2023-10-20 14:32:38
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导语
今天给同学们分享一篇谷氨酰胺代谢+分型+预后模型的生信文章“Glutamine metabolism genes prognostic signature for stomach adenocarcinoma and immune infiltration: potential biomarkers for predicting overall survival”,这篇文章于2023年6月27日发表在Front Oncol期刊上,影响因子为5.738。
胃腺癌(STAD)是由胃细胞突变引起的,其特点是整体生存率较低。手术切除后,常常给胃癌患者进行化疗。肿瘤代谢途径的不平衡与肿瘤的发生和生长有关。已经发现谷氨酰胺(Gln)代谢在癌症中起着关键作用。代谢重编程与各种癌症的临床预后相关。然而,谷氨酰胺代谢基因(GlnMgs)在对抗胃腺癌方面的作用尚不明确。
图1 基于GlnMgs的集成策略框架
1. 差异表达的GlnMgs
与谷氨酰胺代谢相关的56个差异表达基因(43个上调,13个下调)(图2A)。建立了一个蛋白质相互作用(PPI)网络来评估GlnMgs的相互作用,如图2B所示。通过将所需的相互作用值降低到0.7,确定了ALDH18A1、CAD、GLUL、GLUD1、GAD1、ASS1和GOT2作为中心基因。截断和错义突变是***常见的突变形式(图2C)。共有8个基因的突变率超过5%,其中ASNS和NOS1是常见的突变基因(8%)。在正常和恶性组织中检测到的所有差异表达基因中发现了STAD的预测潜力。所有GlnMgs的相关网络如图2D所示。
图2 56个GlnMgs的表达及其之间的相互作用
研究了GlnMgs调控基因(CNV、SNP和突变)的变化与患者的临床病理特征之间的关系。相关分析揭示了预后模型中的十个SNP驱动的差异表达基因(P值小于0.05),包括ACVR2A、CSMD1、FAT4、KMT2D、LRP1B、MUC16、PCLO、SYNE1、TP53和TTN(图3A)。预后模型中差异表达基因的总平均突变频率在11%至52%之间变化,暗示STAD突变可能与重要基因失调相关(图3B、C)。预后模型中差异表达基因的相关检查和CNV揭示了几个CNV驱动的差异表达基因(图3D)。
图3 CNV、SNP和突变分析
模型的药物预测显示出某些基因存在显著差异。此外,对预后模型中差异表达基因的关联进行的调查表明,许多基因与药物敏感性有关。ELANE与ABT199、羟基脲、那睾酮酚丙酸酯、环磷酰胺、卡铂和醋酸甲地诺酮密切相关,表明可能存在药物途径。
2. 使用差异表达基因进行肿瘤分类
在TCGA数据集中,对所有375名STAD患者进行了共识聚类分析,以评估GlnMgs表达与STAD之间的关联。当聚类变量(k)设置为2时,观察到***强的组内相关性和***弱的组间相关性,表明基于其GlnMgs,这375名STAD患者可以分为两组(图4A)。热图显示了基因表达和临床特征(图4B)。进行了一项生存研究,以探索GlnMgs的预测能力,使用GlnMgs亚型,聚类2显示出更高的生存率(P=0.002),图4C。作者检查了TCGA的临床数据,并发现C2患者的生存时间在6年前较长,但大多数C2患者在6年后死亡,因此C2患者的生存率在6年后较低。
图4 基于与谷氨酸代谢相关的差异表达基因(DEGs)对肿瘤进行分类
3. 在TCGA队列中,建立了一个预后基因模型
在单变量Cox分析中观察到了六个显著的GlnMgs。这些GlnMgs(AFP、CST6、CGB5、ELANE、APOC3和MPO)被认为是STAD的独立预后标志物(图5A)。为了创建基因标记,采用了******小收缩和选择算子(LASSO)、Cox回归分析和***值(图5B、C)。患者的风险评级与STAD的生存率呈负相关。在这里发现的大部分新的GlnMgs与风险模型呈负相关,需要进一步研究(图5D)。高风险GlnMgs标记的存在与生存率较低的可能性相关(P<0.001,图5E)。对于1年、3年和5年的生存率,独特的GlnMgs标记的AUC预测值分别为0.763、0.746和0.783(图5F)。根据PCA和t-SNE的结果,将风险不同的患者分为两组(图5G、H)。混合诊断图表结合了TCGA临床病理数据和GlnMgs的预后标志,稳定准确,显示出在STAD患者治疗中具有巨大潜力(图5I、J)。
图5 在TCGA队列中开发风险标记。在TCGA队列中构建风险标记
4. 风险标记在外部进行验证
