A VEGFA rendszerelemzése vesesejtes karcinómában: a kifejezés, a prognózis, a génszabályozási hálózat és a szabályozási célok

edmund.chen@wecistanche.com

Bevezetés

A vesesejtes karcinóma (RCC), a leggyakoribb rosszindulatú daganat avese, a 10 leggyakoribb rák egyike a világon.1 Világszerte hozzávetőleg 330,000 rákos megbetegedést és évente több mint 140,{5}} halálesetet okoz.2 Az RCC heterogén altípusai közülvese vese-A papilláris sejtes karcinóma (KIRP) a második helyen áll az előfordulási gyakoriság tekintetében, az RCC-k 10–15 százalékát teszi ki.vese vesetiszta sejtes karcinóma (KIRC), 75–80 százalékos előfordulási gyakorisággal .3VeseA kromofób (KICH) az RCC egy ritka altípusa, amely az RCC-k körülbelül 4–5 százalékát teszi ki.4 Az előrehaladott RCC halálos betegség, amelynek 5-éves túlélési aránya mindössze 11,7 százalék. 5 Sebészet és célzott terápia az RCC elsődleges klinikai terápiás módszerei.6 Releváns klinikai vizsgálatok kimutatták, hogy az immunkontrollpont-gátlók antiangiogén szerekkel kombinálva klinikailag hatékonyabbak az RCC-ben szenvedő betegeknél.7,8 Az új immunterápián alapuló módszerek azonban számos kihívással néznek szembe. klinikai alkalmazásban. Sürgősen szükség van ígéretesebb terápiás célpontok és megközelítések azonosítására az RCC kezelésére.

A vaszkuláris endoteliális növekedési faktor A (VEGFA), egy kritikus angiogén faktor, fontos daganat-specifikus faktor RCC-ben szenvedő betegekben, és döntő szerepet játszik a tumor angiogenezisében és progressziójában.9 A VEGFA az integrinhez kötődve indukálja a rákos sejtek adhézióját és migrációját. 9 1.10 Számos VEGFA-inhibitor klinikailag hasznos.11,12 A szunitinib, a VEGF avaszkuláris tirozin-kináz-gátlója az előrehaladott RCC első és második vonalbeli kezelésére engedélyezett. A szunitinib azonban potenciálisan okozhatvesekárosodásés kardiovaszkuláris károsodás.11 Bár a VEGFA-t esszenciális tumorspecifikus faktornak tekintik az RCC-ben szenvedő betegeknél, a VEGFA expressziós szintje, génszabályozási hálózata, prognosztikai értéke és szabályozási célpontja az RCC heterogén altípusaiban (KIRC, KICH, és KIRP) tisztázatlanok maradnak. Ezért több hasznos információra van szükség a VEGFA expresszió és az RCC előfordulása közötti kapcsolatról. Jelen tanulmányban több ingyenes online adatbázist használtunk a VEGFA expressziós szintjének, génszabályozó hálózatának, prognosztikai értékének és szabályozási céljának azonosítására RCC-ben szenvedő betegeknél. Ezen túlmenően ennek a tanulmánynak az volt a célja, hogy tovább vizsgálja a VEGFA expressziója és az RCC előfordulása közötti kapcsolatot, és új betekintést nyújtson az RCC-ben szenvedő betegek célkezelésébe.

Kulcsszavak:Vesesejtes karcinóma, vesesejtes vesesejtes karcinóma, vese kromofób, vese vese papilláris sejtes karcinóma, VEGFA, génszabályozó hálózat, cél előrejelzés

