一、肾细胞癌与肿瘤血管形成（论文文献综述）
贾媛媛[1]（2021）在《POSTN对肾细胞癌生物学行为的影响和机制研究》文中进行了进一步梳理肾细胞癌（renal cell carcinoma,RCC）简称肾癌,起源于肾实质泌尿小管上皮系统,具有高度异质性,是肾脏肿瘤中最常见的类型,已经成为威胁人类健康的重要卫生问题。肾细胞癌起病隐匿,患者确诊时常合并远处转移,且对化放疗不敏感,导致患者预后不良。因此积极探索肾细胞癌发生发展机制,寻找早期诊断标志物,对提高患者生存期显得尤为重要。骨膜蛋白（periostin,POSTN）首次于小鼠成骨细胞系中发现,在胚胎发育中促进成骨在骨膜的聚集分化,后续研究发现POSTN在多种恶性肿瘤中高度表达,参与肿瘤的发生发展,并与复发转移密切相关。POSTN能够诱导肿瘤血管生成,促进肿瘤细胞侵袭和转移;高水平的POSTN与肿瘤分化不良、微血管浸润和淋巴结转移密切相关,但其在肾细胞癌中的作用尚未见报道,同时其调控肾细胞癌发生发展的机制尚未证实。上皮间质转化（epithelial mesenchymaltransition,EMT）是上皮细胞表型转化的生理过程,是肾癌细胞发生转移侵袭的重要因素。据报道,POSTN调控恶性肿瘤侵袭转移与其促进EMT进程相关。POSTN作为分泌型基质蛋白,通过结合细胞表面整合素αVβ3激活整合素连接酶（integrin linked kinase,ILK）,而ILK下游的Akt/m TOR信号通路是激活EMT的关键信号介质。基于现有研究背景提出以下问题:POSTN在肾细胞癌及癌旁组织中是否存在差异性表达?POSTN在肾细胞癌中的生物学功能有哪些?POSTN在肾细胞癌发生发展的机制中所起的作用有哪些?是否与ILK/Akt/m TOR信号通路的激活相关?为了阐明上述问题的答案,本研究以肾细胞癌为基础模型,POSTN蛋白为核心,从临床标本、体内外细胞水平探究POSTN在肾细胞癌中的确切功能及其临床价值。研究方法:本研究采用qRT-PCR和免疫印迹检测肾细胞癌患者组织标本中POSTN m RNA及蛋白的表达水平;采用si RNA和慢病毒过表达质粒分别构建POSTN沉默、过表达的肾癌细胞模型;采用细胞免疫荧光观察POSTN在肾癌细胞中的表达和分布;采用qRT-PCR、western blot和细胞免疫荧光验证转染效率;采用CCK-8、集落形成、划痕实验、Transwell和流式细胞术检测POSTN对肾癌细胞生物学行为的影响;采用western blot检测EMT标志蛋白E-cadherin、N-cadherin和vimentin的表达趋势,以及ILK/Akt/m TOR信号通路相关蛋白的表达水平;采用裸鼠异种移植瘤模型检测肾癌细胞在体内的增殖能力,记录肿瘤组织的体积和重量,实验结束后分离肿瘤组织进行免疫组化和western blot检测POSTN和ILK/Akt/m TOR通路相关蛋白的表达趋势,在体验证POSTN对肾细胞癌增殖的调控作用及分子机制。研究结果:1.在37例肾细胞癌患者的肿瘤组织及癌旁组织中,qRT-PCR检测结果显示,与癌旁组织相比,肾癌组织中POSTN m RNA的表达水平显着上调（P<0.01）。western blot检测进一步证实,肾癌组织中POSTN蛋白表达水平显着升高;POSTN表达水平与肾细胞癌患者TNM分期、淋巴结及血管浸润相关（P<0.05）。免疫组化结果观察到POSTN在肾癌组织中高表达,大部分定位于肿瘤细胞的细胞质和肿瘤间质中。2.转染效率验证结果显示,si RNA-POSTN转染后,A498细胞和ACHN细胞中POSTN m RNA和蛋白表达量均显着下降,与阴性对照组存在显着差异（P<0.001）;转染LV-POSTN后,A498细胞和ACHN细胞中POSTN m RNA和蛋白表达量均显着上调,与阴性对照组存在显着差异（P<0.001）;3.在前述细胞模型的基础上,CCK-8和集落形成实验结果显示,沉默POSTN后,A498细胞和ACHN细胞增殖能力减弱;而POSTN过表达后,A498细胞和ACHN细胞增殖能力显着增强,与相应的阴性对照组相比,具有显着差异（P<0.01）;4.划痕实验结果表明,POSTN表达下调后,ACHN细胞和A498细胞迁移能力受到显着抑制;反之POSTN表达增强后,ACHN细胞和A498细胞迁移能力得到显着增强,与阴性对照组相比具有显着差异（P<0.001）;Transwell实验结果表明,POSTN表达下调后,ACHN细胞和A498细胞的侵袭能力受到显着抑制;反之POSTN表达增强后,ACHN细胞和A498细胞侵袭能力得到显着增强,与阴性对照组相比具有显着差异（P<0.001）;5.流式细胞术结果显示,沉默POSTN显着增加了ACHN细胞和A498细胞的凋亡比例,而在POSTN过表达后ACHN细胞和A498细胞的凋亡比例降低;6.POSTN沉默后,ACHN细胞和A498细胞中E-cadherin的表达量明显增加,N-cadherin和Vimentin的表达量显着降低;而在过表达POSTN后,肾细胞癌细胞中E-cadherin表达量减少;N-cadherin和vimentin表达水平上调;7.POSTN沉默后,抑制了ACHN细胞和A498细胞中ILK/Akt/m TOR通路激活,p-Akt和p-m TOR的表达水平下降;而POSTN过表达的ACHN细胞和A498细胞中ILK/Akt/m TOR通路显着激活,ILK、p-Akt和p-m TOR的表达水平上调;8.在裸鼠移植瘤模型中进一步证实,POSTN沉默后A498细胞和ACHN细胞成瘤能力受抑,肿瘤体积和重量显着低于对照组;相反,过表达POSTN可提高A498细胞和ACHN细胞的体内成瘤能力,肿瘤体积和重量显着高于对照组;9.体内研究证实,POSTN沉默后,抑制了A498细胞和ACHN细胞中ILK/Akt/m TOR通路的激活,ILK、p-Akt和p-m TOR表达水平下调;而POSTN过表达的ACHN细胞和A498细胞中ILK/Akt/m TOR通路显着激活,ILK、p-Akt、p-m TOR表达水平升高。结论:1.POSTN在肾癌组织中高表达,POSTN表达水平与肾细胞癌患者TNM分期、淋巴结及血管浸润相关;2.POSTN高表达能够促进肾癌细胞增殖、迁移和侵袭能力,并抑制细胞凋亡;3.POSTN高表达激活ILK/Akt信号通路,促进肾癌细胞增殖。综上研究结果证实,POSTN高表达与肾细胞癌发生发展密切相关,并明确了POSTN作为生物标志物和干预靶点的潜在价值。
郭文豪[2]（2021）在《基于RNA-seq探索miR-942促进透明细胞肾细胞癌对舒尼替尼耐药的差异编码基因研究》文中指出研究背景:透明细胞肾细胞癌是泌尿外科三大癌症之一,但其死亡率最高。近年统计发现透明细胞肾细胞癌的发病率持续增长。舒尼替尼作为多靶点的酪氨酸激酶抑制剂是透明细胞肾细胞癌治疗的一线首选药物。舒尼替尼的使用让肾细胞癌患者的无病生存率和总体存活率明显增加,但是所有患者最终都会发展成为耐药导致疾病进一步进展。miRNA主要通过抑制翻译和加速靶信使RNA的降解来沉默基因的表达从而达到转录后调控。同时,miRNA在肿瘤中扮演着重要的角色,许多研究发现miRNA可以作为肿瘤抑制因子或者致癌因子发挥作用,在肿瘤的发生、发展和转移中发挥重要作用。有研究发现miR-942在舒尼替尼耐药的患者组织中高表达,并且miR-942可以通过调控MMP-9和血管内皮生长因子的分泌,进而增强转移性肾细胞癌的迁移和对舒尼替尼的耐药。但是miR-942对于肾癌基因组表达的调控依然不清楚。研究目的及方法:为了探究miR-942对肾癌基因组的表达调控,利用合成的miR-942 mimic转染肾癌细胞系OSRC-2,然后通过RNA-seq研究miR-942在肾癌中的相关调控基因,并进一步通过基因富集分析研究miR-942对肾癌的生物学功能和过程的影响。同时结合TCGA数据库,利用GSEA分析发现miR-942调控的过程。为寻找miR-942的靶基因,通过RNA-seq数据、miRanda软件和TCGA数据库联合分析寻找miR-942的靶基因,同时结合TCGA数据库的患者信息分析相关靶基因对于肾癌的预后影响。为了探究相关靶基因对于肾癌的作用,利用干扰慢病毒敲降肾癌细胞中的相关靶基因,然后通过实时定量PCR、CCK8、细胞划痕实验研究相关靶基因对肾癌增殖、迁移和耐药的影响。实验结果:miR-942可以明显增加OSRC-2对于舒尼替尼的耐受。miR-942在转染OSRC-2后显着影响了1171个基因上调,526个基因下调。功能富集发现miR-942主要参与细胞质、细胞核以及质膜的生物活动,同时miR-942对蛋白结合、RNA结合、离子结合等影响显着。主要影响的信号通路包括癌症通路、PI3K-Akt信号通路、MAPK信号通路、TNF信号通路、TGF-beta信号通路等。GSEA富集分析发现miR-942分别在加压素调节的水吸收,近端小管碳酸氢盐回收,脂肪酸代谢和帕金森氏病中显着富集。同时有20个编码靶基因对于肾癌的预后生存率有显着影响,敲降SSFA2、SALL1和BCAR3对于肾癌细胞的增殖迁移没有明显影响,但是可以影响肾癌细胞对于舒尼替尼的耐受程度。结论:1.miR-942在舒尼替尼耐药组织中高表达并促进cc RCC细胞系对于舒尼替尼的耐药。2.miR-942主要调控肾癌细胞中的细胞质、细胞核以及质膜等,并且影响受体结合（蛋白结合,RNA结合,离子结合等）。3.miR-942主要调控的通路有:癌症通路、PI3K-Akt信号通路、MAPK信号通路、TNF信号通路、TGF-beta信号通路、NF-κB信号通路、HIF-1信号通路等。4.SSFA2、SALL1、BCAR3、TBC1D14等20个miR-942预测编码靶基因对于肾癌预后有显着影响。5.SSFA2、SALL1、BCAR3可以调控肾癌细胞对舒尼替尼的耐药性而不影响肾癌细胞的增殖和迁移。
