Qism Ⅱ Buyrak buyrak tiniq hujayrali karsinomasining o'sma mikro muhitida genetik disregulyatsiyaning metabolik tushunchasi

Natija

1. KIRCda differentsial ifodalangan metabolik genlarni aniqlash.

KIRCda metabolik disregulyatsiyani o'rganish uchun biz klinikada metabolizmga yo'naltirilgan terapevtikalar haqida chuqur ma'lumot olish uchun mavjud TCGA ma'lumotlarini o'rganib chiqdik. Shu maqsadda biz ikki xil ma'lumotlar to'plamidan [16, 17] kesishgan 1916 metabolik genlar to'plamini tanladik va normal to'qimalarga nisbatan o'simtadagi 1100 ta differensial ifodalangan genlarni skrining qildik (2-jadval). Bu differentsial tarzda ifodalangan metabolik genlar vulqonlar va issiqlik xaritalarida chizilgan (1(a) va 1(b)-rasm). 1100 ta differensial ifodalangan metabolik genlardan 78 tasi yuqori, 163 tasi esa pastga regulyatsiya qilingan. Bundan tashqari, 859 ta gen o'zgarmagan. Issiqlik xaritasi o'simta va normal namunalardagi o'sha differentsial metabolik genlarning individual ifoda indeksini ifodalaydi (1-rasm (b)). Keyinchalik, biz 10 ta differentsial tarzda ifodalangan metabolik genlarni aniqladik; ular orasida ENPP3, NNMT, CYP2J2, SCD va HK2 yuqori tartibga solindi va HSD11B2, HMGCS2, HPD, HS6ST2 va ALDOB pastga tushirildi. Ushbu DEmGlarning quti chizmalari 1(c)-rasmda ko'rsatilgan. Yuqori tartibga solinadigan genlar orasida ENPP3 o'simtalarda ~7-katta ifodalanadi. Shu bilan bir qatorda, tahlil qilingan o'simta namunalarida ALDOB geni ~5-katta pastga regulyatsiya qilinadi.

Bundan tashqari, biz DEmGlarning KEGG yo'li va GO tahlillarini baholadik. KEGG yo'li tahlili shuni ko'rsatdiki, yuqori tartibga solingan genlar uglerod almashinuvi, HIF1 signalizatsiyasi va yuqori gen nisbati (har bir yo'lda 8-9 gen soni) bilan glikoliz / glyukoneogenezda sezilarli darajada boyitilgan (1-rasm (d)). Xuddi shunday, pastga regulyatsiya qilingan DEmGlar orasida biz uglerod almashinuvi va valin, leysin va izolösin degradatsiyasi metabolik faol genlar tomonidan ta'sirlangan yuqori yo'llar ekanligini aniqladik (1-rasm (e)). Peroksisoma organellalari bilan bog'liq yo'llar, shuningdek, gen o'simtasi namunalarining pastga regulyatsiya qilingan guruhida sezilarli darajada boyitilgan. Shunisi e'tiborga loyiqki, yuqori tartibga solinadigan genlar bilan solishtirganda, pastga regulyatsiya qilingan genlarda ishtirok etadigan yo'llar yuqori muhim p qiymatlariga ega. Shuni aytib o'tish joizki, pastga regulyatsiya qilingan gen toifalarida boyitilgan KEGG yo'llarining aksariyati aminokislotalar almashinuvi bilan bog'liq edi. DEmG ning o'simta hosil bo'lishida ishtirokini batafsilroq aniqlash uchun yuqori va pastga regulyatsiya qilingan genlarning GO funktsional tahlillari o'tkazildi. Biz GO ontologiyasini BP (biologik jarayon), CC (hujayra komponenti) va MF (molekulyar funktsiya) kabi uchta funktsional subontologik guruhga ajratdik (1(f) va 1(g)-rasm). Bundan tashqari, GSEA tahlili oʻsmalarda BENPORATH_MYC_TARGETS_WITH_EBOX bilan bogʻliq genlarning boyitish darajasi sezilarli darajada oshganini, BROWN esa{{11} } MYELOID_HUYYYASI_RIVOJLANISH_UP, KEGG_ALFA_ LINOLENIK_KIslota_METABOLIZMA va KEGG{ {19}}ETER_ LIPID_METABOLIZMA salbiy boyitilganligi aniqlandi. Keyingi bosqichda biz yuqoriga va pastga regulyatsiya qilingan DEmGs bilan oqsil-oqsil o'zaro ta'siri PPI tarmog'ini qurdik. Bir qator genlar bir-biri bilan o'zaro ta'sir ko'rsatdi. Ushbu genlarning o'zaro ta'siri orqali biz markaz genlarini ajratib oldik. Har bir tugun daraja qiymatiga qarab boshqasidan diskretdir; Bundan tashqari, biz PPI uchun eng yaxshi 7 markaz genlarini ajratib oldik. Shuningdek, biz TCGA ma'lumotlar to'plamlarida ushbu markaz gen ifodasi va KIRC ning klinikopatologik xususiyatlari o'rtasidagi bog'liqlikni o'rganib chiqdik.

