文摘
目的。生成一个签名基于anoikis-related基因(ARGs)子宫内膜癌(EC)患者和阐明EC的分子机制。方法。TCGA-UCEC数据集的基础上,我们确定了具体anoikis-related基因在EC (ARGs)。Cox-relative回归方法来生成一个anoikis-related签名(ARS)。可能的生物学途径ARS-related GSEA基因进行了分析。农业研究所的临床能力和免疫状态分析CIBERSORT方法,ssGSEA算法,肿瘤免疫功能紊乱和排斥(潮流)分析。此外,ARS基因的表达模式被HPA验证数据库。结果。七个女性基因(CDKN2A E2F1、ENDOG EZH2, HMGA1、PLK1,和SLC2A1)决心发展预后农业研究所。两个基因的ARS与EC患者的预后密切相关。ARS可以准确地分类EC患者不同的临床结果和镜子EC的特异性免疫状态。我们观察到ARS-high患者不能从免疫疗法中获益。最后,农业研究所的所有中心的基因被证明是调节在EC组织免疫组织学。结论。ARS可用于分层EC患者的生存风险和预测结果和在电子商务个性化治疗提供重要参考。
1。介绍
子宫内膜癌是女性生殖系统最常见的恶性肿瘤(1]。其发病率逐年增加,显示一个年轻的趋势。研究表明,每年全世界约有76000妇女死于子宫内膜癌,和它的高死亡率和发病率已经成为威胁女性健康的一个重要因素(2]。虽然,EC患者早期良好的临床结果显示,超过30%的病例有远处转移生存率较低(3]。鉴于单个基因的缺陷对于预后的评估,发现潜在的转移机制,确定可靠multibiomarkers预测EC患者的预后非常紧迫。
近年来,一些研究报道,癌症细胞进行细胞外基质(ECM)转移期间,和女性发生在肿瘤细胞脱离ECM在转移。女性是一种特定的细胞凋亡引起的细胞从ECM的超然。最初发现于上皮和内皮细胞,女性被认为是一个生理过程相关的开发和组织内稳态。细胞凋亡可以防止分离细胞readhering其他基质异常增殖,从而起到保护有机体的核心部分。然而,无法启动loss-of-nest凋亡程序可能会导致暂停或附着细胞增殖的生存在一个ECM的原位。目前,减少启动细胞凋亡的能力已经成为一个标志的癌症,导致远端转移肿瘤的发展。
一些报道证实,anoikis-related基因(ARGs)在肿瘤转移级联中发挥核心部分和癌症进展,包括胃癌(GC) (4),肺癌(LC) [5),乳腺癌(BC) (6),和电子商务7]。她和他的同事们发现,过度FAIM2与肺癌的临床结果有关,女性和压制FAIM2可能抑制肿瘤细胞生存能力和电阻(8]。KLF5,小说在结直肠癌预后的生物标记,证明女性调节细胞增殖和阻力。在EC, L1CAM可以促进上皮间充质转化(EMT)通过提高癌症HEC-1A启动细胞细胞的发展,从而促进loss-of-nest apoptosis-resistant和影响患者预后7]。
虽然他们已经被证明是与几位肿瘤预后有关5,9,10),预后指标基于arg游戏很少分析EC。因此,我们关注综合参数和EC临床结果之间的关系。在我们的研究中,我们发现了一个强大的ARG-based签名和利用其EC患者的临床意义。
2。方法
2.1。数据处理
通过集成的数据TCGA-UCEC癌症基因组图谱(TCGA,https://portal.gdc.cancer.gov/),我们获得的基因表达谱和520 EC患者的临床资料。总共有434 anoikis-related基因(ARGs)提取GeneCards,选择和基因相关性得分> 0.4(补充表S1)。为了获得差异表达基因在EC(度),我们进行差异化分析所有基因的表达在正常和肿瘤样本limma R软件(|褶皱变化(FC) | = 1.0值< 0.05)。然后,差异表达参数收集与度交互集。
2.2。识别Anoikis-Related签名
我们随机将520 EC患者分成训练集和测试集的比例1:1来开发一个anoikis-related签名(ARS)。首先,我们获得候选人预后基因在训练集通过一元回归方法基于差异表达参数。然后,套索点球分析采用缩小的模型过度拟合。最后,我们进行了多变量Cox回归建立新型农业研究所。每个案子的风险评分计算使用以下公式:风险因素= (__arg1×系数的表达式)+(最长的表达式×系数)+…+(表达ARGn×系数)。根据风险评分的中值,所有情况下被分为高和低风险评分。此外,ARS模型基因的表达模式分析了蛋白质含量由人类蛋白质图谱(HPA)网站(https://www.proteinatlas.org/)[11]。
