文摘

PIEZO1 mechanosensitive离子通道蛋白,在一些癌症之间的关系已被确认。然而,系统性pancancer PIEZO1仍缺乏研究。我们检查了PIEZO1 33类型的癌症中探索其作用首次预后和免疫功能。基于TCGA打开数据库,GTEx CPTAC, PIEZO1已经证明是差异表达在大多数癌症与相邻正常组织相比。肿瘤患者的不同PIEZO1和预后之间的相关性被GEPIA2探索。TCGA PIEZO1在肿瘤的遗传变异现象表明,突变的变更与操作系统、DSS, DFS和PFS在某些肿瘤。改变蛋白质的磷酸化水平在某些癌症发现基于CPTAC数据集。PIEZO1表达与免疫细胞浸润,如内皮细胞和癌症相关的纤维母细胞。最后,KEGG去浓缩分析应用于调查PIEZO1的分子机制。我们第一次pancancer分析说明PIEZO1角色的不同类型的肿瘤。

1。介绍

癌症已经全球死亡率最高的疾病(1]。恶性肿瘤对人类健康构成严重威胁。尽管诊断和治疗的进步,癌症仍然导致发病率和死亡率极高。进行pancancer研究某些基因在某些恶性肿瘤并探索其作用及其相应的癌症是非常必要的。

Piezo-type mechanosensitive离子通道组件1 (PIEZO1)特征的ion-conduction单元机械激活细胞内钙离子通道可以启动2 +反应(2]。PIEZO1广泛分布和表达各种人体器官和组织,如心血管系统(3),大脑4)、肺(5),胃肠道(6)和膀胱(7]。此外,最近的相关文献表明,这样的表达PIEZO1可以在各种不同的肿瘤,胃肠道系统(例如,8),泌尿系统(9)、呼吸系统(10和生殖系统肿瘤11]。

越来越多的证据表明,肿瘤免疫微环境(时差)是密切相关的致癌作用和癌症进展(12]。与TEM表明预后和生存相关的生物标记物可能是免疫治疗的关键。

众所周知,钙信号与免疫细胞中转录因子的表达中起着重要作用和酶,调节癌症发展(13- - - - - -15]。众多文献报告,PIEZO1公认的机械应力传感器在某些免疫细胞,最关键的是与免疫调节(16- - - - - -18]。免疫细胞PIEZO1活动的重要性已经确认这意味着PIEZO1癌症免疫疗法的潜在贡献。

尽管上面,没有pancancer研究探索PIEZO1之间的相关性,不同的肿瘤,因为大多数研究涉及在肿瘤PIEZO1专注于一个特定的癌症。在这项工作中,我们采用一种多样性的数据库如癌症基因组图谱(TCGA)基因型Tissue-Expression (GTEx) cBioPortal、基因本体论(去)和《京都议定书》百科全书的基因和基因组(KEGG)评估PIEZO1的表达水平和与生存在不同的肿瘤。我们进一步评估潜在PIEZO1表达水平之间的相关性和遗传改变,蛋白质磷酸化,免疫渗透和通路富集在33类型的癌症。我们的研究结果表明,PIEZO1可以用于预测预后不同的癌症,它影响肿瘤浸润免疫细胞,在肿瘤免疫上升一个关键的角色。

2。材料和方法

2.1。基因表达水平分析

PIEZO1的mRNA水平分析了各种癌症的肿瘤免疫评估资源,版本2 (TIMER2)。微分表达水平之间的观察PIEZO1癌变区域和正常组织各种类型的肿瘤。设定范围如下:log2褶皱变化(log2 FC)≥1或≤−1和 值≤0.05。基因表达分析互动分析,版本2 (GEPIA2)是用来分析PIEZO1 mRNA水平在某些肿瘤没有相应的正常组织。此外,小提琴的阴谋被应用于揭示PIEZO1和病理阶段的癌症之间的关系通过GEPIA2的“阴谋”阶段。

UALCAN,交互式的、用户友好的和合成分析TCGA开源数据在线平台,被送往分析蛋白质的表达水平与肿瘤临床蛋白质组学的确认/发现工具分析财团(CPTAC)。就其本身而言,磷蛋白质水平的PIEZO1被CPTAC评估肿瘤与正常组织之间的分析。