Bilish uchun shu yerni bosingCistanche qanday foydalari bor.

2. Tarmoq tahlili turli xil o'sma ontologiyalarida asosiy metabolik o'zgarishlarni aniqlaydi.

Keyinchalik, DEmGlarning ifoda ma'lumotlari tanlangan va WGCNA uchun kirish ma'lumotlari sifatida ishlatilgan, ular har bir modul uchun har xil miqdordagi genlarni o'z ichiga olgan 6 ta alohida birgalikda ifodalash modullarini aniqlagan (2-rasm (a)). Biz differentsial genlarni tashqi belgilar bilan bog'ladik va klinik belgilar bilan sezilarli darajada bog'langan modullarni aniqladik (2-rasm (b)). Korrelyatsiya koeffitsientiga asoslanib, biz MEturquoise modullarining omon qolish holati bilan salbiy bog'liqligini aniqladik. GO va KEGG yo'llarini boyitish tahlillari ushbu modullarning genlari yordamida amalga oshirildi (2 (c) va 2 (d)-rasmlar). Eng boyitilgan KEGG yo'llari valin, leysin va izolösin degradatsiyasi edi; uglerod almashinuvi; propanoat metabolizmi; yog 'kislotalari almashinuvi; yog 'kislotalarining parchalanishi; peroksisoma va butanoat almashinuvi; glyoksilat va dikarboksilat almashinuvi; va triptofan almashinuvi (2-rasm (c)). BP atamalari bilan bog'liq genlar asosan kichik molekula, karboksilik kislota va organik kislota katabolik jarayonlarda boyitilgan. CC atamalariga tegishli genlar asosan mitoxondriyal matritsada boyitilgan. MF bilan bog'liq differensial ifodalangan genlar asosan koenzim bog'lanishi bilan boyitilgan (2-rasm (d)). Bundan tashqari, biz omon qolish modulida 8 ta genning omon qolish tahlilini o'tkazdik. ACADSB, PANK1, SLC25A4, PCCA, HADH, AUH, ACAT1 va ALDH6A1 ifodasi yuqori bo'lgan bemorlarda ushbu genlarning ekspressiyasi past bo'lgan bemorlarga qaraganda uzoqroq omon qolish darajasi bo'lgan (p=0) (2(e)-2-rasmlar) l)).

3. KIRC bemorlarini klasterlash.

Biz klaster tahlili uchun eng yaxshi DEmGlarni tanladik; KIRC bemorlari metabolik genlarning differentsial ifodasi asosida uchta klasterga guruhlangan. Shakl 3(a) KIRC bemorlarida DEmGlarning issiqlik xaritalarini ko'rsatadi. Rang shkalasi ifoda qiymatini bildiradi (ochiq ko'k rang pastroq ifoda qiymatini bildiradi; quyuqroq ko'k rang yuqoriroq gen ifodasi qiymatlarini bildiradi).

KIRC bemorlari uchun uchta klasterning umumiy omon qolishini solishtirish uchun KM egri chizilgan. Umumiy omon qolish darajasi uchta klasterda sezilarli darajada farq qildi (p < {{0}}:01 3(b)-rasm). 1-klaster 2-klaster va 3-klaster bilan solishtirganda yomonroq omon qolish darajasini ko'rsatdi. PFS omon qolish darajasi 3 ta klaster orasida ham sezilarli darajada farq qildi (p <0:001, 3(c)-rasm) va 1-klasterda PFS omon qolish darajasi nisbatan yomonroq edi. 2-klaster va 3-klaster bilan.

Bizning modelimizdagi turli xil ranglar klinik parametrlarni va asosiy patologik bosqichlarni ifodalaydi (3-rasm (d)). 3-klaster 1 va 2-klasterlarga qaraganda kamroq Mo nisbati va yuqori M1 qiymatiga ega, bu 1 va 2-klasterlarga qaraganda 3-klasterda saraton metastazlari va o'smalarning rivojlangan bosqichini ko'rsatadi. Xuddi shunday, 3-klasterda saraton limfa tugunlariga ko'proq tarqalgan. (yuqori N1) klasterlar bilan solishtirganda 1 va 2. KIRC bemorlarining ko'pchiligi III va IV bosqichlarda tashxis qo'yilgan (3(e) va 3(f)-rasmlar), kattaroq yoki kengaygan o'smalarni, shuningdek, o'smalar bo'ylab harakatlanishni ko'rsatadi. qon yoki limfa tizimi tanadagi uzoq mintaqaga.

4. Uchta klasterning immun holati.

Bir qator KIRC to'qimalarining stromal va immun ko'rsatkichlarini ularning metabolik transkripsiya profillari asosida baholash uchun ESTIMATE algoritmidan foydalandik (4(a)-rasm). Keyinchalik, bu ballar KIRCda prognoz tabaqalanishi uchun stromal-immun skoriga asoslangan metabolik genlar imzosini ishlab chiqish uchun hisobga olindi. Shakl 4 (a) da ko'rsatilgandek, uchta klaster guruhlari (C1, C2 va C3) stromal-immun skoriga qarab quti uchastkalarida tabaqalashtirilgan. Uchta klaster orasida C1 ham stromal, ham immun tasnifida yuqori muhim ball ko'rsatdi.

