Nanotechnology and machine learning enable circulating tumor cells as a reliable biomarker for radiotherapy responses of gastrointestinal cancer patients

基于纳米技术和机器学习的循环肿瘤细胞可以作为胃肠道肿瘤患者放疗的可靠biomarker

背景

肿瘤循环细胞（CTC，circulating tumor cell）可以用于监测胃肠道肿瘤。主要同时通过其丰度来证明的。

一个小问题：这类细胞到底有啥？

基于捕获的细胞如何量化？那么就是应用机器学习的手段。收集了一堆病人的治疗前、中、后的外周血样本并且去收集CTC评估丰度。

方法

通过免疫组化鉴定泛细胞角蛋白（CK）阳性且缺乏白细胞标志物CD45的有核细胞，来区分CTC和非特异性白细胞。（所以就是三个条件，CK+，CD45+，核）

用了IHC，三种染料

• 蓝色：核染料（DAPI）
• 红色：CK
• 绿色：CD45

这儿感觉先做了CNN感觉不行，又换了logistic回归。

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后面感觉讨论了一些比较临床的信息，就是出现CTC增加之后怎么弄。其实我觉得他的关注点应该不在这一块上。

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Machine learning-based automated sponge cytology for screening of oesophageal squamous cell carcinoma and adenocarcinoma of the oesophagogastric junction: a nationwide, multicohort, prospective study

基于机器学习的自动海绵细胞学筛查食管-胃交界处的食管鳞状细胞癌和腺癌:一项全国性、多队列、前瞻性研究

背景

食管癌预后很差：
中国已经开展的早筛计划证明，40_{69岁之间进行一次内窥镜筛查，可以在未来10年内将食管鳞状细胞癌的死亡率降低30}60％。

• Chen R, Liu Y Song G, et al. Effectiveness of one-time endoscopic screening programme in prevention of upper gastrointestinal cancer in China: a multicentre population-based cohort study.

替代的方法主要有两种

• 一种是基于流行病学的问卷调查。（预测效果有限）
• 另一种是对非内窥镜气球或胶囊海绵采样器采集的细胞进行病理分析。（需要高年资病理医生介入）

方法

先填结构化问卷

然后筛出

• 医院筛查的14597人
  • 训练7899
  • 测试6698
• 社区的2901人
  • 外部验证

每个人准备30张液基载玻片，用AI扫描仪识别食管鳞状细胞、食管胃交接腺细胞以及潜在恶性细胞。最终输出：输出细胞的定性及定量结果。

每 人 选 10 个 细 胞

使用算法：

• LightGBM
• XGBoost
• AdaBoost
• Logistic Regression

小想法：力大飞砖的项目，选10个细胞感觉完全没把AI的应用展示出来啊。

结果展示可以学一下

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A neurodevelopmental epigenetic programme mediated by SMARCD3–DAB1–Reelin signalling is hijacked to promote medulloblastoma metastasis

为啥直接说和表观密切？

先做SMARCD3在在肿瘤中增加，和肿瘤相关

bluk和表观交叉，只有一个SMARCD3

转录和蛋白都高。

G3本身SMARCD3都高，所以看生存差异不明显。

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找核SMARCD3相关的基因做通路分析发现富集到细胞膜的pathway。

6个G3细胞系，SMARCD3都有表达，原位荷瘤发现转移和SAMRCD3表达有关.

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SMARCD3 drives MB cell migration and tumour metastasis

SMARCD3驱动MB细胞迁移和肿瘤转移。

SMARCD3分布在D3周围，协助肿瘤迁移。

用之前的两个细胞系

敲高表达-CTC减少

过表达低表达-CTC增多

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SMARCD3在MB细胞迁移过程中上调DAB1

富集到了Reelin signalling in neurons

敲SMARCD3，通路富集了，和DAB1就相关，正相关。

蛋白和mRN上都正相关。

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Transwell提示敲DAB1迁移下降。

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在TCGA的所有癌种中，SMARCD3和DAB1的相关性是都有的。在GTEx的正常组织中，在小脑和小脑半球中、髓母细胞瘤中显著相关。

然后在七种脊椎动物的小脑中（下面右边那张图）去看物种间异质性，结果发现在物种间保守，在器官间异质性（抑制的）。

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SMARCD3调节Reelin信号在小脑发育中的作用。

找了12个发育阶段的小脑，看浦肯野细胞和GC细胞（分泌Reelin的颗粒细胞），GCReln高，浦肯野的下游高

免疫荧光和RNA表达都表示，SMARCD3攀升且和浦肯野纤维一致，出生后下降。

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人的器官里也是这样的情况。大概就是发育早期SMARCD3慢慢多，出生前最多，出生后就低了。

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SMARCD3对DAB1在小脑和MB中的表观基因组调控。

SMARCD3和SWI/SNF相关好像。用ATAC看，敲降SMARCD3后，关闭的一些基于都是一些迁移相关的基因。同时ATAC和之前的RNASeq相关。

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找了敲降SMARCD3后染色体下降的区域，分别做了三个区段的CHIP Seq，反正就是SMARCD3在肿瘤中调控H3K4me3和H3K27ac（两个活性marker）发挥作用？（没听懂）

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SMARCD3在小脑和MB中表达的染色质动态。

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反正找了一堆element。

然后就找调节hub的转录因子：

• 胚胎小脑中高表达，其他时候低
• 和SMARCD3表达相关。
• 在MB/G3中与SMARCD3相关
• 本身是TF

然后叫筛到了一堆，分别敲降看SMARCD3表达量的变化。

Inhibiting Src activity reduces SMARCD3-induced metastasis

抑制Src活性可减少smarcd3诱导的转移。

探究一下临床转化的意义。

找到个SFK，这个和浦肯野纤维相关好像。

通过阻断DAB1能不能阻止这个通路。

找了十个病人，然后看到SMARCD3在原发瘤和转移瘤中表达相关，同时IHC发现敲掉SMARCD3后，Src就很少了

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同时用达沙替尼后可以不影响肿瘤凋亡水平，但是影响肿瘤转移。

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蹭一下师兄的总结。

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应用一下文章的epi基因，数据库应用的优势。