2.2。预后和生存分析

“生存地图”是用来检测总生存期(OS)和无病生存期(DFS) PIEZO1 TCGA的肿瘤。分裂组织有高和低的值表达式被定义为切断高压(50%)和切断低压(50%)值,分别。生存的土地得到从GEPIA2的“生存分析”模块。其中,两条曲线比较生存率较。同时,单变量Cox回归分析PIEZO1在肿瘤PIEZO1执行是一个独立的预后指标。

2.3。基因改变分析

数据PIEZO1基因突变类型,改变频率,通过cBioPortal突变网站,检索和拷贝数(19]。操作系统的信息,DFS和无进展生存(PFS)之间的差异,没有PIEZO1变更在不同肿瘤从“比较”模块获得。kaplan meier log-rank情节 生成的值。

2.4。基因集富集分析

在pancancer研究PIEZO1的势函数,我们将样品分成高、low-expressed组基于PIEZO1表达式在每个癌症类型,包括最高30%,最低30%。然后,基因集富集分析(GSEA) (http://www.gsea-msigdb.org/gsea/index.jsp)都使用了“clusterProfiler”R包。GSEA基因集(H, C2,和C5集合)从分子特征数据库下载(v7.5.1)。的FDR-adjusted 被认为是具有统计学意义。

2.5。免疫细胞渗透分析

我们利用“Immune-Gene”TIMER2发现之间的联系单位的水平PIEZO1表达和免疫细胞的渗透,如内皮细胞和癌症相关的成纤维细胞。为了这个目的,我们评估不同的癌症。伊势亚,算法QUANTISEQ MCP-COUNTER,史诗,计时器,CIBERSORT, CIBERSORT-ABS应用免疫渗透估计。 价值观和偏相关(软木)值是通过使用斯皮尔曼等级相关测试,获得purity-adjusted。热图和散点图显示的结果。

2.6。PIEZO1-Related伙伴富集分析

PIEZO1-binding蛋白质被字符串搜索网站,使用“PIEZO1的查询。“然后,我们使用皮尔逊相关性分析第一个100 PIEZO1-targeting基因是基于微分表达式在GEPIA2 TCGA的记录肿瘤和正常组织。前5名的热图由基因,其中包含偏相关指数 价值获得了使用“Gene_Corr”组件的TIMER2方法purity-adjusted斯皮尔曼等级相关的测试。维恩图查看器允许PIEZO1-binding的观察和相互作用的基因。两组数据结合起来执行KEGG途径分析。

2.7。人类的样本

人类样本来自受试者接受tumorectomy南京医科大学第一附属医院。伦理批准通过了南京医科大学第一附属医院。癌症组织收获来自该地区的肿瘤。邻近的正常组织收集超过5厘米癌变组织。八双肺肿瘤组织,胃肿瘤组织,和结肠肿瘤组织,以及相应的收集邻近的正常组织。

2.8。免疫组织化学染色

所有的人类样本幻灯片在65°C烤2小时,然后脱蜡、水化。幻灯片是放置在一个修复盒子装满了EDTA抗原修复缓冲区(pH值9.0,Servicebio、中国、G1203),和抗原修复进行了20分钟在100°C。烹饪后,幻灯片是自然冷却到室温。然后,过氧化氢用于阻断内源性过氧化物酶活性。然后,阻止了10%的山羊血清1小时在室温下和孵化主要抗体PIEZO1(英国Abcam ab128245 1: 200)稀释在屏蔽解决方案在一夜之间在4°C。幻灯片是孵化合二次抗体在室温下2小时。最后,部分被涂染色检测。与涂染色后,样品的图片幻灯片使用显微镜可以观察。幻灯片是洗了三次的PBS介于每一步。

2.9。细胞培养

人类胰腺肿瘤细胞系CFPAC在制定DMEM培养(Gibco,美国,C11995500BT)与10%的边后卫(BI、以色列、04 - 001 - 1 - a)和1%的青霉素和链霉素double-resistant流体(Gibco,美国,15140122)。

2.10。免疫荧光

细胞生长在48-well盘子。增长到70%融合时,细胞转染PIEZO1小干扰rna (siRNAs)(应用GenePharma中国)使用Lipofectamine 2000(英杰公司生活技术,美国11668 - 019年)。24小时后,20分钟和4%多聚甲醛固定细胞,细胞膜破坏了0.2% Triton x - 100 (PBS配置),持续15分钟。Ki67染色是由增加的主要抗体anti-Ki67 (Abcam英国ab16667 1: 300)和孵化一夜之间在4°C。第二天,细胞被孵化与荧光二次抗体在室温下2小时。与DAPI染色后10分钟,细胞可以使用一个倒置显微镜。在每一步之间,与PBS细胞被洗了三次。