Bundan tashqari, uchta klaster CIBERSORT tomonidan p-qiymati < 0.1 bilan tahlil qilindi (4(b)-rasm). Issiqlik xaritasining yuqori qismida 3 ta klasterning patologik bosqichlari bilan birga o'smaning tozaligi, immunitet darajasi va stromal skori ko'rsatilgan. Ushbu tahlilda biz asosan tartibga soluvchi T hujayralari (Tregs) C1 klasterida boyitilganligini va C1 dagi bemorlar asosan III va IV patologik bosqichlarda ekanligini aniqladik. Bundan tashqari, faollashtirilgan NK hujayralari, CD8 plus T hujayralari, T follikulyar yordamchi hujayralar va C1 klasteridagi M{8}} makrofaglar; CD8 plus T hujayralari va C2 ​​klasteridagi T follikulyar yordamchi hujayralar; va C3 klasteridagi dam oluvchi mast hujayralari, M2 makrofaglari, dam olish xotirasi CD4 T hujayralari, monositlar, sodda B hujayralari va M1 makrofaglari ham aniqlandi (4(b)-rasm).

CIBERSORT-dan tashqari, biz immun infiltratsiya holatini tekshirish uchun boshqa algoritmik paketlardan foydalandik. MCP tahlilining ierarxik issiqlik xaritasi shakl 4 (c) da ko'rsatilgan. MCP tahlilining asosiy topilmalari C1 klasterida etishmayotgan C3 klasterida neytrofil infiltratsiyasi va endotelial hujayra infiltratsiyasi edi. Ushbu tahlil shuningdek, C3 klasterida NK hujayrasi, monositik nasl va miyeloid dendritik hujayra infiltratsiyasini aniqladi. Boshqa immun hujayra populyatsiyalari uchta tahlil qilingan klasterda aralashtirildi (4-rasm (c)).

CIBERSORT va MCP tahlillarini to'ldirish uchun biz GSVA R paketida amalga oshirilgan immun hujayra turlari uchun infiltratsiya darajasini aniqlash uchun ssGSEA qo'lladik. Uchta klaster ma'lumotlari ssGSEA to'plamiga yuborildi va KIRC namunalarida 28 ta immun bilan bog'liq hujayralar va turlarning boyligini oldi. Natijalar shuni ko'rsatdiki, C1 va C2 ​​ko'proq immun infiltratsiyaga ega; NK, neytrofillar va eozinofillarni o'z ichiga olgan ba'zi tug'ma immun hujayralari 3 ta klasterda aralashtirildi (4-rasm (d)).

5. DEmGs asosida bashorat qilish modelini qurish va tasdiqlash.

Nihoyat, biz metabolik genlarning differentsial ifodasi asosida bashorat qilish modelini yaratdik va tasdiqladik. Biz DEmGlarning immunitet bilan bog'liq xavf darajasini umumiy omon qolish asosida hisoblab chiqdik. Shu maqsadda biz xavf darajasining korrelyatsiyasini baholash uchun ikkita guruhni ishlab chiqdik; biri o'quv guruhi uchun, ikkinchisi esa test kogortasi uchun. Biz umumiy omon qolish darajasi past va xavf darajasi bo'yicha tarqalganligini aniqladik (5 (a) va 5 (b)-rasmlar). Keyinchalik, o'rtacha xavf darajasiga asoslanib, biz KIRC bemorlarini keyingi baholash uchun yuqori va past xavfli guruhlarga tayinladik. Keyin biz ushbu ikki xavf guruhining omon qolish tahlilini o'qitish va sinov kohortlarida o'tkazdik. Kutilganidek, yuqori xavf guruhlari past xavfli guruhlarga nisbatan past omon qolish darajasiga ega ekanligi aniqlandi (5 (c) va 5 (d) rasmlari). Bundan tashqari, kogortalarni o'qitish va sinovdan o'tkazish uchun ROC egri tahlili o'tkazildi. Biz test kohortlarida 5 yil davomida 0.68 ROC ballini kuzatdik, bu KIRC prognozini bashorat qilishda yaxshi samaradorlikni ko'rsatadi (5(e) va 5(f)-rasm). ROC egri chizig'ini tahlil qilishdan tashqari, biz prognostik modelimizni tasdiqlash uchun LASSO COX regressiya modelini ham bajardik, chunki qisman ehtimollik og'ishi (5(a)-rasm) va DEmG-larning regressiya koeffitsienti (qo'shimcha shakl 5(b)). Nihoyat, beshta gen (ABCG1, CRYL1, FDX1, PANK1 va SLC44A) HR<1 bilan potentsial prognostik omillar bo'lishi taxmin qilingan (Qo'shimcha rasm 5(c)).