郭君君[3]（2021）在《能谱CT多参数定量分析在肾透明细胞癌病理分级中的价值研究》文中进行了进一步梳理背景:肾细胞癌是肾脏最常见的恶性肿瘤,包括10多种组织学与分子亚型,其中肾透明细胞癌（Renal clear cell carcinoma,cc RCC）最常见且死亡率最高。cc RCC的核分级被证实是患者预后的独立影响因素,因此术前明确cc RCC的病理分级对临床选择合适的治疗方案及预后评估有重要意义。传统的影像学检查对不同级别的cc RCC难以鉴别,而能谱CT或许能够提供定量参数区分它们。目的:探究能谱CT定量参数是否能够在术前预测肾透明细胞癌的病理分级。方法:收集我院2018年6月-2020年12月期间进行手术并经病理证实的38例肾透明细胞癌患者,其中高分化组（Furhman I-II级）28例,低分化组（Furhman III-IV级）10例,所有患者术前均行常规平扫及能谱CT（GE Revolution energy spectral CT）增强皮质期及实质期扫描,并将扫描图像传送至后处理工作站（AdvancedWorkstation4.7）,重建出70kev单能量图像、碘基图、能谱曲线图及有效原子序数直方图。分析内容包括:1.分析肿瘤的常规征象:评价内容包括肿瘤形态、钙化、坏死、肾盂或肾周侵犯及瘤栓形成等征象,并测量肿瘤直径。包括患者的年龄、性别及肿瘤部位。2.分析肿瘤的能谱征象:（1）70kev单能量CT值;（2）测量病灶内碘浓度(Iodine content of lesion,IClesion)与同层腹主动脉的碘浓度(Iodine content of aorta,ICaorta),计算标准化碘浓度（Normolized iodine concentration,NIC）=IClesion/ICaorta;（3）观察40kev、90kev对应的CT值,计算能谱曲线斜率（Energy spectrum curveslope,K）=(CT40kev-CT90kev)/50;（4）有效原子序数。用SPSS 25.0及Med Calc18.0软件对患者基本信息、常规CT征象及能谱CT多参数进行统计学分析。计量资料以均数±标准差表示,采用独立样本t检验进行分析;计数资料采用Fisher确切概率法进行分析。绘制受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic,ROC）分析差异有统计学意义的能谱CT参数的诊断效能。结果:1.高、低级别cc RCC的基本信息比较,性别、年龄及肿瘤部位等方面在两组间无明显差别,差异没有统计学意义（P>0.01）。2.高、低级别cc RCC的常规CT征象比较,肿瘤直径、肾盂或肾周侵犯在两组间的差异有统计学意义（P<0.01）,形态、钙化、坏死及瘤栓形成等方面在两组间的差别不大,差异没有统计学意义（P>0.01）。3.皮质期和实质期,低级别cc RCC的NIC值、K值、有效原子序数及70kev单能量CT值均大于高级别cc RCC,且差异有统计学意义（P<0.01）。4.ROC曲线分析显示NIC值对cc RCC的病理分级具有较高的诊断价值,曲线下面积（Area under curve,AUC）最大为0.857,最佳阈值为0.28,相对应的特异度为70%,敏感度为85.71%。结论:1.肿瘤大小以及是否发生肾盂或肾周侵犯对高、低级别cc RCC的鉴别有一定价值。2.能谱CT多参数定量分析可以区分不同病理分级的cc RCC,尤其是NIC值,在诊断高、低级别cc RCC中的特异度和灵敏度较高,能够为临床医生对患者的个体化治疗和预后评估提供帮助。
孟夏[4]（2021）在《超声造影在肾透明细胞癌分级与血管生成评估中的应用价值》文中研究指明目的:本研究探讨肾透明细胞癌（clear cell renal cell carcinoma,ccRCC）的世界卫生组织/国际泌尿病理学会（World Health Organization/International Society of Urological Pathology,WHO/ISUP）分级、微血管密度（microvascular density,MVD）、新生血管分化程度与超声造影（contrast-enhanced ultrasonography,CEUS）特征之间的相关性,以确定超声造影在评估肿瘤分级、新生血管数量及分化程度的应用价值。方法:本研究分析了我院2017年1月-2020年10月期间86例确诊为ccRCC患者的新生血管特征和超声造影特征。选取CD31、CD34单克隆抗体标记组织标本新生血管内皮细胞,确定ccRCC内新生血管MVD、新生血管分化程度。利用超声造影分析软件描绘感兴趣区域（病灶）,绘制时间-强度曲线（time-intensity curve,TIC）,获得下列参数:峰值强度（peak intensity,PI）、达峰时间（time to peak,TTP）、造影剂增强均匀性、病灶边缘高增强环完整性、造影剂充盈模式、清除模式。所有参数均行统计学分析。结果:30例高级别ccRCC（WHO/ISUP分级Ⅲ-Ⅳ级）与56例低级别ccRCC（WHO/ISUP分级Ⅰ-Ⅱ级）的PI中位数分别为34.5%和56.6%;TTP中位数分别为21.0 s和76.0 s,高级别ccRCC的PI、TTP较低级别ccRCC均减低,呈相对乏血供特点。高级别ccRCC表现为病灶边缘高增强环不完整（63.3%）、不均匀增强（76.7%）、“慢进”（63.3%）、“慢退”（53.3%）;低级别ccRCC表现为病灶边缘高增强环不完整（58.9%）、不均匀增强（71.4%）、“快进”（73.2%）、“快退”（57.1%）。高级别ccRCC与低级别ccRCC在PI、TTP、病灶边缘高增强环完整性、造影剂充盈模式上,组间差异均有统计学意义（P<0.05）。高级别ccRCC与低级别ccRCC在造影剂增强均匀性、造影剂清除模式上,组间差异均无统计学意义（P>0.05）。根据PI绘制受试者工作特性曲线（Receiver Operating Characteristic,ROC）,结果显示以45.6%作为临界值时,区别高级别ccRCC与低级别ccRCC准确率最高,其敏感度为90%,特异度为62.5%,曲线下面积（area under curve,AUC）为0.776,P<0.001。高级别ccRCC与低级别ccRCC的CD31+MVD平均值±标准差分别为41.0±11.1/HP和66.3±19.2/HP;CD34+MVD平均值±标准差分别为31.5±12.0/HP和61.1±20.4/HP,高级别ccRCC的CD31+MVD、CD34+MVD较低级别ccRCC减低,组间差异有统计学意义（P<0.05）。高级别ccRCC与低级别ccRCC的未分化血管（CD34-/CD31+MVD）平均值±标准差分别为9.5±3.7/HP和5.2±4.5/HP,高级别ccRCC的未分化血管（CD34-/CD31+MVD）较低级别ccRCC增多,组间差异有统计学意义（P<0.001）。PI与CD34+MVD、CD31+MVD均呈正相关,PI与未分化血管（CD34-/CD31+MVD）呈负相关。结论:（1）ccRCC超声造影特征与肿瘤分级、新生血管MVD、分化程度有相关性,超声造影可以应用于ccRCC分级和血管生成的评估。（2）高级别ccRCC超声表现为PI、TTP减低,病灶边缘高增强环不完整,造影剂灌注减慢,呈相对乏血供特点;高级别ccRCC较低级别ccRCC肿瘤新生血管MVD减少、未分化血管增多,呈相对乏血供特点。（3）术前超声造影PI可以作为高级别ccRCC重要的预测因子。
康钦钦[5]（2021）在《功能成像与透明细胞肾细胞癌病理特征的相关性研究》文中进行了进一步梳理第一部分:低、高级别透明细胞肾细胞癌的鉴别:肿瘤大小与CT灌注参数的比较目的:比较肿瘤大小和CT灌注参数在鉴别低级别和高级别透明细胞肾细胞癌中的作用。方法:对120例不同病理分级透明细胞肾细胞癌患者（15例为Ⅰ级,82例为Ⅱ级,19例为Ⅲ级,4例为Ⅳ级）进行320排CT灌注成像和Fuhrman病理分级,测定肿瘤的等效血容量（Equivalent blood volume,Equiv BV）、表面通透性（Permeability surface,PS）、血流量（Blood flow,BF）以及肿瘤大小。在最大肿瘤面积处测量最大肿瘤直径。Ⅰ、Ⅱ级为低级别组（n=97）,Ⅲ、Ⅳ级为高级别组（n=23）。比较两组肿瘤的CT灌注参数、肿瘤大小、CT灌注参数/大小比值并对各项指标进行回归分析。最后评估肿瘤大小、CT灌注参数和Fuhrman分级之间的相关性。结果:高级别透明细胞肾细胞癌的肿瘤大小明显高于低级别透明细胞肾细胞癌（P<0.001）。高级别透明细胞肾细胞癌的PS、PS/size比值、Equiv BV/size比值、BF/size比值均显着低于低级别透明细胞肾细胞癌（P<0.05）。通过回归分析,肿瘤大小（OR=1.897;95%CI:1.219-2.952）和PS（OR=0.979;95%CI:0.963-0.994）有助于区分高级别和低级别透明细胞肾细胞癌,二者之间具有统计学差异。肿瘤大小与Fuhrman分级呈正相关（r=0.219,P=0.016）,而PS与Fuhrman分级呈负相关（r=-0.263,P=0.004）。