A CISTANCHE JAVÍTJA A VESE-/VESEBETEGSÉGET

Anyagok és metódusok

UALCAN elemzésAz UALCAN (http://ualcan.path.uab.edu/analysis.html) egy online adatbázis, amelyet a tumor alcsoport génexpressziójának és túlélési elemzésének eszközeként használnak.13,Az ALCAN adatbázis "Expression Analysis" modulját használtuk a TCGA génexpressziós adatok elemzésére, és a szűrési kritériumokat a következőképpen határoztuk meg: (a) gén: VEGFA; (b) adatkészlet: KIRC, KICH és KIRP; (c) küszöbbeállítási feltételek: P-érték cutoff =0.05. Az összehasonlító elemzéshez Student-féle t-próbát használtunk.Génexpressziós profilozási elemzésGénexpressziós profilalkotási analízis (GEPIA) (http://gepia.A cancer-pku.cn/index.html) egy ingyenes online platform, amely 9736 daganat és 8587 normál minta RNS-szekvenálási expressziós adatait szolgáltatja14 differenciális mRNS-expresszió, promóter-metiláció, kóros stádium és korrelatív prognózis elemzéséhez ebben a tanulmányban. A szűrési kritériumok a következők voltak: (a) gén: VEGFA; (b) adatkészlet: KIRC, KICH és KIRP; (c) küszöbbeállítási feltételek: P-érték cutoff =0.05. A VEGFA expressziójának és az RCC patológiás stádiumának elemzésére Student-féle t-tesztet használtunk. A Kaplan–Meier görbét az RCC-ben szenvedő betegek prognózisának elemzésére használtuk.cBioPortal elemzésA cBioPortal (http://cbioportal.org) egy nyílt online adatbázis, amely a rák genetikai adatainak megjelenítésére, tanulmányozására és elemzésére szolgál.15 Tanulmányunkban a VEGFA és a szomszédos gének genetikai változásainak elemzése (a top 5{{) 9}} megváltoztatta a VEGFA szomszédos génjeit) cBioPortal adatbázis segítségével végeztük. A szűrési kritériumok a következők voltak: (a) 446, 66 és 274 KIRC-, KICH- és KIRP-mintát elemeztünk; (b) az összes mintához viszonyított mRNS-expressziós z-pontszámokat (log RNS Seq V2 RSEM) ±2,0 z-score küszöbértékkel kaptuk; (c) gén: VEGFA.STRING elemzésA STRING (https://string-db.org/cgi/input.pl) egy ingyenes online adatbázis, amelyet fehérje-fehérje interakciós (PPI) hálózatok létrehozására használnak a célfehérjék között.16 Ebben a tanulmányban a PPI-hálózati interakciót úgy építettük fel, hogy szűrési körülmények alacsony megbízhatósággal (0.150), és a fajt Homo sapiensként határozták meg.GeneMANIA elemzésA GeneMANIA (http://www.genemania.org) egy elemző eszköz a PPI-k felépítésére, a génfunkciókkal kapcsolatos hipotézisek generálására, a génlisták elemzésére és a gének szekvenálására a funkció meghatározásához.17 Ebben a tanulmányban interakciós hálózatokat építettünk fel a szerep feltárására. a VEGFA és a legjobb 50 megváltozott szomszédos gén.Metascape elemzésA Metascape (https://metascape.org) egy egyszerű és hatékony génfunkció-annotációs és -elemző eszköz, amely segíthet a felhasználóknak a jelenleg népszerű bioinformatikai elemzési módszerek alkalmazásában a kötegelt gének és fehérjék elemzésére, hogy megértsék a gén- vagy fehérjefunkciókat.18 tanulmányt, a Gene Ontology (GO) funkciót és a Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) útvonal dúsítási analízisét a VEGFA és megváltozott szomszédos génjei RCC-ben a Metascape segítségével.TRUST elemzésA TRUST (https://www.grnpedia.orgtrrust/) az emberi transzkripciós szabályozó hálózatok manuálisan gondozott adatbázisa, amely 800 emberi transzkripciós faktor 8444 és 6552 transzkripciós faktor-célpont szabályozó kapcsolatát tartalmazza.19 Ebben a tanulmányban arra tettünk kísérletet, hogy azonosítsa a VEGFA és megváltozott szomszédos gének expresszióját szabályozó kulcstényezőt RCC-s betegekben a TRUST adatbázis segítségével.LinkedOmics elemzésA LinkedOmics (http://www.linkedomics.org) egy nyilvános online platform, amely tartalmazza mind a 32 TCGA ráktípus multi-omics adatait.20 Módszereket biztosít a rák multi-omika adatainak elemzésére és összehasonlítására a daganattípusokon belül és a daganatok között. Vizsgálatunkban a kináz-céldúsítást, a miRNS-céldúsítást és a VEGFA-val korrelációban eltérően expresszálódó géneket a LinkedOmics "LinkInterpreter" moduljával végeztük. A szűrési kritériumokat a következőképpen határozták meg: (a) legalább három gén (méret); (b) ráktípus: KIRC, KICH és KIRP; c) 500 szimuláció; (d) keresési hozzárendelés: VEGFA és az 50 legfontosabb megváltozott szomszédos gén; e) céladatkészlet: RNA-seq (adattípus).Időzítő elemzésA TIMER (https://cistrome.shinyapps.io/timer/) egy átfogó forrás a tumorba beszűrődő immunsejtek, köztük a B-sejtek, CD4 plusz T-sejtek, CD8 plusz T-sejtek, neutrofilek, makrofágok és dendritsejtek szisztematikus elemzéséhez. 21. Vizsgálatunkban a VEGFA expressziós szintje és az immunsejtek infiltrációja közötti összefüggést a TIMER "génmoduljával" értékeltük.

Eredmények

VEGFA expresszió RCC-ben szenvedő betegekbenÖsszehasonlítottuk a VEGFA expressziós szintjeit normál humán szövetekkel rendelkező RCC-ben szenvedő betegeknél, és azt találtuk, hogy a minta típusa, neme és KIRC patológiás stádiuma szerint rétegzett VEGFA transzkripciós szintjei szignifikánsan felülszabályozottak (P < {0}}="" .001)="" (1(a)–(c)="" ábra).="" hasonlóképpen,="" a="" vegfa="" expressziós="" szintje="" a="" kich="" szövetekben="" megemelkedett="" a="" minta="" típusa,="" neme="" és="" kich="" 2.="" stádiuma="" alapján="" (p="">< 0,05)="" (1(d)–(f)="" ábra).="" azonban="" a="" vegfa="" expressziós="" szintje="" a="" kirp="" szövetekben="" a="" minta="" típusa="" és="" a="" férfi="" nem="" alapján="" lecsökkent="" (p="">< 0,05)="" (1(g)="" és="" (h)="" ábra).="" továbbá="" megvizsgáltuk="" a="" vegfa="" eltérő="" expressziója="" és="" a="" patológiás="" stádium="" közötti="" összefüggést="" rcc-ben="" szenvedő="" betegekben.="" eredményeink="" szignifikáns="" összefüggést="" mutattak="" ki="" a="" vegfa="" expressziója="" és="" a="" patológiás="" stádium="" között="" kirc-ben="" (p="0.0471)" és="" kirp-ben="" (p="4.36e-6)" szenvedő="" betegeknél="" (2.="" ábra)="" .="" ezenkívül="" gepia-t="" használtunk="" a="" vegfa="" expresszió="" prognosztikai="" értékének="" értékelésére="" rcc-ben="" szenvedő="" betegeknél.="" a="" teljes="" túlélés="" hosszabb="" volt="" azoknál="" a="" kirp-ben="" szenvedő="" betegeknél,="" akiknél="" a="" vegfa="" expressziós="" szintje="" alacsony,="" mint="" magas="" (p="0.00044)" (3(c)="" ábra).="" a="" százalékos="" túlélés="" magasabb="" volt="" azoknál="" a="" kirp-ben="" szenvedő="" betegeknél,="" akiknél="" a="" vegfa="" expressziós="" szintje="" 100="" hónap="" előtt="" alacsony,="" mint="" magas="" (p="0.0016)" (3(f)="" ábra).="" a="" kirp-ben="" szenvedő="" betegeknél="" azonban="" 100="" hónap="" elteltével="" ezzel="" ellentétes="" eredményt="" találtak="" (3(f)="">

