lncRNA PRDM11抑制直肠癌同步放化疗敏感性的机制及其联合影像组学建立新疗效评估模型的研究

Neoadjuvant chemoradiotherapy combined with radical surgery is the standard treatment modality for local advanced rectal cancer. The pathology of tumor regression classification is a routine method to evaluate the response of preoperative chemo-radiotherapy, but is not accurate to evaluate the long-term prognosis. Our previous research indicated that down-staging depth score (DDS) method was an important index to evaluate the sensitivity and long-term prognosis of radiotherapy and chemotherapy for locally advanced rectal cancer. It was also found that radiomics can extracted imaging feature from the MRI imaging of the tumors to decode the clinical information including treatment evaluation and DDS. The present study aims to extract and select the key radiomics features from the pre-, during and post-treatment MRI imaging, which is highly associated with the prognosis of the patients, and to investigate the molecular mechanism of lncRNA PRDM11 to inhibit the sensitivity of chemoradiotherapy for rectal cancer and the key links and key molecules in the process of radiotherapy. We will clarify the function of lncRNA PRDM11 in regulating the efficacy of radiotherapy and chemotherapy using AOM-DSS induced spontaneous rectal cancer, transplanted rectal tumor in situ and clinical data of patients. Finally, we intend to integrate radiomics features, clinical and lncRNA PRDM11 to build the prognostic prediction model for local advanced rectal cancer, and the prediction model will be validated. The results of this study will provide an adjunct tool for individualized treatment strategy for rectal cancer patients.

局部晚期直肠癌标准治疗是术前同步放化疗联合手术。病理所见肿瘤消退分级是目前常规评估直肠癌术前同步放化疗疗效的手段，但该标准无法准确评估长期预后。本课题组研究的降期深度评分（DDS）方法，是评估局部晚期直肠癌放化疗敏感性及远期预后的重要指标。同时，本课题组发现影像组学方法分析患者MRI图像数据可以预测DDS结果。本项目拟基于影像组学技术挖掘并筛选直肠癌术前同步放化疗前、中、后影像中与预后高度关联的影像组学特征，组成影像组学特征标签。同时研究lncRNA PRDM11抑制直肠癌同步放化疗敏感性的分子机制，发现放化疗过程中的重要环节和关键分子。结合AOM-DSS诱导的小鼠自发直肠癌、原位移植瘤模型和直肠癌临床数据，明确lncRNA PRDM11调控直肠癌放化疗疗效的作用。最终影像组学联合lncRNA PRDM11表达水平建立疗效评估模型，从而为局部晚期直肠癌患者制定个体化治疗策略提供理论依据。

研究目的：建立影像组学与分子特征共同建立预测直肠癌同步放化疗疗效模型。.研究方法：直肠癌同步放化疗前留取组织标本，同时在疗前、中、后运用MRI的T1、T2以及DWI成像在同步放化疗前、中、后多个时间点进行多次采集，并且运用降期深度评分（DDS）对疗效进行分组。组织冻存组织样本，根据降期深度评分标准分为疗效好组与疗效差组。获取了各组样本的表达数据之后，采用GeneSpring GX软件计算基因表达差异和统计学显著性p值。采集后进行兴趣区（ROI）的选择进行图像分割，根据多序列的多次图像的形态学和功能性数据的改变。分别采用传统的计算机辅助诊断方法和预先训练的卷积神经网络，提取基于深度学习的影像组学（DLR）。利用提取的特征建立最小绝对收缩和选择算子Logistic回归模型计算影像组学差异特征。结合基因和影像组学特征的差异表达，建立预测模型预测局部晚期直肠癌同步放化疗治疗疗效。.结果：研究共纳入45例直肠癌术前同步放化疗病例，DDS评分>5分22例，2年无病生存率100%。组织经过筛选后共得到510个满足阈值要求的DelncRNA以及709个DemRNA，在去掉了冗余以及无名称标注的lncRNA之后，共剩余282个DElncRNA。在对三个模块的富集分析中发现模块D的5个基因PDPK1、PPP2R1B、KRAS、PPP2R5C和YES1均能匹配入pathway基因列表中。为了详细探究这五个基因的表达情况与疾病的关系，对此五个基因进行了生存分析。cgdsr R包获取直肠癌相关的临床数据以及表达信息研究数据，共得到382个样本的临床数据，使用survival包进行生存分析发现PDPK1与PPP2R1B的表达量与生存时间呈正相关关系。每个病例获得2838个影像组学图像特征。非线性降维技术（T-SNE）提取182个图像特征。使用基于DLR构建的模型的平均曲线下面积为0.73。.结论：影像组学与lncRNA分子特征可共同预测直肠癌同步放化疗疗效。