胃癌中铁死亡相关长链非编码RNA的综合分析及其与肿瘤进展和铁死亡的关系

Comprehensive analysis of ferroptosis-related long non-coding RNA and its association with tumor progression and ferroptosis in gastric cancer.

作者信息Shenglan Huang, Kan Liu, Queling Liu, Si Tao, Hua Wang
PMID40340563
发布时间2025-05-08
DOI10.1186/s12876-025-03951-7

实验完整度

结合TCGA数据构建预后模型,并用临床样本及细胞功能实验验证,涉及细胞增殖、迁移、凋亡和铁死亡检测。

主要模型

TCGA胃癌队列(375例肿瘤样本,32例正常样本) 人胃癌细胞系(SNU-1、NCI-N87、AGS、HGC-27) 人正常胃上皮细胞系GES-1 配对胃癌及癌旁组织(n=27)

重点核对

8个铁死亡相关lncRNAs(AL365181.3、MIR3142HG、PVT1、LINC01315、AL353804.1、HAGLR、AC005586.1、AC245041.1)的表达与风险评分 HAGLR在胃癌组织和细胞系中的表达水平(AGS和HGC-27细胞中显著上调) HAGLR敲低效率(使用shHAGLR-1/2/3,选择shHAGLR-2和shHAGLR-3进行功能实验) 铁死亡诱导剂erastin处理浓度(10μM)及检测指标(ROS、MDA、Fe2+、GSH、ACSL4、GPX4) 细胞增殖、迁移、凋亡检测的时间点(CCK-8:24、48、72、96小时;划痕实验:0和24小时;Transwell:48小时)

摘要

胃癌(GC)是最常见的恶性肿瘤之一,预后不良。铁死亡是一种独特的非凋亡性细胞死亡类型,与肿瘤预后密切相关。因此,我们旨在基于铁死亡相关的lncRNA开发一种新的预后风险模型,并挖掘新的诊断标志物。在本研究中,基于TCGA数据库,共获得8个铁死亡相关的lncRNA用于构建GC预后模型。高危组患者的生存率低于低危组,且风险分组可作为OS的独立预后因素。受试者工作特征曲线分析表明,该风险模型在预测GC预后方面优于传统的临床病理特征。GSEA显示,这些lncRNA主要参与细胞粘附、癌症通路和免疫功能调节。该风险特征的关键基因HAGLR在GC组织和细胞中上调。功能实验表明,敲低HAGLR可有效抑制GC细胞增殖和迁移,而沉默HAGLR加速了细胞凋亡和铁死亡过程。总之,我们建立了一个包含8个lncRNA的新型铁死亡相关预后风险特征,这可能提高GC患者预后预测的准确性。

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
筛选与胃癌预后相关的铁死亡相关lncRNA,并探讨其生物学功能,特别是关键基因HAGLR在胃癌进展和铁死亡中的作用。
核心机制
HAGLR通过抑制铁死亡和细胞凋亡,促进胃癌细胞增殖和迁移,从而影响患者预后。
主要证据
基于TCGA数据构建的预后模型显示HAGLR高表达与不良生存相关;细胞实验表明敲低HAGLR抑制增殖迁移,促进凋亡,增加ROS、MDA和Fe2+水平,降低GSH,并诱导线粒体形态变化及ACSL4上调、GPX4下调。
研究意义
该预后模型可能提高胃癌患者预后预测的准确性,HAGLR可能成为胃癌治疗的潜在靶点。

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

数据获取与处理

获取胃癌转录组数据并筛选铁死亡相关lncRNA。

从TCGA下载375例胃癌和32例正常样本数据,去除低表达基因后获得930个lncRNA;从FerrDb V1获取259个铁死亡相关基因,通过Pearson相关分析筛选出741个铁死亡相关lncRNA。

2

构建预后模型

筛选与胃癌患者总生存期相关的铁死亡lncRNAs,并构建风险评分模型。

通过单因素Cox回归和Kaplan-Meier分析筛选16个预后相关lncRNAs,进一步多因素Cox回归基于AIC最小准则筛选8个lncRNAs构建模型。计算每位患者的风险评分,并根据中位数分为高低风险组。