A VEGFA expresszió genetikai változása és promóter metilációs szintje RCC-ben szenvedő betegekbenA VEGFA genetikai változásait RCC-ben szenvedő betegeknél TCGA segítségével értékelték. Eredményeink azt mutatták, hogy a VEGFA expressziója 4 százalékkal módosult a KIRC-ben szenvedő betegeknél (1(a) kiegészítő ábra). A VEGFA expressziójának promóter-metilációs szintje azonban alacsonyabb volt a KIRC-ben szenvedő betegeknél, mint a normál emberekben (1(b) kiegészítő ábra). Ezenkívül 8 százalékos VEGFA expressziós szint változást találtunk KICH-ban szenvedő betegeknél (kiegészítő 1(c) ábra). Hasonlóképpen, a VEGFA expressziója 4 százalékkal megváltozott a KIRP-ben szenvedő betegeknél (kiegészítő 1. ábra (e)). A VEGFA expressziójának promoter metilációs szintje azonban magasabb volt az 1. patológiás stádiumú KIRP-ben szenvedő betegeknél, mint a normál egyénekben (1(f) kiegészítő ábra).

Szomszédos génváltozás és VEGFA interakciós hálózat RCC-ben szenvedő betegeknélAz RCC-ben szenvedő betegek VEGFA expressziójának szomszédos génváltozását cBioPortal szoftverrel elemeztük. KIRC-ben, KICH-ban és KIRP-ben szenvedő betegeknél a VEGFA szomszédos génváltozási gyakoriságát 11,11 százalék vagy annál nagyobb, 20 százalék vagy annál nagyobb és 9,09 százalék vagy annál nagyobb (az 50 leggyakrabban megváltozott szomszédos gén) gyakoriságát találtuk. rendre (1–3. kiegészítő táblázatok). A KIRC-ben szenvedő betegekben a leggyakrabban megváltozott VEGFA szomszédos gének a VHL (72,22 százalék), a PBRM1 (33,33 százalék) és a MUC16 (22,22 százalék) voltak (1. kiegészítő táblázat). Ezenkívül a TRRAP (60.00 százalék), a PABPC1 (6000 százalék) és a MUC5B (6000 százalék) voltak a leggyakrabban megváltozott VEGFA szomszédos gének a betegeknél KICH (kiegészítő) 2. táblázat). A KIRP-ben szenvedő betegek három leggyakrabban megváltozott VEGFA szomszédos génje a BAP1 (27,27 százalék), az MS4A15 (18,18 százalék) és a TGM7 (18,18 százalék) (3. kiegészítő táblázat).

Ezután megvizsgáltuk a VEGFA és a szomszédos génjei közötti lehetséges kölcsönhatásokat. A PPI-hálózat a STRING szoftverrel készült. 43 csomópontot és 95 élt kaptunk a PPI-hálózatokban KIRC-ben szenvedő betegeknél (2(a) kiegészítő ábra). Ezenkívül a peptidil-lizin-trimetiláció, a peptidil-lizin-metiláció, az extracelluláris mátrix és a fehérje O-kapcsolt glikozilációja volt a VEGFA és a szomszédos gének elsődleges funkciója a KIRC-ben szenvedő betegeknél (2(b) kiegészítő ábra). 44 csomópontot és 125 élt is kaptunk a PPI-hálózatokban KICH-ban szenvedő betegeknél (2 (c) kiegészítő ábra). A VEGFA és szomszédos génjei a következő funkciókat látták el KICH-ban szenvedő betegekben: O-glikán feldolgozás, Golgi lumen, b fehérje O-kapcsolt glikoziláció, epiteliális szerkezet fenntartása és közbenső filamentum citoszkeleton szerveződés (kiegészítő 2(d) ábra). Ezenkívül 30 csomópontot és 57 élt kaptunk a PPI-hálózatokban KIRP-ben szenvedő betegeknél (kiegészítő 2. ábra (e)). Az izomszerkezet fejlődése, az izomsejtek differenciálódása, az izomszövet fejlődése és az izomszövet szerkezeti alkotóelemeinek fejlődése volt a VEGFA és szomszédos génjeinek elsődleges funkciója KIRP-ben szenvedő betegeknél (2(f) kiegészítő ábra). A VEGFA a szomszédos génjeihez kapcsolódik egy komplex interakciós hálózatba koexpresszióval, fizikai kölcsönhatásokkal, előre jelzett megosztott fehérjedoménekkel és együttes lokalizációval (2(b)–(f) kiegészítő ábra)

