مقالة بحثية
* These authors contributed equally
تستخرج هذه الدراسة مجموعة جينات PANoptosis المرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن من بيانات النسخ العامة وتطبقها على مجموعات سرطان الخلايا الحرشفية في الرئة لتطوير توقيع تنبؤي تم تقييمه بأثر رجعي. ارتبط التوقيع بتسرب المناعة وحساسية الأدوية المتوقعة حسابيا، مما وفر مؤشرات حيوية مرشحة لتوليد فرضيات لدراسات تصنيف المخاطر المستقبلية.
مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) هو مرض التهابي تقدمي يزيد من خطر سرطان الخلايا الحرشفية في الرئة (LUSC). يدمج PANoptosis بين البيروبتوزيس، والموت المبرمج، والنكروبتوس، لكن العلاقة بين جينات PANoptosis المرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن وتوقعات LUSC لا تزال غير واضحة. في هذه الدراسة، اشتقنا أولا جينات معبرة تفاضليا مرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن من GSE57148 من خلال مقارنة أنسجة الرئة مع أنسجة الرئة الطبيعية، وقمت بدمج هذه الجينات بقائمة جينات مرتبطة ب PANoptosis المختارة. ثم تم تطبيق مجموعة الجينات الناتجة على TCGA-LUSC و GSE30219 و GSE37745، والتي تم تحليلها كمجموعات LUSC دون تأكيد تدوين مرض الانسداد الرئوي المزمن على مستوى المرضى. قمنا بتقييم أنماط تعبير جين PANoptosis، وأجرينا تجميعات غير خاضعة للإشراف، وتوصيف اختلافات التسلل المناعي بين العناصر، وبنينا توقيعا تنبؤيا مع التحقق الخارجي. حددنا 38 جينا مرتبطا بمرض الانسداد الرئوي المزمن للأمراض المزمنة ذات تعبير تفاضلي عبر أنواع الأنسجة. أظهر نوعان جزيئيان مشهدا مناعيا مميزا، وتعبيرا عن نقاط التفتيش المناعي، وبقاء عام. نموذج مخاطر مكون من 12 جينا تم اختياره بواسطة انحدار Cox وLASSO Cox أحادي المتغير، قام بتقسيم المرضى إلى مجموعات عالية ومنخفضة الخطورة وأظهر أداء تنبؤي معتدل إلى متوسط في مجموعات TCGA-LUSC و GSE30219 و GSE37745. كما أظهر المرضى عالي الخطورة قيم IC50 متوقعة حسابيا أعلى لعدة عوامل، مما يشير إلى حساسية أقل متوقعة للأدوية مقارنة بمقاومة العلاج الكيميائي المؤكدة تجريبيا. تشير هذه النتائج إلى أن جينات PANoptosis المرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن مرتبطة بالتوقعات وإعادة تشكيل البيئة المناعية الدقيقة وحساسية الأدوية المتوقعة في LUSC وقد توفر مؤشرات حيوية تولد فرضيات للتحقق المستقبلي.
سرطان الخلايا الحرشفية للرئة (LUSC)، وهو نوع فرعي من سرطان الرئة غير صغير الخلايا (NSCLC)، يتميز بالتكاثر غير الطبيعي للخلايا الحرشفية داخل الرئة. على الرغم من التقدم في الجراحة، والعلاج الكيميائي المعتمد على البلاتين، والعلاج المناعي، والعلاج الإشعاعي، واستراتيجيات مختارة موجهة جزيئيا، إلا أن معدل الشفاء العام ل LUSC لا يزال منخفضا، خاصة بين المرضى المصابينبمرض 1,2 في المرحلة المتقدمة. لا يزال تحسين فعالية العلاج تحديا بسبب التغاير الملحوظ في الأورام وآليات المقاومة المتعددة 3,4.
