简介：摘要目的基于肺癌患者放疗前的CT影像组学特征，综合临床信息与放疗剂量学特征，利用机器学习方法构建症状性放射性肺炎的预测模型。方法回顾性收集2018年11月至2020年4月在江南大学附属医院接受放疗的103例肺癌患者的临床与剂量学资料。获取这些患者放疗前胸部CT影像，勾画双侧正常肺组织结构，提取250种影像组学特征。用单因素分析研究临床、剂量学特征与放射性肺炎发生的相关性。收集所有影像组学特征、临床和剂量学特征作为潜在预测因子，通过LASSO回归机器学习方法筛选特征，并得到肺炎预测模型。然后根据筛选的特征建立放射性肺炎发生风险的列线图。结果单因素分析结果表明，症状性放射性肺炎与双侧正常肺组织的平均肺剂量(MLD)、V20 Gy和V30 Gy的相关性具有统计学意义(t＝2.20、2.34、2.93，P<0.05)。在综合所有影像组学特征、临床和放疗剂量学特征后，本研究共筛选出4个特征，为肺的剂量体积百分数V30 Gy，和3个影像组学特征，包括灰度共生矩阵类别的熵特征、小波变换直方图类别的均值及中位数特征。基于这些特征所构建的肺炎预测模型的曲线下面积(AUC)为0.757。绘制了可根据特征值给予个体化的风险预测与提前干预的列线图。结论放疗前的CT影像组学结合剂量学特征可用于预测症状性肺炎的发生，可望为临床提前干预提供帮助。

简介：摘要目的探讨YWHAZ在皮肤黑色素瘤中的表达及其临床意义，初步检测YWHAZ在皮肤黑色素瘤中的生物学功能。方法使用GEO数据库分析YWHAZ在皮肤黑色素瘤与良性痣间的表达差异，使用TCGA皮肤黑色素瘤数据集分析YWHAZ表达与皮肤黑色素瘤患者总生存之间的相关性。通过体外实验，敲减YWHAZ在皮肤黑色素瘤细胞中的表达，CCK8法检测细胞增殖，流式检测细胞凋亡，Transwell实验检测细胞迁移及侵袭能力改变。结果黑色素瘤组织中YWHAZ的平均相对表达量5.785±0.128，明显高于良性痣中YWHAZ的平均相对表达量（4.704±0.281），差异有统计学意义（t=4.023，P=0.0002）；YWHAZ高表达组中位生存期（47.28个月）较低表达组（89.13个月）明显缩短（P=0.0085）。体外实验结果显示YWHAZ敲减后黑色素瘤细胞增殖减慢、凋亡细胞比例增加、迁移及侵袭能力减弱。结论YWHAZ在皮肤黑色素瘤中发挥癌基因的作用，降低YWHAZ表达水平可抑制黑色素瘤的恶性表型。