VEGFA süsteemianalüüs neerurakulise kartsinoomi korral: ekspressioon, prognoos, geeniregulatsiooni võrgustik ja reguleerimise eesmärgid

edmund.chen@wecistanche.com

Sissejuhatus

Neerurakk-kartsinoom (RCC), kõige levinum pahaloomuline kasvajaneerud, on üks kümnest levinuimast vähivormist maailmas.1 See põhjustab maailmas ligikaudu 330 000 vähijuhtu ja igal aastal enam kui 140{5}} surmajuhtumit.2 RCC heterogeensete alatüüpide hulgasneerud neeru-Papillaarrakuline kartsinoom (KIRP) on esinemissageduse poolest teisel kohal, moodustades 10–15 protsenti RCC-dest.neeru neerudselge rakukartsinoom (KIRC), mille esinemissagedus on 75–80 protsenti .3Neerkromofoob (KICH) on haruldane RCC alatüüp, mis moodustab umbes 4–5 protsenti RCC-dest.4 Kaugelearenenud RCC on surmaga lõppev haigus, mille 5-aastane elulemus on vaid 11,7 protsenti.5 Kirurgia ja sihtravi on RCC esmased kliinilised ravimeetodid.6 Asjakohased kliinilised uuringud on näidanud, et immuunsüsteemi kontrollpunkti inhibiitorite kasutamine kombinatsioonis antiangiogeensete ainetega on RCC-ga patsientidel kliiniliselt efektiivsem.7,8 Kuid ka uutel immunoteraapial põhinevatel meetoditel on palju väljakutseid. kliinilises rakenduses. Kiiresti on vaja kindlaks teha paljutõotavamad terapeutilised sihtmärgid ja lähenemisviisid RCC raviks.

Vaskulaarne endoteeli kasvufaktor A (VEGFA), kriitiline angiogeenne faktor, on oluline kasvaja-spetsiifiline tegur RCC-ga patsientidel ja mängib üliolulist rolli kasvaja angiogeneesis ja progresseerumises.9 VEGFA indutseerib vähirakkude adhesiooni ja migratsiooni, seondudes integriiniga. 9 1.10 Mitmed VEGFA inhibiitorid on kliiniliselt kasulikud.11,12 Sunitiniib, VEGF-i avaskulaarne türosiinkinaasi inhibiitor, on heaks kiidetud kaugelearenenud RCC esimese ja teise rea raviks. Siiski võib sunitiniib põhjustadaneerukahjustusja kardiovaskulaarne kahjustus.11 Kuigi VEGFA-d peetakse RCC-ga patsientidel oluliseks kasvajaspetsiifiliseks teguriks, on VEGFA ekspressioonitase, geeniregulatsiooni võrgustik, prognostiline väärtus ja regulatsiooni sihtmärk RCC heterogeensete alatüüpidega (KIRC, KICH, ja KIRP) jäävad selgitamata. Seetõttu on vaja saada rohkem kasulikku teavet VEGFA ekspressiooni ja RCC esinemise vahelise seose kohta. Käesolevas uuringus kasutasime RCC-ga patsientidel VEGFA ekspressioonitaseme, geeniregulatsioonivõrgu, prognostilise väärtuse ja reguleerimise sihtmärgi tuvastamiseks mitut tasuta veebiandmebaasi. Veelgi enam, selle uuringu eesmärk oli täiendavalt uurida seost VEGFA ekspressiooni ja RCC esinemise vahel ning anda uusi teadmisi RCC-ga patsientide sihtravi kohta.

Märksõnad:Neerurakk-kartsinoom, neeru-neeru selgerakuline kartsinoom, neerukromofoob, neeru neerupapillaarrakuline kartsinoom, VEGFA, geeniregulatsiooni võrk, sihtmärgi ennustamine