肿瘤大小与CT灌注参数无显着相关性（P>0.05）。结论:透明细胞肾细胞癌的肿瘤大小和PS与Fuhrman分级无显着相关性。肿瘤大小和PS是区分高级别和低级别透明细胞肾细胞癌的独立指标。第二部分:IVIM-MRI在透明细胞肾细胞癌病理分级中的应用及其与微血管密度的相关性研究目的:评估IVIM-DWI对透明细胞肾细胞癌病理分级的价值及其参数与微血管密度的相关性。方法:对经病理证实的82例透明细胞肾细胞癌患者（14例为Ⅰ级,47例为Ⅱ级,15例为Ⅲ级,6例为Ⅳ级）进行3.0T IVIM-DWI成像。Ⅰ级+Ⅱ级为低级别组（n=61）,Ⅲ+Ⅳ级为高级别组（n=21）。IVIM-DWI成像设定9个b值（0、20、50、100、200、400、600、800、1000 s/mm2）。通过扩散加权成像双指数模型获得不同病理分级CCRCC的单纯组织扩散系数（D）、假性扩散系数（D*）和灌注分数（f）。采用CD34免疫组化进行微血管密度（MVD）的量化。采用Mann-Whitney U检验分析低、高级别组间肿瘤IVIM-DWI参数的统计学差异。采用ROC曲线分析评估各参数值的诊断效能并确定诊断的阈值。低级别和高级别组透明细胞肾细胞癌IVIM-DWI各参数、MVD量化值及病理分级之间的相关性通过Spearman等级相关进行分析。结果:假性扩散系数D*值、单纯扩散系数D值及MVD定量值在两组肿瘤之间存在统计学差异。高、低级别组的D*值分别为51.1±7.6 mm2/s、44.3±9.5 mm2/s（P=0.007）。D值分别为1.2±0.3 mm2/s、1.3±0.3 mm2/s（P=0.015）,MVD值分别为81.5±8.8、67.5±12.8。D*、D及MVD值均与病理分级相关,D*值呈正相关（r=0.346,P<0.05）,D值呈负相关（r=-0.315,P<0.05）,MVD值呈正相关性（r=0.617,P>0.05）。D、D*对于鉴别高低级别透明细胞肾细胞癌的ROC曲线下面积均为0.7。D、D*的阈值分别为1.2mm2/s、44.4 mm2/s,灵敏度分别为70.0%、60.7%,特异度分别为70%、90%。假性扩散系数D*值及单纯扩散系数D值与MVD存在相关性,与D*值呈正相关（r=0.585,P<0.05）,与D值呈负相关（r=-0.337,P<0.05）.结论:IVIM-DWI成像可提供透明细胞肾细胞癌不同病理分级的信息,且可用于微血管密度的无创评估。第三部分:基于影像特征对透明细胞肾细胞癌病理分级的预测研究目的:评估基于CT增强扫描影像特征及RENAL评分的透明细胞肾细胞癌的Fuhrman分级预测模型。材料与方法:回顾性分析100例低级别（I级+II级）和80例高级别（III级+IV级）透明细胞肾细胞癌的各种增强CT图像特征及RENAL评分。全部患者按照扫描时间顺序分为训练集和验证集。利用训练集中的增强CT各种特征及RENAL评分结果构建透明细胞肾细胞癌的病理分级预测模型,并使用验证集进行验证。ROC曲线下分析用于评估模型在区别不同病理分级透明细胞肾细胞癌中的预测价值。结果:在训练集中,肿瘤大小、皮髓期CT值变化比值（（皮髓期增强CT值-平扫CT值）/平扫CT值,Percentage attenuation change,PAC）、RENAL评分在两组肿瘤之间存在统计学差异。低级别透明细胞肾细胞癌的肿瘤大小为29mm、高级别组为39.47mm,P值<0.05。高级别透明细胞肾细胞癌的皮髓期PAC均值为5.24±0.37、低级别组为4.83±0.26,P<0.05。高级别组RENAL评分总分的均值为8.28±1.17、低级别组为5.67±1.22。在验证集中,位置、皮髓期PAC、E评分、N评分、L评分及RENAL总分与两组肿瘤存在相关性。高级别CCRCC的皮髓期PAC为5.26±0.36、低级别组皮髓期PAC为4.82±0.22,P<0.05.高级别组RENAL评分总分均值为8.5±0.97,低级别组为5.7±1.15。多变量Logistic回归结果显示皮髓期PAC及RENAL评分总分为透明细胞肾细胞癌病理分级的独立预测因子,OR值及95%可信区间分别为:7.09（2.41-20.85）、11.71（4.19-32.73）。皮髓期PAC及RENAL评分所建立的回归模型分析有助于区别透明细胞肾细胞癌的不同病理分级,诊断效能高达90%以上。结论:RENAL评分和皮髓期PAC所建立的回归预测模型有助于预测透明细胞肾细胞癌的病理分级,可为预测患者的预后提供一定的参考。
江卫星[6]（2021）在《预测肾癌病理类型和临床分期新指标以及人工智能在肾癌中的初步探索》文中研究说明●第一部分 肾细胞癌诊断的新思路和新指标探索●第一章 肿瘤最大直径和和最小直径的比值在术前诊断肾癌病理类型中的临床意义目的:多项影像学研究探讨和描述了用于区分肾细胞癌各个病理亚型的方法,但目前尚无肾癌原发瘤形态特征在区别肾癌病理类型中的价值和意义。本研究的主要目的是评估原发瘤最大直径和最小直径的比值（Ratio of maximum to minimum tumor diameter,ROD）在术前诊断肾细胞癌病理类型中的可行性及价值,以提高术前影像学诊断的准确性,更好地指导临床决策。方法:回顾性分析了 2015年1月至2019年12月间于中国医学科学院肿瘤医院（Cancer Hospital,Chinese Academy of Medical Sciences,CHCAMS）接受手术治疗的1661例肾癌患者。使用观测者操作特性曲线（Receiver operating characteristic,ROC）分析计算ROD的临界值,根据ROD临界值分别进行分组比较患者之间的临床和病理因素。采用Cox比例风险模型确定预测因素。结果:在透明细胞癌组（n=1477）和非透明细胞癌组（n=184）中,预测透明细胞癌的最佳ROD临界值为1.201（敏感性为90.7%,特异性为76.1,ROC曲线下的面积[Area Under the Curve,AUC]为0.827;p<0.001）。在非透明细胞癌组中,预测乳头状肾细胞癌的ROD临界值为1.092（敏感性为87.9%,特异性为40.5%,AUC为0.637;p=0.003）。与ROD<1.201组的患者相比,ROD≥1.201组中透明细胞癌患者的比例明显较高（85.8%vs 14.2%,p<0.001）。术前临床和影像学特征的多因素分析结果显示ROD≥1.201还是透明细胞癌病理类型的独立预测因素（相对危险度[odds ratio,OR]为3.061,95%置信区间[Confidence interval,CI]为2.179-4.300;p<0.001）。除此之外,ROD≥1.201组的肾癌患者具有较高比例的Fuhrman Ⅲ/Ⅳ级（91.2%vs 8.8%,p=0.014）,肿瘤坏死（86.7%vs 13.3%,p=0.012）和肉瘤样分化（90.6%vs 9.4%,p<0.001）。结论:ROD可作为术前预测肾细胞癌患者病理类型的新指标,是诊断肾细胞癌的辅助手段。ROD预测肾透明细胞癌和乳头状肾细胞癌的最佳临界值分别为1.201和1.092。此外,ROD≥1.201与较高的Fuhrman,肉瘤样分化和肿瘤坏死均有关。但是,该结论尚有待于后续前瞻性的研究验证。●第二章 肾细胞癌肾静脉癌栓漏诊的术前危险因素分析和评分模型的建立目的:根据前期我们对肾癌合并肾静脉癌栓（renal vein tumor thrombus,RVTT）患者的长期生存情况的分析时发现,一些RVTT患者在术前被漏诊。为提高临床医师术前RVTT诊断的准确性,也是对前期课题研究的进一步深入和延伸,我们对RVTT漏诊的肾癌患者的临床特点进行了回顾性分析和总结,探索了临床特征是否可作为RVTT漏诊诊断预测指标,以更好地指导临床决策,最大程度来提高围手术期的安全性。方法:回顾性分析了 CHCAMS 2000年1月至2015年12月期间经病理诊断合并有肾静脉癌栓的128例肾癌患者的临床资料。根据术前RVTT是否漏诊将患者分为漏诊组和未漏诊组,然后按照性别和年龄1:1的比例等统计学匹配原则在同一连续的时期内因肾癌行根治性肾切除的患者,作为无癌栓组。通过Kaplan-Meier方法进行生存分析估计。采用Cox比例风险模型识别风险因素。结果:在肾静脉癌栓的患者中RVTT的术前漏诊率为30.5%（39/128）。与无癌栓组相比,漏诊组患者倾向于有较大比例的肿瘤位于肾中部（56.4%vs 28.2%,p=0.012）,肾静脉造影剂填充不良（46.2%vs 23.1%,p=0.032）和瘤周侧支血管形成（33.3%vs 7.7%,p=0.005）,而这些临床特征在漏诊组和未漏诊组之间没有统计学差异。在多变量分析中,肿瘤最大直径、肿瘤位于肾中部、肾静脉造影剂充盈不佳以及具有侧支血管的肿瘤（OR:1.22、1.35、1.25、1.22;p=0.034、0.003、0.015 和 0.037）是RVTT漏诊的独立预测因子。根据最终的多变量模型,计算出肾静脉癌栓的漏诊评分模型,该模型的AUC为0.852（95%CI:0.77-0.94,p<0.001）,模型评分为3分患者的敏感性和特异性分别为74.4%和84.6%。此外,漏诊组的患者预后比未漏诊组的患者相对较好,并且伴有瘤周侧支血管的患者是肾癌肾静脉癌栓患者生存时间短的独立预测指标（风险比率,[hazard ratio,HR]:1.15,95%CI:1.02-1.47;p=0.025）。结论:术前肾癌肿瘤直径较大,位于肾中部,伴有瘤周侧支血管以及肾静脉造影剂充盈不足时,诊断上应特别考虑合并肾静脉癌栓的可能性。