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t分布为什么不是n

来源:baiyundou.net   日期:2024-09-23

医师报讯 (融媒体记者 管颜青 通讯员 周凤格 古丽丹娜•沙艳)鼻咽癌与EB病毒感染密切相关、肿瘤分化差、对放化疗敏感。随着调强放疗技术及有效的化疗药物的应用,鼻咽癌生存率明显提高,但仍有约30%~40%的患者出现远处转移和局部复发,而且该部分患者对免疫检查点抑制剂的应答率仅20%~30%。因此,除了传统的TNM分期系统和EBV DNA负荷外,亟需寻找鼻咽癌中可靠的预后标志物,并指导临床治疗。

近日,由中国医学科学院肿瘤医院易俊林教授团队完成的鼻咽癌多重免疫荧光染色联合空间结构分析的研究显示,肿瘤浸润性T淋巴细胞在鼻咽癌中的浸润方式和空间分布具有多样性。调节性T细胞(Treg),尤其是PD-L1+Treg的浸润增加,及其与肿瘤细胞、细胞毒性T淋巴细胞(CTLs)之间的距离与鼻咽癌患者不良预后相关,揭示了细胞之间的免疫调节在介导疾病进展中的重要性。该研究为肿瘤浸润性T淋巴细胞的预后价值提供了新的见解,为免疫治疗时代PD-1/PD-L1轴阻断的潜在机制提供了新的证据。

这项研究成果发表在《Frontiers in Immunology》。此项研究中,周凤格、古丽丹娜.沙艳为论文共同第一作者,易俊林教授、王静波教授为论文共同通讯作者。(Frontiers in Immunology.11月10日在线版)

肿瘤浸润性T淋巴细胞(TILs)是肿瘤免疫微环境(TIME)的重要组成部分,在调节抗肿瘤免疫中具有重要作用。全面了解TIME的多样性和复杂性是识别有效的生物标志物并预测疾病进展的关键方法。

研究方法

入组2010年3月至2014年7月初治的I-IVA期(AJCC 8th)鼻咽癌患者,有治疗前的肿瘤组织标本用于构建组织微阵列(tissue microarray, TMA),依据治疗后5年内有无疾病进展将患者分为预后好组(Group 1)和预后差组(Group 2)。7色多重荧光免疫组化染色(染色的指标包括CK,CD3,CD4,CD8,Foxp3,PD-L1,DAPI)和Gcross函数用于分析TILs、 PD-L1的浸润密度和空间分布。

研究结果

共入组121例患者,其中Group 1有68例,Group 2有 53例,两组间临床基本特征匹配均衡。为研究TILs亚群的组成差异与治疗后疾病进展的相关性,依据染色方案,对TILs进行了细胞分型,如图1所示:

图1.Opal 7色多重免疫荧光染色确定鼻咽癌肿瘤组织特异的TILs亚型

两组间TILs不同分型的组成及差异如图2所示,Group 2中Tregs和PD-L1+Tregs的浸润明显高于Group 1,两组间总的TILs、CTLs、PD-L1+TILs、 PD-L1+CTLs浸润程度无明显差异。

图2. Group 1和Group 2中免疫细胞亚群浸润的差异

为进一步探讨Tregs和PD-L1+Tregs对疾病进展的影响,我们对TILs亚群进行了空间分布的分析,Gcross函数(Gij(r))用于计算距离任意指定点“i”某一半径r(um)内,找到至少一个指定点“j”的概率,可用于对任意两种细胞类型的相对距离进行量化,更好地研究细胞间的空间相互作用(图3)。此外,Gcross曲线下面积(AUC)表示在距离“i”型细胞一定距离内 “j”型细胞的累积浸润水平,在浸润密度相同的情况下,Gcross函数能更好地体现不同免疫细胞的参与水平。空间分析的结果显示:预后差的患者中,距离肿瘤细胞30um、50um半径内,有更多的Tregs浸润,距离肿瘤细胞50um的半径内,有更多的PD-L1+Tregs浸润。距离CTLs周围20um,30um,50um的半径内均具有较高的Tregs和PD-L1+Tregs浸润,且与疾病进展相关,揭示了Tregs、PD-L1+Tregs与CTLs之间的相互作用,可能在介导肿瘤进展中发挥作用。

图3. 免疫细胞亚群浸润的空间分布差异

单因素和多因素COX分析结果显示,GTC:Treg, GTC:PD-L1 + Treg, GCTL:Treg, GCTL:PD-L1+ Treg高表达是影响疾病无进展生存的独立预后不良因素。GTC:Treg, GCTL:PD-L1+Treg高表达是影响总生存的独立预后不良因素。

研究者说

问:您为什么要进行此项研究,请您分享一些该研究背后的故事?