CISTANCHE PARANDAB NEERU-/NEERUHAIGUST

materjalid ja meetodid

UALCANi analüüsUALCAN (http://ualcan.path.uab.edu/analysis.html) on veebipõhine andmebaas, mida kasutatakse kasvaja alarühma geeniekspressiooni ja ellujäämise analüüside vahendina.13,TCGA geeniekspressiooni andmete analüüsimiseks kasutati ALCAN andmebaasi "Expression Analysis" moodulit ja skriiningukriteeriumid määrati järgmiselt: (a) geen: VEGFA; b) andmestik: KIRC, KICH ja KIRP; (c) läve seadistustingimused: P-väärtuse piirväärtus =0.05. Võrdlevaks analüüsiks kasutati Studenti t-testi.Geeniekspressiooni profiilianalüüsGeeniekspressiooni profiilianalüüs (GEPIA) (http://gepia.cancer-pku.cn/index.html) on tasuta veebiplatvorm, mis pakub 9736 kasvaja ja 8587 normaalse proovi RNA sekveneerimise ekspressiooniandmeid14 diferentsiaalse mRNA ekspressiooni, promootori metüülimise, patoloogilise staadiumi ja korrelatiivse prognoosi analüüsimiseks selles uuringus. Sõelumiskriteeriumid olid järgmised: (a) geen: VEGFA; b) andmestik: KIRC, KICH ja KIRP; (c) läve seadmise tingimused: P-väärtuse piirväärtus =0.05. VEGFA ekspressiooni ja RCC patoloogilise staadiumi analüüsimiseks kasutati Studenti t-testi. RCC-ga patsientide prognoosi analüüsimiseks kasutati Kaplan-Meieri kõverat.cBioPortali analüüscBioPortal (http://cbioportal.org) on ​​avatud veebipõhine andmebaas, mida kasutatakse vähi geneetiliste andmete visualiseerimiseks, uurimiseks ja analüüsimiseks.15 Meie uuringus analüüsiti VEGFA ja selle naabergeenide geneetilisi muutusi (5 parimat{{). 9}} muudetud VEGFA naabergeene) viidi läbi cBioPortali andmebaasi kasutades. Sõelumiskriteeriumid olid järgmised: (a) analüüsiti vastavalt 446, 66 ja 274 KIRC, KICH ja KIRP proovi; (b) mRNA ekspressiooni z-skoorid kõigi proovide suhtes (log RNA Seq V2 RSEM) saadi, kasutades z-skoori läve ±2,0; (c) geen: VEGFA.STRING analüüsSTRING (https://string-db.org/cgi/input.pl) on veebipõhine tasuta andmebaas, mida kasutatakse sihtvalkude vaheliste valgu-valgu interaktsiooni (PPI) võrkude loomiseks.16 Selles uuringus ehitasime PPI võrgu interaktsiooni sõelumistingimused madala usaldusväärsusega (0.150) ja määratlesid liigid kui Homo sapiens.GeneMANIA analüüsGeneMANIA (http://www.genemania.org) on ​​analüüsitööriist PPI-de loomiseks, geenifunktsiooni kohta hüpoteeside genereerimiseks, geeniloendite analüüsimiseks ja funktsioonide määramiseks geenide järjestamiseks.17 Selles uuringus koostasime interaktsioonivõrgustikud, et uurida nende rolli. VEGFA ja 50 parimat muudetud naabergeeni.Metamaastiku analüüsMetascape (https://metascape.org) on ​​lihtne ja võimas geenifunktsiooni annotatsiooni- ja analüüsitööriist, mis aitab kasutajatel rakendada praegu populaarseid bioinformaatika analüüsimeetodeid partiigeenide ja valkude analüüsiks, et mõista geenide või valgu funktsiooni.18 Metascape abil uuriti VEGFA ja selle muudetud naabergeenide geeni ontoloogia (GO) funktsiooni ja Kyoto geenide ja genoomide entsüklopeedia (KEGG) raja rikastamise analüüsi RCC-s.USLUSE analüüsTRUST (https://www.grnpedia.orgtrrust/) on käsitsi kureeritud andmebaas inimese transkriptsiooni reguleerivate võrgustike kohta, mis sisaldavad 8444 ja 6552 transkriptsioonifaktori sihtmärki reguleerivat seost 800 inimese transkriptsioonifaktoriga.19 Selles uuringus püüdsime TRUST andmebaasi abil tuvastage võtmetegur, mis reguleerib VEGFA ja selle muudetud naabergeenide ekspressiooni RCC-ga patsientidel.LinkedOmicsi analüüsLinkedOmics (http://www.linkedomics.org) on ​​avalik veebiplatvorm, mis sisaldab multi-omika andmeid kõigi 32 TCGA vähitüübi kohta.20 See pakub meetodeid vähi multiomika andmete analüüsimiseks ja võrdlemiseks kasvajatüüpide sees ja nende vahel. Meie uuringus viidi kinaasi sihtmärgi rikastamine, miRNA sihtmärgi rikastamine ja VEGFA-ga korrelatsioonis erinevalt ekspresseeritud geenid läbi LinkedOmicsi mooduli "LinkInterpreter" abil. Sõelumiskriteeriumid kehtestati järgmiselt: (a) minimaalselt kolm geeni (suurus); (b) vähi tüüp: KIRC, KICH ja KIRP; c) 500 simulatsioon; (d) otsingu omistamine: VEGFA ja 50 peamist muudetud naabergeeni; e) sihtandmekogum: RNA-seq (andmetüüp).Taimeri analüüsTIMER (https://cistrome.shinyapps.io/timer/) on kõikehõlmav ressurss kasvajasse infiltreeruvate immuunrakkude, sealhulgas B-rakkude, CD4 pluss T-rakkude, CD8 pluss T-rakkude, neutrofiilide, makrofaagide ja dendriitide süstemaatiliseks analüüsiks. Meie uuringus hinnati korrelatsiooni VEGFA ekspressioonitaseme ja immuunrakkude infiltratsiooni vahel TIMER "geenimooduli" abil.