模型评分为3分的患者提示RVTT诊断漏诊的可能性较高。●第三章 人工智能技术识别病理切片图像辅助诊断肾透明细胞癌的研究目的:计算机科学在医学发展中的运用越来越广泛,AI作为计算机学科的分支领域发展最为突出。随着数字病理学的出现,AI在实体肿瘤的病理研究中取得了突破性进展,但AI在肾细胞癌诊断研究中的应用尚处于起步阶段,我们首先在肾癌病理上进行AI尝试,以获得AI辅助肾癌诊断的初步经验。本研究通过收集肾透明细胞癌病理切片、全视野数字切片（digital whole slide images,WSI）建立、人工标注、计算机辅助诊断,尝试去建立识别肾透明细胞癌的AI模型,探索通过AI识别病理切片图像诊断肾透明细胞癌的可行性,提高临床医师的工作效率并在将来可能利用此技术建立肾透明细胞癌的预后判断模型。方法:回顾性收集了 CHCAMS 2016年1月至2016年12月期间收治的行手术治疗的95例肾透明细胞癌患者的病理切片资料。所有符合AI模型标准的病理切片先进行人工标注,然后通过扫描仪扫描获得WSI,WSI经过预处理提取感兴趣的区域（region of interest,ROI）。将病理切片分为训练集和测试集,训练集和测试集中的肿瘤切片和正常组织切片的比例约为3:1。训练集中将最高像素的WSI分割成固定大小的小图进行提取（分辨率为256×256）。随机提取正负样本数,正样本数集从每张肿瘤切片提取550张小图,负样本数集从每张病理切片中提取300张小图,用于训练模型。模型训练采用卷积神经网络（convolutional neutral network,CNN）和随机森林模型。模型的准确性通过ROC曲线来评价。结果:本研究共收集95例肾透明细胞癌患者的病理切片,合计663张,每例患者平均有7.6±2.7（范围:3-17）张切片,共包含有506张肿瘤切片和157张正常肾组织切片。训练集肿瘤切片200张,正常切片74张,共提取200870张小图,验证集肿瘤切片250张,正常切片63张,共提取39211张小图。根据训练集训练的CNN模型和随机森林模型,测试集在切片水平上进行识别,测试集中313张病理切片识别错误的肿瘤切片有11张,识别错误的正常切片有6张,总的准确率为94.6%（296/313）,精准率为 97.6%（239/245）,召回率为 95.6%（239/250）。生成的概率热图和人工标注的病理图像达到了很好的一致性。ROC曲线结果显示AUC达到0.9658（95%置信区间:0.9603-0.9713）,特异性为 90.5%,敏感性为 95.6%。结论:利用人工智能识别病理切片诊断肾透明细胞癌具有可行性,本研究建立的肾透明细胞癌AI模型有较高的准确性,初步结果显示该技术值得进一步深入研究。●第二部分 肾细胞癌智能分期和预后学习模型的研究●第一章 人工智能技术识别病历文本资料诊断肾癌T分期以及辅助软件开发的可行性研究目的:AI技术在医学领域正蓬勃发展,但在肾癌领域研究报道较少。自然语言作为AI的一个分支,可将人类语言转化为计算机表达的形式,本研究的主要目的是探讨利用人工智能自然语言的方法自动诊断肾细胞癌T分期的可行性和准确性,并开发一项肾癌智能分期软件,验证其准确性。从而使肾癌病理分期规范化,合理指导术后辅助治疗和预后预测,并可能有利于在基层推广应用。方法:本研究回顾性收集2018年1月至2020年1月CHCAMS 200例肾癌患者作为训练组,并选取2015年1月至2017年12月性别、年龄、病理分期匹配的200例患者作为测试组,使用基于规则匹配和条件随机场两种人工智能自然语言处理方法对病理文本数据进行提取分析。采用Python=3.6和sklearn crfsuite=0.3.6进行开发信息抽取算法,并对两种方法的预测效果进行对比。使用微软Visual Studio Enterprise 2017（version 15.9.21）工具进行编写程序代码和软件开发。选取2020年1月至2021年1月中国医学科学院肿瘤医院200例肾癌病理报告进行开发软件结果验证。结果:基于规则匹配和条件随机场两种人工智能方法在测试组的准确率分别为99.0%和95.5%。测试组的方法性能评估中,规则匹配方法的准确率为99.0%,召回率为99.0%,F1-分数为99.0%。条件随机场方法的准确率为97.1%,召回率为95.5%,F1-分数为96.3%。基于肾癌T分期要素,软件核心代码编写包括肿瘤直径、肾周脂肪、肾窦脂肪、癌栓及肾周侵犯情况等,开发出自动诊断肾癌T分期的软件V1.0（登记号2020SR1527729）。自动诊断肾癌T分期软件对200例肾癌进行T分期,验证组的准确性为100%。结论:人工智能通过自然语言处理方法自动诊断肾癌T分期可行,且基于规则匹配的算法准确性较高,自动诊断肾癌的T分期软件准确性高,可用于临床指导和规范肾癌分期,且可推广应用。●第二章 基于SEER数据库的人工智能机器学习算法预测肾细胞癌预后的研究目的:机器学习算法是人工智能技术的重要属支领域,但关于报道机器学习研究肾细胞癌的文献较少。本研究的主要目的是评估机器学习算法对肾癌患者生存预测的适用性,同时比较不同机器学习方法的差异性,为将来对不同数据库或大数据的肾癌预后研究提供理论支持。方法:本研究从SEER数据库中收集2004年至2015年符合入组标准的肾癌患者。根据入组标准筛选出4组数据进行尝试分析。数据采用Standard,Normalise以及Min Max Scaler三种预处理方法。六种机器学习模型用于预测患者5年生存率,包括支持向量机、贝叶斯方法、决策树模型、随机森林模型、神经网络模型、XGBoost模型。十字交叉验证法评估不同模型的稳定性,ROC曲线和C指数校正曲线用于评估模型的准确性。使用Kaplan-Meier方法评估生存情况。结果:本研究收集美国SEER数据库2004年至2015年间共计192912例肾癌患者。Min Max Scaler预处理更有益于支持向量机模型的训练;贝叶斯方法、决策树模型、随机森林模型和XGBoost基于单棵决策树或多棵决策树或者数据频率的提升方法对于数据预处理不敏感;Standard预处理适用于神经网络模型。删除缺失数据的数据集中,各模型对数据识别效果较差,以神经网络和XGBoost模型准确性较高,AUC分别为66.6%和67.0%。删除缺失数据及生存时间不足5年的数据集中,以随机森林、神经网络和XGBoost学习模型准确性高,AUC分别为80.8%、81.5%和81.8%。删除只缺失肿瘤直径以missForest填补缺失的数据集中,以神经经网络和XGBoost准确性高,AUC分别为69.8%和71.4%。删除只缺失肿瘤直径以missForest填补缺失和删除生存时间不足5年的数据集中,以随机森林、神经网络和XGBoost准确性高,AUC分别为84.1%、84.7%和84.8%。结论:人工智能机器学习算法可用于预测肾癌预后。我们建立的预测肾癌患者5年生存率的机器学习模型中,以神经网络和XGBoost模型准确性较高。鉴于数据集的局限性和复杂性,机器学习算法可以作为辅助工具对较大数据集和其中包含的复杂数据进行分析和处理。
任宗涛[7]（2021）在《HOXD10在肾透明细胞癌侵袭转移中的作用及机制研究》文中研究说明目的:肾透明细胞癌是泌尿系统最常见的一种恶性肿瘤,近年来其发病率及死亡率呈上升趋势,而且发病年龄愈发年轻。早期肾癌患者可行手术治疗,治愈率较高;而进展期肾癌患者,由于多伴有远处转移,其5年生存率低于20%,转移和复发是进展期肾癌患者的主要死因。因此,积极探索肾透明细胞癌侵袭迁移的分子机制,寻找新的治疗靶点,对肾癌的治疗将有重大意义。HOXD10属于HOX基因家族的一员,其表达产物为重要的转录因子,在调控细胞增殖、凋亡、分化、血管生成及肿瘤细胞侵袭转移等方面发挥重要作用,现已知其调控的基因包括粘附分子、生长因子和胞外蛋白等。目前已有多项研究表明HOXD10与乳腺癌、结肠癌等多种肿瘤的发生发展关系密切,然而关于HOXD10在肾癌中的功能及机制尚未明确。上皮间质转化（EMT）在恶性肿瘤的侵袭和转移进程中发挥着重要作用,在EMT过程中,迁移和侵袭所必需的分子表型会发生明显变化:间充质标记物的上调和上皮标记物的缺失等,其中E-钙粘蛋白（E-cadherin）作为上皮表型主要调节因子,在维持上皮细胞之间的粘附状态并维持其稳态是必须的,E-钙粘蛋白表达缺失在上皮来源的癌症中是相对常见的。本研究通过检测HOXD10在肾透明细胞癌组织和细胞中的表达水平,探讨敲低及过表达HOXD10对肾癌细胞增殖、克隆和侵袭迁移能力的影响,进一步研究HOXD10参与调控肾癌细胞侵袭迁移的分子机制及EMT相关分子表型的变化,为肾透明细胞癌治疗新靶点的选择提供实验依据,此外,通过对21例转移性肾细胞癌患者进行随访,分析评估依维莫司在转移性肾癌一线治疗进展后作为二线治疗的疗效和安全性。方法:1.检测HOXD10在肾透明细胞癌组织和肾癌细胞系的表达水平。应用实时荧光定量PCR、Western-blot、免疫组化方法检测HOXD10在72例肾癌组织及细胞系786-O、ACHN中的表达水平,同时分析HOXD10表达水平与肾癌患者临床病理参数的相关性。2.HOXD10对肾癌细胞恶性生物学行为的影响。应用实时荧光定量PCR和Western-Blot检测HOXD10在肾癌细胞系ACHN、786-O中过表达及敲低的转染效率;用Transwell侵袭实验检测过表达和敲低HOXD10对肾癌细胞系侵袭能力的影响;利用划痕实验对过表达HOXD10的ACHN细胞和敲低HOXD10的786-O细胞的迁移能力进行检测;利用MTS观察HOXD10对ACHN、786-O细胞的增殖能力进行检测;运用平板克隆实验检测HOXD10对ACHN、786-O细胞克隆形成能力的影响。