一组由433名STAD患者组成的GEO队列作为验证组。患者的风险评分与STAD的生存率呈负相关。与TCGA的发现类似,本研究发现的大部分新GlnMgs与负面风险模型相关联(图6A)。高风险PRG标记与生存率较低的可能性相关(P=0.007)。Kaplan-Meier分析用于构建图6B。对于1年、3年和5年的生存率,独特的GlnMgs标记的AUC预测值分别为0.584、0.632和0.741(图6C)。绝大多数STAD患者活过了一年以上,这可能导致AUC较低,而PCA和t-SNE结果表明,风险变化较大的患者被有效地分为两组(图6D、E)。
图6 风险模型在GEO队列中得到验证
5. 风险模型的独立预测价值
TCGA队列中的COX分析显示,GlnMgs标志(HR:5.945,95CI:2.039-17.337),年龄(HR:1.035,95CI:1.016-1.055),N(HR:1.260,95CI:1.065-1.490)是胃癌患者生存期的主要独立预测因子(图7A,B)。GEO队列中的COX分析显示,年龄(HR:1.022,95CI:1.009-1.034),N(HR:1.544,95CI:1.315-1.813),T(HR:1.596,95CI:1.252-2.035)在很大程度上是独立的预测因子(图7C,D)。此外,还绘制了TCGA队列的临床特征热图(图7E)。
图7 Cox回归分析,包括单变量和多变量分析
6. GlnMgs的富集分析
GO富集分析揭示了278个核心靶点,包括BP、MF、CC。MF主要涉及氨基酸结合(GO:0016597)、羧酸结合(GO:0031406)。CC主要涉及线粒体基质(GO:0005759)。BP主要涉及细胞氨基酸代谢过程(GO:0006520)、谷氨酰胺家族氨基酸代谢过程。此外,通过KEGG富集分析确定了主要的信号通路,发现过表达的基因主要参与丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢(hsa00250)、精氨酸生物合成(hsa00220)、氨基酸生物合成(hsa01230)(图8)。
图8 进行了GlnMgs、GO和KEGG分析
7. 基因集富集分析
大多数GlnMgs预后标志物调节免疫和肿瘤相关通路,如细胞外基质受体相互作用、补体和凝血级联反应、刺猬、TGF-beta、JAK-STAT和趋化因子信号通路等。每个聚类的前6个富集功能或通路(图9)。"刺猬信号通路"是***富集的。
图9 GlnMgs基因集富集研究
8. 不同亚组之间的免疫活性水平进行比较
在两个队列中评估了低风险组和高风险组(ssGSEA)中16种免疫细胞的富集分数和13种免疫相关活动的活性。细胞因子和趋化因子是免疫细胞招募和功能的关键因素。作者对具有显著差异的H1和趋化因子进行了注释和说明。低风险类别的pDCs、Th1细胞和Th2细胞水平较高(图10A)。低风险组的APC共抑制、促炎作用、MHC I类和T细胞共抑制率较高(图10B)。在GEO队列的免疫状况中,低风险类别的pDCs、Th1细胞和Th2细胞水平较高(图10C)。低风险类别的APC共抑制、促炎作用、MHC I类和T细胞共抑制水平较高(图10D)。鉴于基于检查点抑制剂的免疫疗法的重要性,研究人员观察了两组之间免疫检查点表达的变化。TNFRSF14、CD274和LGALS9在低风险组中的比例较高,而其他基因在两组之间也显示出显著差异(图10E)。此外,为了验证这些免疫细胞的入侵,作者使用CIBERSORT技术评估它们是否相同(图11)。这些细胞(巨噬细胞M1、静息型肥大细胞、CD8 T细胞等)在胃腺癌中的免疫浸润显示出显著差异。作者还使用其他算法分析了免疫细胞的浸润情况。
图10 比较ssGSEA分数
图11 CIBERSORT分数已经验证
9. mRNA化学修饰
在M6a中,当在两个风险组之间检查GlnMgs表达时,HNRNPC、RBM15和YTHDC2在低风险组中显著更重要(图12A)。在M1A中,YTHDC1在低风险组中显著更重要(图12B)。在M7G中,EIF3D、CYFIP1、EIF4E、LARP1、NSUN2和NCBP1在低风险组中显著更重要(图12C)。在M5C中,NSUN3、DNMT3A、DNMT1、YBX1和ALYREF在高风险组中显著更重要(图12D)。目前已知有172种不同类型的RNA变化。不同的RNA变化可能对STAD的发生和发展产生一定的影响。作者的研究预测,不同的RNA变化也对GlnMgs产生一定的影响,这可能是未来研究的方向。研究人员应该关注M6a、M7G、M5C、M1A等。
图12 mRNA化学修饰
总结
此研究的目标是发现并***描述GlnMgs相关调控因子在胃腺癌中的基因特征。多种GlnMgs变化模式对肿瘤微环境的多样性和复杂性有重要贡献。同时,作者还开发了一种基于GlnMgs特征的预测方法,该方法显示出预测胃腺癌临床进展的良好潜力。作者的研究结果表明,GlnMgs是***的预后标志物,可能为胃腺癌的临床管理提供可行的新治疗选择和免疫治疗方案。
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