答:随着调强放疗技术及有效的化疗药物的应用,鼻咽癌生存率明显提高,但是仍有约30%-40%的患者出现远处转移和局部复发,而且该部分患者对免疫检查点抑制剂的应答率仅20%-30%。因此,除了传统的TNM分期系统和EBV DNA负荷,在鼻咽癌中寻找可靠的预后标志物并指导临床治疗,是至关重要的。我们团队早在2010年就开始前瞻性留取初治鼻咽癌患者的肿瘤组织标本,为后续的转化研究提供了充足的保障。鼻咽癌肿瘤组织中有丰富的淋巴细胞浸润和PD-L1的表达,而且肿瘤浸润性T淋巴细胞是免疫微环境的重要组成部分,在调节抗肿瘤免疫中具有重要作用。全面了解TIME的多样性和复杂性是识别有效的生物标志物并预测疾病进展的关键方法。

问:相比于既往研究的免疫组化、H&E染色、流式分析等技术,本研究有什么不同之处?

答:与既往研究方法不同的是,我们团队采用7色多重荧光免疫组化染色方法对肿瘤微环境中TILs的组成、丰度、PD-L1的表达进行了全面分析,旨在评估TILs、PD-L1在鼻咽癌预后中的作用,该方法有利于将肿瘤组织为环境的多元景观完整、精确的呈现出来。考虑到肿瘤微环境的空间结构也可能在介导癌症进展中发挥重要作用,研究鼻咽癌肿瘤组织中免疫微环境的组成和空间结构可能为与疾病进展相关的复杂和异质免疫景观提供额外的关键见解。因此,本研究还利用多光谱成像分析研究了肿瘤细胞和TILs的空间结构。使得我们能更细致地评估TILs之间的邻近性和分布模式在介导疾病进展中的作用,揭示了用于免疫调节的潜在生物标志物。

问:鼻咽癌免疫微环境的研究为临床带来哪些益处?

答:该研究全面论证了鼻咽癌中TILs浸润的特点和空间分布特征。Treg浸润增加,尤其是PD-L1+Treg,及其与肿瘤细胞、CTL邻近,与不良预后相关,也揭示了异质性T细胞亚型间的动态相互作用在疾病进展中的重要作用。该项研究为TILs的预后价值提供了新的见解,为免疫治疗时代PD-1/PD-L1轴阻断的潜在机制提供了新的证据。