6. KIRC taraqqiyotining asosiy mexanizmlari.

KIRC rivojlanishining asosiy mexanizmini o'rganish uchun biz barcha klasterlar o'rtasida differentsial ifoda tahlilini o'tkazdik va natijalarni vizualizatsiya qilish uchun issiqlik xaritasi sxemasidan foydalandik (6-rasm (a)). DEmG larning signalizatsiya yo'llarini aniqlash uchun biz uchta klasterda DEG ning KEGG va GO boyitish tahlillarini o'tkazdik. Muxtasar qilib aytganda, bu natijalar uchta klasterning DEG-lari asosan fokal adezyon, Foxo signalizatsiya yo'li va C3 klasteri va minerallarning so'rilishi, neytrofillar hujayradan tashqari tuzoq shakllanishi va C2 ​​klasteri uchun stafilokokk aureus infektsiyasi uchun Apelin signalizatsiya yo'li bilan boyitilganligini ko'rsatdi (6-rasm). (b)). Bundan tashqari, DEG ning GO funktsional tahlili shakl 6 (c) da ko'rsatilgan MF-, CC- va BP bilan bog'liq ontologiyalarni ochib berdi. Qizig'i shundaki, differentsial ifoda tahlili uchta klasterda genlarni tartibga solishning g'ayritabiiy xatti-harakatlarini ochib berdi. Asosan, NUDT1 eng yomon omon qolgan C1da yuqori darajada ifodalangan. Keyingi tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, NUDT1 ifodasi C1 dan C3 ga o'tish orqali sezilarli darajada pasaygan (6-rasm (d)). Bundan tashqari, NUDT1 KIRC o'simta namunalarida ko'tarilganligi aniqlandi (6-rasm (e)). Keyinchalik, har bir o'simta bosqichida NUDT1 ifodasini ta'kidladik (6-rasm (f)). Umumiy omon qolish tahlili ham Kaplan-Meier plotter tomonidan amalga oshirildi va biz NUDT1 yuqori ifodalangan bemorlarning umumiy omon qolish darajasi yomonroq ekanligini aniqladik (HR=1: 82 (1.34-2.48), log-rank p {{27} }:00012) (6-rasm (g)).

Nihoyat, biz NUDT1 bilan o'zaro ta'sir qiluvchi genlar uchun KEGG va GO funktsional boyitish tahlillarini o'tkazdik. Genlar ikki guruhga bo'lingan - NUDT1 bilan ijobiy korrelyatsiya va NUDT1 bilan salbiy bog'liq. KEGG yo'li tahlili shuni ko'rsatdiki, ijobiy korrelyatsiya qilingan genlar asosan ribosoma yo'lida, Huntington kasalligi, amyotrofik lateral skleroz va Altsgeymer kasalligida boyitilgan. Boshqa tomondan, salbiy korrelyatsiya qilingan genlar asosan gepatit B va Foxo signalizatsiyasida boyitilgan (6-rasm (h)). Bundan tashqari, ijobiy va salbiy korrelyatsiya qilingan genlar uchun MF, CC va BP uch xil guruhlarining GO ontologiyasi 6 (i)-rasmda ko'rsatilgan. Bundan tashqari, biz NUDT1 ifodasi immun hujayralarining infiltratsiyasi (6-qo'shimcha rasm) va KIRC bemorlarining turli klinik xususiyatlari bilan yuqori darajada bog'liqligini aniqladik (1-jadval).

Cistanche qo'shimchalari

7. NUDT1 ni yo'qotish buyrak saratoni hujayralarining ko'payishi va migratsiyasini inhibe qiladi.

Keyinchalik, biz KIRC to'qimalarida va ular bilan bog'liq bo'lgan normal to'qimalarda NUDTI ning ifoda darajasini taqqosladik, bu NUDT1 ning KIRC to'qimalarida yuqori darajada ifodalanganligini aniqladi (7-rasm (a)). Bundan tashqari, biz NUDT1 yo'qolishining buyrak saratoni hujayralari liniyalariga ta'sirini siRNA vositachiligidagi inhibisyon yordamida aniqladik. NUDT1 ikkita hujayra qatorida 786-O va ACHNda siRNKni sindirish uchun mo'ljallangan edi va NUDT1 mRNK darajalari muvaffaqiyatli inhibe qilindi, bu qPCR tahlilidan dalolat beradi (7(b)-rasm). NUDT1 siRNK vositachiligida ishdan chiqqandan so'ng, hujayra hayotiyligi tahlili ikkala hujayra chizig'ida ham hujayra hayotiyligining pasayishini ko'rsatdi (7(c) va 7(d)-rasm). Keyinchalik, NUDT1 ishdan chiqqandan so'ng hujayra migratsiyasi tahlili NUDT1-tushgan 786-O va ACHN hujayralarida hujayra migratsiyasining sezilarli darajada kamayganini ko'rsatdi (7(e) va 7(f)-rasm). 786-O hujayralarining migratsiya qobiliyati taxminan 50 foizga kamaydi va NUDT1 ishdan chiqqanida ACHN hujayralarida 70 foizga qisqarish kuzatildi (7(f)-rasm). NUDT1 geni yiqilganda ikkala hujayra chizig'ida ham hujayra invaziyasi inhibe qilingan (7(g) va 7(h)-rasm). Migratsiyani to'ldirish uchun, shuningdek, NUDT1 786-O va ACHN hujayra chizig'idan tushganda yarani davolash tahlilini o'tkazdik va NUDT1 yo'q ikkala hujayra chizig'ida yarani davolash qobiliyatining pasayishiga o'xshash natijalarni kuzatdik (7(l)-rasm). 7(n)). Ushbu natijalarga asoslanib, biz NUDT1 ning yo'qolishi buyrak saratoni hujayralarida apoptozga olib kelishi mumkinligini taxmin qildik. Shuning uchun biz NUDT1ni o'chirishda apoptotik hujayralar foizini o'lchadik. Qizig'i shundaki, biz NUDT{32}}bo'lib qolgan hujayralarda apoptotik hujayralar foizi sezilarli darajada oshganini aniqladik (7(i)–7(k)-rasm).

