据推测，肿瘤组织微生物组是促进或抑制肿瘤获得某些癌症特征的能力的有利特征之一。这强调了它在致癌、癌症进展和治疗反应中的至关重要性。然而，表征肿瘤微生物组极具挑战性，因为它们的生物量低，并且控制实验室传播的污染物非常困难，而由于缺乏全面有效的计算方法来识别与癌症相关的独特或丰富的微生物种类，这进一步加剧了这种情况。在这里，我们利用 Ma (2024) 最近的计算框架，称为宏基因组比较 (MC) 框架 (MCF)，它可以检测治疗特异性、独特或丰富的 OMU（操作宏基因组单元）或 US/ES（独特/丰富的物种）当适应本研究时。我们应用 MCF 重新分析了四个肺癌组织微生物组数据集，其中包括来自肺腺癌 (LUAD)、肺鳞状细胞癌 (LUSC) 及其邻近正常组织 (NT) 对照的样本。我们的分析围绕三个不同的方案进行： 方案 I - 分别检测四个肺癌微生物组数据集中每一个的 US/ES；方案II-四个数据集的合并，然后在合并的数据集中检测US/ES；方案三——根据前两个方案的结果构造US/ES的并集和交集。生成的 US/ES 列表（包括丰富的微生物门）可能对开发肺癌风险评估的诊断和预后生物标志物、提高免疫疗法的疗效以及在肺癌研究中设计基于微生物组的新型疗法具有重要的生物医学价值。版权所有 © 2024 年。由爱思唯尔有限公司出版。

I 类人类白细胞抗原 (HLA) 分子的破坏对于免疫逃避和肿瘤进化具有重要意义。我们开发了主要的组织相容性复合体杂合性缺失（LOH）、等位基因特异性突变以及表达和抑制的测量（MHC Hammer）。我们在正常肺和乳腺组织中发现了 HLA 等位基因表达的广泛变异性和普遍的 HLA 选择性剪接。在肺 TRACERx 以及肺和乳腺癌 TCGA 队列中，61% 的肺腺癌 (LUAD)、76% 的肺鳞状细胞癌 (LUSC) 和 35% 的雌激素受体阳性 (ER) 癌症具有 I 类 HLA 转录抑制，而 HLA肿瘤富集的选择性剪接发生在 31%、11% 和 15% 的 LUAD、LUSC 和 ER 癌症中。与 HLA 功能障碍在肿瘤进化中的重要性一致，在 LUAD 中，HLA LOH 与转移相关，并且接种转移的 LUAD 原发肿瘤区域比非接种区域具有更低的有效新抗原负荷。这些数据强调了 HLA 转录组破坏的程度和重要性，包括癌症进化中的抑制和选择性剪接。© 2024。作者。

癌细胞的增殖、转移和耐药性对肺鳞状细胞癌（LUSC）的治疗提出了重大挑战。然而，目前缺乏能够准确预测患者预后并指导靶向治疗选择的最佳预测模型。从多层次分子生物学获得的广泛多组学数据为理解癌症的潜在生物学特征提供了独特的视角，为LUSC患者提供潜在的预后指标和药物敏感性生物标志物。我们整合了不同的数据集，包括来自 LUSC 患者的基因表达、DNA 甲基化、基因组突变和临床数据，以使用一套 10 种多组学整合算法实现共识聚类。随后，我们采用了 10 种常用的机器学习算法，将它们组合成 101 种独特的配置，以设计最佳性能模型。然后我们探讨了高危和低危LUSC患者群体在肿瘤微环境和免疫治疗反应方面的特征，最终通过体外实验验证了模型基因的功能作用。通过应用 10 种聚类算法，我们确定了两种与预后相关的亚型，其中 CS1 表现出更良好的预后。然后，我们构建了一个亚型特异性机器学习模型，即基于七个关键枢纽基因的 LUSC 多组学特征 (LMS)。与之前发布的 LUSC 生物标志物相比，我们的 LMS 评分表现出卓越的预测性能。 LMS 评分较低的患者总体生存率较高，对免疫治疗的反应也较好。值得注意的是，高 LMS 组更倾向于“冷”肿瘤，其特点是免疫抑制和排斥，但达沙替尼等药物可能为这些患者提供有前途的治疗选择。值得注意的是，我们还通过细胞实验验证了模型基因 SERPINB13，证实了其作为影响 LUSC 进展的潜在癌基因的作用以及作为有希望的治疗靶点的作用。我们的研究为完善 LUSC 的分子分类和进一步优化免疫治疗策略提供了新的见解。© 2024 国际生物化学与分子生物学联合会。