GO és KEGG útvonal dúsítási elemzésA VEGFA és az 50 legfontosabb megváltozott szomszédos gén GO funkcióját és KEGG-útvonal-dúsítási analízisét RCC-ben szenvedő betegekben a Metascape szoftver segítségével vizsgálták. Eredményeink azt mutatták, hogy a KIRC-ben szenvedő betegek VEGFA-val és szomszédos génjeivel kapcsolatos sejtkomponensek főként az alapmembránban, a caveolában, az adherens junctióban, a spermiumrészben és a kontraktilis rostrészben vesznek részt (kiegészítő 3(a) ábra). Ezen túlmenően a VEGFA és megváltozott szomszédos génjei expressziójának fő biológiai folyamatai KIRC-ben szenvedő betegekben a koszorúér erek morfogenezise, ​​a szívizomsejtek fejlődése, az axonhosszabbítás pozitív szabályozása és a heterofil sejt-sejt adhézió plazmamembrán sejtadhéziós molekulákon keresztül. 3. b) pont). A VEGFA és az 50 legfontosabb megváltozott szomszédos gén molekuláris funkciói a KIRC-ben szenvedő betegekben főként az extracelluláris mátrix szerkezeti összetevőit, a sejtadhéziós molekula kötődését és a katalitikus aktivitást, valamint az RNS-re gyakorolt ​​hatást tartalmazták (kiegészítő 3 (c) ábra). A VEGFA KEGG útvonala és szomszédos génjei a KIRC-ben főként az AGE-RAGE jelátviteli útvonalban vettek részt diabéteszes szövődményekben és a PI3K-Akt jelátviteli útvonalban (kiegészítő 3(d) ábra). A Golgi lumen, az extracelluláris mátrix, az ATPáz komplex és a Z-korong a VEGFA és szomszédos gének expressziójához kapcsolódó sejtkomponensek voltak KICH-ban szenvedő betegekben (3 (e) kiegészítő ábra). Ezen túlmenően a KICH-ban szenvedő betegekben a VEGFA és az 50 legfontosabb megváltozott szomszédos gén expressziójával kapcsolatos fő biológiai folyamatok a gyomor-bélrendszeri epitélium fenntartása, a sejtkomponensek szerveződésének negatív szabályozása és a sebgyógyulás (kiegészítő 3(f) ábra) . A VEGFA és a szomszédos gének molekuláris funkciói KICH-ban szenvedő betegekben az ATPáz aktivitás, az aktin filamentum kötődés és a proteáz kötődés voltak (3(g) kiegészítő ábra). Az ATP-kötő kazettás (ABC) transzporterek és a humán T-sejtes leukémia vírus 1 fertőzése részt vett a VEGFA és az 50 legfontosabb megváltozott szomszédos gén KEGG útvonalának elemzésében KICH-ban szenvedő betegeknél (kiegészítő 3 (h) ábra). Ezenkívül a KIRP-ben szenvedő betegek VEGFA-val és szomszédos génjeivel kapcsolatos sejtkomponensek főként a Golgi lumenében és a centriolában voltak érintettek (3 (I) kiegészítő ábra). Ezenkívül a szöveti homeosztázis, a mieloid sejt homeosztázis, az O-glikán feldolgozás és a lipidekre adott sejtválasz voltak a fő biológiai folyamatok, amelyek részt vettek a VEGFA és megváltozott szomszédos gének expressziójában KIRP-ben szenvedő betegeknél (kiegészítő 3 (j) ábra). A VEGFA és az 50 legfontosabb megváltozott szomszédos gén molekuláris funkciói a KIRP-ben szenvedő betegekben főként a transzkripciós koaktivátor aktivitást, a cisztein típusú peptidáz aktivitást és a kalmodulin-kötődést tartalmazták (3(k) kiegészítő ábra). A Vibrio cholerae fertőzés, a tágult kardiomiopátia és a humán citomegalovírus fertőzés részt vett a VEGFA és megváltozott szomszédos gének KEGG-útvonal-analízisében KIRP-ben szenvedő betegeknél (kiegészítő 3(l) ábra).

A CISTANCHE JAVÍTJA A VESE/VESE FERTŐZÉSÉT

A VEGFA transzkripciós faktor célpontjai RCC-ben szenvedő betegeknélA VEGFA lehetséges transzkripciós faktor-, kináz- és miRNS-célpontjait RCC-ben szenvedő betegeknél TRRUST szoftverrel szereztük be (1. táblázat). A hipoxiával indukálható 1-es faktor alfa alegysége (HIF1A), az AP-2 alfa transzkripciós faktor (TFAP2A) és az ösztrogén receptor 1 (ESR1) voltak a kulcsfontosságú transzkripciós faktorok a VEGFA és szomszédos gének hálózatában KIRC-ben szenvedő betegeknél. (P < 0.05).="" a="" rora,="" a="" setd2,="" a="" vegfa="" és="" a="" vhl="" szabályozott="" hif1a="" génekkel="" rendelkezik.="" ezenkívül="" a="" tfap2a="" szabályozta="" az="" adra1a="" és="" a="" vegfa="" funkcióit.="" az="" nr5a2="" és="" a="" vegfa="" szabályozott="" esr1="" génekkel="" rendelkezik.="" még="" ennél="" is="" fontosabb,="" hogy="" a="" vegfa="" és="" a="" szomszédos="" gének="" hálózatában="" részt="" vevő="" kulcsfontosságú="" transzkripciós="" faktor="" célpontok="" a="" 3.="" transzkripció="" jelátalakítója="" és="" aktivátora="" (stat3),="" a="" kappa="" könnyű="" polipeptid="" génfokozó="" nukleáris="" faktora="" az="" 1-es="" b-sejtekben="" (nfkb1)="" és="" a="" homeodomén="" voltak.="" kölcsönhatásba="" lépő="" protein="" kináz="" 2="" (hipk2)="" kich-ban="" szenvedő="" betegeknél="" (p="">< 0,01).="" a="" stat3="" szabályozott="" génjei="" az="" a2m,="" muc4,="" muc5b,="" tp53="" és="" vegfa="" voltak.="" ezenkívül="" az="" nfkb1="" szabályozta="" az="" a2m,="" muc5b,="" muc6,="" tnc,="" tp53="" és="" vegfa="" funkcióit.="" a="" tp53="" és="" a="" vegfa="" szabályozott="" hipk2="" génekkel="" rendelkezik.="" továbbá="" a="" forkhead="" box="" o3="" (foxo3),="" a="" tfap2a="" (aktiváló="" fokozó-kötő="" fehérje="" 2="" alfa)="" és="" a="" v-ets="" erythroblastosis="" vírus="" e26="" onkogén="" 1="" homológja="" (ets1)="" voltak="" a="" vegfa="" és="" szomszédos="" génjei="" kritikus="" transzkripciós="" faktor="" célpontjai="" kirp-ben="" szenvedő="" betegeknél.="" p="">< 0,05).="" ezenkívül="" a="" bcl2l11="" és="" a="" vegfa="" szabályozott="" foxo3="" génekkel="" rendelkezik.="" ezenkívül="" a="" tfap2a="" szabályozta="" a="" muc4="" és="" a="" vegfa="" funkcióit.="" a="" casp1="" és="" a="" muc4="" az="" ets1="" által="" szabályozott="" gének="">