Tulemused

VEGFA ekspressioon RCC-ga patsientidelVõrdlesime VEGFA ekspressioonitasemeid normaalsete inimkudedega RCC-ga patsientidel ja leidsime, et proovi tüübi, soo ja KIRC patoloogilise staadiumi järgi kihistunud VEGFA transkriptsioonitasemed olid oluliselt ülesreguleeritud (P < {0}}="" .001)="" (joonis="" 1(a)="" kuni="" (c)).="" sarnaselt="" tõusis="" vegfa="" ekspressioonitase="" kich="" kudedes="" sõltuvalt="" proovi="" tüübist,="" soost="" ja="" kich="" 2.="" etapist="" (p="">< 0,05)="" (joonis="" 1="" (d)="" kuni="" (f)).="" vegfa="" ekspressioonitase="" kirp="" kudedes="" oli="" siiski="" proovi="" tüübi="" ja="" meessoost="" lähtuvalt="" alla="" reguleeritud="" (p=""><0, 05)="" (joonis="" 1="" (g)="" ja="" (h)).="" lisaks="" hindasime="" korrelatsiooni="" vegfa="" erineva="" ekspressiooni="" ja="" patoloogilise="" staadiumi="" vahel="" rcc-ga="" patsientidel.="" meie="" tulemused="" näitasid="" olulist="" korrelatsiooni="" vegfa="" ekspressiooni="" ja="" patoloogilise="" staadiumi="" vahel="" patsientidel,="" kellel="" oli="" kirc="" (p="0.0471)" ja="" kirp="" (p="4.36e-6)" (joonis="" 2).="" .="" lisaks="" kasutasime="" gepia-d,="" et="" hinnata="" vegfa="" ekspressiooni="" prognostilist="" väärtust="" rcc-ga="" patsientidel.="" üldine="" elulemus="" oli="" pikem="" kirp-ga="" patsientidel,="" kellel="" oli="" pigem="" madal="" kui="" kõrge="" vegfa="" ekspressioonitase="" (p="0.00044)" (joonis="" 3(c)).="" elulemuse="" protsent="" oli="" kõrgem="" kirp-ga="" patsientidel,="" kelle="" vegfa="" ekspressioonitase="" oli="" enne="" 100="" kuud="" madalam="" kui="" kõrge="" (p="0.0016)" (joonis="" 3(f)).="" kirp-ga="" patsientidel="" leiti="" aga="" 100="" kuu="" pärast="" vastupidine="" tulemus="" (joonis="" 3="">

VEGFA ekspressiooni geneetiline muutus ja promootori metüülimise tase RCC-ga patsientidelVEGFA geneetilisi muutusi RCC-ga patsientidel hinnati TCGA abil. Meie tulemused näitasid, et VEGFA ekspressioon muutus KIRC-ga patsientidel 4 protsenti (täiendav joonis 1 (a)). VEGFA ekspressiooni promootori metüülimise tase oli aga KIRC-ga patsientidel madalam kui normaalsetel inimestel (täiendav joonis 1 (b)). Lisaks leidsime KICH-ga patsientidel 8-protsendilise VEGFA ekspressioonitaseme muutuse (täiendav joonis 1 (c)). Samamoodi muutus VEGFA ekspressioon KIRP-ga patsientidel 4 protsenti (täiendav joonis 1 (e)). VEGFA ekspressiooni promootori metüülimise tase oli aga 1. patoloogilise staadiumi KIRP-ga patsientidel kõrgem kui normaalsetel inimestel (täiendav joonis 1 (f))

Naabergeenide muutus ja VEGFA interaktsioonivõrk RCC-ga patsientidelVEGFA ekspressiooni naabergeeni muutust RCC-ga patsientidel analüüsiti tarkvara cBioPortal abil. Leidsime, et KIRC, KICH ja KIRP-ga patsientidel on VEGFA naabergeenide muutuste sagedused 11,11 protsenti või sellega võrdne, 20 protsenti või võrdne ja 9,09 protsenti või suurem (50 kõige sagedamini muudetud naabergeeni). vastavalt (täiendavad tabelid 1–3). Kõige sagedamini muudetud VEGFA naabergeenid KIRC-ga patsientidel olid VHL (72,22 protsenti), PBRM1 (33,33 protsenti) ja MUC16 (22,22 protsenti) (täiendav tabel 1). Lisaks olid TRRAP (60.00 protsenti ), PABPC1 (60.00 protsenti ) ja MUC5B (60.00 protsenti ) VEGFA naabergeenid patsientidel, kes põevad. KICH (täiendav) tabel 2). Kolm kõige sagedamini muudetud VEGFA naabergeeni KIRP-ga patsientidel olid BAP1 (27,27 protsenti), MS4A15 (18,18 protsenti) ja TGM7 (18,18 protsenti) (täiendav tabel 3).

Seejärel uurisime võimalikke koostoimeid VEGFA ja selle naabergeenide vahel. PPI-võrk loodi tarkvara STRING abil. KIRC-ga patsientidel saime PPI võrkudes 43 sõlme ja 95 serva (täiendav joonis 2 (a)). Lisaks olid KIRC-ga patsientidel VEGFA ja selle naabergeenide peamised funktsioonid peptidüüllüsiini trimetüülimine, peptidüüllüsiini metüülimine, rakuväline maatriks ja valgu O-seotud glükosüülimine (täiendav joonis 2 (b)). Samuti saime KICH-ga patsientidel PPI võrkudes 44 sõlme ja 125 serva (täiendav joonis 2 (c)). VEGFA-l ja selle naabergeenidel olid KICH-ga patsientidel järgmised funktsioonid: O-glükaani töötlemine, Golgi luumen, b-valgu O-seotud glükosüülimine, epiteeli struktuuri säilitamine ja hõõgniidi tsütoskeleti vahepealne organisatsioon (täiendav joonis 2 (d)). Lisaks saadi KIRP-ga patsientidel PPI-võrkudes 30 sõlme ja 57 serva (täiendav joonis 2 (e)). Lihasstruktuuri areng, lihasrakkude diferentseerumine, lihaskoe areng ja lihaskoe struktuurse koostisosa areng olid VEGFA ja selle naabergeenide peamised funktsioonid KIRP-ga patsientidel (täiendav joonis 2 (f)). VEGFA on ühendatud oma naabergeenidega keerukaks interaktsioonivõrgustikuks kaasekspressiooni, füüsiliste interaktsioonide, ennustatud jagatud valgu domeenide ja kaaslokaliseerimise kaudu (täiendav joonis 2 (b) kuni (f))