使用免疫检查点抑制剂（ICIs）的新辅助免疫疗法彻底改变了早期非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗。然而，对于哪些患者可能从新辅助免疫治疗中获益最多，人们知之甚少。在本研究中，我们对接受新辅助免疫治疗的可切除 NSCLC 样本进行了多平台分析，以探讨与免疫反应相关的分子特征。总共纳入了 17 例接受新辅助免疫治疗的可切除 IB-IIIA 期 NSCLC 患者。进行了多重细胞因子测定、外周血中的大量 TCR 测序和多重免疫组织化学。基线时低水平的基质细胞衍生因子 (SDF)-1α 与不利的无病生存 (DFS) 相关。具有主要病理反应（MPR）的患者在新辅助免疫治疗一个周期后显示 HGF 下降。在新辅助免疫治疗后出现免疫相关不良事件 (irAE) 的患者中观察到 IDO 和 IP-10 增加。 irAE 与 MPR 或 DFS 之间没有相关性。新辅助免疫治疗后，MPR 组白细胞和中性粒细胞计数显着下降。在接受新辅助免疫治疗的肺鳞状细胞癌 (LUSC) 中，高外周基线 TCR 收敛与 MPR 和良好的 DFS 相关。新辅助免疫治疗导致肿瘤区域 CD4、CD8 和 CD8 CD39 T 细胞浸润显着增加。这项研究表明细胞因子和 TCR 收敛在预测可切除 NSCLC 和 LUSC 中 ICI 反应方面的潜在作用。 CD8 CD39 T 细胞和 CD4 T 细胞可能参与新辅助免疫治疗的作用。© 2024。外科肿瘤学会。

假性乳糜胸是一种罕见的疾病。其特征是乳白色胸腔积液，胆固醇/甘油三酯比率>1。根据已发表的报告，大多数患者患有相关疾病，包括类风湿性关节炎和结核病，只有一名患者患有与肺转移相关的口咽癌。在此，我们描述了类风湿性关节炎和肺鳞状细胞癌患者假性乳糜胸的发展。胸腔积液中确认有癌细胞，但肺野或胸内淋巴结未见癌浸润或结核相关病变引起的胸导管损伤。抗癌治疗包括免疫检查点抑制剂，肿块内空洞的出现和气胸与肺癌治疗有关。尽管假性乳糜胸的发病机制尚不清楚，但我们相信这一临床病程将为未来具有类似病程的患者的治疗提供一些提示性信息。

无翼相关整合位点家族（WNT）信号通路对于肿瘤的进展和发展至关重要。它与 WNT 通路失调产生的各种肿瘤有关； WNT5A 是 WNT 家族的成员，与致癌作用有关，表现出致癌或肿瘤抑制作用。该研究调查了该基因如何影响某些类型的癌症。 该研究旨在评估WNT5A基因作为各种类型癌症的诊断生物标志物的潜在预后意义。我们使用各种生物信息学数据库，包括GEPIA（基因表达谱交互分析）、TIMER2（肿瘤）在泛癌分析中研究了WNT5A基因表达免疫估计资源，版本 2）、阿拉巴马大学伯明翰癌症数据分析门户 UACLAN 数据库、Kaplan-Meier (K-M) 绘图仪、cBioPortal 和基因集癌症分析 (GSCA)。我们的目的是深入了解 WNT5A 在各种肿瘤中的表达及其与免疫浸润、总体生存和遗传变化的关系。公共数据集验证了 WNT5A 在肺鳞状细胞癌 (LUSC) 和胃腺癌 (STAD) 样本中的表达。WNT5A 泛癌分析在两种癌症类型中高表达，包括 STAD 和 LUSC。此外，TIMER 结果显示 WNT5A 与 LUSC 和 STAD 中的免疫细胞浸润呈正相关。生存分析表明，LUSC 癌症表现出更好的总体生存率，而 STAD 癌症的总体生存水平较低，这意味着 STAD 癌症类型的预后较差。此外，突变分析显示，WNT5A 基因在 1.4% 的病例中发生突变，其中大多数改变是缺失和扩增。WNT5A 基因在包括 LUSC 和 STAD 在内的许多恶性肿瘤中高表达，表明它可以用作诊断生物标志物。这项研究显示了 LUSC 和 STAD 中 WNT5A 表达与免疫细胞丰度之间的关系。我们对该基因的泛癌分析是同类中的首次，它将为未来的研究、综合调查和湿实验室实验提供信息。版权所有 © 2024，Abdallah 等人。