A VEGFA kináz- és miRNS-célpontjai RCC-ben szenvedő betegeknél A VEGFA hálózat három legfontosabb kináz-célpontját és miRNS-célpontját a LinkedOmics segítségével is megszereztük (2. táblázat). A VEGFA miRNA-célhálózat a KIRC-ben az ATAAGCT MIR-21-hoz volt társítva (P < 0.05).="" ezenkívül="" a="" vegfa="" kináz="" célpontjai="" a="" kináz="" atm="" voltak="" kich-ban="" szenvedő="" betegeknél="" (p="">< 0.05).="" ezenkívül="" a="" cdk1="" kináz="" és="" az="" aurkb="" kináz="" volt="" a="" vegfa="" kináz="" célpontja="" kirp-ben="" szenvedő="" betegeknél="" (p="">< 0,05).="" a="" vegfa="" mirns-célpontjai="" a="" (tcgatgg)="" mir-213,="" (tctgatc)="" mir-383="" és="" (caggtcc)="" mir-492="" voltak="" kirp-ben="" szenvedő="" betegeknél="" (p=""><>

A differenciálisan expresszált gének és a VEGFA expresszió korrelációja RCC-ben szenvedő betegekbenA LinkedOmics TCGA adatbázisában 533 KIRC-s beteg mRNS szekvenálási adatait szereztük be. Amint azt a 4(a) kiegészítő ábra mutatja, 20,158 gén volt szoros rokonságban a VEGFA-val. Közülük 11 417 és 8741 gén mutatott pozitív, illetve negatív korrelációt a VEGFA expressziójával. Ezenkívül 50 szignifikáns gén pozitív és negatív korrelációt mutatott a VEGFA expressziójával KIRC-ben szenvedő betegekben (P < 0,05)="" (4(b)="" és="" (c)="" kiegészítő="" ábra).="" ezenkívül="" a="" vegfa="" expressziója="" erős="" pozitív="" összefüggést="" mutatott="" a="" notch4-gyel="" (pearson-korrelációs="" együttható="0.7023," p="2.076e–80)" (5(a)="" kiegészítő="" ábra),="" gpr4-gyel="" (pearson-korreláció{)="" {19}}.702,="" p="2.63e–80)" (5(b)="" kiegészítő="" ábra)="" és="" trib2="" (pearson-korreláció="0.6972," p="8.902e–79)" )="" (kiegészítő="" 5(c)="" ábra)="" kifejezések.="" továbbá="" elemeztük="" 66="" kich-ban="" szenvedő="" beteg="" mrns-szekvenálási="" adatait="" a="" tcga="" adatbázisban,="" és="" megállapítottuk,="" hogy="" 19="" 216="" gén="" szorosan="" kapcsolódik="" a="" vegfa="" expressziójához.="" közülük="" 8820="" és="" 10="" 396="" gén="" mutatott="" pozitív,="" illetve="" negatív="" korrelációt="" a="" vegfa="" expressziójával="" (4(d)="" kiegészítő="" ábra).="" 50="" olyan="" szignifikáns="" gént="" is="" azonosítottunk,="" amelyek="" pozitívan="" és="" negatívan="" korreláltak="" a="" vegfa="" expressziójával="" kich-ban="" szenvedő="" betegekben="" (4="" (e)="" és="" (f)="" kiegészítő="" ábra).="" ezenkívül="" a="" vegfa="" expressziója="" pozitívan="" társult="" a="" ckmt2-vel="" (pearson-korreláció="0.6474," p="4.236e–9)" (5(d)="" kiegészítő="" ábra),="" rragd-vel="" (pearson-korreláció="0)" .6279,="" p="1.673e–8)" (kiegészítő="" 5(e)="" ábra)="" és="" ppargc1a="" (pearson-korreláció="0.6086," p="5.93e–8)" (kiegészítő="" ábra="" 5(f))="" kifejezések.="" végül="" 290="" kirp-ben="" szenvedő="" beteg="" mrns="" szekvenálási="" adatait="" elemeztük="" a="" tcga="" adatbázisban.="" ezenkívül="" 20="" 023="" gén="" állt="" szorosan="" kapcsolatban="" a="" vegfa="" expressziójával.="" közülük="" 11="" 130="" és="" 8893="" gén="" mutatott="" pozitív,="" illetve="" negatív="" korrelációt="" a="" vegfa="" vegfa="" expressziójával="" (4(g)="" kiegészítő="" ábra).="" 50="" szignifikáns="" gént="" azonosítottunk,="" amelyek="" pozitívan="" és="" negatívan="" korreláltak="" a="" vegfa="" expressziójával="" kirp-ben="" szenvedő="" betegeknél="" (4="" (h)="" és="" (i)="" kiegészítő="" ábra).="" a="" vegfa="" expressziója="" pozitívan="" társult="" az="" flt1-hez="" (pearson-korreláció="0.8184," p="2.909e–71)" (5(g)="" kiegészítő="" ábra),="" c6orf223-mal="" (pearson-korreláció="0)." 7779,="" p="4.606e–60)" (5(h)="" kiegészítő="" ábra)="" és="" esm1="" (pearson-korreláció="0.7602," p="6.983e–56)" (5.="" kiegészítő="" ábra)="" (i))="">

