文摘
背景。胃癌是最常见的消化系统恶性肿瘤。它有一个不良预后和治疗在临床上具有挑战性。Ferroptosis是新定义的程序性细胞死亡方式。的角色和预后价值ferroptosis-related长非编码rna (lncRNAs)在胃癌仍然未知。结果。在当前的研究中,20 ferroptosis-related lncRNAs考克斯被确定通过单变量分析,至少绝对收缩,选择运营商Cox回归分析和用于构造一个预后签名和胃癌患者分为高风险和低风险组进行分类。签名验证TCGA使用培训和测试组。签名是一个独立的预后指标的风险生存和准确预测胃癌患者的预后。这也是与免疫细胞浸润有关。基因集富集分析被用于调查潜在机制,20 ferroptosis-related lncRNAs参与。化学敏感性和免疫抑制剂检查站分析表明,高风险患者更敏感的免疫抑制剂检查站程序性细胞死亡蛋白1。结论。免疫渗透的重要作用ferroptosis-related lncRNAs发现在当前的研究中可能协助确定个性化的预测和治疗胃癌患者。可以使用这些20 lncRNAs作为胃癌的诊断和预后标记。
1。介绍
胃癌是消化系统最常见的恶性肿瘤,发病率和死亡率在全球第四排名第五。在2020年,超过一百万新病例的胃癌和全世界769000人死亡报告1]。因为发病率的不断上升自身免疫性胃炎和胃菌群的失调,胃癌的发病率也在逐渐增加的年轻人(2,3]。迄今为止,精确的胃癌的发生和发展机制仍然未知。
Ferroptosis新定义的细胞死亡方式,是铁的依赖和引发的脂质过氧化和致命的活性氧(ROS)。它是有别于坏死、凋亡和自噬(4]。长非编码RNA (lncRNAs)大约200个核苷酸的非编码RNA分子的长度,从而诱导发生、发展和转移的肿瘤通过调解染色体修饰、转录激活,和干扰5,6]。最近的报告表明,ferroptosis-related lncRNAs扮演重要角色在肿瘤发生、进展、转移通过多种机制。吴et al。7)报道,lncRNA NEAT1提升ferroptosis在非小细胞肺癌和ferroptosis敏感性调节ACSL4的表达。Qi et al。8)报道,lncRNA GABPB1-AS1可以通过抑制诱导肝癌细胞ferroptosis GABPB1的翻译。王等人。9)报道,LINC00336监管胱硫醚-的表达β合酶促进肺癌细胞ferroptosis作为一个内生microRNA 6852”海绵。“丐帮et al。10)建议MT1DP调节mir - 365 - a - 3 - p / NRF2信号通路,导致非小细胞肺癌细胞的致敏erastin-induced ferroptosis。
的角色和预后价值ferroptosis-related lncRNAs胃癌仍不清楚。在最近的研究中,ferroptosis-related lncRNAs可能参与了胃癌筛选构建一个预后签名,和潜在的机制。我们最好的知识,研究首次构建和验证ferroptosis-related lncRNA用于胃癌患者预后签名。功能性浓缩,免疫细胞渗透、化学敏感性和免疫抑制剂检查站也进行了分析。研究了一种有效的发展,实用,预测和定量的方法对临床医师使用生存和胃癌患者制定个性化的治疗。
2。材料和方法
2.1。数据收集和微分Ferroptosis-Related lncRNAs
原始计数从RNA-seq转录组数据和相应的临床数据来源于胃癌组织提取TCGA的数据库。Ferroptosis-related基因从FerrDb下载数据库(11]。差异表达ferroptosis-related lncRNAs筛选通过皮尔森相关分析( , )。
2.2。建设和验证预后Ferroptosis-Related lncRNA签名
Ferroptosis-related lncRNAs与生存相关通过单变量Cox回归分析进行评估。胃癌样本随机分为训练集和测试集1:1的比例。预后签名然后构建基于套索胃癌患者Cox回归。公式用来计算预后签名风险评分 Exp (lncRNA)在哪里的相应表达式包括lncRNA和系数(lncRNA)代表了回归系数。每个病人的风险评分计算,每个病人被分配到一个低风险组或基于风险评分中位数的高危人群的培训和测试组。使用kaplan - meier在ROC曲线分析和地区评估预后特征的性能。
2.3。与临床病理的相关性特征和建立列线图
单变量和多变量Cox回归分析进行调查是否风险分数和相关临床病理的特点与胃癌患者的总生存期有关。诺模图,包括年龄,性别,年级,舞台,TNM分类、和风险评分被用来计算总分和预测1,3,5年生存概率。结果1,3,5-year-dependent ROC曲线是用来评估计算图表的性能。
2.4。肿瘤浸润免疫细胞和功能富集分析