背景：肺鳞状细胞癌（LSCC）是肺癌的主要亚型，预后差，生存率低。与肺腺癌相比，目前尚未发现FDA批准的针对肺鳞癌的靶向治疗方法。方法：为了确定 LSCC 的潜在药物靶点，使用基于汇总数据的孟德尔随机化 (SMR) 分析来检查 4,543 个可成药基因与 LSCC 之间的潜在关联，然后进行共定位分析和 HEIDI 测试以确认结果的稳健性。全表型关联研究（PheWAS）探讨了候选药物靶点的潜在副作用。富集分析和蛋白质-蛋白质相互作用网络揭示了治疗靶点的功能和意义。单细胞表达分析用于检查 LSCC 组织中可药物基因富集表达的细胞类型。药物预测包括筛选潜在的候选药物并通过分子对接评估它们与靶标的相互作用。结果：本研究通过全面的 SMR 分析确定了 LSCC 的 10 个重要药物靶点。这些目标包括（COPA、PKD2L1、CCR1、C2、CYP21A2 和 NCSTN 作为危险因素，CCNA2、C4A、APOM 和 LPAR2 作为保护因素）。 PheWAS 证明 C2、CCNA2、LPAR2 和 NCSTN 在基因水平上与其他表型存在关联。然后，我们通过 Dsigdb 数据库发现了四种可能有效的药物。随后，分子对接表明候选药物和潜在靶分子之间存在有利的结合相互作用。在成药性评价中，十分之五的药物靶基因已用于药物开发（APOM、C4A、CCNA2、COPA和PKD2L1）。十分之六的可药物基因在 LSCC 组织中显示出显着表达（COPA、PKD2L1、CCR1、C2、NCSTN、LPAR2）。此外，单细胞表达分析显示，C2和CCNA2主要富集在巨噬细胞中，而COPA和NCSTN则富集在巨噬细胞和上皮细胞中。结论：我们的研究揭示了 10 个潜在的 LSCC 治疗药物基因，这可能有助于推进 LSCC 的精确有效的治疗方法。版权所有 © 2024 Wu、Chen、Wen 和 Zhang。

患有表皮生长因子受体 (EGFR) 突变的非小细胞肺癌患者中有 10% 存在不常见的变异。这些突变主要涉及肺腺癌，但在肺鳞状细胞癌（LSCC）中很少见。 2018年，美国食品和药物管理局批准阿法替尼用于这一特定患者群体。然而，关于阿法替尼治疗 EGFR 突变的 LSCC 的有效性的信息有限。该病例报告记录了一名 LSCC 患者的独特病例，该患者具有罕见的复合 EGFR 突变（G719C 和 S768I），并对阿法替尼治疗显示出显着反应，具有 10 个月的无进展生存期。新的 NTRK1 和 RET 基因突变可能在临床进展后对阿法替尼获得性耐药的发展中发挥潜在作用。该病例凸显了 LSCC 患者基因分析的重要性。尽管这些患者的 EGFR 突变阳性率较低，但在这些患者中寻找 EGFR 突变可能会拓宽他们的治疗选择。© 2024 作者。由爱思唯尔有限公司出版