Munozara

Buyrak buyrak tiniq hujayrali karsinomasi (KIRC) butun dunyo bo'ylab eng ko'p uchraydigan saraton turlaridan biri bo'lib, o'simta etarlicha katta bo'lgunga qadar odatda hech qanday erta alomatlar ko'rsatmaydi; shuning uchun o'lim darajasi nisbatan yuqori [18-20]. Shunday qilib, KIRC kanserogenezini o'rganish va uni erta tashxislash uchun foydali biomarkerlarni aniqlash kerak. Biroq, hozirgacha KIRC patogenezi va kanserogenezi haqida cheklangan ma'lumotlar mavjud. Bundan tashqari, klinik amaliyot uchun ko'plab molekulyar belgilar tasdiqlanmagan. Ilg'or yuqori o'tkazuvchanlik sekvensiyasi va bioinformatika texnologiyasi samarali biomarkerlarni tanlash imkonini beradi [21]. Besh yuzdan ortiq KIRC holatlarining RNK ketma-ketligi ma'lumotlari va klinik izohlari TCGA ma'lumotlar bazasida erkin mavjud. TCGA-dan erkin foydalanish mumkin bo'lgan ushbu ma'lumotlardan foydalanib, biz normal to'qimalar namunalariga nisbatan o'simtadagi differentsial ifodalangan metabolik genlar uchun RNK ketma-ketligi ma'lumotlarini tahlil qildik. Yuqori va pastga regulyatsiya qilingan genlar orasida biz eng yaxshi 10 ta differentsial ifodalangan metabolik genlarni (DEmGs) aniqladik. Biz metabolik genlar KIRCda turli funktsiyalarga ega ekanligiga ishonamiz; Shunga qaramay, tegishli diagnostika va terapevtik belgilarni topish turli xil funktsiyalarga ega bo'lgan genlar hovuzidan qiyinchilik tug'dirishi mumkin.

Ilgari, tadqiqotlar bir nechta saraton kasalliklarining o'simta mikro muhitida immun hujayra infiltratsiyasini taxmin qildi. TCGA dan olingan KIRC namunalari ma'lumotlaridagi o'sma immun hujayralari va angiogenez o'rtasidagi munosabatlar o'rganildi va RFX2, SOX13 va THRA KIRC bemorlarida angiogenez imzosini tartibga solishda eng yaxshi uchta MTF sifatida aniqlandi [4]. Bundan tashqari, ikkita mustaqil m6A modifikatsiyasi naqshlari KIRCning biologik funktsiyalari, immunologik xususiyatlari va prognozlarini nazorat qiladi [22]. Avtofagiya bilan bog'liq protein 5 (ATG5) bir nechta saraton kasalliklari, shu jumladan KIRC [23] rivojlanishi bilan bog'liq. Joriy tahlilda PBRM1, SET2, VHL va BAP1 kabi differensial ravishda ifodalangan ba'zi genlar KIRC ma'lumotlarida metabolik yo'llar bilan muhim korrelyatsiyani ko'rsatdi. Keyinchalik chuqur tekshirish uchun biz DEmGs asosida bemorlarni guruhlashtirdik; 1-klaster boshqa klasterlar bilan solishtirganda umumiy omon qolish darajasi yomonroq ekanligini ko'rsatdi; Qanday bo'lmasin, 3-klasterdagi KIRC bemorlarida o'simtaning ilg'or bosqichlari bor va 1 va 2 klasterlarga nisbatan yuqori limfa tugunlariga ega (yuqori N1), bu saraton metastazini va 3-klasterdagi o'smalarning kengayishini ko'rsatadi. Bu metabolik genlarning kamroq sonini ko'rsatadi. saraton metastazlari bilan bog'liq klasterlarda.

