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铜死亡相关铁死亡基因用于预测肾透明细胞癌的预后

2023-08-14 10:32 作者:275276  | 我要投稿

肾透明细胞癌(KIRC)是肾癌的主要亚型。铜死亡和铁死亡与肿瘤的免疫浸润和预后相关。然而,铜中毒相关铁死亡基因 (CRFG) 在 KIRC 中的作用很少被完全了解。因此,我们根据 KIRC 中 CRFG 的不同表达构建了一个预后特征。本研究的所有原始数据均提取自公共 TCGA 数据集。Cuprotosis 和 Ferroptosis 基因是从之前的研究中收集的。最后,从 TCGA-KIRC 队列中总共鉴定出 36 个显着不同的 CRFG。六基因特征(TRIB3、SLC2A3、PML、CD44、CDKN2A和MIOX)是通过基于显着不同的 CRFG 的 LASSO Cox 回归来识别的。CRFG 特征与较差的总体生存率相关,AUC 为 0.750。功能富集表明CRFGs主要富集于代谢、耐药、肿瘤免疫途径。此外,IC50和免疫检查点在不同组间表达存在差异。所提出的 6-CRFG 签名是一种有前景的生物标志物,可预测 KIRC 患者的临床结果和治疗反应。


结果

CRFG 的识别

TCGA数据集中KIRC患者的基线临床情况见表表格1。1。KIRC 非肿瘤组织和肿瘤组织之间总共鉴定出 8515 个 DEG。通过分析铜死亡相关铁死亡基因的相关系数,我们获得了183个铜死亡相关铁死亡基因(p  < 0.001和|Cor|> 0.3)。随后,我们筛选了36个与铜死亡相关的铁死亡差异表达基因。正如预期的那样,铜凋亡相关的铁死亡基因与 KIRC 正常组织和肿瘤组织不同。

建立 CRFG 签名

为了探讨 CRFG 是否与 KIRC 患者预后相关,通过单变量 Cox 回归分析了上述 36 个已识别基因。结果表明,8 个与铜凋亡相关的铁死亡基因(p  < 0.05)与 KIRC 存活相关。随后,利用上述8个预后基因的表达值,通过LASSO Cox回归生成了6个基因的预后特征。 2公元前)。选定的六个基因是TRIB3、SLC2A3、PML、CD44、CDKN2A和MIOX。通过6个预后特征基因的相关系数计算风险评分(表(表2)。2)。风险评分 = (0.1430 × TRIB3 概况) + (0.0296 ×  SLC2A3概况) + (0.3216 ×  PML概况) + (0.1135 ×  CD44概况) + (0.2139 ×  CDKN2A概况) + (-0.0496 ×  MIOX概况)。PPI网络结果显示CD44、EGFR、CA9、HIF1A、SLC2A、VEGFA、CDKN2A、CAV1和MUC1为枢纽基因。然后,将患者分为 KIRC 低组和 KIRC 高组。KIRC 高组的生存结果比 KIRC 低组差。低分组和高分组的签名表达有所不同。1、3、5年OS的ROC曲线分别为0.75、0.675和0.654。同样,该签名显示了验证队列中 KIRC 生存结果的强大预测能力

A通过单变量 Cox 回归分析识别预后 CRFG;B、C以最小标准进行最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归;D差异表达 CRFG 的蛋白质-蛋白质相互作用网络
A , B基于 TCGA 集中中位风险评分的生存状态分布。C KIRC患者高危组和低危组的Kaplan-Meier生存分析;D热图显示了 KIRC 患者中高危和低危的 6 个 CRFG 的差异;E预后 CRFG 预测 1 年、3 年和 5 年总生存期 (OS) 的受试者工作特征 (ROC) 曲线分析

独立预后因素分析

单变量回归发现分期、年龄、风险评分和等级与 KIRC 患者的生存相关(p  < 0.001)。此外,多变量回归表明年龄、分期和风险评分也与 KIRC 生存相关(p  < 0.05)。这些结果表明,CRFGs 特征可以作为 KIRC 的预后标志物。

A通过单变量Cox回归分析风险评分与临床病理因素之间的相关性;B通过多元Cox回归分析风险评分与临床病理因素之间的相关性;C、D分别为 CRFGs 评分模型的列线图和校准曲线

特征与临床特征之间的相关性

其中,5 个基因(TRIB3、SLC2A3、PML、CD44和CDKN2A)在 KIRC 高危组中不受调控。MIOX基因在高危人群中下调,可能是一种保护性基因。临床资料分析显示,两组患者的N分期、性别、M分期、T分期及分级均存在差异(P  <0.05)。然而,基于 CRFGs 的签名在 M 期(M0,M1)、T 期(T1-T4)、期(I-IV 期)和 G1-G2 级(G1-G2)的预测结果较差(P > 0.05)。此外,还开发了基于 CRFG 风险评分的列线图作为图形计算器,用于预测 KIRC 患者的预后。列线图具有良好的校准和准确性。因此,列线图可用于 KIRC 患者的评估。

功能丰富

KEGG和GO分析显示内在细胞凋亡、对氧水平的反应、DNA损伤、细胞凋亡、血管生成、营养水平和化学应激显着富集。综上所述,该特征与 KIRC 的生物代谢、耐药性、肿瘤免疫和转移有关。

( A、B )分别为Go分析和KEGG分析

KIRC-high 和 KIRC-low 的免疫浸润显示在附加文件5中:。ICOS、BTLA、CTLA-4、CD27、CD28、CD40、LAG3、PVR、SIRPA、TIGIT、HLA-DPA1 和 TNFRSF9 的免疫检查点在 KIRC 高组中上调。免疫浸润显示CD44和PML水平与树突状细胞、CD4-CD8+T细胞和B细胞呈正相关。SLC2A3、PML 、 CD44与巨噬细胞、中性粒细胞呈正相关;CDKN2A表达水平与巨噬细胞呈负相关。TRIB3与 CD4-CD8 + T 细胞呈负相关。药物敏感性分析发现,RDEA119、Bexarotene、Bicalutamide、Bortezomib、Cyclopamine、Embelin、Midostaurin、Dasatinib、Thpsigargin、Sorafenib、Salubrinal 和 Obatoclax Mesylate 在低风险组中高于高风险组

TIMER数据库中KIRC中A CD44、B CDKN2A、C MIOX、D PML、E SLC2A3和F TRIB3表达与免疫细胞的相关性


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