基于细胞焦亡分子亚型的胰腺癌新型预后特征的构建与综合分析

Construction and comprehensive analysis of a novel prognostic signature associated with pyroptosis molecular subtypes in patients with pancreatic adenocarcinoma.

作者信息Qian Huang, Xingyu Peng, Qingqing Li, Jinfeng Zhu, Ju Xue, Hua Jiang
PMID36817451
发布时间2023-02-14
DOI10.3389/fimmu.2023.1111494

实验完整度

中

包含转录组数据分析、预后模型构建及体外细胞功能实验,功能性验证为独立证据。

主要模型

TCGA-PAAD队列 GSE102238队列 CFPAC-1细胞系

重点核对

23个PRGs的表达数据 风险评分公式:SFTA2×0.118 + NCAM1×(-0.256) + SPRR1B×0.109 CFPAC-1细胞系(来源Procell,货号CL-0059) siRNA转染(GenePharma,序列见补充表3) CCK-8实验:5×10^3细胞/孔,0、24、48、72小时检测

摘要

背景:利用细胞焦亡治疗癌症是一种新兴策略。基于焦亡相关基因的分子亚型被认为更有利于个体化治疗。构建焦亡分子亚型相关预后特征以预测胰腺癌患者的总生存期并指导治疗是有意义的。方法:基于23个焦亡相关基因的转录组数据,采用一致性聚类将TCGA和GSE102238合并队列分为三个PRGclusters。对PRGclusters间预后相关的差异表达基因进行LASSO Cox回归分析以确定PMSRPS。外部队列和体外实验用于验证该PMSRPS。采用CIBERSORT算法、ESTIMATE算法和Immunophenoscore分别分析免疫细胞浸润丰度、肿瘤微环境和免疫治疗反应。采用Wilcoxon分析比较组间肿瘤突变负荷和RNA干性评分。采用RT-qPCR和体外功能实验评估SFTA2的表达和功能。结果:基于三个PRGclusters,获得828个差异表达基因,随后构建了PMSRPS。在内部和外部验证中,高风险组患者的OS显著低于低风险组,且PMSRPS被证实是PAAD患者的独立预后风险因素,具有较好的预测性能。免疫细胞浸润丰度和TME评分表明高风险组患者具有典型的免疫抑制微环境特征。IPS分析提示高风险组患者对新型免疫检查点抑制剂比对PD1/CTLA4反应更好。高风险组具有更高的TMB和RNAss。此外,筛选出10种潜在的小分子化合物。最后,我们发现在PMSRPS中风险系数最高的SFTA2基因的mRNA表达在PAAD组织中显著高于癌旁组织,敲低其表达显著延缓了PAAD的进展。结论:PMSRPS能很好地预测PAAD患者的预后、TME和免疫治疗反应,识别潜在药物,并根据个体需求提供治疗指导。关键词:胰腺癌、焦亡分子亚型、预后特征、肿瘤免疫微环境、肿瘤干性、化疗药物敏感性、小分子化合物。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
基于焦亡相关基因的分子亚型能否构建PAAD的预后特征,并预测预后、免疫微环境和治疗反应?
核心机制
高风险组呈现免疫抑制微环境、高TMB和肿瘤干性,且PMSRPS中的风险基因SFTA2高表达并促进肿瘤进展。
主要证据
利用TCGA和GSE102238队列构建PMSRPS,在内部和外部队列验证其预后价值;体外实验显示敲低SFTA2抑制CFPAC-1细胞活力、增殖和迁移。
研究意义
PMRPS可预测PAAD患者预后、免疫治疗反应,提供潜在药物筛选,为个体化治疗提供指导。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

焦亡相关基因遗传变异分析

初步验证52个PRGs在PAAD中的遗传变异和表达,为后续分子分型提供依据。

分析TCGA-PAAD中52个PRGs的体细胞突变、拷贝数变异,并结合TCGA和GTEx数据库比较癌与正常组织的表达差异,以及预后相关性。

2

识别焦亡分子亚型与DEGs

基于PRGs表达将PAAD患者分为不同亚型,并识别亚型间的差异表达基因。

对TCGA+GSE102238合并队列(n=227)中23个PRGs进行一致性聚类,得到三个PRGclusters。比较亚型间OS、免疫细胞浸润和功能通路,并筛选DEGs。

3

构建和验证PMSRPS

构建基于焦亡分子亚型的预后特征并在多个队列中验证其预测性能。

对PRGclusters间预后相关DEGs进行LASSO Cox回归分析,构建PMSRPS。在训练、测试、TCGA+GSE102238、ICGC和GSE57495队列中验证风险和预后关系、独立性及临床相关性。

4

风险分组与免疫微环境和治疗反应分析

评估PMSRPS预测免疫细胞浸润、TME评分、免疫检查点分子、免疫治疗反应及其他指标(TMB、RNAss)的能力。

使用CIBERSORT、ESTIMATE、IPS等方法比较高低风险组的免疫学特征,并分析TMB及RNAss。

5

药物敏感性和小分子化合物筛选

预测高低风险组对化疗药物的敏感性,并筛选潜在小分子药物。

计算IC50比较化疗药物敏感性,并利用L1000FWD网站对高、低风险组差异表达基因进行药物匹配。

6

SFTA2表达和功能验证

验证模型中的风险基因SFTA2在PAAD中的表达和功能。

通过qRT-PCR检测PAAD组织与癌旁组织中SFTA2表达,并在CFPAC-1细胞中敲低SFTA2,进行CCK-8、EdU和Transwell实验评估细胞活力、增殖和迁移。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
CFPAC-1细胞系ProcellCL-0059
专用培养基ProcellCM-0059
Lipofectamine 3000试剂Invitrogen--
CCK-8试剂GlpBioGK10001
EdU试剂盒RiboBioC10310-2
Transwell小室Corning3422

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
样本收集与RNA提取
PAAD组织及配对癌旁组织来源、储存条件、RNA提取方法
阅读提示:Methods 2.8 Samples and real-time quantitative PCR
细胞培养与转染
CFPAC-1细胞来源和培养条件,siRNA序列,转染试剂和方法
阅读提示:Methods 2.7 Cell culture and transfection
体外功能实验
CCK-8、EdU、Transwell实验中的细胞密度、处理时间、检测条件
阅读提示:Methods 2.9 In vitro functional experiments
qRT-PCR验证
引物序列、反应条件、内参基因
阅读提示:Methods 2.8 Samples and real-time quantitative PCR,补充表3