8+的新思路铜死亡,先到先得
发布网友
发布时间:2024-10-21 13:49
我来回答
共1个回答
热心网友
时间:2024-12-13 12:35
在2022年8月,Frontiers in Immunology期刊上发表了一篇关于铜死亡(cuproptosis)相关基因在三阴性乳腺癌中作用机制的研究文章,名为《Prognostic analysis of cuproptosis-related gene in triple-negative breast cancer》。
背景
Cuproptosis是一种依赖于铜的细胞死亡机制,与肿瘤进展、预后和免疫反应密切相关。该机制主要发生在参与呼吸和三羧酸循环的细胞中,通过促进铜和脂肪酰化成分结合,导致脂肪酰化蛋白聚集,含铁硫簇蛋白丢失,HSP70诱导,启动细胞内毒性氧化应激,最终导致细胞死亡。
方法
本研究采用CRGs的一致性聚类分析和临床特征比较,乳腺癌中与CRGs相关的预后分型,使用Cox回归分析评估TCGA和GEO数据集中每个基因与生存状态之间的关系,构建与铜下垂相关的预后模型,突变和药物敏感性分析,列线图评分系统的建立与验证等方法。
结果
研究鉴定了16个与铜死亡相关的基因,总结了这些CRG在乳腺癌中的拷贝数变异(CNV)和体细胞突变的发生率,并构建了CRGs的相互作用网络图。主成分分析(PCA)表明乳腺癌中CRGs的基因和表达变化格局具有高度异质性,揭示了CRG表达失衡在乳腺癌的发生发展中起关键作用。
基于CRGs的肿瘤分类及相关免疫浸润
研究者对TCGA TNBC队列样本进行了一致的聚类,并根据16个CRGs的表达水平将样本分组为亚组。比较两个亚群的生存差异和16个基因表达差异。
预后模型的构建
使用LASSO方法确定TNBC的预后基因集,随后使用Kruskal-Wallis检验验证CRG_score和CRG集群之间的关系。研究结果显示得分低的患者都幸存下来,而得分高的患者已经死亡。
风险模型在训练集、测试集和整集中的预后价值
将预后模型在不同的数据中进行验证,同时绘制时间相关的ROC曲线并计算不同时间点的AUC值。
构建的风险预测模型的独立性检测
在临床相关性分析中,发现高CRG_scores多见于年轻女性,肿瘤分期和CRG_score是TNBC患者OS的独立预后因素。
亚组间免疫活性比较
研究发现在高危组中,更多的内皮细胞和癌症相关成纤维细胞(CAF)与CAF相关。通过评估这些分子亚型之间CRG_score的差异,发现高CRG_scores与患者预后较差相关。
基于CRG_score的列线图的构建和评估
为量化TNBC患者的个体风险评估,研究者使用三个参数(年龄、肿瘤分期和CRG_score)开发了一个个性化评分列线图来预测OS。
不同CRG_scores患者抗癌药物敏感性比较
研究选择了抗癌药物来评估低风险和高风险人群对这些药物的敏感性,发现CRG与药物敏感性有关。