GO ja KEGG raja rikastamise analüüsMetascape'i tarkvara abil uuriti VEGFA GO funktsiooni ja KEGG raja rikastamise analüüsi ning 50 parimat muutunud naabergeeni RCC-ga patsientidel. Meie tulemused näitasid, et KIRC-ga patsientide VEGFA-ga ja selle naabergeenidega seotud rakulised komponendid olid peamiselt seotud basaalmembraani, caveola, adherensi ristmiku, sperma osa ja kontraktiilse kiu osaga (täiendav joonis 3 (a)). Lisaks olid KIRC-ga patsientidel VEGFA ja selle muutunud naabergeenide ekspressiooni peamised bioloogilised protsessid koronaarveresoonkonna morfogenees, kardiomüotsüütide areng, aksonite pikendamise positiivne reguleerimine ja heterofiilne raku-raku adhesioon plasmamembraani raku adhesioonimolekulide kaudu (täiendav joonis). 3(b). VEGFA ja selle 50 peamise muudetud naabergeeni molekulaarsed funktsioonid KIRC-ga patsientidel hõlmasid peamiselt rakuvälise maatriksi struktuurset koostisosa, raku adhesioonimolekuli sidumist ja katalüütilist aktiivsust, samuti RNA-le toimimist (täiendav joonis 3 (c)). VEGFA KEGG rada ja selle naabergeenid KIRC-s olid peamiselt seotud AGE-RAGE signaaliülekande rajaga diabeetiliste tüsistuste korral ja PI3K-Akt signaaliülekande rajaga (täiendav joonis 3 (d)). Golgi luumen, ekstratsellulaarne maatriks, ATPaasi kompleks ja Z-ketas olid rakulised komponendid, mis olid seotud VEGFA ja selle naabergeenide ekspressiooniga KICH-ga patsientidel (täiendav joonis 3 (e)). Lisaks olid peamised bioloogilised protsessid, mis hõlmavad VEGFA ja selle 50 peamise muutunud naabergeeni ekspressiooni KICH-ga patsientidel, seedetrakti epiteeli säilitamine, rakulise komponendi organisatsiooni negatiivne regulatsioon ja haavade paranemine (täiendav joonis 3 (f)) . VEGFA ja selle naabergeenide molekulaarsed funktsioonid KICH-ga patsientidel olid ATPaasi aktiivsus, aktiini filamendi sidumine ja proteaasi sidumine (täiendav joonis 3 (g)). ATP-siduva kasseti (ABC) transporterid ja inimese T-raku leukeemia viiruse 1 infektsioon kaasati VEGFA ja selle 50 peamise muudetud naabergeeni KEGG raja analüüsi KICH-ga patsientidel (täiendav joonis 3 (h)). Lisaks olid KIRP-ga patsientidel VEGFA ja selle naabergeenidega seotud rakulised komponendid peamiselt seotud Golgi luumenis ja tsentrioolis (täiendav joonis 3 (I)). Veelgi enam, kudede homöostaas, müeloidrakkude homöostaas, O-glükaani töötlemine ja raku reaktsioon lipiididele olid peamised bioloogilised protsessid, mis osalesid VEGFA ja selle muudetud naabergeenide ekspressioonis KIRP-ga patsientidel (täiendav joonis 3 (j)). VEGFA ja selle 50 peamise muutunud naabergeeni molekulaarsed funktsioonid KIRP-ga patsientidel hõlmasid peamiselt transkriptsiooni koaktivaatori aktiivsust, tsüsteiini tüüpi peptidaasi aktiivsust ja kalmoduliini sidumist (täiendav joonis 3 (k)). Vibrio cholerae infektsioon, laienenud kardiomüopaatia ja inimese tsütomegaloviiruse infektsioon osalesid VEGFA ja selle muudetud naabergeenide KEGG raja analüüsis KIRP-ga patsientidel (täiendav joonis 3 (l)).

CISTANCHE PARANDAB NEeru-/NEERUNEKTSIOONI

VEGFA transkriptsioonifaktori sihtmärgid RCC-ga patsientidelVEGFA potentsiaalsed transkriptsioonifaktori, kinaasi ja miRNA sihtmärgid RCC-ga patsientidel saadi TRRUST tarkvara abil (tabel 1). Hüpoksiaga indutseeritav faktor 1 alfa subühik (HIF1A), transkriptsioonifaktor AP-2 alfa (TFAP2A) ja östrogeeni retseptor 1 (ESR1) olid peamised transkriptsioonifaktorid, mis osalesid VEGFA ja selle naabergeenide võrgustikus KIRC-ga patsientidel. (P < 0.05).="" rora,="" setd2,="" vegfa="" ja="" vhl="" omavad="" hif1a="" reguleeritud="" geene.="" lisaks="" reguleeris="" tfap2a="" adra1a="" ja="" vegfa="" funktsioone.="" nr5a2="" ja="" vegfa="" omavad="" esr1="" reguleeritud="" geene.="" veelgi="" enam,="" vegfa="" ja="" selle="" naabergeenide="" võrgus="" osalevad="" peamised="" transkriptsioonifaktori="" sihtmärgid="" olid="" signaalimuundur="" ja="" transkriptsiooni="" 3="" aktivaator="" (stat3),="" kappa="" valguse="" polüpeptiidi="" geeni="" võimendaja="" tuumafaktor="" b-rakkudes="" 1="" (nfkb1)="" ja="" homeodomeen.="" interakteeruv="" proteiinkinaas="" 2="" (hipk2)="" kich-ga="" patsientidel="" (p="">< 0,01).="" stat3="" reguleeritud="" geenid="" olid="" a2m,="" muc4,="" muc5b,="" tp53="" ja="" vegfa.="" lisaks="" reguleeris="" nfkb1="" a2m,="" muc5b,="" muc6,="" tnc,="" tp53="" ja="" vegfa="" funktsioone.="" tp53="" ja="" vegfa="" omavad="" hipk2="" reguleeritud="" geene.="" lisaks="" olid="" kirp-ga="" patsientidel="" vegfa="" ja="" selle="" naabergeenide="" kriitilised="" transkriptsioonifaktori="" sihtmärgid="" forkhead="" box="" o3="" (foxo3),="" tfap2a="" (aktiveeriv="" võimendajat="" siduv="" valk="" 2="" alfa)="" ja="" v-ets="" erütroblastoosi="" viiruse="" e26="" onkogeeni="" homoloog="" 1="" (ets1).="" p="">< 0,05).="" lisaks="" on="" bcl2l11="" ja="" vegfa="" reguleeritud="" foxo3="" geenid.="" lisaks="" reguleeris="" tfap2a="" muc4="" ja="" vegfa="" funktsioone.="" casp1="" ja="" muc4="" olid="" geenid,="" mida="" reguleeris="">

