既想研究诊断又想研究预后，这个思路都满足

引言：大家好，又是给大家分享好文章的一天。今天给大家分享的文章有关于去势抵抗前列腺癌的文章。文章最近发表于杂志cancers（IF：6.126）。构建了能预测去势抵抗前列腺癌和无复发生存期的诊断和预后gene signature。文章的亮点在于 1、涉及数据集多，分析手段多样  2、内容丰富构建了诊断、预后双模型  3、研究点为癌型典型特征。非常值得借鉴。

集内容、数据量为一体的

诊断+预后双模型

思路等你来撩

科普：前列腺癌是老年男性常见的恶性肿瘤，在我国的发病率呈逐年上升趋势。早期局限性前列腺癌一般采用手术或局部放疗，对于晚期前列腺癌，内分泌治疗是多年来公认的有效治疗方法。在内分泌治疗开始阶段，绝大多数患者可以达到肿瘤缩小，血清前列腺特异性抗原（Prostate  specific antigen, PSA）下降，骨痛减轻，尿路梗阻和出血症状缓解，体力状况改善。但是，相当一部分患者在内分泌治疗2到5年后出现病情进展，前列腺癌从对激素依赖逐渐变为对激素不敏感，成为激素抵抗型前列腺癌（Hormonal Refractory Prostate Cancer，HRPC）。HRPC一旦出现，治疗就比较困难，且严重威胁患者的生命。

文章流程图

涉及数据集：

去势抵抗前列腺癌：castration-resistant PCa (CRPC)

激素敏感型前列腺癌：hormone-sensitive PCa (HSPC)

结果解说：

1、多数据集筛选CRPC vs HSPC 间差异基因、位置展示、热图、富集分析

2、基于TCGA数据集，构建预测CRPC样本RFS生存的预后模型：CRPCPS（方法：cox、lasso、K-M生存分析）

3、预后模型CRPCPS的验证

预测转移

4、预后模型：CRPCPS独立预后因子评估

5、预后模型：CRPCPS加入临床特征等分析

6、CRPCPS结合临床特征的列线图构建

7、CRPCPS预后模型于其它预后模型比较

8、CRPCPS预后模型区分的高低风险组GSVA比较

9、CRPC诊断模型构建（研究篇幅较小，logistics）

内容是不是超级多，作者构建了预测去势抵抗前列腺癌无复发生存的预后模型和诊断模型。因为诊断模型涉及的分析有限所以将重点放在了预后模型的分析上，纳入了多数据集、多临床指标分析，涉及的也不仅仅是RFS还有OS、MFS等，选择一个感兴趣、且有意义的癌型分类就可以研究了。对思路感兴趣的小伙伴们不要错过了。

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