Molecular subtyping and therapeutic prediction of hepatocellular carcinoma based on exosome proteomics
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Precision medicine increasingly relies on molecular subtyping to guide individualized therapy for hepatocellular carcinoma (HCC), yet conventional tissue biopsies have limited capacity to capture tumor heterogeneity and temporal changes. This study utilized patient-derived xenograft (PDX) models to isolate authentic tumor-derived exosomal proteins, which were profiled to classify HCC patients into molecular subtypes. Differential expression analysis combined with survival association screening and a bootstrap strategy was used to identify robust prognostic candidates, followed by Boruta feature selection to refine the list to 14 key proteins. These were integrated into a machine learning model (TSExs) to predict patient survival and treatment response. Immune-related pathway enrichment was performed to characterize the immune microenvironment of each subtype. Two robust subtypes, S1 and S2, were identified. S1 tumors demonstrated heightened antigen presentation and T-cell activation but impaired immune clearance, whereas S2 tumors exhibited lower immune infiltration yet more efficient immune-mediated tumor elimination. The TSExs model achieved high prognostic accuracy and reliably predicted responses to chemotherapy and immunotherapy across independent cohorts. By integrating exosomal proteomics with machine learning, this study establishes a non-invasive, biologically informed framework for immune profiling and therapeutic prediction in HCC, supporting the clinical potential of exosomal proteins as precision oncology biomarkers.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Molecular subtyping and therapeutic prediction of hepatocellular carcinoma based on exosome proteomics
- Date Crossref
- 01/11/2025
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Academy of Military Medical Sciences pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Chinese PLA General Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Guizhou University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The 309th Hospital of Chinese People's Liberation Army pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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China Medical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Basic Medical Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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State Key Laboratory of Medical Proteomics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Faculty of Hepato-Pancreato-Biliary Surgery State Key Laboratory of Medical Proteomics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Medicine Department of Biomedicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Academy of Military Medical Sciences et Chinese PLA General Hospital, avec 7 autres affiliations.
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