VEGFA kinaasi ja miRNA sihtmärgid RCC-ga patsientidel Saime LinkedOmicsiga ka VEGFA võrgu kolm parimat kinaasi sihtmärki ja miRNA sihtmärki (tabel 2). VEGFA miRNA-sihtvõrk KIRC-s oli seotud ATAAGCT MIR-21-ga (P < 0.05).="" veelgi="" enam,="" vegfa="" kinaasi="" sihtmärgid="" olid="" kich-ga="" patsientidel="" kinaasi="" atm="" (p="">< 0.05).="" lisaks="" olid="" kirp-ga="" patsientidel="" (p="">< 0,05)="" vegfa="" kinaasi="" sihtmärgid="" kinaas="" cdk1="" ja="" kinaas="" aurkb.="" vegfa="" mirna="" sihtmärgid="" olid="" (tcgatgg)="" mir-213,="" (tctgatc)="" mir-383="" ja="" (caggtcc)="" mir-492="" kirp-ga="" patsientidel="" (p=""><>

Erinevalt ekspresseeritud geenide ja VEGFA ekspressiooni korrelatsioon RCC-ga patsientidelSaime LinkedOmicsi TCGA andmebaasis 533 KIRC-ga patsiendi mRNA sekveneerimise andmed. Nagu on näidatud lisajoonisel 4 (a), olid 20, 158 geeni VEGFA-ga tihedalt seotud. Neist 11 417 ja 8741 geeni näitasid vastavalt positiivset ja negatiivset korrelatsiooni VEGFA ekspressiooniga. Lisaks korreleerusid 50 olulist geeni positiivselt ja negatiivselt VEGFA ekspressiooniga KIRC-ga patsientidel (P <0, 05)="" (täiendav="" joonis="" 4="" (b)="" ja="" (c)).="" veelgi="" enam,="" vegfa="" ekspressioonil="" oli="" tugev="" positiivne="" seos="" notch4="" (pearson="" korrelatsioonikordaja="0.7023," p="2.076e–80)" (täiendav="" joonis="" 5(a)),="" gpr4="" (pearson="" korrelatsioon{)="" {19}}.702,="" p="2.63e–80)" (täiendav="" joonis="" 5(b))="" ja="" trib2="" (pearsoni="" korrelatsioon="0.6972," p="8.902e–79)" )="" (täiendav="" joonis="" 5(c))="" avaldised.="" lisaks="" analüüsisime="" tcga="" andmebaasis="" 66="" kich-ga="" patsiendi="" mrna="" sekveneerimise="" andmeid="" ja="" leidsime,="" et="" 19="" 216="" geeni="" olid="" tihedalt="" seotud="" vegfa="" ekspressiooniga.="" nende="" hulgas="" näitasid="" 8820="" ja="" 10="" 396="" geeni="" vastavalt="" positiivset="" ja="" negatiivset="" korrelatsiooni="" vegfa="" ekspressiooniga="" (täiendav="" joonis="" 4="" (d)).="" samuti="" tuvastasime="" 50="" olulist="" geeni,="" mis="" korreleerusid="" positiivselt="" ja="" negatiivselt="" vegfa="" ekspressiooniga="" kich-ga="" patsientidel="" (täiendav="" joonis="" 4="" (e)="" ja="" (f)).="" lisaks="" oli="" vegfa="" ekspressioon="" positiivselt="" seotud="" ckmt2="" (pearson="" korrelatsioon="0.6474," p="4.236e–9)" (täiendav="" joonis="" 5(d)),="" rragd="" (pearson="" korrelatsioon="0" .6279,="" p="1.673e–8)" (täiendav="" joonis="" 5(e))="" ja="" ppargc1a="" (pearsoni="" korrelatsioon="0.6086," p="5.93e–8)" (täiendav="" joonis="" 5(f))="" väljendid.="" lõpuks="" analüüsisime="" tcga="" andmebaasis="" 290="" kirp-ga="" patsiendi="" mrna="" sekveneerimise="" andmeid.="" lisaks="" olid="" 20="" 023="" geeni="" tihedalt="" seotud="" vegfa="" ekspressiooniga.="" nende="" hulgas="" näitasid="" 11="" 130="" ja="" 8893="" geeni="" positiivset="" ja="" negatiivset="" korrelatsiooni="" vastavalt="" vegfa="" ekspressiooniga="" vegfa="" (täiendav="" joonis="" 4="" (g)).="" tuvastasime="" 50="" olulist="" geeni,="" mis="" korreleerusid="" positiivselt="" ja="" negatiivselt="" vegfa="" ekspressiooniga="" kirp-ga="" patsientidel="" (täiendav="" joonis="" 4="" (h)="" ja="" (i)).="" vegfa="" ekspressioon="" oli="" positiivselt="" seotud="" flt1="" (pearson="" korrelatsioon="0.8184," p="2.909e–71)" (täiendav="" joonis="" 5(g)),="" c6orf223="" (pearson="" korrelatsioon="0)." 7779,="" p="4.606e–60)" (täiendav="" joonis="" 5(h))="" ja="" esm1="" (pearsoni="" korrelatsioon="0.7602," p="6.983e–56)" (täiendav="" joonis="" 5="" (i))="">