موت الخلايا المبرمج (PCD) ضروري للحفاظ على توازن الأنسجة والصحة العامة. PANoptosis هو برنامج منسق محدد لموت الخلايا الالتهابية يدمج خصائص البروبتوسيس والموت المبرمج والنطر 5,6,7. يتكون مركب PANoptosome من جزيئات استشعار وإشارة في الأعلى مثل الغائبة في الميلانوما 2 (AIM2)، وبروتين ارتباط Z-DNA 1 (ZBP1)، وكيناز السيرين/الثريونين-بروتين 1 (RIPK1) الذي يتفاعل مع المستقبلات، والذي يمكنه استشعار محفزات محددة، وتحفيز تجميع PANoptoسوم، وتنشيط مسارات PCD متعددة8.
الإشارات المسرحية المتغيرة، بما في ذلك نشاط مسار كيناز البروتين المنشط بالميتوجين (MAPK)، تساهم في تباين LUSC ومقاومة العلاج9. ومع ذلك، لا تزال خيارات العلاج المستهدف ل LUSC محدودة أكثر من تلك الخاصة بسرطان الغدة في الرئة، ولا يزال العديد من المرضى يتلقون العلاج الكيميائي أو المناعي أو العلاج الإشعاعي أو الأنظمة المركبة10. نظرا لأن التهرب من موت الخلايا المنظم هو أحد آليات المقاومة العلاجية، فقد يساعد التحليل المنسق لمسارات PANoptosis في توليد فرضيات حول قابلية التعرض للعلاج في LUSC11.
المقاومة المكتسبة هي سبب رئيسي لفشل العلاج في LUSC. يمكن أن ترتبط هذه المقاومة بطفرات جينية، واضطرابات في المسارات، وتغيرات في إشارات موت الخلية، وتغيرات في البيئة الدقيقة للورم12. أظهرت الدراسات أن الاستماتة المبرمجة تساهم في فعالية العديد من أدوية مكافحة السرطان13. لذلك، قد تشير الجينات المشاركة في الاستماتة المبرمجة والبيروبتوسيس والنكروبتوزيز إلى حالات تنظيمية لموت الخلايا المرتبطة باستجابة العلاج. ومع ذلك، فإن الدراسة الحالية حسابية ولا تختبر بشكل مباشر ما إذا كانت هذه الجينات تسبب مقاومة لمرض PANoptosis 14,15,16.
في هذه الدراسة، نستخدم المصطلح التشغيلي "جينات مرتبطة ب PANoptosis" لوصف الجينات المستمدة من الأدبيات المتعلقة بالموت المبرمج، والبربتوسيس، والنكروتروزيس، وPANoptosis 17,18,19,20,21. يشير هذا المصطلح إلى ارتباط المسار بدلا من وظيفة المقاومة المثبتة تجريبيا في LUSC المرتبط بمرض الانسداد الرئوي المزمن. من خلال دمج التغيرات الترانسكريبتومية المرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن مع مجموعة جينات PANoptosis هذه، هدفنا إلى تحديد الجينات المرشحة وأنماط التعبير المرتبطة بالتوقعات والميزات المناعية والحساسية المتوقعة للأدوية في مجموعات LUSC العامة.
مرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) هو مرض رئوي مزمن يتميز بانسداد مجرى الهواء وتراجع وظيفة الرئة، وهو عامل خطر مهم لإصابة LUSC22. البيئة الالتهابية المزمنة في رئتي مرضى الانسداد الرئوي المزمن قد توفر ظروفا مواتية لتطور السرطان23,24. قد يؤثر مرض الانسداد الرئوي المزمن أيضا على اختيار العلاج وتحمله لأن ضعف وظيفة الجهاز التنفسي يمكن أن يحد من الخيارات العلاجيةبين 25 و27 عاما. بالإضافة إلى ذلك، قد يغير الالتهاب المرتبط بمرض الانسداد الرئوي المزمن البيئة الدقيقة المناعية للورم ويؤثر على الاستجابة للعلاج المناعي28–30. لم تحلل الدراسة الحالية بشكل مباشر الحالات المؤكدة سريريا لمرض الانسداد الرئوي المزمن المصاحبة لمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD); بل استنتج توقيعا جينيا مرتبطا بمرض الانسداد الرئوي المزمن من نسيج رئوتي غير خبيث للمرض المزمن، وقيم ارتباطاته التنبؤية والمناعية في مجموعات LUSC العامة.
