Immuntherapie:Offener Zugang
Offener Zugang

Abstrakt

Eine neue Signatur basierend auf der Wechselwirkung zwischen Anoikis- und Pyroptose-assoziierten Genen zur Vorhersage klinischer Ergebnisse, des Tumormikromilieus (TME) und der Behandlungsreaktion bei Brustkrebs

Qian Liu, Fei Qu, Xue Fang Wu, Rongrong Lu, Wei Li

Hintergrund: Brustkrebs ist heute die weltweit am weitesten verbreitete bösartige Erkrankung bei der weiblichen Bevölkerung. Anoikis ist ein wichtiger Prozess bei der Entstehung und Metastasierung bösartiger Zellen. Pyroptose ist eine neu definierte Art des programmierten Zelltods, der Berichten zufolge eine doppelte Wirkung auf die Entwicklung von Karzinomen hat und das Potenzial hat, die Anti-Tumor-Immunität zu beeinträchtigen. Allerdings gibt es nur wenige Studien, die die Zusammenhänge zwischen Anoikis, Pyroptose und der Prognose bei Brustkrebs untersucht haben.

Methoden: Anoikis- und Pyroptose-bezogene Gene (APGs) wurden aus den Datenbanken der GeneCards- und Harmonizome-Portale bezogen. Basierend auf Expressionsprofilen von APGs von Patienten aus der TCGA-BRCA-Kohorte werden differenziert exprimierte APGs zwischen normalem und tumorösem Gewebe identifiziert. Anschließend wurden durch univariate Cox-Regressionsanalyse kombinierter Daten der TCGA- und GSE-Kohorten prognostische APGs definiert. Anschließend wurden Patienten aus der TCGA- und GEO-Kohorte mithilfe eines Konsensclusteralgorithmus in drei Cluster eingeteilt. Überlappende APGs zwischen drei Clustern wurden als sich überschneidende Gene identifiziert, auf deren Grundlage die Individuen wiederum zwei verschiedenen Genclustern zugeordnet werden. Schließlich entwickelten wir erfolgreich eine PCA-Bewertungssignatur und ein Nomogrammsystem, um die Prognose und Wirksamkeit der Immuntherapie bei Brustkrebspatientinnen genau vorherzusagen.

Ergebnisse: Die Patienten wurden anhand des APG-Ausdrucks in drei Cluster eingeteilt. Cluster A war durch das längste OS gekennzeichnet. Gemäß dem Expressionsprofil von 300 sich überschneidenden Genen wurden die Patienten erneut in zwei verschiedene Gencluster unterteilt. Subtyp B ist durch eine schlechtere Diagnose gekennzeichnet. In der Zwischenzeit konnten wir mithilfe der Hauptkomponentenanalyse erfolgreich klinische Ergebnisse und die Behandlungsreaktion auf die Immuntherapie vorhersagen. Schließlich erstellten wir ein APG-Score-assoziiertes Nomogrammmodell zur Vorhersage der Prognose.

Schlussfolgerung: Wir haben erfolgreich ein Bewertungssystem entwickelt, das auf Anoikis- und Pyroptose-bezogenen Genen basiert und mit klinisch-pathologischen Merkmalen kombiniert wird, um als Biomarker für die Vorhersage klinischer Ergebnisse und der Wirksamkeit der Immuntherapie bei Brustkrebs zu dienen.