Uncovering potential molecular biomarkers for cancer-associated secondary lymphedema through integrated analyses of RNA-sequencing, machine learning, and clinical data

มีหลักฐานในมนุษย์ระยะต้น เช่น case series หรือกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ที่กำลังสำรวจประโยชน์ที่เป็นไปได้

• ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
• ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
• ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
• ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
• กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง

บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)

Background Cancer-associated secondary lymphedema (CASL) commonly occurs after tumor-related lymph node dissection and radiotherapy. Nevertheless, the mechanisms of CASL remain unclear, and there are no specific molecular markers for its diagnosis and treatment. Methods In this study, RNA sequencing was performed on adipose tissues from 10 normal controls and 40 patients with CASL. Differentially expressed genes were screened using two machine learning algorithms to identify potential molecular markers for CASL. Subsequently, seven machine learning algorithms were employed to develop predictive models based on the identified markers. The contribution of each feature to the predictive outcomes was interpreted using Shapley additive explanation (SHAP). Immune cell infiltration was profiled through CIBERSORT and MCP-counter algorithms, and single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data were integrated to explore interactions between characteristic genes and immune cell subpopulations. Furthermore, associations between characteristic genes and clinical parameters were also assessed. Results IL2RG, HOXD10, and TSPAN1 were identified as potential biomarkers of CASL. Diagnostic models built on these three genes showed excellent performance. Functional enrichment analysis suggested that the dysregulation of cytokine-cytokine receptor interactions and immune pathways underlies the patholog

ระดับหลักฐาน

มีหลักฐานในมนุษย์ระยะต้น เช่น case series หรือกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ที่กำลังสำรวจประโยชน์ที่เป็นไปได้

ดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้