझाव देता है कि ईआईआरजी का हस्ताक्षर, इम्यूनोथेरेपी और कीमोथेरेपी से लाभान्वित होने वाले रोगियों को वर्गीकृत करने के लिए एक बायोमार्कर के रूप में काम कर सकता है।