CISTANCHE PARANDAB NEERU/NEERU VALU

Immuunrakkude infiltratsioon ja VEGFA ekspressioon RCC-ga patsientidelImmuunrakkude infiltratsiooni ja VEGFA ekspressiooni vahelise seose edasiseks paljastamiseks RCC-ga patsientidel uurisime TIMER tarkvara abil immuunrakkude infiltratsiooni ja VEGFA ekspressiooni vahelist seost. VEGFA ekspressioonitase KIRC-ga patsientidel oli positiivselt seotud CD8 pluss T-rakkude (Cor=0.197, P=3.36e-5), CD4 pluss T-rakkude infiltratsiooniga ( Kor= 0.301, P=4.41e-11) ja neutrofiilid (Cor =0.223, P= 1.44e) -6) (täiendav joonis 6(a)). Lisaks analüüsisime korrelatsiooni immuunrakkude infiltratsiooni ja VEGFA ekspressiooni vahel KICH-ga patsientidel. B (Cor=0.349, P=4.39e-3), CD8 pluss T (Cor= 0.398, P=1.03e) infiltratsioon -5) ja dendriitrakud (Cor=0.253, P=4.18e-2) olid positiivselt seotud VEGFA ekspressiooniga (täiendav joonis 6(b)) . Lõpuks oli VEGFA ekspressioonitase KIRC-ga patsientidel positiivselt seotud B (Cor= 0.16, P=1.04e-2), CD8 pluss T (Cor{) infiltratsiooniga. {41}}.179, P=0.384e-3) ja CD4 pluss T-rakud (Cor=0.157, P=1.14e-2 ) (täiendav joonis 6(c)). Makrofaagide infiltratsioon (Cor=-0,226, P=3.22e-4) oli aga negatiivselt seotud VEGFA ekspressiooniga (täiendav joonis 6 (c)).

Arutelu

VEGFA, VEGF-i perekonda kuuluv liige, on oluline tsütokiin ja juhtiv angiogeneesi indutseerija.22 Prekliinilised uuringud on teatanud, et VEGFA-d on RCC-ga patsientidel üleekspresseeritud.23,24 Siiski on VEGFA ekspressioonitase RCC-ga patsientidel endiselt vastuoluline. .25,26 Kasvaja angiogenees mängib RCC progresseerumisel üliolulist rolli. Kasvaja angiogeneesile suunatud ravimeid on RCC ravis kasutatud peaaegu 20 aastat.27 Nende ravimite terapeutiline toime ei ole aga endiselt ideaalne ja nende kõrvaltoimeid tuleb vähendada. Püüdsime paljastada VEGFA geeniregulatsiooni võrgustikku, prognostilist väärtust ja sihtprognoosi RCC-ga patsientidel.

Lisaks uurisime VEGFA ekspressioonitaset ja korrelatsiooni VEGFA erineva ekspressiooni ja patoloogilise staadiumi vahel RCC-ga patsientidel. VEGFA ekspressioon oli pigem ülesreguleeritud KIRC ja KICH-ga patsientidel kui normaalsetel inimestel. Sellegipoolest oli KIRP-ga patsientidel VEGFA ekspressioon alareguleeritud. Need leiud olid sarnased varasemate KIRC-, KICH- ja KIRP-patsientide uuringutulemustega,26,28 ning olid vastuolus varasemate KICH-ga patsientide uuringutulemustega.25 Püüdsime seletada vastuolulisi tulemusi geenimuutuste ja promootori metüülimise kaudu patsientidel, kellel oli KICH. RCC. Leidsime, et geneetilised muutused esinesid vastavalt 4 protsendil, 8 protsendil ja 4 protsendil KIRC, KICH ja KIRP patsientidest. Lisaks oli VEGFA promootori metüülimise tase erinevate KIRC staadiumidega patsientidel madalam kui tervetel inimestel; seevastu VEGFA promootori metüülimise tase oli kõrgem 1. staadiumi KIRP-ga patsientidel. Siiski ei leitud KICH-ga patsientide ja tervete inimeste vahel erinevusi VEGFA promootori metüülimise tasemes. Seetõttu eeldame, et VEGFA geneetiline muutmine ja metüülimine võib olla erinevate VEGFA ekspressioonide peamine põhjus RCC-ga patsientidel. VEGFA ekspressioon ning KIRC ja KIRP patoloogilised etapid. Lisaks oli madala VEGFA ekspressioonitasemega KIRP-ga patsientide elulemus pikem kui kõrge VEGFA ekspressioonitasemega KIRP-ga patsientide elulemus. Nimelt saime haigusvabade elulemuskõverate põhjal 100 kuu pärast KIRP-ga patsientidel vastupidised tulemused. Seega võib VEGFA ekspressioonitase olla KIRP-ga patsientide prognostiline näitaja. Mõned uuringud on näidanud, et VEGF-i ekspressioon võib olla arenenud RCC oluline tunnus. CD147/VEGF-i koekspressiooni tuvastamine võib aidata ennustada kaugelearenenud RCC-ga patsientide prognoosi.29