2.11。划痕试验

细胞生长在6-well盘子。增长到100%融合时,一个刮在汇合的单层使用200μl吸管小费。然后,细胞在DMEM培养有2%的边后卫24 h与PBS洗后。迁移率是由划痕区域在不同的时间点和图像分析了J软件。

2.12。统计分析

数据显示为均值的平均值±标准误差(SEM)。GraphPad棱镜软件v5.0(美国GraphPad软件)进行统计分析。未配对学生的t以及用于统计分析两组之间。

3所示。结果

3.1。PIEZO1表达分析

我们首先评估了PIEZO1表达水平在不同癌症。abbervation和全名的33个肿瘤类型表1在补充材料。PIEZO1膀胱移行细胞癌中表达水平较高(BLCA) ( ),胆固醇( ),结肠腺癌(COAD) ( ),测定食管癌(ESCA) ( ),多形性胶质母细胞瘤(GBM) ( ),头颈部鳞状细胞癌(HNSC) ( ),肾脏肾透明细胞癌(KIRC) ( ),肝脏肝细胞癌(LIHC) ( ),前列腺腺癌(马)( ),直肠腺癌(读)( ),胃腺癌(STAD) ( )和甲状腺癌(THCA) ( )和低肾chromophobe (KICH) ( ),肾脏肾乳头状细胞癌(KIRP) ( ),肺腺癌(LUAD) ( ),肺鳞状细胞癌(LUSC) ( ),嗜铬细胞瘤和副神经节瘤(PCPG) ( )子宫内膜癌和子宫语料库(UCEC) ( )比tumor-adjacent组织。然而,乳腺浸润性癌(BRCA),宫颈鳞状细胞癌和子宫腺癌(塞斯克),和胰腺腺癌(PAAD)没有显示出微分表达式从tumor-adjacent组织(图1(一))。我们进一步探讨PIEZO1是否差异表达肿瘤与正常组织之间缺乏数据,TCGA的正常组织。我们发现胆管癌(胆固醇)( ),“绿带运动”( ),和PAAD ( )显示,肿瘤组织高表达。塞斯克之间未发现显著差异,PCPG,马,及其相应的正常样本(图1 (b))。

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图1
PIEZO1表达水平在不同的人类癌症和病理阶段。(a) PIEZO1 TCGA肿瘤中表达水平分析了TIMER2数据库。(b)的箱线图数据CESE,胆固醇,“绿带运动”,PAAD, TCGA PCPG,马在军团相比健康组织GTEx记录。(c)蛋白水平PIEZO1在正常组织和BRCA KIRC, COAD,“绿带运动”,HNSC, LIHC, LUAD, OV PAAD, UCEC。蛋白表达的数据被CPTAC获得和分析。(d)的表达水平PIEZO1分析和比较根据不同病理阶段(阶段I-IV) KIRC, PAAD, TCGA STAD,基于数据库。 < 0.05, 。

除了转录水平,我们也获得的蛋白表达水平PIEZO1 CPTAC数据集。PIEZO1 KIRC(蛋白质含量显著高于 ),“绿带运动”( ),HNSC ( )和PAAD ( )并且在COAD显著降低( ),LIHC ( ),LUAD ( ),卵巢浆液性囊腺癌(OV) ( )和UCEC ( )(图1 (c))。

我们也分析了PIEZO1之间的关系由GEPIA2表达水平和肿瘤病理分期。我们发现PIEZO1表达了几个不同病理阶段的肿瘤类型,包括KIRC ( ),PAAD ( )和STAD ( )(图1 (d))。

3.2。PIEZO1表达在肿瘤和相邻Nontumor组织

然后,我们检测到的表达在LUAD PIEZO1 STAD COAD,以及相应的包含IHC的邻近正常组织的方法。与邻近正常组织相比,在LUAD PIEZO1的表达水平降低( )(图2(一个))和增加STAD ( )(图2 (b))。没有显著区别COAD及其邻近的正常组织(图2 (c))。