Bundan tashqari, turli guruhlardagi immun infiltratsiya ko'rsatkichlari stromal va immun tasnifida yuqori ball bilan C1 ni ko'rsatadi. Shunisi e'tiborga loyiqki, III va IV patologik bosqichlarda C1 bemorlari CD8 plus T hujayralari, T follikulyar yordamchi hujayralar va makrofaglar bilan birga T hujayralarining yuqori infiltratsiyasiga ega. Ko'p Treglarga ega bo'lish bilan birga. Treglar immunitetga chidamlilik va gomeostazda muhim rol o'ynaydi [24]. Yo'g'on ichak saratoni, ko'krak bezi saratoni va oshqozon osti bezi saratoni kabi ko'plab saratonlarda Tregs ning ortib borayotgan foizi saraton kasalligining yomon prognozi bilan bog'liq [25, 26]. M{6}} makrofagi hujayralar invaziyasi va proliferatsiyasini qo'zg'atadi [27] va makrofaglarning yuqori darajalari RCCda yomon prognoz bilan bog'liq [28]. Xuddi shunday, CD8 plus T hujayralari asosiy antitumor hujayralar va saraton kasalliklari uchun maqsadli immun hujayra terapiyasi uchun eng yaxshi tanlov sifatida tanilgan [29]. C1 boshqa klasterlarga qaraganda CD8 plus T hujayralarining eng yuqori infiltratsiyasiga ega bo'lsa-da, u eng yomon umumiy omon qolishga ega edi.

Herba Cistanche

KIRC o'simta mikro muhitida immun hujayra infiltratsiyasini o'rganish uchun CIBERSORT, MCP va ssGSEA uchta usulidan foydalandik. O'simtaning immun infiltratsiyasini o'lchashning an'anaviy usuli bu to'qimalarning bo'limlari va immunogistokimyoviy individual markerlarning immunogistokimyosi orqali aniqlangan immun to'plamlari bo'yicha gistologiyadir. Shu bilan birga, immunohistokimyo ko'plab immun populyatsiyalarni aniqlay olmaydigan va funktsional fenotiplarni (masalan, faollashtirilgan va dam oluvchi limfotsitlar) ushlashda yomon ish qiladigan bir qator cheklovlar mavjud. Shuning uchun biz immunohistokimyo duch keladigan muammolarni hal qiluvchi [30] tomonidan ishlab chiqilgan CIBERSORT hisoblash usulidan foydalandik. CIBERSORT-dan tashqari, biz immun infiltratsiya holatini tekshirish uchun boshqa algoritmik paketlardan foydalandik. Buning sababi shundaki, CIBERSORT immun hujayra populyatsiyalarining faqat namuna ichidagi nisbatlarini o'lchaydi, ularni MCP-hisoblagich kabi boshqa paket orqali hal qilish mumkin, bu hujayralar populyatsiyasini mo'l-ko'l baholay oladi, bu o'simta mikromuhitida infiltratsiya qiluvchi hujayralarni namunalararo taqqoslash imkonini beradi [31]. CIBERSORT va MCP tahlillarini to'ldirish uchun biz GSVA R paketida amalga oshirilgan immun hujayra turlari uchun infiltratsiya darajasini aniqlash uchun ssGSEA ni qo'lladik [32, 33]. GSA bu darajaga asoslangan usul bo'lib, genomning boshqa barcha genlarga nisbatan qiziqish ro'yxati uchun haddan tashqari ifodani hisoblaydi. CIBERSORT boshqa ikkita usul bilan solishtirganda yaxshiroq natijalarni ko'rsatdi; Shunday qilib, CIBERSORT-dan olingan ma'lumotlardan keyingi tahlillar o'tkazildi.

Bundan tashqari, biz RNK-seq ma'lumotlariga asoslangan differentsial ifoda tahlili orqali KIRC progressiyasining asosiy mexanizmiga e'tibor qaratdik. Umuman olganda, biz uchta klaster orasida umumiy genlarning g'ayritabiiy differentsial ifodasini maqsad qilib oldik. Genlarning ko'pchiligi C1 da NUDT1dan tashqari pastga regulyatsiya qilingan; ammo C1 dan C3 ga o'tish orqali uning ifodasi sezilarli darajada pasaygan. Shunday qilib, NUDT1 KIRC rivojlanishidagi roli uchun yanada tasdiqlandi. Ikki KIRC hujayra chizig'ida (786-O va ACHN) NUDTI gen ifodasini siRNK vositachiligida inhibe qilish hujayra hayotiyligini va hujayra migratsiyasini pasaytirdi va apoptozni kuchaytirdi, bu uning o'simta rivojlanishidagi rolini tasdiqlaydi. Ilgari, NUDT1 ifodasi darajasi o'simta darajasi, bosqichi, o'lchami, differentsiatsiyasi, qon tomir invazivlik darajasi, umumiy omon qolish (OS) va HCC bemorlarida kasalliksiz omon qolish (DFS) bilan bog'liqligi haqida xabar berilgan edi. HCC bemorlarida terapevtik potentsialga ega bo'lgan prognostik marker [34]. O'pka arterial gipertenziyasida NUDT1 ning haddan tashqari ifodalanishi oksidlovchi stressni va DNKning shikastlanishini kamaytiradi, shuning uchun hujayra proliferatsiyasini rag'batlantiradi va apoptozni kamaytiradi [35]. NUDT1 ning yuqori ifodasiga ega bo'lgan og'iz bo'shlig'i skuamoz hujayrali karsinomasi (OSCC) bo'lgan bemorlarda omon qolish darajasi past ekanligi ko'rsatildi [36]. NUDTI ning saraton kasalliklaridagi roli haqida etarli adabiyotlar mavjud emasligiga asoslanib, hozirgacha hech qanday tadqiqot uning KIRCdagi roli haqida xabar bermagan, shuning uchun biz birinchi marta NUDTI ning KIRC rivojlanishidagi roli haqida xabar beramiz. Joriy tadqiqot ba'zi cheklovlarga ega edi; Bizning tadqiqotimiz imzoning KIRC immunoterapiyasi bilan bog'liq bo'lishi mumkinligini aniqlagan bo'lsa-da, imzoning samaradorligi ma'lumotlarning etishmasligi, potentsial asosiy mexanizmlar va NUDT1 ning KIRC va klinik amaliyotdagi funktsional rollari tufayli tasdiqlana olmadi.