渗透水平不同的免疫细胞在低风险的量化和评价组和高危人群使用“CIBERSORT”包(12]。KEGG通过基因集富集分析进行了探讨不同的分子机制在高风险和低风险的患者。错误发现率< 0.05被认为是具有统计学意义的价值。
2.5。预测对化疗和免疫治疗的反应
IC50s共同化疗的计算来评估临床对胃癌治疗使用pRRophetic [13)和ggplot2包 。魏克森讯号等级测试。风险评分之间的关系和免疫相关基因的表达水平检查站进行调查,包括PD1 PDL1, CTLA4。
2.6。统计分析
所有统计分析进行使用统计软件版本4.0.4和strawberry-perl-5.32.0.1。差异表达lncRNAs使用Benjamini-Hochberg方法被确定。风险率和95%的置信区间进行评估通过单变量和多变量Cox回归模型。 被认为是显示统计学意义。
3所示。结果
3.1。在胃癌预后的识别Ferroptosis-Related lncRNAs
RNA-seq转录组数据和临床数据匹配32正常胃组织和371个胃癌组织TCGA下载的数据库。总共有259个ferroptosis-related基因从FerrDb获得数据库(表S1)。共有1378个差异表达ferroptosis-related lncRNAs被确定通过皮尔森相关分析( , )。通过单变量Cox初步筛选分析确定了95 ferroptosis-related lncRNAs与生存密切相关(表S2)。
3.2。的建设和验证Ferroptosis-Related lncRNA预后签名
共有371个胃癌样本被随机分配给一个训练集( )或一组测试( )。20 lncRNAs识别和用来构造一个预后签名通过至少绝对收缩和选择算子(套索)Cox回归分析:AC114271.1, AC147067.2, AL353796.1, AC104958.1, AC087521.1, AL590705.3, AC068790.7, AC090772.1, LINC01094, AC007405.3, AC083902.1, LINC00460, AC005165.1, AC048382.2, AC106782.5, STX18-AS1, AL355574.1, CYMP-AS1 AC006547.1, LINC02696(数字1(一)和1 (b))。与正常胃组织相比,这些lncRNAs七(AC114271.1、AL353796.1 AC104958.1, AC007405.3, STX18-AS1, AL355574.1, AC006547.1)在癌症组织中表达下调,而其他十三被调节。以下风险评分计算:
(一)
(b)
- - - - - - 。
使用风险评分中位数作为截止值,患者在训练集和测试集被分为高风险和低风险组。分布模式的风险分数和生存状态数据所示2(一个)- - - - - -2 (d)。表达水平的变化趋势的20个ferroptosis-related lncRNAs决定通过热图整合风险评分的预后(数字签名2 (e)和2 (f))。kaplan meier生存分析中,高危人群表现出总体存活率比低风险组在训练集和测试集(数字2 (g)和2 (h))。接受者操作特征(ROC)曲线绘制,和曲线下的面积(AUC)值分别为0.830 0.716在训练集和测试集(数字2(我)和2 (j))。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
(h)
(我)
(j)
3.3。预后风险评分和临床病理特征之间的联系
单变量和多变量Cox回归分析在训练集和测试集进行独立调查是否风险评分预测胃癌患者的预后。单变量Cox回归阶段,风险评分两组与总体存活率显著相关(数字3(一个)和3 (b))。多变量Cox回归时代,阶段,风险评分两个组别(数据的重要预后指标3 (c)和3 (d))。
(一)
(b)
(c)
(d)
风险评分之间的关联和临床病理特征进行评估。总生存期显著延长低风险组比> 65岁患者的高危人群和≤65年,在两种性别中,1 - 2年级和三年级阶段i ii和iii iv T1-2, T3-4, M0、M1, N0和N1-3分类(数字4(一)- - - - - -4 (n))。预后诺模图来源于两个组别由临床病理的特点和风险建立了分数作为预测的定量和可视化方法1,3,5年胃癌患者的总体生存概率(数字5(一个)和5 (b))。在训练集,各自的AUC值1,3,5年总生存期分别为0.830,0.852和0.947,并在测试集,他们分别为0.716,0.724和0.684(数字5 (c)和5 (d))。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
(h)
(我)
(j)
(k)
(左)
(m)
(n)
(一)
(b)
(c)
(d)
3.4。风险评分和免疫细胞的渗透