Lisaks muudeti 50 kõige sagedasemat VEGFA naabergeeni RCC-ga patsientidel vastavalt järgmistele sagedustele: suurem või võrdne 11,11 protsenti (KIRC), suurem või võrdne 20 protsenti (KICH) ja suurem või võrdne 9,09 protsenti (KIRP). Seejärel uurisime VEGFA ja selle naabergeenide võimalikke koostoimeid ja funktsioone; leiti, et neil on keerulised ja tihedad ühendusvõrgud. KIRC-ga patsientidel osalesid need geenid peamiselt valkude metüülimises. Kuid KICH-ga patsientidel toimisid VEGFA naabergeenid valkude glükosüülimisel ja rakustruktuuri säilitamisel. Lisaks olid VEGFA naabergeenid peamiselt seotud lihaskiudude kasvu ja diferentseerumisega KIRP-ga patsientidel. Valkude metüülimise dünaamilised muutused on raku saatuse määramiseks ja rakkude arenguks hädavajalikud. Valkude metüülimine toimub peamiselt Lys- ja Arg-jääkide külgahelatel.30 Näiteks histooni metüülimist täheldatakse tavaliselt Lys- ja Arg-jääkide metüülimisega vähkkasvajate puhul.31 Ebanormaalne metüülimine ja O-glükosüülimine on tavalised kasvaja epigeneetilised modifikatsioonid. Aberrantne O-glükosüülimine aitab kaasa vähi arengule vähirakkudes onkogeensete omaduste otsese indutseerimise kaudu.32 KIRP on vähirakkude pahaloomuline kasvaja.neeru-parenhüüm, millel on kiulise veresoone teljega papillaarne või torukujuline papillaarne struktuur. KIRP esinemist võib seostada angioleiomüoomitaolise stroomiga (tuntud ka kui silelihaste või leiomüoomi strooma) esinevate RCC-de esinemisega nende immunohistokeemiliste fenotüüpide olulise sarnasuse tõttu.33 Ülaltoodud tõendid näitavad, et VEGFA naabergeenid võivad mõjutada esinemist ja RCC progresseerumine.

CISTANCHE PARANDAB neeru-/NEEREDIALÜÜSI

Lisaks näitas GO rikastamise analüüs, et VEGFA ja selle naabergeenide funktsioonid KIRC-ga patsientidel on peamiselt seotud raku adhesioonimolekuli sidumise ja katalüütilise aktiivsusega, samuti RNA-ga. Epiteelirakkude adhesioonimolekul (EPCAM) on hiljuti pälvinud tähelepanu erinevate kasvajate diagnoosimise, prognoosimise ja ravi kandidaatvalguna. EPCAM on sõltumatu prognostiline molekulaarne marker RCC-s ja võib anda abiteavet parema prognoosi jaoks.34 Leidsime, et ATPaasi aktiivsus, aktiini filamendi sidumine ja proteaasi sidumine olid VEGFA ja selle naabergeenide molekulaarsed funktsioonid KICH-ga patsientidel. On teada, et KICH35-ga patsientidel esinevad mitokondriaalsed morfoloogilised ja funktsionaalsed muutused; ATPaasi aktiivsuse muutus võib olla potentsiaalne patogeenne mehhanism. Selle mehhanismi kinnitamiseks on aga vaja täiendavaid uuringuid. Meie uuringus hõlmasid VEGFA ja selle muudetud naabergeenide molekulaarsed funktsioonid KIRP-ga patsientidel peamiselt transkriptsiooni koaktivaatori aktiivsust, tsüsteiini tüüpi peptidaasi aktiivsust ja kalmoduliini sidumist. Kalmoduliin on üldlevinud rakusisene kaltsiumi siduv valk, mis on väidetavalt seotud rakutsükliga. RCC-ga patsientidel on teadaolevalt positiivne korrelatsioon tuumori kalmoduliini sisalduse ja kasvaja kasvukiiruse vahel.36 Leidsime, et AGE-RAGE signaalirada diabeedi tüsistuste korral, PI3K-Akt signaalirada, ABC transporteri toime ja inimese T-raku leukeemia viirus 1 infektsioon osales peamiselt VEGFA ja selle naabergeenide KEGG raja analüüsis RCC-ga patsientidel; need protsessid on tihedalt seotud vähi esinemise ja progresseerumisega.37 Seega võib nende signaaliradade reguleerimine olla potentsiaalne RCC ravi sihtmärk.