3.HOXD10对肾癌细胞侵袭迁移的分子机制研究及EMT分子表型的变化。运用PROMO生物信息软件预测E-cadherin可能为HOXD10的靶基因;利用实时荧光定量PCR检测E-cadherin的表达,分析其与肾癌患者临床病理参数及与HOXD10的相关性;染色质免疫共沉淀（Chi P）、双荧光素酶报告基因实验进一步验证HOXD10与E-cadherin的3’UTR区结合;进一步运用实时荧光定量PCR及Western-blot验证过表达及敲低HOXD10对E-cadherin及EMT相关分子vimentin、β-catenin表达的影响。4.依维莫司二线治疗晚期转移性肾癌的安全性及有效性对我院21例转移性肾癌患者进行观察随访,分析其在一线靶向药物治疗进展后,对依维莫司作为二线治疗进行疗效评价及不良事件评估。结果:1.与正常肾组织相比,HOXD10在肾透明细胞癌组织中的表达显着降低（P<0.01）,此外,HOXD10的表达与肾癌的临床分期密切相关（P<0.05）,而与病理组织学分级（P>0.05）、淋巴结转移（P>0.05）等无相关性;免疫组化结果显示HOXD10在肾透明细胞癌中为弱阳性表达,而在正常肾组织中强表达,阳性颗粒主要定位于细胞核,为棕黄色颗粒;实时荧光定量PCR和Western-blot结果表明,HOXD10在肾癌细胞系786-O、ACHN中的表达显着低于人胚肾细胞293T中的表达水平（P<0.01）;2.Transwell细胞侵袭及划痕实验表明,过表达HOXD10可以明显抑制肾癌细胞ACHN的侵袭、迁移能力（P<0.01）,而敲低HOXD10则会有提高ACHN细胞的侵袭、迁移能力（P<0.01）;MTS结果表明,过表达HOXD10可以抑制肾癌细胞的增殖能力（P<0.05）;平板克隆实验结果显示过表达HOXD10可以明显降低肾癌细胞的克隆形成能力（P<0.01）;3.PROMO筛选出HOXD10的下游靶基因E-cadherin,Chi P实验结果证实HOXD10可与E-cadherin的3’UTR相结合;双荧光素酶实验进一步验证了此结果;实时荧光定量PCR检测72例肾透明细胞癌组织中E-cadherin的表达情况,结果表明E-cadherin在癌组织中的表达显着低于在正常组织中的表达（P<0.01）,而且E-cadherin的表达与肾癌的临床分期密切相关（P<0.05）,HOXD10与E-cadherin之间存在正相关性（Spearman相关系数Rs=0.454,P<0.01）;实时荧光定量PCR和Western-blot进一步验证过表达HOXD10能够促进E-cadherin的表达,同时会降低vimentin、β-catenin等EMT相关分子的表达,而敲低HOXD10表达则会出现与过表达相反的结果,表明HOXD10抑制肾癌细胞上皮间充质转化;4.经依维莫司治疗中位PFS为6.3个月,3例患者达到PR,12例患者达到SD,6例患者为PD,疾病控制率（DCR）为15/21（71.4%）,不良事件（AEs）发生率为90%（19/21）。结论:1.HOXD10在肾透明细胞癌组织和细胞中表达降低。2.HOXD10抑制肾癌细胞的增殖、克隆、侵袭迁移能力。3.HOXD10通过靶向调节E-cadherin影响上皮间充质转化（EMT）抑制肾癌细胞的侵袭迁移能力。4.在晚期转移性肾癌应用一线靶向药物治疗进展后,二线药物依维莫司仍有较好的疗效和安全性。
王坚超[8]（2020）在《基于CT扫描的放射组学在肾细胞癌恶性程度判定和预后评估中的研究》文中指出第一部分 放射组学在肾肿瘤恶性程度判定中的应用目的探究基于CT扫描的放射组学在不同恶性程度肾肿瘤影像特征提取中的准确性。方法分析回顾2013年1月至2014年6月在我院泌尿外科手术治疗的166例肾脏肿瘤患者,从病人术前肾动脉CTA动脉相的图像中提取出肿瘤组织的放射组学特征,采用LASSO-logistic法进行数据降维、特征筛选。并对筛选出的组学特征采用5折交叉验证,每次使用1折数据作为测试集,其他4折数据作为训练集,共计训练5次,计算模型在5个测试集上的平均表现作为模型整体表现。训练时分别采用Xgboost和Random Forest两种方式进行效能检验,并评估其预测准确性、校准能力。结果对动脉相CT图像进行特征提取后,共提取出851个组学特征。采用LASSO回归后,共筛选出放射组学特征13项,其中3项属于原始特征,10项属于小波特征。对筛选出的特征进行5折交叉验证,他们在Xgboost、RandomForest模型中的模型平均准确率分别为0.77、0.76,曲线下面积（AUC）分别为0.82、0.84,这说明放射组学技术能较好地对肾肿瘤的恶性程度进行识别和判定,具有良好的应用潜力。结论基于CT图像的放射组学特征提取能够客观量化肾肿瘤的异质性,具有广阔的临床转化前景。第二部分放射组学在肾肿瘤预后评估中的应用目的探究放射组学在预测肾肿瘤患者远处转移中的临床应用价值。方法分析回顾2013年1月至2014年6月行手术治疗的肾肿瘤患者,其中术后发生转移的50例患者作为转移组;随机抽取同一时期未发生转移的50例肾肿瘤患者作为恶性组,该时期总计100例病例归为训练集。另将2014年6月至2015年6月肾肿瘤术后发生转移与无转移的各29例患者作为验证集。将训练集中的两组影像资料进行特征提取,将通过一致性检验的影像特征进行LASSO-logistic回归分析,筛选出系数不为0的特征参数。所有筛选出的影像特征乘以其相应的权重系数,加上常数项后再进行相加求和,得到Radscore评分。使用Sigmoid函数进行拟合,得到预测模型的函数式,并确定Radscore的阈值。此时将预测模型在验证集中进行验证,采用受试者工作特征曲线和ROC曲线下面积（areaunder ROC,AUC）来对模型进行评价。结果训练组经特征筛选后,共筛选出特征10个,其中2个属于原始特征,8个属于小波特征。将得到的Radscore作为自变量进行函数拟合后,得到预测模型的函数表达式为:y=1/1+e-Radscore。当y=0.5时,此时确定的阈值为Radscore=0。分别在训练集和验证集检验该预测模型,训练集和验证集的准确率分别为0.90、0.93,曲线下面积（AUC）分别为0.95、0.98,这说明该模型能较好地体现肿瘤发生转移的预测价值。结论基于CT的放射组学特征能够区分原发性和转移性的肾肿瘤特性,在预测肿瘤转移方面具有积极的指导意义。
陈艳宇,王爱武,钟碧玲,王贵明,周扬帆,李亦明,龙中华,谭夕,何柏浩[9]（2020）在《具有血管母细胞瘤样特征及平滑肌瘤样间质肾细胞癌临床病理分析》文中指出目的探讨具有血管母细胞瘤样特征及平滑肌瘤样间质肾细胞癌的临床病理学特征及其临床意义、诊断陷阱。方法分析1例罕见类型肾细胞癌的临床病理学特征、免疫组化、分子遗传学特征,并复习相关文献。结果患者女性,41岁,无特殊不适。CT:左肾中部肾实质内见一中等至稍高密度影,考虑血管平滑肌脂肪瘤可能性大。镜检:肿瘤主体（约占70%）呈血管母细胞瘤样特征,小部分区域（约占20%）为梭形平滑肌瘤样间质,其间混杂少量（约占10%）肿瘤组织似透明细胞乳头状肾细胞癌（CCP-RCC）。免疫组化:血管母细胞瘤样特征肿瘤组织呈vimentin、CK-pan、NSE、Inhibin A、S-100、CD10、CAIX、PAX8、TFE3（+）,Cam5.2、CK7、34βE12、P504s、GATA3（-）; CCP-RCC样肿瘤组织呈vimentin、CK/pan、CK7、PAX8、NSE、CD10、EMA、Cam5.2、TFE3（+）,梭形平滑肌瘤样间质呈SMA、Desmin（+）。分子遗传学:荧光原位杂交（FISH）检测TFE3基因断裂重排阴性,二代测序未发现VHL、TCEB1、TSC1及TSC2基因突变。病理诊断:（左肾）具有血管母细胞瘤样特征及平滑肌瘤样间质的肾细胞癌。结论本例肾细胞癌的诊断富于挑战性,为首例同时具有血管母细胞瘤样特征、丰富平滑肌瘤样间质的肾细胞癌,正确认识、诊断这一亚型肾细胞癌对于指导临床治疗、预测患者预后具有现实意义。我们认为,诊断肾脏原发血管母细胞瘤应极为谨慎。