进一步调查原因的不同预测高风险和低风险组,差异在免疫细胞浸润和免疫细胞渗透和风险评分之间的相关性进行了分析。休息树突细胞、嗜酸性粒细胞、单核细胞和M2巨噬细胞明显更普遍的高危人群。浆细胞和卵泡辅助T细胞在低风险组(图更普遍6(一))。休息的树突细胞,嗜酸性粒细胞,M2巨噬细胞,单核细胞,和休息CD4记忆T细胞与风险评分呈正相关,和数字的卵泡辅助T细胞是风险评分呈负相关(图6 (b))。休息的树突细胞,嗜酸性粒细胞,单核细胞,M2巨噬细胞和卵泡辅助T细胞与风险评分(图有紧密的关联6 (c))。
(一)
(b)
(c)
3.5。功能富集分析
京都基因和基因组的百科全书(KEGG)功能富集分析20 ferroptosis-related lncRNAs调查生物功能之间的差异进行了高风险和低风险组(表S3)。五大途径丰富的高危人群是肥厚性心肌病信号通路,扩张型心肌病信号通路,粘着斑信号通路、细胞外基质受体信号通路相互作用和钙信号通路(数字7(一)- - - - - -7 (e))。五大通路富集低风险组的剪接体信号通路,同源重组信号通路,氧化磷酸化信号通路,亨廷顿氏舞蹈症信号通路,RNA聚合酶信号通路(数字7 (f)- - - - - -7 (j))。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
(h)
(我)
(j)
3.6。反应在高风险和低风险病人化疗和免疫治疗
pRRophetic算法被用来预测IC50s顺铂、多西他赛,和紫杉醇常用化疗药物在胃癌患者。没有三个化疗敏感性的差异基于风险评分(数字8(一个)- - - - - -8 (c))。潜在敏感性免疫抑制剂针对检查站免疫检查点蛋白质程序性细胞死亡蛋白1 (PD1)程序性死亡配体1 (PDL1)和细胞毒性T-lymphocyte-associated蛋白4 (CTLA4)也在两组调查。样本的高危人群有较高表达PD1(图8 (d)),这表明高危患者可能更好应对免疫抑制剂针对PD1检查站。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
4所示。讨论
研究表明,ferroptosis在生物过程中扮演重要的角色与胃癌相关(14- - - - - -19]。中国保监会- 0008035 / mir - 599 / EIF4A1轴据说可以促进胃癌细胞增殖和抑制细胞凋亡和ferroptosis [14]。Exosomal mir - 522由癌症相关的成纤维细胞分泌的目标ALOX15和块lipid-ROS积累,抑制ferroptosis在胃癌细胞(15]。C-Myb调节CDO1,抑制erastin-induced ferroptosis胃癌细胞的移植GPX4表达式(16]。据报道,多不饱和脂肪酸生物合成途径中扮演着重要的角色在ferroptosis并确定ferroptosis敏感性在胃癌(17]。关等。18)报道,tanshinone花絮可以诱导p53上调ferroptosis胃癌细胞。妞妞et al。19)确认physcion 8点-β吡喃葡萄糖苷刺激胃癌细胞ferroptosis通过调节mir - 103 - a - 3 - p / GLS2轴。然而,特别是研究调查ferroptosis-related lncRNA和胃癌预后的工具的发展基于它缺乏。
在最近的研究中,预后ferroptosis-related lncRNAs通过单变量Cox回归分析筛选,和20 ferroptosis-related lncRNAs被确定通过套索回归。一个ferroptosis-related lncRNA胃癌患者的预后签名为应用程序构建和验证在两个独立的群体。在单变量和多变量Cox回归分析,风险评分是一个独立的胃癌患者的预后指标。在生存和临床病理的分析中,签名准确预测预测和胃癌患者是一个独立的预后指标。诺模图提供了一个定量预测和可视化方法1,3,5年胃癌患者的总体生存概率。ROC曲线表明,ferroptosis-related lncRNA预后签名非常准确和可靠的。免疫细胞浸润肿瘤微环境的作用和反应常见的胃癌患者的化疗药物和免疫抑制剂检查站也被调查。研究结果强调了小说在胃癌生物标志物和潜在的治疗目标。
预后签名提出了本研究来源于20 lncRNAs。据报道,他们中的一些人参与多种肿瘤的发生发展和通过调节耐药性。孟et al。20.]证明了linc00460 - mir - 149 - 5 - p / mir - 150 - 5 - p -突变型p53反馈回路可以诱导铂电阻在结肠直肠癌。LINC00460促进吉非替尼耐非小细胞肺癌的靶向表皮生长因子受体,骗取mir - 769 - 5 - p (21]。据报道在透明细胞肾细胞癌,LINC01094可以目标米尔577 / CHEK2 / FOXM1轴,促进无线电电阻(22]。KEGG功能富集分析阐明高危组和低风险组的可能机制,但具体机制ferroptosis-related lncRNAs胃癌极为复杂,仍不清楚,这将是我们未来工作的重点。在最近的研究中,预后之间的相关性签名和化疗和免疫抑制剂检查站进行了分析。模型表明,高风险分数与免疫疗法如PD1敏感性有关,而不是与普通化学治疗剂顺铂敏感性有关,多西他赛和紫杉醇。我们猜测,免疫疗法是更大的比那些住在得分高危患者化疗中获益。