Samuti analüüsisime VEGFA sihtmärke ja regulaatoreid RCC-ga patsientidel. Esmalt uurisime VEGFA ja selle naabergeenide transkriptsioonifaktori sihtmärke RCC-ga patsientidel ning leidsime, et HIF1A, TFAP2A ja ESR1 olid KIRC-ga patsientidel olulised regulatiivsed tegurid. HIF-1 on võtmetähtsusega geeniregulaator, mis osaleb rakulises vastuses hüpoksiale. HIF-1 üleekspressioon on seotud RCC patogeneesiga; pealegi võib HIF1A funktsionaalne polümorfism põhjustada vastuvõtlikkust RCC suhtes ja HIF1A polümorfism võib mõjutada RCC kordumist, progresseerumist ja ellujäämist.38 Siiski ei ole TFAP2A ja ESR1 esinemist RCC-ga patsientidel teatatud. Samuti leidsime, et STAT3, NFKB1 ja HIPK2 olid KICH-ga patsientidel oluliselt reguleeritud tegurid. STAT3 valgud on võtmetähtsusega transkriptsioonifaktorid, mis aktiveeruvad ebanormaalselt mitmesuguste pahaloomuliste kasvajate, sealhulgas RCC korral.39 STAT3 inhibeerimine võib takistada RCC rakkude migratsiooni ja invasiooni.40

NFKB1 on seotud paljude pahaloomuliste kasvajate, sealhulgas RCC patogeneesiga. Funktsionaalne NFKB1 promootori polümorfism on seotud RCC suurenenud riskiga.41 HIPK2 mängib ainulaadset rolli rakkude apoptoosi ja proliferatsiooni reguleerimisel, samuti DNA kahjustuste parandamisel ja muudes põhiprotsessides; seega on HIPK2 äratanud üha suuremat tähelepanu. FOXM1 fosforüülimine HIPK2 poolt soodustab RCC-ga patsientidel transkriptsiooni aktiivsust ja FOXM1 rakkude proliferatsiooni, mis võib olla potentsiaalne RCC ravimehhanism.42 Meie uuringus leiti, et FOXO3, TFAP2A ja ETS1 on VEGFA ja selle naabergeenide kriitilised transkriptsioonifaktori sihtmärgid. KIRP-ga patsientidel. FOXO3-vahendatud fosfofruktokinaasi-M ekspressioon inhibeerib RCC rakkude kasvu, migratsiooni ja invasiooni.43 FOXO3 saab kasutada uue biomarkerina RCC ravis uue terapeutilise sihtmärgina.44 ETS1 näib olevat rakuvälise transkriptsiooni võtmefaktor. maatriksi ümberkujundamine angiogeneesi ajal; see võib olla seotud RCC angiogeneesiga.45 Uurisime täiendavalt VEGFA-ga seotud kinaasi sihtmärke (ATM KICH-is, samuti CDK1 ja AURKB KIRP-s) ja VEGFA-ga seotud miRNA sihtmärke (MIR-21 KIRC-s; MIR{ {23}}, MIR-383 ja MIR-492 KIRP-is). Viimase kümnendi jooksul on paljud uuringud näidanud, et proteiinkinaasi häired või mutatsioonid mängivad vähi esinemises põhjuslikku rolli. Vähiuuringud on näidanud paljude proteiinkinaaside kriitilist rolli inimese tuumorigeneesis ja vähi progresseerumises, muutes need molekulid tõhusateks kandidaatideks uutele suunatud ravimeetoditele.46 Kinaasi inhibiitorid on muutnud teatud tüüpi pahaloomuliste kasvajate ravi. kodeerivad RNA-sid, mis mängivad olulist rolli geeniekspressiooni reguleerimisel. miRNA inhibiitorid vähendavad sihtgeenide ekspressiooni, interakteerudes sihtgeenide 3'-transleerimata piirkonnaga. Nende oluline roll tuumori supressorgeenide ekspressiooni ja onkogeeni ekspressiooni reguleerimisel suurendab nende rolli tuumorigeneesis.48 MiRNA sihtmärkide avastamine võib lõpuks selgitada tuumorigeneesi ja vähivastaste ravimite väljatöötamise aluseks olevaid mehhanisme.49 See uuring annab võrdlusaluse ja rõhutab edasiste tegevuste tähtsust. reguleeritud tegurite, kinaaside ja miRNA-de analüüsid kui potentsiaalsed terapeutilised sihtmärgid RCC ravis.

Uurisime korrelatsiooni erinevalt ekspresseeritud geenide ja VEGFA ekspressiooni vahel RCC-ga patsientidel. Rohkem kui 10,{1}} geeni korreleerusid RCC-ga patsientidel VEGFA ekspressiooniga positiivselt ja negatiivselt. Nende hulgas leiti VEGFA-ga kõrgeima korrelatsiooniga geene RCC-ga patsientidel: NOTCH4, GPR4 ja TRIB2 KIRC-s; CKMT2, RRAGD ja PPARGC1A KICH-is; ja FLT1, C6orf223 ja ESM1 KIRP-is. Kuid nende vähiga seotud geenide sihtimine võib pakkuda RCC adjuvantravi. RCC immunoinfifiltratsioon on tihedalt seotud kliinilise prognoosiga.50 Immuunrakkude transport vähipiirkondadesse toimus peamiselt veresoonte kaudu. Nagu oodatud, leidsime, et VEGFA ekspressioon RCC-ga patsientidel oli positiivselt seotud immuunrakkude, sealhulgas CD8 pluss T-rakkude, CD4 pluss T-rakkude, makrofaagide, neutrofiilide ja dendriitrakkude infiltratsiooniga. Loodame parandada RCC-de immuunrakkude infiltratsiooni, töötades välja ravimid, mis toimivad VEGFA või VEGFA-ga seotud regulatiivsetele sihtmärkidele. Kokkuvõtteks, uurides VEGFA ekspressioonitaset ja geeniregulatsiooni võrgustikku RCC-ga patsientidel, oleme andnud rohkem teavet RCC uurimise ja ravi kohta. Lisaks tuvastasime RCC patsientide ellujäämise täpseks ennustamiseks uued terapeutilised sihtmärgid ja prognostilised biomarkerid.