基于七个与线粒体自噬和铁死亡相关基因的肺腺癌预后模型的建立

Development of a prognostic model based on seven mitochondrial autophagy- and ferroptosis-related genes in lung adenocarcinoma.

作者信息Ya-Nan Zhao, Hai-Yang Li, Dan Liu, Kai Feng, Huan Wang, Tian-Wei Liu, Yang Li, Ji-Yun Wang, Bo-Feng Hou
PMID41035061
发布时间2025-10-01
DOI10.1186/s12920-025-02216-2

实验完整度

中

包含生物信息学分析(差异表达、Cox回归、GSEA、免疫浸润等)和细胞实验(qRT-PCR、Western blot、功能实验)两个层面,但缺乏动物模型和患者样本验证。

主要模型

BEAS-2B人正常肺上皮细胞系 A549人肺腺癌细胞系 H1975人肺腺癌细胞系 NCI-H2009人肺腺癌细胞系

重点核对

LUAD细胞系A549、H1975、NCI-H2009与正常BEAS-2B的基因表达差异 AURKA、BRD2、TRPM2的敲低和NR4A1的过表达对A549细胞增殖、迁移、侵袭的影响 ARPC1A、HNRNPL、METTL3在A549中的敲低和H1975中的过表达对细胞功能的影响 转染效率通过qRT-PCR和Western blot在48小时进行评估

摘要

背景:肺腺癌(LUAD)是全球癌症相关死亡的主要原因,迫切需要寻找新的治疗靶点。线粒体自噬(mitophagy)和铁死亡已成为癌症研究中有前景的方向。本研究旨在鉴定LUAD中的线粒体自噬和铁死亡相关基因(MiFeRGs),并基于这些基因建立预后风险模型。方法:整合TCGA数据集中的转录组数据与MiFeRG数据库。随后,鉴定差异表达的MiFeRGs。使用单变量、LASSO和多变量Cox回归分析建立预后风险模型。进行生存分析、免疫浸润评估和GSEA分析,以评估MiFeRGs在LUAD中的预后价值和潜在机制。在细胞中进一步验证预后MiFeRGs的表达水平和功能。结果:共鉴定出136个差异表达的MiFeRGs,富集在与癌症进展相关的信号通路中。选择七个MiFeRGs(ARPC1A、AURKA、BRD2、HNRNPL、METTL3、NR4A1和TRPM2)用于预后风险模型。该模型在各种临床参数中显示出广泛的适用性。此外,PPI网络揭示了MiFeRGs与TCR相关基因之间的潜在关联,其中枢纽MiFeRG AURKA和TCR相关基因AKT1具有最高的度值。AURKA的水平在LUAD细胞系和肿瘤组织中上调。此外,AURKA与mTORC1激活相关。结论:所鉴定的MiFeRGs和所建立的预后风险模型为LUAD进展的分子机制提供了有价值的见解,并为临床管理提供了潜在的预后和治疗意义。

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
鉴定与线粒体自噬和铁死亡相关的基因(MiFeRGs),并基于这些基因建立LUAD的预后风险模型,以改善预后预测和个性化治疗。
核心机制
MiFeRGs可能通过MAPK、PI3K-Akt、mTORC1和IL6-JAK-STAT3等通路影响LUAD进展,其中AURKA可能通过mTORC1/AKT通路影响肿瘤侵袭和转移。
主要证据
基于TCGA数据筛选出136个差异表达MiFeRGs,建立七个基因的预后模型;细胞实验验证了ARPC1A、AURKA、BRD2等基因在LUAD细胞系中的表达和功能。
研究意义
为LUAD的分子机制提供见解,并可能为临床管理提供潜在的预后和治疗靶点。

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

数据获取和预处理

获取LUAD患者的RNA测序数据和临床数据,并鉴定与正常组织相比的差异表达基因。

从TCGA数据库下载LUAD的RNA-seq数据和临床数据,进行PCA分析展示样本分布;从GeneCard和FerrDb数据库获取线粒体自噬相关基因和铁死亡相关基因。