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图2
在LUAD PIEZO1表达水平,STAD, COAD。(一)免疫组织化学染色(包含IHC) PIEZO1 LUAD (n= 8)和邻近的正常组织(n= 8)(左面板)。Semiquantification PIEZO1阳性染色(右面板)。原始放大x200型。酒吧= 100μm。(b)包含IHC染色的PIEZO1 STAD (n= 8)和邻近的正常组织(n= 8)(左面板)。Semiquantification PIEZO1阳性染色(右面板)。原始放大x200型。(c)包含IHC染色的PIEZO1 COAD (n= 8)和邻近的正常组织(n= 8)(左面板)。Semiquantification PIEZO1积极的原始放大x200型染色(右面板)。条形图显示代表均值±SEM。 与对照组的学生t以及。
3.3。生存分析

接下来,我们研究了TCGA PIEZO1表达与预后和如何使用操作系统和地理数据集来评估和DFS值。样品被分成高表达和低表达组根据PIEZO1表达水平。结果表明,在例KIRC ( ),大脑神经胶质瘤低年级(LGG) ( ),LIHC ( ),LUAD ( )和LUSC ( ),那些有低水平的PIEZO1存活时间较长(图3(一个))。DFS的数据分析显示,高表达的PIEZO1与肾上腺皮质癌的预后不良(ACC) ( ),胆固醇( ),“绿带运动”( ),LGG ( ),LIHC ( )和LUSC ( )(图3 (b))。

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图3
表达水平之间的相关性TCGA PIEZO1和预后生存的肿瘤。(a) GEPIA2利用分析之间的关系PIEZO1表达水平和总生存期(OS) KIRC LGG, TCGA LIHC, LUAD, LUSC肿瘤。(b) PIEZO1基因表达之间的关系和无病生存期(DFS)的ACC,胆固醇,“绿带运动”,LGG, LIHC, LUHC评估。提出了生存地图和kaplan meier曲线。
3.4。PIEZO1不同肿瘤的基因改变

肿瘤形成和发展的癌症与基因突变密切相关(20.]。我们分析了基因突变的类型和地点PIEZO1 TCGA不同癌症在数据库中。PIEZO1突变(> 10%)的频率是最高的患者UCEC(图4(一))。此外,类型,网站和PIEZO1遗传改变的数量也被发现。PIEZO1基因改变的数量是185,包括155个错义,13个删除,2 inframe 10拼接和5 SV /融合。R1943Q / W变更被发现在COAD UCEC 2例,1例(图4 (b))。此外,我们发现PIEZO1和生存预后的基因突变之间的关系在不同类型的肿瘤。例LIHC PIEZO1变更,显示预后良好操作系统( )和特定疾病生存(DSS) ( )。例THCA, PIEZO1改变,预后良好的操作系统( ),DSS ( )和无进展生存(PFS) ( ),而改变的PIEZO1 UCEC与DSS(恶化是相关联的 )和PFS ( )而没有改变(图4 (c))。

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图4
TCGA PIEZO1在肿瘤的突变特性。CBioPortal工具是用来探索TCGA PIEZO1在肿瘤的突变状态。(一)改变频率的类型。(b)的突变。(c)基于cBioPortal工具,基因突变和操作系统之间的相关性,针对疾病的生存(DSS), DFS,无进展生存(PFS) UCEC进行了分析和介绍。
3.5。PIEZO1磷酸化蛋白质分析

PIEZO1蛋白磷酸化微分水平正常组织和肿瘤之间也通过使用CPTAC数据集分析。我们的数据提出了PIEZO1蛋白质磷酸化位点,揭示了显著差异在六个类型的肿瘤(KIRC、GBM HNSC, LIHC, LUAD,和PAAD)。S1391站点PIEZO1展品更高水平的磷酸化KIRC ( ),HNSC ( )和PAAD ( ),和较低的蛋白质磷酸化水平在“绿带运动”( ),LIHC ( )和LUAD ( )与正常组织相比,紧随其后的是一个更高的蛋白磷酸化水平KIRC S1646网站( ),“绿带运动”( ),HNSC ( ),和PAAD ( )。我们的数据还显示,HNSC最高数量的不同磷酸化网站,包括S1391 ( ),S1646 ( ),S1621 ( ),T1644 ( ),S1820 ( ),S1619 ( )和S732 ( )(图5(a))。


