Verwenden des Rahmens für maschinelles Lernen, um prognostische Biomarker beim Neuroblastom zu identifizieren

Neuroblastom ist der häufigste solide Tumor bei Säuglingen und macht fast 15% aller pädiatrischen Krebs-Todesfälle aus. Trotz jahrzehntelanger Fortschritte in der Chirurgie-, Chemotherapie- und Stammzelltherapien bleibt das Überleben von Patienten mit hohem Risiko unter 60%. Aktuelle Biomarker – wie Mycn Verstärkung oder Alk Mutationen – daraus begrenzte Reichweite, nur in Untergruppen von Patienten vorhanden oder komplexe Tests benötigen. Diese Einschränkungen hinterlassen eine kritische Lücke bei der effektiven Vorhersage des Fortschreitens der Krankheit und der Leitbehandlung. Aufgrund dieser Herausforderungen besteht dringend, neue, interpretierbare Biomarker aufzudecken, die die frühzeitige Risikoschichtung verbessern und mehr personalisierte Therapien vorantreiben können.

Ein Forschungsteam des Kinderkrankenhauses der Chongqing Medical University hat einen leistungsstarken Rahmen für maschinelles Lernen vorgestellt, um prognostische Biomarker beim Neuroblastom zu identifizieren. Veröffentlicht (doi: 10.1002/pdi3.70009) in Pädiatrische Entdeckung Im Mai 2025 nutzt die Studie Massen- und Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten von über 1.200 Patienten, um ein umfassendes prognostisches Netzwerk aufzubauen. Der integrative Ansatz des Teams isolierte nicht nur 11 wichtige Gensignaturen, sondern zeigte auch, wie diese Gene mit der Tumor -Mikroumgebung und den Arzneimittelreaktionen interagieren und den Weg für präzisere und wirksame Behandlungspläne in der pädiatrischen Onkologie unterbinden.

Um die komplexe genetische Architektur des Neuroblastoms zu entschlüsseln, wendeten die Forscher eine verbesserte Version des STSVM-Modells für maschinelles Lernen an, um die Bulk-RNA-Seq-Daten von 1.207 Patienten zu analysieren. Dieser Prozess entdeckte 528 Gene, die stark mit den Überlebensergebnissen verbunden waren. Unter Verwendung des Coexpressionsnetzwerks der gewichteten Gen (WGCNA) filterte das Team diese Liste auf 11 Hub-Gene–AurkaAnwesend BlmAnwesend BRCA1Anwesend BRCA2Anwesend Ccna2Anwesend Chek1Anwesend E2F1Anwesend Mad2l1Anwesend PLK1Anwesend Rad51und vor allem, RFC3. Hoher Ausdruck von RFC3 korreliert mit schlechter Prognose und NK -Zellaktivität (Natürlicher Killer), was auf ihre Rolle bei der Immunhinweise hinweist. Die Studie ergab auch, dass Tumoren mit erhöhtem Tumoren RFC3 Die Expression war empfindlicher gegenüber Vincristin und Cyclophosphamid – Chemotherapie -Wirkstoffen. Weitere Exploration unter Verwendung einer Einzelzell-RNA-Sequenzierung wurde höher bestätigt RFC3 Expression in epithelialen und myeloiden Zellen bei Kurzüberflutungspatienten zusammen mit einer verringerten Infiltration von T-Zellen. Diese vielschichtigen Befunde zeigen nicht nur RFC3 Als neuartiger Biomarker kann es aber auch vermuten, dass es die Immunlandschaft und die Arzneimittelreaktion beim Neuroblastom prägen kann. Durch die Kombination von Gennetzwerken, Immunsignaturen und Arzneimittelempfindlichkeitsprofilen bietet die Forschung ein reiches Verständnis der Krankheit auf Systemebene.

Unser integrativer Ansatz bietet ein vollständigeres Bild der Neuroblastombiologie. Identifizierung RFC3 Ein neuartiger prognostischer Marker ist besonders vielversprechend – es korreliert nicht nur mit dem Überleben der Patienten, sondern auch mit der Reaktion auf wichtige Chemotherapien. Durch das Zusammenführen von maschinellem Lernen mit Multi-AMICS-Daten haben wir Muster aufgedeckt, die herkömmliche Analysen häufig vermissen. Diese Ergebnisse könnten den Klinikern helfen, Hochrisikopatienten besser zu identifizieren und Behandlungen effektiver zu maßnen, was letztendlich die Ergebnisse für Kinder mit dieser verheerenden Krankheit verbessert. „

Dr. Yupeng Cun, leitender Ermittler der Studie

Diese Studie legt kritische Grundlagen für die Förderung der Präzisionsmedizin in der pädiatrischen Onkologie. Die Fähigkeit, prognostische Biomarker zu identifizieren, wie RFC3– und verknüpfen Sie sie sowohl mit Immunprofilen als auch mit Arzneimittelreaktionsfähigkeit – wenden Sie sich an, wie das Neuroblastom diagnostiziert und behandelt wird. In Zukunft könnten Kliniker gebrauchen RFC3 Expressionsniveaus, um Patienten zu schichten, die therapeutische Reaktion vorherzusagen und die individuelle Versorgung zu leiten. Darüber hinaus könnte die integrative Pipeline der Studie an andere aggressive Krebserkrankungen angepasst werden, was sie zu einem wertvollen Werkzeug über das Neuroblastom hinaus macht. Die fortgesetzte experimentelle Validierung und Einbeziehung zusätzlicher Omics -Daten sind der Schlüssel zur Umsetzung dieser Erkenntnisse in klinische Anwendungen, die das Überleben und die Lebensqualität junger Patienten verbessern.

Quellen: