临床样本收集与基线分析
建立训练、测试和外部验证队列，评估患者基线特征。
纳入2019年行根治性肝癌切除手术的242例（训练169例，测试73例）和另一医院88例，收集临床、影像和病理数据，进行基线特征描述和组间比较。
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多组学整合TPX2在可切除肝细胞癌预后预测中的应用
Multi-omics integration of TPX2 in prognostic prediction in resectable hepatocellular carcinoma.
实验完整度
高包含临床队列（242例）及外部验证（88例）、TCGA数据库分析、影像组学特征提取、免疫组化、细胞功能实验（增殖、迁移、侵袭、细胞周期）和Western blot验证，证据层级多元。
主要模型
可切除肝细胞癌患者队列（训练/测试/外部验证） TCGA肝癌转录组数据 肝细胞癌细胞系（Hep3B、Huh7等） 正常肝细胞系MIHA
重点核对
TPX2免疫组化评分>4定义为高表达（cutoff） 影像组学特征提取使用Pyradiomics，MRI参数（3.0T，TR=500ms，TE=30ms，层厚5mm） 多组学模型公式（包括AFP、组织学分级、影像分期、病灶数量等变量） 细胞实验使用siRNA敲低和质粒过表达，转染时长达48小时 统计显著性阈值P<0.05，所有实验重复三次
摘要
肝细胞癌（HCC）是一种全球高发病率和死亡率的恶性肿瘤，严重影响患者预后和生活质量。目前，预测HCC患者术后复发风险和生存期仍具挑战性，因为缺乏精确有效的定量指标，限制了临床医生制定个体化治疗决策的能力。多组学模型作为一种新兴的预测工具，结合肿瘤影像特征、分子标志物和临床数据，为HCC的预后评估提供了新方向。整合影像组学、基因组学和临床因素的多组学模型已显示出预测HCC患者预后和治疗反应的潜力。本研究旨在开发一种多组学预后模型，整合影像组学特征、遗传生物标志物TPX2（Xklp2靶蛋白）和临床数据，以准确预测可切除HCC患者的术后总生存期（OS）和无复发生存期（RFS）。此外，本研究利用生物信息学和细胞实验探讨TPX2基因在HCC中的作用，评估其作为潜在治疗靶点的可行性。通过这些研究，我们旨在为HCC的精准诊疗提供新的理论见解和应用前景。
实验结论
提炼研究问题、关键发现与证据，快速把握文章的核心贡献。
- 研究问题
- 如何整合影像组学、TPX2和临床因素准确预测可切除HCC患者术后OS和RFS，并探索TPX2在HCC中的生物学功能。
- 核心机制
- TPX2通过促进细胞增殖、迁移、侵袭和DNA修复（BRCA1和RAD51）参与HCC进展，并与DNA复制、G2M检查点、PI3K/AKT/mTOR及DNA修复通路正相关，与脂肪酸降解负相关。
- 主要证据
- 临床队列多因素Cox回归确定TPX2为独立预后因素；多组学模型AUC在训练、测试和外部验证队列中分别达0.888/0.827/0.775（OS）和0.795/0.714/0.764（RFS）；细胞实验显示TPX2敲低抑制增殖、迁移、侵袭并诱导G2/M阻滞，而过表达促进上述过程。
- 研究意义
- 多组学模型结合TPX2、影像组学和临床因素，提高HCC术后RFS和OS预测准确性，TPX2可作为HCC有效生物标志物和潜在治疗靶点。
研究路径
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
TCGA数据分析和TPX2预后价值评估
探索TPX2在多种癌症中的表达及与预后的关联。
从TCGA获取肝癌临床和转录组数据，依据TPX2中位表达分组，分析表达差异及预后意义。
影像组学特征提取和机器学习模型构建
提取MRI影像特征，构建RML签名预测OS和RFS。
使用Pyradiomics提取影像组学特征，利用XGBoost和Lasso-logistic算法建立RML_Signature_OS和RML_Signature_RFS。
多因素Cox回归分析和多组学模型构建
确定独立预后因素并建立多组学预后模型。
对临床因素、RML签名和TPX2进行单因素和多因素Cox回归，筛选独立风险因素，构建多组学模型并绘制列线图。
模型性能评估和比较
验证多组学模型的预测能力优于单一模型。
通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析评估模型性能，并与RML、临床和TPX2模型比较。
TPX2生物信息学分析
预测TPX2参与的生物学过程和信号通路。
进行GO和KEGG富集分析，TPX2与血管生成相关基因及信号通路的相关性分析。
细胞水平功能验证
验证TPX2对HCC细胞增殖、迁移、侵袭和细胞周期的影响。
在Hep3B和Huh7细胞中敲低或过表达TPX2，进行CCK8、EdU、划痕、Transwell和流式细胞术检测。
研究方法
按研究目的归类文中使用的方法，便于定位所需技术。
验证分子表达变化
评估体内效果
产品清单
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 免疫组织化学 | Super Plus™高灵敏度快速免疫组化试剂盒 | Elabscience | E-IR-R220 |
| 细胞培养 | DMEM培养基 | -- | -- |
| MEM培养基 | -- | -- | |
| 胎牛血清 | -- | -- | |
| 青霉素和链霉素 | -- | -- | |
| qPCR | Trizol试剂 | TaKaRa | -- |
| PrimeScript RT试剂盒（含gDNA Eraser） | TaKaRa | -- | |
| SYBR®Fast qPCR Mix | TAKARA | -- | |
| Western blot | BCA蛋白定量试剂盒 | -- | -- |
| TPX2抗体 | Santa | sc271570 | |
| BRCA1抗体 | Wuhan Sanying Bio-Tech Co., Ltd. | 83,390-6-RR | |
| RAD51抗体 | Wuhan Sanying Bio-Tech Co., Ltd. | 67,024-1-Ig | |
| β-actin抗体 | Wuhan Sanying Bio-Tech Co., Ltd. | 60,008-1-Ig | |
| siRNA转染 | jetPRIME®缓冲液 | -- | -- |
| jetPRIME®转染试剂 | -- | -- | |
| TPX2-siRNA | RiboBio | -- | |
| 质粒转染 | pcDNA3.1-TPX2质粒 | SEVEN biotech | -- |
| 空载体pcDNA3.1 | SEVEN biotech | -- | |
| Neofect™转染试剂 | Neofect Biotechnologies | -- | |
| 细胞培养 | 6孔板 | Corning | -- |
| 细胞周期分析 | RNase A | -- | -- |
| 碘化丙啶 | -- | -- | |
| 流式细胞仪（BD FACScan） | BD | FACScan | |
| 细胞培养 | Hep3B细胞系 | Procell | -- |
| HuH7细胞系 | Procell | -- | |
| HCCLM3细胞系 | Procell | -- | |
| HepG2细胞系 | Shanghai Cell Bank | -- | |
| SK-hep-1细胞系 | Procell | -- | |
| MHCC97H细胞系 | Shanghai Cell Bank | -- | |
| MIHA细胞系 | Syngene | -- |
关键环节
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 患者队列和随访 | 纳入标准、随访频率、OS和RFS定义 阅读提示：Methods：Inclusion criteria |
| 影像组学特征提取 | MRI扫描参数（场强、TR、TE、层厚）、特征提取工具及版本 阅读提示：Methods：Radiomics machine learning (RML) feature extraction |
| 免疫组化评分 | TPX2免疫组化染色评分标准和阳性截断值（>4） 阅读提示：Methods：Immunohistochemistry |
| 多组学模型构建 | 纳入变量定义（AFP≥200mg/μL等）及公式系数 阅读提示：Methods：Radiomics machine learning (RML) feature extraction |
| 细胞功能实验 | 细胞系、siRNA靶序列、转染剂量和时间 阅读提示：Methods：Cell culture, SiRNA transfection, Plasmids and transfection |