【佳学基因检测】通过基因检测及人工智能大数据分析乳腺癌和其他癌症中 APOBEC3B 表达与不良预后和临床后果的关系

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阅读肿瘤的正确化治疗及靶向药物选择发现《Tumour Biol》在. 2022;44(1):153-169.发表了一篇题目为《通过基因检测及人工智能大数据分析乳腺癌和其他癌症中 APOBEC3B 表达与不良预后和临床后果的关系》肿瘤靶向药物治疗基因检测临床研究文章。该研究由Sima Jafarpour, Maryam Yazdi, Reza Nedaeinia, Sepideh Ghobakhloo, Rasoul Salehi等完成。促进了肿瘤的正确治疗与个性化用药的发展，进一步强调了基因信息检测与分析的重要性。

肿瘤靶向药物及正确治疗临床研究内容关键词：

乳腺癌,载脂蛋白,人工智能,大数据,治疗效果

肿瘤靶向治疗基因检测临床应用结果

基因检测结果如何知道乳腺癌的治疗效果导读：关于载脂蛋白 B mRNA 编辑酶催化亚基 3B APOBEC3B、(A3B) 过表达与癌症预后不良、转移和化疗耐药性的关联性是乳腺癌基因解码的一个关注焦点。通过乳腺癌治疗方法与效果的基因影响，乳腺癌正确治疗团队进行了系统回顾和荟萃分析，以确定其在乳腺癌和其他一些恶性肿瘤中的预后价值和临床病理学特征。乳腺癌的治疗方式与治疗效果的研究材料和方法：PubMed、Scopus、Cochrane Library、Web of Science 和 EMBASE 检索到 2022 年 2 月A3B 与乳腺癌、卵巢癌、胃肠道癌和肺癌的关系。评估了具有 95% 置信区间 (CI) 的汇总风险比，以评估所研究癌症的无病生存期、总生存期 (OS) 和无反复生存期 (RFS)。基因检测结果如何知道乳腺癌的治疗效果的研究结果：纳入了 3700 多名患者在这个大数据调查中。 A3B 水平升高与 总生存期 低（合并 HR = 1.30；95% CI：1.09-1.55，P < 0.01）、无病生存期 差（合并 HR = 1.66；95% CI：1.17-2.35，P < 0.01）和无反复生存期 差（HR = 1.51, 95% CI:1.11-2.04, P = 0.01）。亚组分析显示，高 A3B 表达基因检测与肺（HR = 1.85，95% CI：1.40-2.45）和乳腺癌（HR = 1.38，95% CI：1.00-1.89）的较差 总生存期 相关。 A3B的高表达与临床病理特征没有显着相关性。基因检测结果如何知道乳腺癌的治疗效果的研究结论：APOBEC3B过表达基因检测仅在某些癌症类型中与较差的总生存期、无病生存期和无反复生存期有关，不能预测所有癌症的普遍作用。

肿瘤发生与反复转移国际数据库描述：

Introduction: Controversy exists regarding the association of apolipoprotein B mRNA editing enzyme catalytic subunit 3B APOBEC3B, (A3B) overexpression and poor prognosis, metastasis, and chemotherapy drug resistance in cancers. Here we conducted a systematic review and meta-analysis to determine its prognostic value and clinicopathological features in breast cancer and some other malignancies.Materials and methods: PubMed, Scopus, Cochrane Library, Web of Science, and EMBASE were searched up to Feb 2022 for the association of A3B with breast, ovarian, gastrointestinal and lung cancers. The pooled hazard ratios with 95% confidence interval (CI) were evaluated to assess disease-free survival (DFS), overall survival (OS), and recurrence-free survival (RFS) in cancers under study.Results: Over 3700 patients were included in this meta-survey. Elevated levels of A3B were significantly related to low OS (pooled HR = 1.30; 95% CI:1.09-1.55, P < 0.01), poor DFS (pooled HR = 1.66; 95% CI:1.17-2.35, P < 0.01) and poor RFS (HR = 1.51, 95% CI:1.11-2.04, P = 0.01). Subgroup analysis revealed that high A3B expression was associated with poor OS in lung (HR = 1.85, 95% CI: 1.40-2.45), and breast cancers (HR = 1.38, 95% CI: 1.00-1.89). High expression of A3B did not display any significant association with clinicopathologic features.Conclusion: APOBEC3B overexpression is related to poor OS, DFS and RFS only in some cancer types and no generalized role could be predicted for all cancers.