2.3。建立一个ARS-Based列线图
是由一个独立的预后分析结合520例临床信息和风险评分的数据和使用“生存”包。此外,ARS-based诺模图创建基于风险评分等临床病理特征预测病例的临床结果。校准曲线被绘制估计ARS的可靠性比较线图的预测能力和观察到的生存的结果。
2.4。基因集富集分析(GSEA)
GSEA应用研究与农业研究所相关的生物学途径和免疫活动基于标志和C7 v7.4基因集。丰富的基因集值< 0.05后收集1000替换。
2.5。免疫分析的签名
基于TCGA RNA序列数据,我们量化22种免疫细胞比例使用CIBERSORT工具。P值< 0.05设置为阈值。此外,我们进行肿瘤免疫功能障碍和排斥(潮流,https://tide.dfci.harvard.edu/)方法来评估EC患者的免疫反应。
2.6。统计分析
R软件(4.0.1)是在所有统计分析使用。kaplan meier生存(km)分析应用于评估两组之间的差异。ARS的可靠性模型进行了测试使用接受者操作特征(ROC)分析。统计学意义是对所有分析值< 0.05。
3所示。结果
3.1。确定差异表达参数
EC的基因表达数据样本和正常TCGA控制进行了分析,并收集5527度(图1(一))。接下来,这些度重叠与434年从GeneCards参数提取,导致156年差异表达参数共享(图1 (b))。
(一)
(b)
3.2。农业研究所的开发和验证
我们520 EC患者随机分为训练集(n= 260)和一个验证集(n= 260,表1)。单变量Cox法获得28个代表预后参数训练集,然后我们进行了LASSO-penalized回归消除overfit基因签名(数字2(一个)和2 (b))。此外,签名的七个参数(CDKN2A、E2F1 ENDOG, EZH2, HMGA1、PLK1,和SLC2A1)成立多变量cox分析(表2)。所构造的ARS开发使用以下公式:风险因素= (CDKN2A×(0.1068)) + (E2F1×(0.0941)) + (ENDOG×(-0.2316)) + (EZH2×(0.1626)) + (HMGA1×(0.8872)) + (PLK1×(0.1673)) + (SLC2A1×(0.0228)]。随后,风险评分的中值是用来溢出的情况下进入高风险评分和低风险评分。
(一)
(b)
在训练集,我们的提名ARS能辨别风险评分及临床EC样本(数据的状态3(一个)和3 (b))。km分析显示,ARS-high组的临床结果(图3 (c))。ROC曲线下面积(AUC)分别为0.755,0.717,0.766,1 - 3 -,和5年生存率分别(图3 (d))。测试集和整个队列来验证预测ARS的性能。风险评分的布局和EC患者的临床状态测试和整个集数据所示3 (e)和3 (f)和数字3(我)和3 (j)。两个风险组预后差异也证实在测试和整个集(数字3 (g)和3 (k))。中华民国方法表示农业研究所的预测可靠性测试和整个集(数字3 (h)和3(左))。
(一)
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(h)
(我)
(j)
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(左)
3.3。决心的诺模图
确定的独立性ARS模型,单变量和多变量cox方法应用。单变量分析考克斯透露,年龄、舞台、等级和风险评分(图有意义的预后指标4(一))。所揭示的多变量cox分析,风险评分仍对预后有意义,表明我们提出ARS可以独立于其他临床特征(图4 (b))。为了进一步利用ARS的预后价值,建立了计算图表结合的临床因素和ARS模型(图4 (c))。之后的校正曲线1 - 3 - 5年存活时间显示,预测预后的诺模图有一个强大的值(图4 (d))。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.4。GSEA ARS的分析
我们发现极大地丰富标志是“IL2 / STAT5信号”,“notch信号”,“P53信号”“PI3K / AKT / mTOR信号,”“TGFβ信号”和“Wnt /β连环蛋白信号”(图5(一个))。C7的免疫基因集,各种免疫功能丰富ARS-high组(图5 (b))。