免疫检查点抑制剂（ICIs）的引入标志着肺鳞状细胞癌（LUSC）治疗模式的转变，强调迫切需要精确的分子生物标志物来可靠地预测治疗效果。本研究旨在通过关注血浆细胞外囊泡 (EV) 衍生的长 RNA (exLR) 来确定免疫化疗疗效的潜在生物标志物。我们招募了 78 名接受一线免疫化疗的晚期 LUSC 患者。收集血浆样本，并进行 exLR 测序以建立基线概况。对 42 名患者进行回顾性分析，以确定差异表达的 exLR。使用定量逆转录 PCR (qRT-PCR) 对最高差异表达的 exLR 进行进一步验证。应用单变量 Cox 分析来确定这些 exLR 的预后意义。基于这些发现，我们开发了一个预测特征（p-Signature）。在对 42 名患者的回顾性分析中，我们鉴定了 460 个差异表达的 exLR，其中与白细胞迁移相关的通路在无应答者中显着丰富。单变量 Cox 分析揭示了 45 个具有预后意义的 exLR。使用 qRT-PCR 对排名前 6 的蛋白质编码 exLR 进行了验证，确定了 CXCL8、SSH3 和 SDHAF1 在应答者和非应答者之间的差异表达。由这三个 exLR 组成的 p 签名在区分应答者与无应答者方面表现出很高的准确性，回顾性队列中的曲线下面积 (AUC) 为 0.904，前瞻性队列中为 0.812。这项研究强调了血浆的潜力exLR 概况预测 LUSC 治疗效果。有趣的是，较低的 p-Signature 评分与激活的 CD4 和 CD8 T 细胞丰度增加相关，表明免疫环境更加稳健。这些研究结果表明，p-Signature 可以作为指导 LUSC 个性化和有效治疗策略的宝贵工具。版权所有 © 2024 张、廖、杨、李、王、于、吴、王、孙、赵、胡和王。

钙结合蛋白 S100A9 已成为肿瘤学中的关键生物分子角色，与多种恶性肿瘤有关。这项全面的生物信息学研究超越了传统界限，研究了 S100A9 在不同肿瘤实体中的预后和治疗潜力。利用广泛的生物信息学工具和公开的癌症基因组数据库（例如 TCGA），我们系统地检查了 S100A9 基因。我们的方法包括差异表达分析、突变负荷评估、蛋白质相互作用网络和生存分析。这个强大的计算框架提供了 S100A9 在癌症生物学中的作用的高分辨率视图。该研究仔细探索了S100A9的致癌方面，综合分析了其与各种肿瘤类型的预后、肿瘤突变负荷（TMB）、微卫星不稳定性（MSI）、DNA甲基化和免疫细胞浸润的关系。这项研究呈现了一系列人类癌症中 S100A9 表达的全景图，揭示了异质表达景观。在 BLCA（膀胱尿路上皮癌）、CESC（宫颈鳞状细胞癌和宫颈内膜腺癌）、COAD（结肠​​腺癌）、ESCA（食管癌）和 GBM（多形性胶质母细胞瘤）等恶性肿瘤中检测到 S100A9 表达升高，而在常见于 BRCA（乳腺癌）、HNSC（头颈鳞状细胞癌）和 KICH（肾嫌色症）。这种不同的表达模式表明 S100A9 在癌症生物学中的作用是多方面的且依赖于背景。从预后来看，S100A9 表达与不同癌症类型的患者预后存在不同的相关性。此外，其表达与九种癌症类型中的 TMB 和 MSI 密切相关。六种选定肿瘤的详细检查——BRCA、CESC、KIRC（肾透明细胞癌）、LUSC（肺鳞状细胞癌）、SKCM（皮肤黑色素瘤）； STAD（胃腺癌）——显示 S100A9 表达与大多数免疫细胞的浸润呈负相关，但与中性粒细胞、M1 巨噬细胞和活化 NK 细胞呈正相关，凸显了 S100A9 与肿瘤免疫环境之间复杂的相互作用。这一生物信息学综合表明 S100A9 在癌症进展中发挥着重要作用，提供了宝贵的预后见解。这些数据强调了 S100A9 作为预后生物标志物的实用性及其作为治疗靶点的潜力。其治疗意义是深远的，表明 S100A9 活性的调节可能会显着影响癌症管理策略。© 2024。作者。