Sitstanche tubulosa

Xulosa

Biz normal va o'simta to'qimalari o'rtasida tartibga solinmagan metabolik genlarni tekshirdik va ularning funktsiyalarini o'rgandik. WGCNA tahlili KIRCning omon qolish holati bilan bog'liq bo'lgan genlar guruhini aniqladi. Omon qolish bilan bog'liq genlarga asoslangan konsensus klasteri turli xil omon qolish darajasi va immun infiltratsiya naqshlariga ega bo'lgan uchta klasterni ko'rsatdi. NUDT1 omon qolish bilan salbiy bog'liq va keyingi tahlillar shuni ko'rsatdiki, NUDT1 ning ishdan chiqishi o'simta hujayralarining ko'payishi va migratsiyasini inhibe qiladi. Shunisi e'tiborga loyiqki, omon qolish bilan bog'liq genlar asosida bashorat qilish modeli yaratilgan bo'lib, u KIRCning omon qolishini bashorat qilishda yuqori samaradorlikni ko'rsatdi. Xulosa qilib aytganda, biz KIRCda metabolik genlarning to'liq tahlilini o'tkazdik va NUDT1 ni terapevtik va prognostik maqsad sifatida ishlatilishi mumkin bo'lgan onkogen sifatida aniqladik.

Cistanche ekstraktining buyrak shaffofligiga ta'siri

Cistanche ning buyrak shaffofligiga ta'siri haqida cheklangan ilmiy dalillar mavjud. Biroq, ba'zi tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, Cistanche ekstrakti buyrak sog'lig'iga ijobiy ta'sir ko'rsatishi mumkin.

Buyraklar tanadan chiqindilar va toksinlarni filtrlash uchun javobgardir va ularning salomatligi umumiy farovonlik uchun juda muhimdir. Tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, Cistanche ekstrakti kuchli antioksidant va yallig'lanishga qarshi xususiyatlarga ega, bu esa buyraklardagi oksidlovchi stress va yallig'lanishdan himoya qilishga yordam beradi.

An'anaviy xitoy tibbiyotida Cistanche buyraklarni tonlash va ularning faoliyatini yaxshilash uchun ham qo'llaniladi. Ba'zi amaliyotchilarning fikricha, Cistanche ekstraktini muntazam iste'mol qilish buyraklar shaffofligini yaxshilashga yordam beradi, ammo bu da'vo ishonchli klinik tadqiqotlar bilan tasdiqlanmagan.

Shuning uchun, Cistanche ekstraktining buyraklar shaffofligi bo'yicha potentsial foydasini to'liq tushunish uchun yanada jiddiyroq tadqiqotlar talab etiladi. Shunga qaramay, har qanday xun takviyesi yoki muqobil terapiyada bo'lgani kabi, dietangizga yangi qo'shimchalarni kiritishdan oldin, ayniqsa, sizda ilgari tibbiy sharoitlar mavjud bo'lsa, shifokor bilan maslahatlashish muhimdir.

Ma'lumotnomalar

[18] RL Siegel, KD Miller va A. Jemal, "Saraton statistikasi, 2019", CA: Klinisyenlar uchun saraton jurnali, jild. 69, yo'q. 1, 7–34-betlar, 2019 yil.

[19] RL Siegel, KD Miller, HE Fuchs va A. Jemal, "Saraton statistikasi, 2021", CA: Klinisyenlar uchun saraton jurnali, jild. 71, yo'q. 1, 7–33-betlar, 2021 yil.

[20] JC Angulo va O. Shapiro, "Metastatik buyrak saratonining o'zgaruvchan terapevtik landshafti", Cancers, vol. 11, yo'q. 9, p. 1227, 2019 yil.

[21] AK Sharma, "Biomarkerlarni kashf etishda rivojlanayotgan tendentsiyalar: saraton kasalligida prognoz va bashorat qilish qulayligi", Saraton biologiyasi bo'yicha seminarlar, jild. 52, 1-qism, iii–iv-bet, 2018 yil.

[22] H. Li, J. Xu, A. Yu va boshqalar, "N6- metilladenozinning RNK modifikatsiyasi buyrak buyraksimon hujayrali karsinomasida immun fenotiplari va terapevtik imkoniyatlarni bashorat qiladi", Frontiers in Oncology, jild. 11, 642159-modda, 2021 yil.

[23] C. Xu, Y. Zang, Y. Zhao va boshq., "Saraton kasalligining keng qamrovli tahlili ATG5 o'simta metabolizmini saqlashga va o'smaning immunitetidan qochishga yordam berganligini tasdiqladi", Frontiers in Oncology, jild. 11, 652211-modda, 2021 yil.