图5
肿瘤相关蛋白的磷酸化PIEZO1。(a)盒阴谋KIRC特定磷酸化站点的“绿带运动”,HNSC, LIHC LUAD, PAAD。
3.6。GSEA Pancancer PIEZO1

GESA分析基础上,KEGG REACTOME,标志(图6)。在几乎所有的癌症,我们发现PIEZO1表达式非常相关的几种途径,如先天免疫反应,适应性免疫反应,炎症反应和一些炎性细胞,如中性粒细胞、淋巴细胞和白细胞。此外,离子运输和阳离子体内平衡也与pancancers PIEZO1有关。激活PIEZO1会导致钙流入,转导机械力量进入生化反应(21]。钙是一个普遍存在的第二信使,负责不同宿主的细胞功能所必需的成功癌症转移(22]。我们还发现epithelial-mesenchymal过渡(EMT)标志明显丰富high-PIEZO1子组在大多数癌症。EMT提高迁移和入侵可能导致癌症转移(23]。这些数据显示一个潜在的关联PIEZO1表达和免疫激活的肿瘤微环境(时差)。此外,前20名GSEA相关通路的形式提出了地图(补充图S1为每种类型的癌症。结果表明,在大多数肿瘤,PIEZO1与免疫反应有关。这些结果进一步说明PIEZO1免疫调节的重要作用。


图6
基因集富集分析(GSEA) pancancer PIEZO1。(a)大小的圆圈代表丰富的罗斯福价值词在每个癌症,和颜色表示归一化富集得分(NES)的每一项。
3.7。免疫渗滤

免疫渗滤,是肿瘤微环境的重要组成部分,具有至关重要的作用在肿瘤的发展和预后24]。PIEZO1表达之间的相关性水平和免疫细胞的渗透在各种肿瘤研究。TCGA的数据分析了通过数据库与伊势亚MCP-COUNTER、史诗和潮流算法。结果显示,PIEZO1的表达呈正相关,在COAD内皮细胞(r= 0.219, ),“绿带运动”(r= 0.338, ),KIRC (r= 0.26, ),KIRP (r= 0.329, ),LUAD (r= 0.258, ),LUSC (r= 0.252, ),PCPG (r= 0.656, ),THCA (r= 0.217, )和THYM (r= 0.47, )(数据7(一)),7 (b))。同时,水平PIEZO1 TCGA与癌症相关的成纤维细胞在肿瘤显著的正相关,包括睾丸生殖细胞肿瘤(TGCT) (r= 0.342, ),LGG (r= 0.359, ),胸腺瘤(THYM) (r= 0.424, ),BLCA (r= 0.222, ),STAD (r= 0.31, )和PCPG (r= 0.647, )(数据7(c)和7(d))。



图7
PIEZO1表达式之间的相关统计数据和癌症相关的内皮细胞和成纤维细胞的渗透。(a - b)的潜在关联PIEZO1表达水平和渗透程度的癌症协会TCGA内皮细胞在不同癌症类型的评估通过使用伊势亚,MCP-COUNTER,史诗算法。红色或蓝色表示正或负相关。(c - d)的潜在关联PIEZO1表达水平和水平的cancer-association渗透TCGA成纤维细胞在不同癌症类型的分析通过使用伊势亚,MCP-COUNTER,史诗算法。
3.8。PIEZO1-Related伙伴富集分析

揭示PIEZO1分子机制与肿瘤形成的肿瘤,PIEZO1-binding蛋白质和途径浓缩PIEZO1-correlated基因进行分析。50 PIEZO1-binding蛋白质利用字符串工具构建蛋白质相互作用网络(图(PPI)8(a))。然后,我们使用了GEPIA2工具探索前100名PIEZO1-associating基因。的表达水平在我们的数据评估,PIEZO1 APRT(呈正相关,r= 0.45),MFSD10 (r= 0.41),AGTRAP (r= 0.41),MICALL2 (r= 0.4)和SYTL1 (r=(图0.39)8(b))。表达水平的热图数据显示,PIEZO1呈正相关,上述五个基因在各种癌症(图8(c))。瞬时受体电位melastatin 4 (TRPM4),唯一的一个普通成员交叉PIEZO1-binding和相关基因的分析,显示了维恩图的均值(图8(d))。然后,KEGG富集分析。KEGG数据表明“炎性介质监管的渠道”的角色似乎与PIEZO1肿瘤瘤形成(图8(e))。结果进一步表明这些基因与一些相关的活动,如钙离子跨膜转运体活动钙通道活动,二价无机阳离子跨膜转运活动,阳离子通道活动和离子通道活动通过分析浓缩数据(图8(f))。