姚宏伟[10]（2020）在《白藜芦醇对肾细胞癌的作用及相关机制研究》文中认为肾细胞癌作为肾癌最常见的亚型,对放疗、化疗均不敏感,早期局限性肾细胞癌以手术切除为主。30%的患者被确诊为肾细胞癌时已经发生转移,并且一部分患者术后仍会发生转移,转移性肾细胞癌患者预后极差。目前分子靶向药物治疗肾细胞癌取得了一定的进展,但疗效并不令人满意,因此发展新的药物具有重要的临床意义。自然化合物是新的药物发展的宝贵资源,白藜芦醇（Resveratrol,Res）作为一种天然类化合物,分布于多种植物中。已有的研究显示Res能够通过引起细胞周期阻滞,诱导凋亡,抑制侵袭、转移等多种机制,对多种类型的肿瘤细胞体外具有抑制作用,并且在体内同样具有抗肿瘤活性。目前Res在肾细胞癌中的相关研究较少,并且由于Res复杂的药理活性,其作用机制尚不清楚。本研究观察Res对肾细胞癌的作用,并探讨相关的作用机制,为发展新的药物治疗肾细胞癌提供理论基础。第一部分白藜芦醇对人肾细胞癌786-O细胞的作用背景:研究显示Res对多种类型的肿瘤具有抑制作用,但在肾细胞癌中的作用目前研究较少,需进一步阐释。目的:探讨Res对人肾细胞癌的作用。方法:给予Res处理人肾细胞癌786-O细胞,使用CCK8检测细胞活性;流式细胞技术分析细胞凋亡及细胞周期;细胞划痕及transwell实验分析迁移及侵袭能力;Western blot检测MMP2（基质金属蛋白酶2）及MMP9（基质金属蛋白酶9）蛋白的表达;建立786-O细胞裸鼠移植肿瘤模型,观察Res体内对肾细胞癌生长的作用。结果:Res呈浓度及时间关系减少786-O细胞的活性。给予48 h的处理,20μM及40μM浓度的Res诱导细胞凋亡,10μM的Res对凋亡无明显影响,但引起S期周期阻滞。Res抑制786-O细胞的迁移及侵袭能力,并且下调MMP2及MMP9蛋白的表达。Res在裸鼠体内抑制移植肿瘤的生长,减少肿瘤的体积及重量。结论:Res在体外及体内对人肾细胞癌均具有抗肿瘤作用。第二部分白藜芦醇通过ROS诱导人肾细胞癌786-O细胞凋亡背景:细胞凋亡是一个主动过程,涉及一系列信号因子的激活、表达以及调控。积累的证据证实Res能诱导肿瘤细胞的凋亡,但由于其复杂的药理活性,诱导凋亡的具体分子机制仍需进一步的阐释。目的:体外探讨Res诱导786-O细胞凋亡的分子机制。方法:流式细胞技术检测线粒体膜电位、凋亡、caspase3活性及ROS（活性氧）水平;免疫荧光检测ROS及细胞色素C;Western blot分析GAPDH、COXⅣ、细胞色素C、PARP、ERK、p-ERK、JNK、p-JNK、p38及p-p38蛋白的表达。结果:Res下调786-O细胞的线粒体膜电位水平,促进细胞色素C的胞浆释放,上调caspase3活性,引起PARP蛋白的裂解。Z-VAD-FMK,一个pan-caspase抑制剂,显着抑制Res诱导的凋亡。进一步的实验显示Res促进786-O细胞ROS的产生,抗氧化剂NAC（N-乙酰半胱氨酸）能够改善线粒体膜电位,下调caspase3活性,减少PARP蛋白的裂解,抑制Res诱导的凋亡。最后我们发现Res通过ROS抑制ERK（细胞外信号调节激酶）,激活JNK（c-jun氨基末端激酶）及p38（p38丝裂原活化蛋白激酶）,SP600125（JNK抑制剂）对凋亡无明显影响,SB203580（p38抑制剂）减少Res诱导的786-O细胞凋亡。结论:1、Res引起线粒体损伤,激活caspase3导致786-O细胞凋亡。2、Res上调786-O细胞的ROS水平,升高的ROS促进凋亡。3、Res通过ROS激活p38,激活的p38促进Res诱导的786-O细胞凋亡。第三部分自噬抑制白藜芦醇诱导的人肾细胞癌786-O细胞凋亡背景:自噬作为进化过程中的保守机制,普遍存在于各种生物细胞中。当细胞受到各种压力,能够激活自噬,维持内环境的稳态,有利于细胞在压力环境下的存活;但在一些情况下,极度的自噬能导致损伤的进一步加重,促进细胞的死亡。研究报道Res能通过多种途径影响自噬,发挥促存活或促死亡的作用,但在肾细胞癌中的作用并不清楚。目的:体外探讨自噬对Res诱导786-O细胞凋亡的影响。方法:流式细胞技术及免疫荧光检测Cyto-ID荧光分析细胞自噬体形成;western blot检测GAPDH、LC3BII、P62、S6、p-S6、AMPK、p-AMPK、JNK、p-JNK、BCL2、p-BCL2、Becline1以及PARP蛋白的表达;流式细胞技术检测细胞凋亡;si RNA干扰技术敲低Beclin1蛋白的表达,探讨自噬对Res诱导786-O细胞凋亡的影响。结果:Res上调786-O细胞自噬水平;Res诱导的自噬需要ROS,抗氧化剂NAC减少Res上调的自噬;Res对p-AMPK及p-S6蛋白的表达没有影响,JNK阻滞剂SP600125下调自噬,相反p38阻滞剂SB203580进一步促进Res诱导的自噬;自噬阻滞剂CQ（氯喹）进一步促进Res诱导的凋亡,上调PARP蛋白的裂解,并且Beclin1si RNA上调Res引起的PARP蛋白的裂解。结论:1、Res在786-O细胞中激活自噬。2、Res通过ROS-JNK路径激活自噬。3、自噬抑制Res诱导的786-O细胞凋亡。第四部分白藜芦醇通过ROS诱导人肾细胞癌786-O细胞衰老背景:细胞衰老是指细胞从生长状态进入不可逆转的生长停滞状态。在一定条件下,如化疗药物、电离辐射以及氧化损伤等因素可以诱导肿瘤细胞进入衰老。研究证实Res在体外能够诱导肿瘤细胞进入衰老,抑制肿瘤细胞的生长增殖,但是否能够引起肾细胞癌细胞的衰老迄今未见相关报道。目的:体外探讨Res对肾细胞癌786-O细胞衰老的影响。方法:流式细胞技术检测细胞周期,凋亡及ROS水平;免疫荧光分析p-H2AX;EDU增殖实验检测细胞增殖;SA-β-Gal染色检测细胞衰老;western blot检测GAPDH、p-H2AX、p-ATM、p-ATR、p-CHK2、p-CHK1、p38、p-p38及p21蛋白的表达水平;荧光定量PCR检测IL-6、IL-8 mRNA的表达,ELISA分析IL-6、IL-8蛋白的分泌水平。结果:给予10μM的Res持续处理786-O细胞4 d,Res增加p-H2AX阳性的细胞,上调p-H2AX、p-ATM、p-ATR、p-CHK2、p-CHK1及p21蛋白的表达,引起持续的S期周期阻滞,减少EDU阳性的细胞,增加SA-β-Gal染色阳性的细胞,诱导786-O细胞衰老,未引起明显细胞凋亡。Res诱导786-O细胞衰老需要上调的ROS,NAC降低Res上调的p-H2AX、p-ATM、p-ATR、p-CHK2、p-CHK1及p21蛋白的表达,恢复细胞增殖,下调SA-β-Gal染色阳性的细胞。进一步来说,衰老的细胞上调IL-6、IL-8 mRNA以及蛋白分泌水平（衰老相关的分泌表型,SASP）,上调的IL-6、IL-8mRNA及蛋白分泌需要ROS激活的p38活性,SB203580（p38阻滞剂）抑制IL-6、IL-8 mRNA及蛋白分泌水平。结论:1、Res在体外能够诱导786-O细胞衰老。2、Res上调的ROS促进786-O细胞衰老。3、Res通过ROS-p38路径促进SASP。
二、肾细胞癌与肿瘤血管形成（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、肾细胞癌与肿瘤血管形成（论文提纲范文）
（1）POSTN对肾细胞癌生物学行为的影响和机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 POSTN结构与功能 |
| 2.2 POSTN在正常组织中的表达和功能 |
| 2.3 POSTN的表达调控 |
| 2.4 POSTN在癌症进展标志性事件中的作用 |
| 2.5 POSTN在肿瘤中的表达与作用 |
| 2.5.1 结直肠癌 |
| 2.5.2 非小细胞肺癌 |
| 2.5.3 原发性肝细胞癌 |
| 2.5.4 乳腺癌 |
| 2.5.5 膀胱癌 |
| 2.6 POSTN可作为潜在治疗靶点 |
| 2.7 AKT/MTOR通路、上皮间质转化在肿瘤细胞中的作用 |
| 2.8 肾细胞癌的国内外研究现状 |
| 第3章 POSTN在肾细胞癌组织中的表达与意义 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验材料 |
| 3.2.1 实验试剂 |
| 3.2.2 实验仪器 |
| 3.2.3 组织标本 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 实时荧光定量PCR(qRT-PCR)分析 |
| 3.3.2 Western Blot |
| 3.3.3 免疫组化染色 |
| 3.3.4 统计分析 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 POSTN在肾癌组织中的表达 |
| 3.4.2 POSTN蛋白表达水平与临床病理参数的关系 |
| 3.5 讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 POSTN对肾癌细胞生物学行为的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验材料 |
| 4.2.1 实验试剂 |
| 4.2.2 实验仪器 |
| 4.2.3 肾癌细胞株 |
| 4.3 实验方法 |
| 4.3.1 细胞培养 |
| 4.3.2 实时荧光定量PCR(qRT-PCR)分析 |
| 4.3.3 Western Blot |
| 4.3.4 细胞转染 |
| 4.3.5 细胞活力检测 |
| 4.3.6 平板克隆实验 |
| 4.3.7 划痕试验 |
| 4.3.8 侵袭试验 |
| 4.3.9 细胞免疫荧光 |
| 4.3.10 细胞凋亡检测 |
| 4.3.11 统计分析 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 POSTN沉默和过表达效率的验证 |
| 4.4.2 POSTN在肾癌细胞增殖中的作用 |
| 4.4.3 POSTN对肾癌细胞迁移和侵袭的影响 |
| 4.4.4 POSTN对肾癌细胞凋亡的影响 |
| 4.4.5 POSTN表达水平对肾癌细胞EMT的影响 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 POSTN调控肾癌进展的机制研究和动物实验验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验材料 |
| 5.2.1 实验试剂 |
| 5.2.2 实验仪器 |
| 5.2.3 实验动物 |
| 5.3 实验方法 |
| 5.3.1 裸鼠皮下成瘤实验 |