研究者简介

易俊林 教授

中国医学科学院肿瘤医院放疗科 副主任

河北中国医学科学院肿瘤医院 院长助理

河北中国医学科学院肿瘤医院质子放疗中心主任

中华医学会放射肿瘤治疗学分会 全国委员

中国医师协会毕业后医学教育放射肿瘤科专业委员会 副主委

中国临床肿瘤学会鼻咽癌专家委员会 候任主任委员

中国临床肿瘤学会肿瘤放疗专家委员会 秘书长

中国抗癌协会鼻咽癌专业委员会 副主委

中国人体健康科技促进会鼻咽癌专委会 副主委

王静波 教授

中国医学科学院肿瘤医院放疗科 副主任医师

擅长头颈部肿瘤和中枢神经系统肿瘤的放化疗、靶向、免疫治疗等综合治疗

周凤格 博士

中国医学科学院肿瘤医院放疗科

古丽丹娜.沙艳 博士

中国医学科学院肿瘤医院放疗科

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丁李琰2689谁知到正态分布,T分布,F分布都是什么关系 -
阴软段19634837698 ______ 正态分布的形状位置都是由u和σ决定的,不用我解释这个了吧,正态分布定义嘛… 可是σ往往现实中未知的吧,至于为什么未知,也不用我解释了吧,毕竟总体的标准差能知道就无敌了吧… 所以,就用s来估计σ,s是样本标准差.样本标准差和总体标准差不是不一样的嘛,哪里不一样就是一个除n一个除n-1.把一般的正态分布标准化都是令u=(x-μ)/σ的吧,可是σ未知,所以t分布就出现了…令t=(x的平均数-μ)/样本平均数标准差.这样就化成另一种标准正态分布了,不过为了和一般意义上的标准正态分布区别,特取名为t分布.至于F分布…是和卡方分布有关系,从定义式就能看出来嘛…然后卡方分布不就是几个相互独立的标准正态分布的平方和的分布

丁李琰2689样本标准差与总体标准差的区别 为什么一个除n一个除n - 1 数学意义是什么? -
阴软段19634837698 ______ 如是总体,标准差公式根号 如是样本,标准差公式根号内除以(n-1) (样本至少比总体的个数少一) 因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以(n-1) 标准差公式 1、方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/(n) 2、标准差=方差的算术平方根 公式意义 :所有数减去其平均值的平方和,所得结果除以该组数之个数(或个数减一,即变异数),再把所得值开根号,所得之数就是这组数据的标准差.

丁李琰2689t分布上a分位点的问题:t分布a分位点,书上说由t分布图像的对称性得到t1–a(n)=–ta(n)?为什么呢? -
阴软段19634837698 ______ 在ta右边的概率是a,因为对称,所以在-ta左边的概率也是a,因为总的概率是1,所以在-ta右边的概率是1-a,所以ta即t(1-a). 数学上,对称性由群论来表述.对称群为连续群和分立群的情形分别被称为连续对称性(continuous symmetry)和...

丁李琰2689统计学中t分布的期望为什么是0?老师说因为概率密度图像是偶函数,积分中不是奇零偶倍吗? -
阴软段19634837698 ______ t分布的图像 关于x轴对称 期望还要乘个x 所以就是奇函数了 积分的话正好为零

丁李琰2689服从t分布的函数加了系数之后是否仍服从t分布?比如已知函数t服从t(n),那么2t是否服从t(n)?为什么? -
阴软段19634837698 ______[答案] t服从t(n),就是t=t(n),2t服从2t(n),就是2t=2t(n), 2t(n)不一定等于t(2n),所以2t不一定服从t(n)

丁李琰2689t分布为什么叫学生氏分布 -
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丁李琰2689概率论与数理统计课程里的问题,有一个关于t分布的概念不太清楚 -
阴软段19634837698 ______[答案] 首先,你要知道T分布定义.定义是t(n)=X/[(Y/N)^(1/2)],其中X~N(0,1),而Y~X^2(n),所以显然你列的式子的分母是X^2(3),所以n=3.然后X1+X2服从N(0,2),要使它成为N(0,1),则C必须是1/2的平方根,但是由于分母上还除以了一根号3,所以C应...

丁李琰2689n小于2时,T分布的方差怎么算 -
阴软段19634837698 ______ t分布由一个参数“自由度”决定,假设自由度为n,方差为n/(n-2),知道方差就知道自由度了,然后再模拟t分布.

丁李琰2689算方差的时候 为什么有的是除n 有的是除n - 1 得出的数能一样吗?样本是除n - 1 总体是n 怎么回事?不理解 -
阴软段19634837698 ______[答案] 当n很大时二者几乎相同.但n较小时例如5以下,就会有较大差别. 方差或标准差是反映一组数据的离散程度.运用统计原理可以导出方差(数据服从正态分布,n趋于无穷大)的计算公式(除以n).但n有限时,分布将偏离正态分布(实际分布是t分布)...

丁李琰2689标准正态分布与t分布有何异同 -
阴软段19634837698 ______[答案] 联系:随看自由度增大t分布趋近于标准正态分布;当n>30时二者相差很小;当n→∞时二者重合 区别:①正态分布是与自由度无关的一条曲线 t分布是依自由度而变的一组曲线. ② t分布较正态分布顶部略低而尾部稍高.

(编辑:自媒体)
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