A CISTANCHE JAVÍTJA A VESE-/VESEFÁJDALÁST

Immunsejt-infiltráció és VEGFA expresszió RCC-ben szenvedő betegeknélAz immunsejt-infiltráció és a VEGFA-expresszió közötti kapcsolat további feltárása érdekében RCC-ben szenvedő betegekben megvizsgáltuk az immunsejt-infiltráció és a VEGFA-expresszió közötti összefüggést TIMER szoftver segítségével. A VEGFA expressziós szintje a KIRC-ben szenvedő betegekben pozitív összefüggést mutatott a CD8 plusz T-sejtek (Cor=0.197, P=3.36e-5), CD4 plusz T-sejtek (Cor=0.197, P=3.36e-5) infiltrációjával. Cor= 0.301, P=4.41e-11) és a neutrofilek (Cor =0.223, P= 1.44e) -6) (Kiegészítő 6(a) ábra). Továbbá elemeztük az immunsejt-infiltráció és a VEGFA expresszió közötti összefüggést KICH-ban szenvedő betegekben. A B (Cor=0.349, P=4.39e-3), CD8 plusz T (Cor= 0.398, P=1.03e) beszivárgása -5), valamint a dendrites sejtek (Cor=0.253, P=4.18e-2) pozitívan kapcsolódnak a VEGFA expressziójához (kiegészítő 6(b) ábra) . Végül, a VEGFA expressziós szintje a KIRC-ben szenvedő betegekben pozitív összefüggést mutatott a B (Cor= 0.16, P=1.04e-2), CD8 plusz T (Cor{) beszűrődésével. {41}}.179, P=0.384e-3) és CD4 plusz T-sejtek (Cor=0.157, P=1.14e-2 ) (Kiegészítő 6. c) ábra). A makrofág-infiltráció (Cor=-0,226, P=3.22e-4) azonban negatívan társult a VEGFA expressziójához (6(c) kiegészítő ábra).

Vita

A VEGFA, a VEGF család tagja, fontos citokin és az angiogenezis vezető induktora.22 Preklinikai vizsgálatok beszámoltak arról, hogy a VEGFA túlzottan expresszálódik RCC-ben szenvedő betegekben.23,24 A VEGFA expressziós szintje azonban továbbra is ellentmondásos. .25,26 A tumor angiogenezis létfontosságú szerepet játszik az RCC progressziójában. A tumor angiogenezist célzó gyógyszereket közel 20 éve alkalmazzák az RCC kezelésében.27 Ezeknek a gyógyszereknek a terápiás hatása azonban még mindig nem ideális, és mellékhatásaikat csökkenteni kell. Arra törekedtünk, hogy feltárjuk a VEGFA génszabályozási hálózatát, prognosztikai értékét és célelőrejelzését RCC-s betegekben.

Ezenkívül megvizsgáltuk a VEGFA expressziós szintjét, valamint a VEGFA eltérő expressziója és a patológiás stádium közötti összefüggést RCC-ben szenvedő betegekben. A VEGFA expressziója inkább a KIRC-ben és KICH-ban szenvedő betegekben volt szabályozva, mint a normál egyénekben. Ennek ellenére a KIRP-ben szenvedő betegek VEGFA expressziója csökkent. Ezek az eredmények hasonlóak voltak a KIRC-ben, KICH-ban és KIRP-ben szenvedő betegeken végzett korábbi vizsgálatok eredményeihez,26,28, és ellentétesek voltak a KICH-ban szenvedő betegeken végzett korábbi vizsgálatok eredményeivel.25 Az ellentmondásos eredményeket génmódosítással és promóter-metilációval próbáltuk megmagyarázni a betegeknél RCC. Azt találtuk, hogy genetikai elváltozások a KIRC-ben, KICH-ban és KIRP-ben szenvedő betegek 4 százalékában, 8 százalékában és 4 százalékában fordultak elő. Ezenkívül a VEGFA promóter-metilációs szintje alacsonyabb volt a különböző KIRC-stádiumú betegekben, mint az egészséges egyénekben; ezzel szemben a VEGFA promoter metilációs szintje magasabb volt az 1. stádiumú KIRP-ben szenvedő betegeknél. A VEGFA promóter-metilációs szintjében azonban nem találtunk különbséget a KICH-ban szenvedő betegek és az egészséges egyének között. Ezért feltételezzük, hogy a VEGFA genetikai változása és metilációja lehet a vezető oka a különböző VEGFA-expresszióknak RCC-s betegekben. VEGFA expresszió és KIRC és KIRP patológiás stádiumok. Továbbá az alacsony VEGFA expressziós szinttel rendelkező KIRP-ben szenvedő betegek túlélése hosszabb volt, mint a magas VEGFA expressziós szinttel rendelkező KIRP-ben szenvedő betegek túlélése. Nevezetesen, ellentétes eredményeket kaptunk 100 hónap után a KIRP-ben szenvedő betegeknél a betegségmentes túlélési görbék alapján. Így a VEGFA expressziós szintje prognosztikai indikátor lehet KIRP-ben szenvedő betegeknél. Egyes tanulmányok kimutatták, hogy a VEGF expresszió az előrehaladott RCC lényeges jellemzője lehet. A CD147/VEGF koexpresszió kimutatása segíthet az előrehaladott RCC-ben szenvedő betegek prognózisának előrejelzésében.29