2

预后模型的建立和评估

鉴定与LUAD患者总生存期相关的MiFeRGs,并构建预后风险模型。

对136个差异表达的MiFeRGs进行单变量Cox回归分析,筛选p<0.05的基因;随后进行LASSO Cox回归(λ=0.011)和多变量Cox回归,最终确定7个枢纽基因(ARPC1A、AURKA、BRD2、HNRNPL、METTL3、NR4A1、TRPM2),并构建风险评分公式。

3

功能富集和通路分析

探索MiFeRGs的生物学功能和相关信号通路。

对136个MiFeRGs进行GO和KEGG富集分析,发现富集在MAPK和PI3K-Akt信号通路;对高风险和低风险组进行GSVA和GSEA分析,揭示与TME相关的通路。

4

肿瘤微环境(TME)分析

评估不同风险组之间免疫细胞浸润和T细胞耗竭的差异。

使用CIBERSORT算法分析免疫细胞浸润;比较高风险和低风险组中TCR相关基因的表达,并进行PPI网络分析。

5

细胞系中的表达验证

验证七个枢纽基因在LUAD细胞系中的表达水平。

通过qRT-PCR比较正常肺上皮细胞BEAS-2B和肺腺癌细胞系A549、H1975、NCI-H2009中七个基因的mRNA表达水平。

6

基因功能验证

通过敲低或过表达基因,评估其对LUAD细胞增殖、迁移和侵袭的影响。

在A549细胞中敲低AURKA、BRD2、TRPM2,过表达NR4A1;在A549中敲低ARPC1A、HNRNPL、METTL3,并在H1975中过表达这些基因。通过集落形成实验、伤口愈合实验和Transwell侵袭实验评估细胞功能。

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
RPMI-1640培养基----
胎牛血清----
青霉素-链霉素----
Trizol试剂Invitrogen--
NanoDrop 8000分光光度计ThermoFisher--
FastKing gDNA去除RT超混合液TIANGEN--
CFX96 Touch实时荧光定量PCR系统Bio-Rad--
一步法SYBR Green预混液ThermoFisher--
Lipofectamine 3000转染试剂ThermoFisher--
RIPA裂解缓冲液Beyotime--
BCA蛋白测定试剂盒----
PVDF膜Beyotime--
ARPC1A抗体Proteintech17538-1-AP
AURKA抗体HuabioEM1706-71
BRD2抗体HuabioET7109-07
HNRNPL抗体HuabioHA500115
METTL3抗体HuabioHA720002
NR4A1抗体Proteintech12235-1-AP
TRPM2抗体HuabioHA500437
GAPDH抗体HuabioR1210-1
HRP标记二抗HuabioHA1001
ECL发光液----
ImageJ软件----
结晶紫----
Matrigel基质胶----
R软件4.0.3----
SPSS统计软件----
GraphPad Prism 8.0.2GraphPad--

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
细胞培养
细胞系:BEAS-2B、A549、H1975、NCI-H2009;培养基:RPMI-1640,10% FBS,100 U/mL青霉素,100 µg/mL链霉素;培养条件:37°C、5% CO2。
阅读提示:Methods: Cell culture
qRT-PCR
引物序列见表1;使用Trizol提取RNA,NanoDrop定量,RT SuperMix合成cDNA,CFX96系统反应条件(95°C 30s,40个循环95°C 3s、60°C 20s),参考基因GAPDH,2^-ΔΔCt方法。
阅读提示:Methods: Quantitative real-time PCR (qRT-PCR), Table 1
细胞转染
siRNA和过表达质粒的序列或来源;转染试剂Lipofectamine 3000;转染效率评估时间48小时。
阅读提示:Methods: Cell transfection
Western blot
一抗稀释比例:ARPC1A 1:1500,AURKA 1:1000,BRD2 1:1000,HNRNPL 1:1000,METTL3 1:1000,NR4A1 1:1000,TRPM2 1:1000,GAPDH 1:5000;二抗1:10000。蛋白上样量20 µg。
阅读提示:Methods: Western blotting
功能实验
集落形成实验:500细胞/孔,6孔板,14天;伤口愈合实验:细胞融合度约90%,使用200 µL枪头划痕,0h和24h拍照;Transwell侵袭实验:5×10^4细胞,200 µL无血清培养基,下室600 µL含10% FBS培养基,24小时,Matrigel预包被。
阅读提示:Methods: Colony formation assay, Wound healing assay, Transwell invasion assay