(一)
(b)
3.5。ARS的免疫活动分析模型
探索农业研究所和免疫细胞渗透之间的相关性,我们进行CIBERSORT算法分析22免疫细胞(图的比例6(一))。之后,ssGSEA法反映免疫微环境的状态(时间)在EC(图6 (b))。我们观察到激活树突状细胞、M0巨噬细胞和t细胞的监管(亚)调节ARS-high集团(数字6(一)- - - - - -6 (c))。然而,ARS-low组中性粒细胞浸润水平较低和休息树突状细胞(数字6 (d)和6 (e))。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
3.6。农业研究所之间的相关性和免疫检查站
鉴于检查点inhibitor-based免疫治疗的重要角色,我们分析了免疫标记检查站的表达两组。结果显示,PD-L1 PD-L2、CTLA4 TIM-3, LAG3与ARS-risk呈正相关(图7)。这些结果表明,ARS-high集团是容易产生免疫抑制微环境。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
3.7。分析免疫治疗反应
我们进一步进行潮流估计在两组免疫治疗的疗效。更高的潮汐分数表明免疫逃避的可能性更高,表明病人并不受益于免疫抑制剂检查站(ICI)治疗。在我们的分析中,ARS-high组显示潮流得分高于ARS-low组(图8(一个)),指出患者高ARS分数不会从这里治疗中获益。ARS-high集团也有更高的分数CAF, MDSC、和排斥,但障碍ARS-high组得分较低(数字8 (b)- - - - - -8 (e))。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
3.8。农业研究所的中心基因模型的验证
基于HPA网站,通过免疫组织化学方法证实模型中心基因的表达模式。结果是符合我们之前的微分表达式分析。我们发现所有基因中心的ARS EC情况下(图中高度表达9)。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
4所示。讨论
电子商务是一种恶性肿瘤,危及女性的健康,与远处转移患者的5年生存率为16%。这种疾病早期诊断并不是由于缺乏可靠的prognosis-related生物标记。因此,迫切需要建立可靠的预后指标,加强EC预后的预测。女性,凋亡细胞死亡的一种具体形式,据报道,调节各种肿瘤的生物学行为。例如,CPT1A可以赋予女性抵抗和促进转移的结直肠癌(CRC)通过脂肪酸氧化的规定(9]。莫说IQGAP1可以提高细胞生存能力和抑制女性通过激活Src / FAK途径,表明它可以转移和预后的可靠指标的肝细胞癌(HCC) (12]。此外,CCN2证明阻止女性肺癌发展通过DAPK-related通路(13]。因此,anoikis-related基因潜在的治疗目标和预后的肿瘤标志物。
在这项研究中,我们首次发现特定的参数在EC基于TCGA-UCEC项目。生成一个健壮的EC ARGs-based签名,所有患者分为训练和测试组。执行逐步cox回归之后,我们开发了一个seven-gene预后模型训练集。在两组之间的预后有明显不同。,整个集被用来测试和确认我们的准确性提出了签名。扩大农业研究所的性能模型,我们生成一个ARS-based诺模图,结合年龄、阶段,等级和风险评分。列线图的标定块显示适合预测预后。
我们建议的ARS模型与EC情况下生存的结果显著相关。农业研究所由七anoikis-related基因,包括CDKN2A E2F1, ENDOG, EZH2, HMGA1、PLK1, SLC2A1。所有这些签名基因已经被证明是与肿瘤密切相关。例如,罗等人发现CDKN2A调节肝细胞癌和糟糕的预后相关(14]。的转录因子E2F家族E2F1显示参与细胞周期的调控。许等人研究的表达E2F1在GC标本和正常的控制和观察到过表达E2F1可以提高TINCR表达在转录水平,导致致癌GC[增长15]。ENDOG, nuclear-encoded核酸内切酶,影响癌细胞生存和肿瘤预后通过PI3K / PTEN轴。值得注意的是,ENDOG沉默抑制细胞生长的子宫内膜癌,甲状腺癌、胶质母细胞瘤(16]。