3

预后模型验证

验证风险模型在预测胃癌患者生存中的准确性和独立性。

在训练集和验证集中进行Kaplan-Meier分析、时间依赖ROC曲线、单因素和多因素Cox回归以及多指标ROC曲线分析,评估模型的预测性能。并通过分层分析检验模型在不同临床亚组中的适用性。

4

构建并评估列线图

建立结合风险评分和临床因素的列线图,以预测个体患者的1年和3年生存概率。

基于风险评分、年龄、性别、分级和临床分期构建列线图,并通过校准曲线、多指标ROC曲线和决策曲线分析评估其预测准确性和实用性。

5

功能富集分析

探索风险模型相关的生物学通路和功能。

使用GSEA对高低风险组间的差异通路进行分析,基于差异表达基因(DEGs)进行GO富集分析。

6

免疫浸润分析

评估高低风险组间免疫细胞浸润和免疫相关通路的差异。

利用ssGSEA计算16种免疫细胞和13种免疫功能的富集分数,并比较两组间的差异。

7

组织及细胞中lncRNA表达验证

验证模型中的八个lncRNAs在胃癌组织和细胞系中的表达差异。

通过RT-qPCR检测27对胃癌及癌旁组织中八个lncRNAs的表达,并在TCGA数据集中验证关键基因HAGLR的表达,同时检测胃癌细胞系中HAGLR的表达水平。

8

细胞功能实验

验证HAGLR对胃癌细胞增殖、迁移、凋亡和铁死亡的影响。

使用shRNA敲低HAGLR后,通过CCK-8、集落形成、划痕、Transwell实验检测增殖和迁移;通过流式细胞术检测凋亡;通过检测ROS、MDA、Fe2+、GSH水平和透射电镜观察线粒体形态,以及Western blot检测ACSL4和GPX4蛋白表达。

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
DMEM培养基solaibio--
胎牛血清Gibco--
青霉素-链霉素----
Lipo3000转染试剂Invitrogen--
TRIzol试剂Invitrogen--
EasyScript一步法去基因组DNA和cDNA合成预混液TransGen Biotech--
TB Green Premix ExTaq IITaKaRa--
RIPA裂解液Beyotime--
PVDF膜Millipore--
抗ACSL4抗体proteintech22401-1-AP
抗GPX4抗体proteintech30388-1-AP
抗β-肌动蛋白抗体Abcamab32572
增强化学发光试剂US Everbright, Inc.--
CCK-8试剂----
FITC-Annexin V/PI凋亡检测试剂盒US Everbright Inc.F6012
Transwell小室JET BIOFILTCS013024
DHE染色Beyotime--
亚铁离子比色检测试剂盒ElabscienceE-BC-K773-M
丙二醛比色检测试剂盒ElabscienceE-BC-K028-M
谷胱甘肽比色检测试剂盒ElabscienceE-BC-K030-M
BCA蛋白比色检测试剂盒ElabscienceE-BC-K318-M
透射电子显微镜----
FACSCalibur流式细胞仪BD Biosciences--
BD CellQuest Pro软件1.2版BD Biosciences--

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
预后模型构建
TCGA数据中胃癌样本数量(375例肿瘤、32例正常),排除标准(平均表达<0.5,随访<30天),纳入患者数(334例),验证集随机划分(167例)。
阅读提示:Materials and methods: Data acquisition and processing; 图1B 流程图
铁死亡相关lncRNA筛选
Pearson相关系数阈值:|correlation coefficient|>0.3,p<0.001;选择的Ferrdb V1数据库中基因数量(259)。
阅读提示:Materials and methods: Screening ferroptosis-related LncRNA in GC
预后模型建立
8个lncRNAs的系数和表达式,风险评分公式,中位风险评分(1.1064)用于分组。
阅读提示:Materials and methods: Establishment and identification of a ferroptosis-related LncRNA prognostic model; 结果部分
细胞培养与转染
细胞系(AGS和HGC-27)、shRNA序列(shHAGLR-1/-2/-3和shCtrl)、转染试剂(Lipo3000)、转染时间(48小时)。
阅读提示:Materials and methods: Cell lines and cell transfection
铁死亡相关检测
erastin浓度(10μM)、DHE染色浓度(5μM)及孵育时间(30分钟)、MDA/GSH/Fe2+检测方法、线粒体形态观察(TEM)条件。
阅读提示:Materials and methods: ROS measurements; MDA, GSH and Fe2+ assays; Mitochondrial transmission electron microscopy observation