Ezenkívül az 50 leggyakoribb VEGFA-szomszéd gén megváltozott RCC-ben szenvedő betegeknél a következő gyakoriságok szerint: 11,11 százalék vagy egyenlő (KIRC), 20 százalék vagy egyenlő (KICH) és 9,09 vagy nagyobb. százalék (KIRP). Ezután feltártuk a VEGFA és a szomszédos génjei lehetséges kölcsönhatásait és funkcióit; ezek bonyolult és szoros kapcsolati hálózatokkal rendelkeznek. A KIRC-ben szenvedő betegeknél ezek a gének főként a fehérje metilációjában vettek részt. A KICH-ban szenvedő betegekben azonban a VEGFA szomszédos gének a fehérje glikozilációjában és a sejtszerkezet fenntartásában működtek. Ezenkívül a VEGFA szomszédos gének főként az izomrostok növekedéséhez és differenciálódásához kapcsolódnak KIRP-ben szenvedő betegeknél. A fehérjemetiláció dinamikus változásai elengedhetetlenek a sejtsors meghatározásához és a sejtfejlődéshez. A fehérjemetiláció elsősorban a Lys és Arg oldalláncain megy végbe.30 Például hisztonmetilációt gyakran figyelnek meg olyan rákos megbetegedések esetén, amelyeknél a Lys és Arg oldalláncok metilálódnak.31 Az aberráns metiláció és az O-glikoziláció gyakori epigenetikai tumormódosítások. Az aberráns O-glikoziláció az onkogén tulajdonságok közvetlen kiváltásán keresztül járul hozzá a rák kialakulásához a rákos sejtekben.32 A KIRP a ráksejtek rosszindulatú daganata.vese-papilláris vagy tubuláris papilláris szerkezetű parenchima rostos értengellyel. A KIRP előfordulása összefüggésbe hozható az angioleiomyoma-szerű stromával (más néven simaizom- vagy leiomyoma stromával) rendelkező RCC-k előfordulásával, mivel ezek immunhisztokémiai fenotípusai lényegesen hasonlóak.33 A fenti bizonyítékok azt mutatják, hogy a VEGFA szomszédos gének befolyásolhatják az előfordulást és az RCC progressziója.

A CISTANCHE JAVÍTJA A VESE/VESEDIALÍZIS

Továbbá a GO dúsítási analízis kimutatta, hogy a VEGFA és a szomszédos gének funkciói KIRC-ben szenvedő betegekben főként a sejtadhéziós molekula kötődésével és katalitikus aktivitásával, valamint az RNS-re ható hatással vannak összefüggésben. Az epiteliális sejt adhéziós molekula (EPCAM) a közelmúltban felkeltette a figyelmet a különböző daganatok diagnosztizálására, prognózisára és kezelésére szolgáló fehérjejelöltként. Az EPCAM egy független prognosztikai molekuláris marker az RCC-ben, és kiegészítő információkkal szolgálhat a jobb prognózishoz.34 Azt találtuk, hogy az ATPáz aktivitás, az aktin filamentum kötődés és a proteázkötés a VEGFA és szomszédos génjeinek molekuláris funkciói KICH-ban szenvedő betegekben. Ismeretes, hogy mitokondriális morfológiai és funkcionális változások fordulnak elő KICH35-ben szenvedő betegeknél; Az ATPáz aktivitás megváltozása potenciális patogén mechanizmus lehet. Ennek a mechanizmusnak a megerősítéséhez azonban további vizsgálatokra van szükség. Vizsgálatunkban a VEGFA és megváltozott szomszédos gének molekuláris funkciói KIRP-ben szenvedő betegekben elsősorban a transzkripciós koaktivátor aktivitást, a cisztein típusú peptidáz aktivitást és a kalmodulin-kötődést tartalmazták. A kalmodulin egy mindenütt jelenlévő intracelluláris kalciumkötő fehérje, amely állítólag a sejtciklushoz kapcsolódik. Ismeretes, hogy az RCC-ben szenvedő betegek pozitív korrelációt mutatnak a tumor kalmodulin-tartalma és a daganat növekedési sebessége között.36 Azt találtuk, hogy az AGE-RAGE jelátviteli útvonal a cukorbetegség szövődményeiben, a PI3K-Akt jelátviteli út, az ABC transzporter hatása és a humán T-sejtes leukémia vírus 1 fertőzés főként a VEGFA és a szomszédos gének KEGG-útvonal-analízisében vett részt RCC-ben szenvedő betegeknél; ezek a folyamatok szorosan kapcsolódnak a rák előfordulásához és progressziójához.37 Így ezen jelátviteli utak szabályozása potenciális RCC kezelési célpont lehet.