EZH2, polycomb-group成员(PcG)家庭,据报道,肿瘤是一种新颖的目标控制(17]。在卵巢癌,EZH2可以保留细胞具备干细胞和赋予化学抗性通过促进CHK1信号(18]。同时,EZH2介导EMT的胰腺癌(PC)通过绑定mir - 139 - 5 - p (19]。汉等人报道,HMGA1调节在电子商务的情况下,极大地与后期阶段有关。它可能产生致癌效应在针对Wnt / ECβ连环蛋白通路(20.]。高表明PLK1影响细胞增殖和细胞凋亡增加MCM3磷酸化在肾细胞癌(RCC)。SLC2A1也叫葡萄糖转运蛋白1 (GLUT1)类型,可以充当一种致癌基因通过糖酵解途径促进肿瘤的发展(21,22]。
来检测潜在的生物学途径ARS, GSEA算法应用。我们发现各种肿瘤信号通路被激活ARS-high组IL2 / STAT5信号等信号,P53信号、TGF mTOR / PI3K / AKT信号β信号和Wnt /β连环蛋白信号。所有这些通路之前报道参与电子商务增长和发展。例如,AP24534可能诱发显著减少STAT5信号在较高的EC FGFR2基因突变(23]。郭等人表示,lncRNA-MEG3表达式在EC情况下,较低和沉默MEG3可能限制细胞生存能力通过触发notch通路(24]。众所周知,作为肿瘤抑制基因p53可以抑制肿瘤发生和发展。UBE2C可能差别刘和他的同事们发现,对这些基因的抑制estradiol-induced EMT通过促进p53在EC泛素化,它们提供了一个宝贵的治疗目标,EC患者(25]。同样,mTOR / PI3K / AKT通路(PAM)也起着至关重要的作用在EC的致瘤性。林透露,et al .,沉默FAM83 B可以抑制PAM的激活,导致电子商务增长的抑制和转移(26]。
最近,免疫疗法已被确认为一种新的治疗选择电子商务。肿瘤微环境(时间),它由ECM、基质细胞,肿瘤血管,和各种细胞的免疫系统,促进癌症的发生和发展的27,28]。众所周知,免疫抑制细胞能诱导免疫逃逸时间的发生,从而促进肿瘤转移和发展。亚群,一个著名的类型的免疫抑制细胞,已被证明是与患者的预后相关,表明Treg数可能是一个有效的预后标记EC (29日]。此外,李和他的同事报道,Treg渗透更高水平的外周血EC病例比健康的控制(30.]。此外,癌症相关的成纤维细胞(CAF)是一个主要的细胞亚群在时间影响通过CAF-tumor EC细胞的生物学行为相声(31日]。此外,CAF提取EC组织可以分泌il - 6,后来提升原癌基因表达来加速电子商务增长(32]。ARS-high集团在我们的研究中,具有较高的渗透程度的亚群和战乱国家,指出高ARS分数患者更有可能在癌症免疫抑制状态。
我们进一步发现ARS能否为免疫治疗反应提供有价值的参考。免疫检查点是经典的分子用于评估免疫治疗的疗效。我们的分析表明,PD-L1 PD-L2, CTLA4, TIM-3, LAG3大大丰富ARS-high组。此外,我们发现ARS-low组潮得分较低。所有这些结果指出,患者高ARS分数不会从这里治疗中获益。
虽然我们提出ARS显示一个强大的性能预测预后的EC患者,目前的主题有一些局限性。首先,所有临床群电子商务案例分析在当前研究只从TCGA网站获得。ARS的效能模型还需要验证了外部军团。第二,我们将进一步确认ARS基因的表达模式通过我们当地的临床标本免疫组织化学。此外,ARS基因的潜在机制应该探索基于实验分析。
总之,我们的研究开发了一种小说在EC anoikis-related签名。农业研究所的生物标志物可以改善电子商务的生存结果的预测和反映免疫条件和估计EC患者的免疫反应。我们的研究带来了一个新颖的视角EC患者的治疗策略。
数据可用性
公共数据集来支持这一主题的结果可以获得TCGA (https://portal.gdc.cancer.gov/),HPA (https://www.proteinatlas.org/)和潮流(https://www.proteinatlas.org/)。
的利益冲突
所有的作者宣称他们没有利益冲突。
作者的贡献
山陈和最初的构思于通用电气设计和研究。山陈和嘉明顾收集和分析数据。山,秦奋张,燕胡解释数据。山阁起草了陈和手稿。于通用电气修改了手稿。作者认为,批准最后的手稿。
补充材料
补充表1。434个anoikis-related基因(ARGs)的列表。(补充材料)