क्लिनिकल परीक्षण जर्नल

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खुला एक्सेस

आईएसएसएन: 2167-0870

अमूर्त

एंडोमेट्रियल कार्सिनोमा में PTEN उत्परिवर्तन का पूर्वानुमान विश्लेषण

चाओपेंग ये, युआनकियाओ मा, क्यूई झांग, वेई झाओ1*, गुओकिंग ली

उद्देश्य: एंडोमेट्रियल कार्सिनोमा (ईसी) को सबसे आम महिला प्रजनन प्रणाली घातक ट्यूमर में से एक माना जाता है। ईसी के निदान और रोगनिदान विश्लेषण को बेहतर बनाने के लिए बहुत प्रयास किए गए हैं, हालांकि, ईसी के लिए अधिक संवेदनशील रोगनिदान मूल्यांकन प्रणाली स्थापित की जानी बाकी है। PTEN की उत्परिवर्तन स्थिति और नैदानिक ​​विशेषताओं के साथ इसके संबंध, साथ ही EC में इसके रोगनिदान मूल्य का मूल्यांकन किया जाना चाहिए।

विधियाँ: 526 EC मामलों से युक्त TCGA डेटासेट का उपयोग PTEN उत्परिवर्तन का व्यापक विश्लेषण करने के लिए किया गया। PTEN उत्परिवर्तन के नैदानिक ​​महत्व का विश्लेषण करने के लिए कापलान-मेयर सर्वाइवल प्लॉट का प्रदर्शन किया गया। PTEN उत्परिवर्तन रोगियों के लिए विशिष्ट मार्गों की पहचान करने के लिए GO, KEGG मार्ग और IPA नेटवर्क विश्लेषण किया गया। और PTEN उत्परिवर्तन के पूर्वानुमान मूल्य का आगे विश्लेषण किया गया।

परिणाम: यहाँ, पैन कैंसर से EC में PTEN की उच्चतम उत्परिवर्तन आवृत्ति (65%) पाई गई। PTEN उत्परिवर्तन स्थिति EC रोगियों के बेहतर निदान के साथ महत्वपूर्ण रूप से सहसंबंधित थी। PTEN-उत्परिवर्ती और PTEN-जंगली समूहों के बीच कुल 66 विभेदक रूप से व्यक्त जीन (DEG) की पहचान की गई। KEGG मार्ग संवर्धन विश्लेषण ने सुझाव दिया कि कुछ प्रमुख मार्ग EC के ट्यूमरजनन और विकास के लिए प्रासंगिक थे। IPA विश्लेषण के आधार पर DEG मुख्य रूप से अंतःस्रावी और प्रजनन संबंधी मार्गों से जुड़े थे। फिर, CLDN9, UCHL1, BEX2, SLC47A1, PGR, SLC25A35, SCGB2A1, MSX1, CRABP2 और MAL सहित PTEN संबंधित-जीन निदान हस्ताक्षर स्थापित किए गए। KM परिणाम ने उच्च और निम्न जोखिम समूहों के बीच उत्तरजीविता दर के महत्वपूर्ण अंतरों को दिखाया। इसके अलावा, एकतरफा और बहुभिन्नरूपी कॉक्स प्रतिगमन विश्लेषण परिणामों ने संकेत दिया कि आयु, फिगो-चरण और जोखिम स्कोर को स्वतंत्र रोगनिदान कारकों के रूप में पहचाना जा सकता है। अंत में, उत्तरजीविता दर की भविष्यवाणी करने के लिए एक नोमोग्राम स्थापित किया गया।

निष्कर्ष: उपरोक्त आंकड़ों से पता चलता है कि पीटीईएन उत्परिवर्तन स्थिति को ईसी के लिए संभावित रोगसूचक बायोमार्कर के रूप में देखा जा सकता है, जो भविष्य में ईसी के व्यक्तिगत उपचार का मार्गदर्शन कर सकता है।

अस्वीकरण: इस सार का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया था और अभी तक इसकी समीक्षा या सत्यापन नहीं किया गया है।
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