Elemeztük a VEGFA célpontjait és szabályozóit is RCC-s betegekben. Először a VEGFA és a szomszédos gének transzkripciós faktor célpontjait vizsgáltuk RCC-ben szenvedő betegeknél, és azt találtuk, hogy a HIF1A, TFAP2A és ESR1 kulcsfontosságú szabályozó tényezők a KIRC-ben szenvedő betegeknél. A HIF-1 kulcsfontosságú génszabályozó, amely részt vesz a hipoxiára adott sejtválaszban. A HIF-1 túlzott expressziója az RCC patogeneziséhez kapcsolódik; továbbá a HIF1A funkcionális polimorfizmusa RCC-re való fogékonysághoz vezethet, a HIF1A polimorfizmus pedig befolyásolhatja az RCC kiújulását, progresszióját és túlélését.38 A TFAP2A-ról és az ESR1-ről azonban nem számoltak be RCC-ben szenvedő betegeknél. Azt is megállapítottuk, hogy a STAT3, az NFKB1 és a HIPK2 szignifikánsan szabályozott faktorok a KICH-ban szenvedő betegekben. A STAT3 fehérjék kulcsfontosságú transzkripciós faktorok, amelyek abnormálisan aktiválódnak számos rosszindulatú daganatban, beleértve az RCC-t.39 A STAT3 gátlása akadályozhatja az RCC sejtek migrációját és invázióját.40

Az NFKB1 számos rosszindulatú daganat, köztük az RCC patogeneziséhez kapcsolódik. A funkcionális NFKB1 promoter polimorfizmus az RCC fokozott kockázatával jár.41 A HIPK2 egyedülálló szerepet játszik a sejt apoptózis és proliferáció szabályozásában, valamint a DNS-károsodás helyreállításában és más alapvető folyamatokban; így a HIPK2 egyre nagyobb figyelmet keltett. A FOXM1 HIPK2 általi foszforilációja elősegíti a transzkripciós aktivitást és a FOXM1 sejtproliferációt RCC-ben szenvedő betegekben, ami potenciális RCC kezelési mechanizmus lehet.42 Vizsgálatunkban a FOXO3, a TFAP2A és az ETS1 a VEGFA és szomszédos gének kritikus transzkripciós faktor célpontjai. KIRP-ben szenvedő betegeknél. A FOXO3-mediált foszfofruktokináz-M expresszió gátolja az RCC sejtek növekedését, migrációját és invázióját,43 A FOXO3 új biomarkerként használható új terápiás célpontként az RCC kezelésében.44 Az ETS1 kulcsfontosságú transzkripciós faktornak tűnik az extracelluláris sejtekben. mátrix remodelling az angiogenezis során; részt vehet az RCC angiogenezisében.45 Tovább vizsgáltuk a VEGFA-asszociált kináz-célpontokat (ATM a KICH-ban, valamint a CDK1 és AURKB a KIRP-ben) és a VEGFA-asszociált miRNS-célpontokat (MIR-21 a KIRC-ben; MIR{). {23}}, MIR-383 és MIR-492 a KIRP-ben). Az elmúlt évtizedben számos tanulmány kimutatta, hogy a proteinkináz rendellenességek vagy mutációk okozati szerepet játszanak a rák előfordulásában. A rákkutatások bebizonyították számos protein-kináz kritikus szerepét az emberi daganatképződésben és a rák progressziójában, így ezek a molekulák hatékony jelöltek az új célzott terápiákhoz.46 A kináz-inhibitorok forradalmasították bizonyos típusú rosszindulatú daganatok kezelését.47 A miRNS-ek a nem-típusú daganatok egy osztályát jelentik. olyan RNS-eket kódolnak, amelyek alapvető szerepet játszanak a génexpresszió szabályozásában. A miRNS-inhibitorok csökkentik a célgének expresszióját azáltal, hogy kölcsönhatásba lépnek a célgének 3′ nem transzlálódó régiójával. A tumorszuppresszor gének expressziójának szabályozásában és az onkogén expressziójában betöltött fontos szerepük fokozza szerepüket a daganatképződésben.48 A miRNS-célpontok felfedezése végül tisztázhatja a daganatképződés és a rákellenes gyógyszerfejlesztés hátterében álló mechanizmusokat.49 Ez a tanulmány referenciaként szolgál, és rávilágít a további kutatások fontosságára. szabályozott faktorok, kinázok és miRNS-ek elemzése, mint az RCC kezelés lehetséges terápiás célpontjai.

Megvizsgáltuk a differenciálisan expresszált gének és a VEGFA expresszió közötti összefüggést RCC-s betegekben. Több mint 10,{1}} gén pozitív és negatív korrelációt mutatott a VEGFA expressziójával RCC-ben szenvedő betegekben. Közülük a VEGFA-val a legnagyobb korrelációt mutató gének az RCC-ben szenvedő betegekben találhatók: NOTCH4, GPR4 és TRIB2 a KIRC-ben; CKMT2, RRAGD és PPARGC1A a KICH-ban; és FLT1, C6orf223 és ESM1 a KIRP-ben. Azonban ezeknek a rákkal kapcsolatos géneknek a megcélzása adjuváns terápiát jelenthet az RCC számára. Az RCC immuninfifiltrációja szorosan összefügg a klinikai prognózissal.50 Az immunsejtek rákhelyre történő szállítása főként vérereken keresztül történt. Ahogy az várható volt, azt találtuk, hogy az RCC-ben szenvedő betegek VEGFA expressziója pozitívan kapcsolódik az immunsejtek infiltrációjához, beleértve a CD8 plusz T sejteket, CD4 plusz T sejteket, makrofágokat, neutrofileket és dendritikus sejteket. Reméljük, hogy a VEGFA-ra vagy a VEGFA-val kapcsolatos szabályozási célpontokra ható gyógyszerek kifejlesztésével javítani tudjuk az RCC-k immunsejt-infiltrációját. Összefoglalva, az RCC-ben szenvedő betegek VEGFA expressziós szintjének és génszabályozási hálózatának feltárásával több betekintést nyertünk az RCC vizsgálatába és kezelésébe. Ezenkívül új terápiás célpontokat és prognosztikai biomarkereket azonosítottunk az RCC-s betegek túlélésének pontos előrejelzésére.