| 5.3.2 免疫组化染色 |
| 5.3.3 实时荧光定量PCR(qRT-PCR)分析 |
| 5.3.4 Western Blot |
| 5.3.5 统计分析 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 POSTN 过表达对肾细胞癌 ILK/Akt/mTOR 信号通路的激活 |
| 5.4.2 体内实验验证POSTN调控肾癌进展的生物学功能 |
| 5.4.3 体内实验验证POSTN调控肾癌细胞增殖的分子机制 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 创新点 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于RNA-seq探索miR-942促进透明细胞肾细胞癌对舒尼替尼耐药的差异编码基因研究（论文提纲范文）
| 附录 中英文对照表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 microRNA研究进展 |
| 1.1.1 microRNA |
| 1.1.2 microRNA的生理作用及机制 |
| 1.1.3 microRNA在肿瘤中的作用 |
| 1.2 microRNA在透明细胞肾细胞癌中研究进展 |
| 1.2.1 microRNA在透明细胞肾细胞癌中发挥着癌基因或抑癌基因的功能 |
| 1.2.2 microRNA有助于透明细胞肾细胞癌的分期诊断 |
| 1.2.3 microRNA在透明细胞肾细胞癌中具有预测价值 |
| 1.3 透明细胞肾细胞癌 |
| 1.3.1 透明细胞肾细胞癌 |
| 1.3.2 透明细胞肾细胞癌治疗进展 |
| 1.3.3 透明细胞肾细胞癌耐药研究进展 |
| 1.4 本研究技术路线及目的意义 |
| 1.4.1 目的意义 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 材料和试剂 |
| 2.1 主要仪器与设备 |
| 2.2 主要试剂 |
| 2.3 核苷酸序列 |
| 2.4 主要耗材 |
| 2.5 溶液配制 |
| 2.5.1 培养液配方 |
| 2.5.2 Agarose gel缓冲液配方 |
| 2.5.3 LB培养基及LB平板配方 |
| 3 实验方法 |
| 3.1 细胞培养 |
| 3.1.1 细胞培养 |
| 3.1.2 细胞冻存 |
| 3.1.3 细胞转染 |
| 3.2 CCK-8 检测细胞活力 |
| 3.3 转染miR-942 mimic或 miR-942 NC透明细胞肾细胞癌细胞系OSRC-2 RNA-seq测序 |
| 3.3.1 细胞准备 |
| 3.3.2 细胞总RNA分离提取 |
| 3.3.3 总RNA浓度测定 |
| 3.3.4 RNA-seq测序文库制备 |
| 3.3.5 聚类和测序 |
| 3.4 测序数据分析 |
| 3.4.1 质量控制 |
| 3.4.2 Reads与参考基因组进行比对 |
| 3.4.3 基因表达水平的定量 |
| 3.4.4 差异表达基因分析 |
| 3.4.5 差异基因功能富集分析 |
| 3.4.6 miR-942 靶基因预测和筛选 |
| 3.4.7 差异表达靶基因的PPI分析 |
| 3.5 TCGA数据分析 |
| 3.5.1 TCGA数据获取 |
| 3.5.2 TCGA数据处理 |
| 3.5.3 miR-942与RNA-seq数据的GSEA富集分析 |
| 3.5.4 miRNA-coding gene表达相关性分析 |
| 3.5.5 预后生存分析 |
| 3.6 miRNA的提取及逆转录 |
| 3.7 实时荧光定量PCR检测(Real-time quantitative PCR,RT-qPCR) |
| 3.8 慢病毒表达系统的构建 |
| 3.8.1 慢病毒质粒构建 |
| 3.8.2 慢病毒包装 |
| 3.8.3 慢病毒感染 |
| 3.9 细胞划痕实验 |
| 3.10 统计分析方法 |
| 4 结果 |
| 4.1 miR-942 促进透明细胞肾细胞癌细胞系对于舒尼替尼的耐药 |
| 4.2 RNA-seq数据质量评估结果 |
| 4.2.1 测序错误率分布检查 |
| 4.2.2 A/T/G/C含量分布检查 |
| 4.2.3 测序数据过滤情况 |
| 4.2.4 测序数据质量评估结果汇总 |
| 4.3 参考序列比对分析结果 |
| 4.3.1 Reads与参考基因组比对情况统计 |
| 4.3.2 Reads在参考基因组不同区域的分布情况 |
| 4.3.3 Reads在染色体上的密度分布情况 |
| 4.4 基因表达水平分析 |
| 4.5 RNA-seq整体质量评估 |
| 4.6 差异基因表达分析 |
| 4.6.1 差异基因整体分布情况 |
| 4.6.2 差异基因聚类分析 |
| 4.6.3 基因表达韦恩图 |
| 4.7 差异基因功能富集分析 |
| 4.7.1 差异基因GO富集分析 |
| 4.7.2 差异基因KEGG富集分析 |
| 4.8 miR-942 靶基因预测和筛选 |
| 4.9 差异编码基因蛋白互作网络分析 |
| 4.10 miR-942与TCGA中 RNA-seq数据的GSEA富集分析 |
| 4.11 miRNA-coding gene表达相关性分析 |
| 4.12 靶基因的生存预后分析 |
| 4.13 靶基因功能验证 |
| 4.13.1 靶基因SSFA2、SALL1和BCAR3 干扰慢病毒载体质粒构建 |
| 4.13.2 靶基因SSFA2、SALL1和BCAR3 敲降效率验证 |
| 4.13.3 靶基因SSFA2、SALL1和BCAR3 不影响肾癌细胞增殖和迁移 |
| 4.13.4 靶基因SSFA2、SALL1和BCAR3 可以影响肾癌细胞对舒尼替尼的耐药 |
| 5 讨论 |
| 6 结论 |
| 7 参考文献 |
| 综述 肾细胞癌TKIs药物耐药机制研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）能谱CT多参数定量分析在肾透明细胞癌病理分级中的价值研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 一、前言 |
| 二、材料与方法 |
| 1.临床资料 |
| 2.检查设备与方法 |
| 3.图像后处理与数据测量分析 |
| 3.1 常规CT图像信息采集 |
| 3.2 能谱CT图像后处理及数据测量 |
| 4.统计学分析 |
| 三、结果 |
| 1.高、低级别ccRCC的临床特征 |
| 2.高、低级别ccRCC的常规CT特征 |
| 3.高、低级别ccRCC的能谱CT特征 |
| 4.能谱CT各参数对高、低级别ccRCC的诊断效能 |
| 四、讨论 |
| 1.肾细胞癌的临床特点 |
| 2.高、低级别ccRCC的常规CT征象对比分析 |
| 3.高、低级别ccRCC的能谱CT多参数对比分析 |
| 3.1 能谱CT的基本原理及临床应用 |
| 3.2 能谱CT多参数在鉴别高低级别ccRCC中的价值 |
| 4.能谱CT各参数对高低级别ccRCC的诊断效能分析 |
| 5.不足和展望 |
| 五、结论 |
| 六、参考文献 |
| 综述 能谱CT在肾细胞癌诊断及鉴别诊断中的研究进展 |
| 参考文献 |
| 论文发表情况 |
| 致谢 |
（4）超声造影在肾透明细胞癌分级与血管生成评估中的应用价值（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 英文缩略词 |
| 第1章 引言 |
| 第2章 综述 |
| 2.1 肾透明细胞癌发病机制 |
| 2.2 肾透明细胞癌的分级 |
| 2.3 肾透明细胞癌血管生长特征 |
| 2.4 超声造影显像原理 |
| 2.5 超声造影评估肾透明细胞癌应用现状及展望 |
| 2.6 总结 |
| 第3章 资料与方法 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 血管染色和分析 |
| 3.2.1 血管标本 |
| 3.2.2 主要仪器和试剂 |
| 3.2.3 血管染色 |
| 3.2.4 血管分析 |
| 3.3 超声造影图像获取及分析 |
| 3.3.1 检查仪器及造影剂 |
| 3.3.2 超声造影图像获取 |
| 3.3.3 超声造影参数分析 |
| 3.4 统计学分析 |
| 第4章 结果 |
| 4.1 ccRCC新生血管与分级 |
| 4.2 ccRCC超声造影PI与新生血管的相关性 |
| 4.3 ccRCC超声造影特征与分级 |
| 4.4 ROC曲线 |
| 第5章 讨论 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）功能成像与透明细胞肾细胞癌病理特征的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 前言 |
| 第一部分:低、高级别透明细胞肾细胞癌的鉴别:肿瘤大小与CT灌注参数的比较 |
| 一、资料与方法 |
| 二、结果 |
| 三、讨论 |
| 四、结论 |
| 第二部分:IVIM-MRI在透明细胞肾细胞癌病理分级中的应用及其与微血管密度的相关性研究 |
| 一、资料与方法 |
| 二、结果 |
| 三、讨论 |
| 四、结论 |