[24] Y. Takeuchi va H. Nishikava, "Saraton immunitetida tartibga soluvchi T hujayralarining roli", Xalqaro Immunologiya, jild. 28, yo'q. 8, 401–409-betlar, 2016 yil.

[25] C. Zhuo, Y. Xu, M. Ying va boshqalar, "FOXP3 plus Tregs: heterojen fenotiplar va kolorektal saraton bilan og'rigan bemorlarda omon qolish natijalariga qarama-qarshi ta'sirlar", Immunologic Research, vol. 61, yo'q. 3, 338–347-betlar, 2015 yil.

[26] H. Vang, F. Franko va PC Xo, "Saratonda Treglarning metabolik regulyatsiyasi: immunoterapiya uchun imkoniyatlar", Trends Cancer, jild. 3, yo'q. 8, 583–592-betlar, 2017 yil.

[27] BZ Qian va JW Pollard, "Makrofaglarning xilma-xilligi o'simta rivojlanishi va metastazni kuchaytiradi", Cell, vol. 141, yo'q. 1, 39–51-betlar, 2010 yil.

[28] A. Hajiran, N. Chakiryan, AM Aydin va boshqalar, "Metastatik buyrak hujayrali karsinomasida o'simta immun mikro muhitining fazoviy heterojenligi va immunoterapiya javobi bilan bog'liqligi", Klinik va Eksperimental Immunologiya, jild. 204, yo'q. 1, 96–106-betlar, 2021 yil.

[29] B. Farhood, M. Najafi va K. Mortezaee, "CD8 (plyus) sitotoksik T limfotsitlari saraton immunoterapiyasida: sharh, "Journal of Cellular Physiology, vol. 234, yo'q. 6, 8509–8521-betlar, 2019 yil.

[30] AM Newman, CL Liu, MR Green, va boshq., "To'qimalarni ifodalash profillaridan hujayra quyi to'plamlarini mustahkam sanab o'tish", Nature Methods, jild. 12, yo'q. 5, 453–457-betlar, 2015 yil.

[31] E. Becht, NA Giraldo, L. Lacroix, va boshq., "Gen ifodasi yordamida to'qimalarga infiltratsiya qiluvchi immun va stromal hujayralar populyatsiyalarining ko'pligini taxmin qilish", Genome Biology, jild. 17, yo'q. 1, p. 218, 2016 yil.

[32] DA Barbie, P. Tamayo, JS Boehm va boshq., "Tizimli RNK aralashuvi onkogen KRAS tomonidan boshqariladigan saratonlar TBK1ni talab qilishini ko'rsatadi", Nature, vol. 462, yo'q. 7269, 108–112-betlar, 2009 yil.

[33] S. Hanzelmann, R. Castelo va J. Guinney, "GSVA: mikroarray va RNK-seq ma'lumotlari uchun gen to'plamining o'zgarishi tahlili", BMC Bioinformatics, jild. 14, yo'q. 1, 2013 yil.

[34] Q. Ou, N. Ma, Z. Yu va boshqalar, "Nudix gidrolaza 1 gepatotsellyulyar karsinomada prognostik biomarker", Aging, jild. 12, yo'q. 8, 7363–7379-betlar, 2020 yil.

[35] G. Vitry, R. Paulin, Y. Grobs va boshqalar, "NUDT1 tomonidan oksidlangan DNK prekursorlarini tozalash pulmoner arterial gipertenziyada qon tomirlarini qayta qurishga yordam beradi", American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine, jild. 203, yo'q. 5, 614–627-betlar, 2021 yil.

[36] Y. Shen, L. Zhang, S. Piao va boshqalar, "NUDT1: og'iz skuamoz hujayrali karsinomasi bo'lgan bemorlarning prognozi uchun potentsial mustaqil bashoratchi", Oral Patologiya va Tibbiyot jurnali, jild. 49, yo'q. 3, 210–218-betlar, 2020 yil.

Junwei Xie,1,2,3,4,5 Lingang Cui,6 Shaokang Pan,1,2,3,4,5 Dongwei Liu,1,2,3,4,5 Fengxun Liu,1,2,3,4 ,5 va Chjansuo Liu 1,2,3,4,5

1 Nefrologiya bo'limi, Zhengzhou universitetining birinchi filiali kasalxonasi, Zhengzhou 450052, Xitoy

2 Nefrologiya tadqiqot instituti, Zhengzhou universiteti, Zhengzhou 450052, Xitoy

3 Buyrak kasalliklari tadqiqot markazi, Zhengzhou, 450052 Henan, Xitoy

Xenan provintsiyasida surunkali buyrak kasalligini aniq tashxislash va davolashning 4 asosiy laboratoriyasi, Zhengzhou 450052, Xitoy

Buyrak kasalliklari milliy klinik tibbiy tadqiqot markazining 5 asosiy bo'limi, Zhengzhou 450052, Xitoy

6 urologiya bo'limi, Zhengzhou universitetining birinchi filiali kasalxonasi, Zhengzhou 450052, Xitoy