图8
PIEZO1基因富集分析。(一)PIEZO1-binding蛋白质从字符串工具获得并显示通过字符串蛋白质网络地图。使用GEPIA2工具(b),前100名PIEZO1-associated基因。PIEZO1表达之间的相关性和前5名代表基因(APRT, MFSD10, AGTRAP、MICALL2 SYTL1)被TCGA和/或GTEx探索。(c)表达之间的关联数据PIEZO1 APRT, MFSD10, TCGA AGTRAP, MICALL2, SYTL1肿瘤显示为热图。(d) PIEZO1-binding的交集,相互作用的基因选择后文氏图分析。(e-f) KEGG去浓缩分析评估基于PIEZO1-binding和相互作用的基因。
3.9。PIEZO1缺失降低了细胞的增殖能力

为了进一步验证PIEZO1的函数,我们使用PIEZO1 siRNA击倒在CFPAF PIEZO1细胞系的表达。执行ki67的免疫荧光染色检测细胞增殖。的数据显示,击倒PIEZO1显著降低胰腺癌细胞增殖能力( )(图9(a))。细胞迁移是由划痕试验评估。结果表明,减少PIEZO1可以降低细胞迁移能力比对照组( )(图9(b))。此外,删除PIEZO1可以下调TRPM4的表达( )(图9(c))。


图9
PIEZO1缺失降低了细胞的增殖能力。(一)PIEZO1击倒PIEZO1 siRNA CFPAC细胞系。ki67的免疫荧光染色了,n= 3 /组。原始放大x200型。酒吧= 100μm。数据表示为平均数±标准差。(b)划痕试验用来评估迁移能力,n= 3 /组。原始放大x100。酒吧= 100μm。数据表示为平均数±标准差。(c)的mRNA转录水平TRPM4检测到实时PCR在删除PIEZO1 CFPAC细胞系,n= 3 /组。条形图显示代表均值±SD。 , 与阴性对照组学生的t以及。

4所示。讨论

PIEZO1变更是在人类癌症中最常见的基因改变。它的表达和功能研究了在不同癌症类型(25]。它已经被认为对扩散有重要影响,不同的肿瘤的迁移和入侵(26]。多个研究表明PIEZO1可能成为一个可靠的诊断和预后标志在不同的人类癌症。直到现在,没有pancancer研究从各种癌症的角度。PIEZO1能否影响不同类型的癌症的发病机理的某些分子途径还有待探索。我们总结了基因表达的特点,遗传改变,和蛋白质磷酸化的PIEZO1 33肿瘤基于多个数据库,包括,TCGA CPTAC KEGG和地理。

我们的数据显示,表达水平PIEZO1 BLCA显著增加,胆固醇,COAD,光电子能谱,“绿带运动”,HNSC, KIRC, LIHC, PAAD,马,阅读,STAD, THCA,但在KICH下降,KIRP, LUAD, LUSC, PCPG UCEC与相邻正常组织。近年来,有研究证实,PIEZO1的表达水平显著增加在胃癌(27),食管鳞状细胞癌(28,多形性成胶质细胞瘤29日],结肠癌[25),前列腺恶性肿瘤(9)和膀胱癌(30.)和减少肺癌。可拆卸的PIEZO1可以抑制细胞迁移和肿瘤生长的10,31日]。这是符合我们目前的结果。我们的免疫组织化学结果显示,PIEZO1在肺癌表达下调。不同的肿瘤显示不同级别的PIEZO1反映不同的潜在的功能和机制。

kaplan meier生存分析的数据显示,增加PIEZO1表达式在KIRC与OS预后差相关,LGG, LIHC, LUAD,患者和LUSC, LUAD低PIEZO1表达式与可怜的操作系统后期的这种疾病。然而,PIEZO1的高表达水平与良好的操作系统对非小细胞肺癌患者,包括患者LUAD [10]。这不是在与我们当前的发现。我们进一步发现过度PIEZO1与更糟糕的DFS患者ACC,胆固醇,“绿带运动”,LGG, LIHC LUSC。增加表达PIEZO1一般预测可怜的OS和DFS,这表明PIEZO1是一个有用的分子作为肿瘤患者预后的生物标志物。