免疫细胞对肿瘤恶化渗透肿瘤有不同的影响。在目前的研究中,休息的树突细胞,嗜酸性粒细胞,单核细胞,M2巨噬细胞,和卵泡辅助T细胞与风险评分有紧密的关联,表明这些免疫细胞可能扮演了一个重要的角色在胃癌的发生和发展。免疫细胞在胃癌浸润的角色逐渐被确定。据报道,肿瘤相关巨噬细胞参与通过TGF胃癌的进展β2 / NF -κB / Kindlin-2轴(23]。Macrophage-derived exosomal miR-21介导顺铂耐药性在胃癌细胞中PTEN表达下调,导致PI3K / AKT信号通路的激活(24]。嗜酸性粒细胞可能代表一个辅助T 2-biased反应预防癌症发展,或者他们可能促进辅助T一种反应导致癌前病变的进展(25]。黑色素瘤抗原基因1可能调节CCL3和CCL20,导致招募树突状细胞刺激抗肿瘤免疫特定于胃癌体内或体外26]。
我们所知,目前的研究是第一个建立ferroptosis-related lncRNA-based胃癌预后签名和验证它在胃癌患者。功能性浓缩,免疫细胞浸润,免疫抑制剂,检查站和化学敏感性也进行了分析。调查的影响ferroptosis-related lncRNAs肿瘤免疫细胞渗透将有助于更好的理解如何调节肿瘤微环境,促进更好地预测胃癌患者的预后和治疗结果。尽管其优点,本研究有一定的局限性。研究得到的主要数据集TCGA的数据库,和其他数据集应该调查使用预后ferroptosis-related lncRNA签名,减少选择偏倚。另外,签名必须验证的功能与大样本临床研究。
5。结论
二十ferroptosis-related lncRNAs与胃癌患者的预后相关识别,免疫细胞浸润的作用是系统地探索,和化学敏感性之间的相关性和免疫抑制剂检查站被评估。签名发达有许多潜在的预后的应用和可能有助于确定个体的治疗策略,扩大对胃癌患者的治疗方法。可以使用这些20 lncRNAs作为胃癌的诊断和预后标记。
数据可用性
研究中使用的所有数据可以下载从TCGA数据存储库(https://gdac.broadinstitute.org/;2021年2月26日)访问和FerrDb数据库(http://www.zhounan.org/ferrdb;2021年2月26日)访问。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
W.Z.C.,Z.G.J., Z.R.L., and Y.C. performed the study conceptualization. Y.T. performed the data curation. J.B.X. performed the data analysis. Z.G.J. and Y.C. performed the funding acquisition. T.X. contributed to the investigation. W.Z.C. performed the study design. Z.G.J. and Y.L. performed the project administration. W.Z.C. contributed to the data acquisition. Z.R.L. performed the supervision. Z.F.F., J.F.H., and P.C.F performed the data validation. W.Z.C. performed writing the original manuscript draft. Z.R.L. contributed to the manuscript review and editing. WenZheng Chen, ZongFeng Feng, JianFeng Huang, and PengCheng Fu contributed equally to this work.
确认
我们感谢审稿人他们的输入,这提高了手稿。本研究由国家自然科学基金资助(批准号81960503),江西省自然科学基金(批准号20202 babl216051)。
补充材料
表S1: ferroptosis-related基因从FerrDb数据库下载。表S2: ferroptosis-related基因的单变量Cox回归分析。表S3:详细的基因集富集的结果分析高危组和低风险组中。(补充材料)