| 第三部分:基于影像特征对透明细胞肾细胞癌病理分级的预测研究 |
| 一、资料与方法 |
| 二、结果 |
| 三、讨论 |
| 四、结论 |
| 综述 肾癌的影像诊断研究进展 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文和科研情况 |
| 致谢 |
（6）预测肾癌病理类型和临床分期新指标以及人工智能在肾癌中的初步探索（论文提纲范文）
| 英文缩略词 |
| 序 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一部分 肾细胞癌诊断的新思路和新指标探索 |
| ●引言 |
| ●第一章 肿瘤最大直径和最小直径比值在术前诊断肾癌病理类型中的临床意义 |
| ●前言 |
| ●资料与方法 |
| 1. 病例和临床资料 |
| 2. 研究病例入组标准 |
| 3. 研究病例排除标准 |
| 4. 研究分组 |
| 5. 影像学ROD评估 |
| 6. 统计分析方法 |
| ●结果 |
| 1. 所有入组肾癌患者一般临床资料 |
| 2. 预测肾癌组织学亚型ROD的临界值筛选 |
| 3. 肾癌患者的ROD与临床病理特征的相关性 |
| 4. 术前因素预测肾透明细胞癌的分析 |
| ●讨论 |
| ●小结 |
| ●第二章 肾细胞癌肾静脉癌栓漏诊的术前危险因素分析和评分模型的建立 |
| ●前言 |
| ●资料与方法 |
| 1. 研究目的及临床病例资料 |
| 2. 研究入组标准 |
| 3. 研究排除标准 |
| 4. 研究分组 |
| 5. 术前评估和手术计划 |
| 6. 统计分析方法 |
| ●结果 |
| 1. 根据肾静脉癌栓分类的患者临床资料特征 |
| 2. 肾静脉癌栓漏诊预测模型的建立 |
| 3. 不同组间临床因素与预后的相关性 |
| ●讨论 |
| ●小结 |
| ●第三章 人工智能技术识别病理切片图像辅助诊断肾透明细胞癌的研究 |
| ●前言 |
| ●资料与方法 |
| 1. 病理资料收集 |
| 2. 研究入组标准 |
| 3. 研究排除标准 |
| 4. 研究方法 |
| 5. 统计分析 |
| ●结果 |
| 1. 一般临床资料 |
| 2. 根据模型热图特征训练随机森林模型 |
| 3. 模型测试结果 |
| ●讨论 |
| ●小结 |
| 第二部分 肾细胞癌智能分期和预后学习模型的研究 |
| ●引言 |
| ●第一章 人工智能技术识别病历文本资料诊断肾癌T分期以及辅助软件开发的可行性研究 |
| ●前言 |
| ●资料与方法 |
| 1. 临床资料收集 |
| 2. 研究入组标准 |
| 3. 研究排除标准 |
| 4. 研究方法 |
| 5. 统计分析 |
| ●结果 |
| 1. 肾癌手术患者的临床病理特征 |
| 2. 测试组结果分析 |
| 3. 辅助软件开发结果分析 |
| ●讨论 |
| ●小结 |
| ●第二章 基于SEER数据库的人工智能机器学习算法预测肾细胞癌预后的研究 |
| ●前言 |
| ●资料与方法 |
| 1. 数据资料收集 |
| 2. 数据准备 |
| 3. 数据预处理 |
| 4. 数据分析 |
| ●结果 |
| 1. 收集患者的一般资料 |
| 2. 预处理结果分析 |
| 3. 模型训练结果验证分析 |
| ●讨论 |
| ●小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附表 |
| 附图 |
| 基金资助 |
| 已发表与学位论文相关的英文论文 |
| 其他学术成果(博士期间) |
| 文献综述 人工智能在肾细胞癌诊断中的研究现状 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）HOXD10在肾透明细胞癌侵袭转移中的作用及机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩写 |
| 引言 |
| 第一部分 HOXD10在肾癌及细胞系中的表达及临床意义 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 参考文献 |
| 第二部分 HOXD10对肾癌细胞恶性生物学行为的影响 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 参考文献 |
| 第三部分 HOXD10调控E-Cadherin抑制肾癌细胞EMT的机制研究 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 参考文献 |
| 第四部分 依维莫司治疗转移性肾癌的临床分析 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 参考文献 |
| 结论 |
| 综述 HOX基因与肿瘤的关系研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）基于CT扫描的放射组学在肾细胞癌恶性程度判定和预后评估中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 前言 |
| 参考文献 |
| 第一部分 放射组学在肾肿瘤恶性程度判定中的应用 |
| 一、研究背景 |
| 二、材料和方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 参考文献 |
| 第二部分 放射组学在肾肿瘤预后评估中的应用 |
| 一、研究背景 |
| 二、材料和方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 参考文献 |
| 综述 肾肿瘤的影像学研究进展 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的文章 |
| 致谢 |
（9）具有血管母细胞瘤样特征及平滑肌瘤样间质肾细胞癌临床病理分析（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 免疫组织化学方法 |
| 1.2.2 荧光原位杂交 |
| 1.2.3 高通量二代检测 |
| 2 结果 |
| 2.1 巨检 |
| 2.2 镜检 |
| 2.3 免疫组化 |
| 2.4 FISH检测 |
| 2.5 NGS二代测序 |
| 3 讨论 |
（10）白藜芦醇对肾细胞癌的作用及相关机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 参考文献 |
| 第一部分 白藜芦醇对人肾细胞癌786-O细胞的作用 |
| 一、体外实验 |
| 材料和方法 |
| 结果 |
| 二、体内实验 |
| 材料和方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 参考文献 |
| 第二部分 白藜芦醇通过ROS诱导人肾细胞癌786-O细胞凋亡 |
| 材料和方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 参考文献 |
| 第三部分 自噬抑制白藜芦醇诱导的人肾细胞癌786-O细胞凋亡 |
| 材料和方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 参考文献 |
| 第四部分 白藜芦醇通过ROS诱导人肾细胞癌786-O细胞衰老 |
| 材料和方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 参考文献 |
| 结论 |
| 综述一 白藜芦醇抑癌作用及相关信号通路研究进展 |
| 参考文献 |
| 综述二 凋亡、自噬及衰老与肿瘤 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、肾细胞癌与肿瘤血管形成（论文参考文献）
- [1]POSTN对肾细胞癌生物学行为的影响和机制研究[D]. 贾媛媛. 吉林大学, 2021(01)
- [2]基于RNA-seq探索miR-942促进透明细胞肾细胞癌对舒尼替尼耐药的差异编码基因研究[D]. 郭文豪. 福建医科大学, 2021(02)
- [3]能谱CT多参数定量分析在肾透明细胞癌病理分级中的价值研究[D]. 郭君君. 湖北医药学院, 2021(01)
- [4]超声造影在肾透明细胞癌分级与血管生成评估中的应用价值[D]. 孟夏. 吉林大学, 2021(01)
- [5]功能成像与透明细胞肾细胞癌病理特征的相关性研究[D]. 康钦钦. 中国人民解放军海军军医大学, 2021(01)
- [6]预测肾癌病理类型和临床分期新指标以及人工智能在肾癌中的初步探索[D]. 江卫星. 北京协和医学院, 2021(02)
- [7]HOXD10在肾透明细胞癌侵袭转移中的作用及机制研究[D]. 任宗涛. 河北医科大学, 2021(02)
- [8]基于CT扫描的放射组学在肾细胞癌恶性程度判定和预后评估中的研究[D]. 王坚超. 中国人民解放军海军军医大学, 2020(02)
- [9]具有血管母细胞瘤样特征及平滑肌瘤样间质肾细胞癌临床病理分析[J]. 陈艳宇,王爱武,钟碧玲,王贵明,周扬帆,李亦明,龙中华,谭夕,何柏浩. 诊断病理学杂志, 2020(10)
- [10]白藜芦醇对肾细胞癌的作用及相关机制研究[D]. 姚宏伟. 苏州大学, 2020(06)