癌症是一个或多个基因改变的结果。基因被改变的方式可能决定一个癌症的预后(32]。这些基因改变包括基因突变、结构变异、放大,删除和多变化。PIEZO1大多经历了突变改变与操作系统,DSS, DFS和PFS在某些肿瘤,如LIHC THCA UCEC。修改PIEZO1基因可能是一个有前途的方法来治愈癌症。此外,PIEZO1蛋白磷酸化水平不同肿瘤和正常组织,而不同的肿瘤不同磷酸化网站共享。这些结果暗示,重要的是要澄清的磷酸化站点特定的癌症类型。

肿瘤免疫微环境(时间)是肿瘤生物学[不可或缺的组成部分33]。除了癌症细胞,肿瘤表现出另一个维度的复杂性。它们包含招募的曲目,表面上正常细胞,包括平滑肌细胞、内皮细胞、成纤维细胞,淋巴细胞,巨噬细胞和脂肪细胞,这大大有助于肿瘤恶化[34]。钙信号与免疫细胞在调节癌症发展中发挥着关键作用[13- - - - - -15]。PIEZO1 mechanosensitive离子通道蛋白,确定其影响免疫系统通过连接机械力和免疫调节(16- - - - - -18]。本研究证明PIEZO1之间的关系表达水平和免疫渗透在大多数肿瘤内皮细胞和癌症相关的成纤维细胞。PIEZO1活动的确认作用的免疫细胞对癌症免疫疗法提出了利用PIEZO1的可能性。

KEGG去分析揭示了PIEZO1的分子机制。结果表明,PIEZO1-related基因包括APRT MFSD10, AGTRAP, MICALL2, SYTL1主要富集在“炎性介质监管的渠道。“我们的富集分析表明PIEZO1可能发挥其致瘤的效果由钙离子跨膜转运活动,钙通道活动,二价无机阳离子跨膜转运活动,阳离子通道活动,和离子通道活动。

瞬时受体电位melastatin 4 (TRPM4),唯一的一个普通成员交叉PIEZO1-binding和相关基因的分析,展示了维恩图的意思。TRPM4是一种非选择性阳离子通道进行单价离子(35]。细胞内钙2 +直接激活TRPM4 [36]。TRPM4被报道的蛋白表达水平提高在不同的肿瘤,如结肠直肠癌(37),大B细胞淋巴瘤(38),前列腺癌(39),等等。TRPM4通道也参与调节肿瘤细胞间充质转变,迁移和入侵40]。PIEZO1使细胞各种机械力,诱导PIEZO1通道从一个封闭的国家变成一个开放的国家。PIEZO1通道可以使Ca2 +当它是开放的流动41]。然而,没有研究尚未测试PIEZO1和TRPM4之间的关联。是否Ca的流动2 +造成PIEZO1通道影响TRPM4是未知的。所以,我们用siRNA击倒PIEZO1和发现TRPM4的转录水平。结果表明,删除PIEZO1 TRPM4可以表达下调。当然,这只是一个初步的探索。两者之间的关系需要进一步研究。

统计相关性的结论,PIEZO1表达与临床预后,蛋白质磷酸化和跨多个肿瘤免疫细胞浸润被显示在我们的第一个pancancer详细分析,这可能会促进更好的理解的影响PIEZO1癌发生和提供一个新颖的视角对癌症免疫疗法。

数据可用性

生成的数据集和分析在当前研究中可用TIMER2 (https://timer.cistrome.org/),GEPIA2 (https://gepia2。cancer-pku.cn/ #分析)、UALCAN (https://ualcan.path.uab.edu/analysis-prot.html),ecBioPortal (https://www.cbioportal.org/),字符串存储库(https://string-db.org/)。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

吴案和精英张同样起到了推波助澜的作用。

确认

作者感谢王芳博士(首席研究员的实验室与南京医科大学第一附属医院心血管疾病)的支持。这项研究得到了国家自然科学基金资助的中国(81870039和81870039)。

补充材料

33肿瘤类型的缩写和全名是表1中给出的补充文件。此外,前20名GSEA相关通路的形式提出了山的地图(补充图S1)为每个类型的癌症。结果表明,在大多数肿瘤,PIEZO1与免疫反应有关。这些结果进一步说明PIEZO1免疫调节的重要作用。(补充材料)