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
استخدمت هذه الدراسة فقط مجموعات بيانات متاحة للجمهور ولم تتضمن تجارب مباشرة على البشر أو الحيوانات؛ لذلك، لم تكن هناك حاجة لموافقة إضافية من لجنة الأخلاقيات أو موافقة مستنيرة.
تنزيل البيانات ومعالجتها
تم الحصول على بيانات تسلسل الحمض النووي الريبي والمعلومات السريرية المقابلة لسرطان الخلايا الحرشفية في الرئة (LUSC) من قاعدة بيانات أطلس جينوم السرطان (TCGA) عبر بوابة بيانات الجينوم المشتركة ضمن مشروع TCGA-LUSC. استندت مصفوفة تعبير TCGA-LUSC المستخدمة في هذه الدراسة إلى قيم FPKM. تم تحويل قيم تعبير الجينات وتطبيعه قبل التحليلات اللاحقة. شملت المتغيرات السريرية العمر، الجنس، مرحلة الورم، المرحلة المرضية للنوم المزمن، الدرجة، وقت البقاء، وحالة البقاء عند توفرها. تم استرجاع ما مجموعه 489 حالة TCGA-LUSC في البداية، وتم تضمين 381 مريضا لديهم ملفات تعبير كاملة ومعلومات عامة عن البقاء في بناء النموذج التنبؤي والتقييم الداخلي.
تم تنزيل مجموعات بيانات التحقق المستقل من قاعدة بيانات التعبير الجيني (GEO) في 3 يناير 2026. استند GSE30219 إلى منصة GPL570 وشمل 307 مريض LUSC مع توفر معلومات عن التعبير والبقاء على قيد الحياة. كما استند GSE37745 إلى منصة GPL570 وشمل 196 مريضا من LUSC مع توفر معلومات عن التعبير والبقاء على قيد الحياة. استند GSE57148 إلى منصة GPL11154 وشمل 91 نسيج رئوي طبيعي و98 نسجا رئيا من مرضى مرض انسداد رئوي مزمن (COPD)، ليصل إجمالي العينة إلى 189 عينة. تم استخدام GSE57148 لتحديد الجينات المعبر عنها تفاضلا مرتبطا بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)، بينما استخدمت GSE30219 و GSE37745 كمجموعات تحقق خارجية مستقلة.
بالنسبة لمجموعات بيانات GEO، تم إجراء التعليق على المجس باستخدام حزمة R المقابلة وملفات التوضيح للمنصة. تم تحويل معرفات المجسات إلى رموز جينية رسمية. عندما تم تعيين عدة مجسات على نفس الجين، تم الاحتفاظ بالمجس ذو أعلى قيمة تعبير متوسطة لتمثيل ذلك الجين. لم يتم اكتشاف أي جينات ناقصة في مجموعات بيانات التحقق بعد مطابقة رموز الجينات. تم تحليل TCGA-LUSC و GSE30219 و GSE37745 كمجموعات عامة من LUSC لأن حالة المرض المصاحب للانسداد الرئوي المزمن على مستوى المريض لم تؤكد في الشروحات المستخدمة لهذا التحليل.
نظرا لأن مجموعات بيانات TCGA وGEO تم إنشاؤها باستخدام منصات تعبير مختلفة، تم إجراء تطبيع عبر المنصات وتصحيح تأثير دفعات باستخدام طرق معالجة مسبقة معتمدة على R القياسية قبل تطبيق النموذج. تم تدريب نموذج المخاطر في مجموعة TCGA-LUSC ثم تم تقييمه بشكل مستقل في كل مجموعة GEO خارجية بدلا من دمج جميع المجموعات مباشرة. تم إجراء تحليل التعبير التفاضلي باستخدام حزمة ليما R. تم فحص الجينات المعبر عنها تفاضلا مرتبطا بمرض الانسداد الرئوي المزمن في GSE57148 باستخدام |log2FC| > 0.263 وP < 0.05. يتوافق هذا العتبة في log2FC مع تغير بمقدار حوالي 1.2 ضعف، وقد استخدم كمعيار استكشافي للاحتفاظ بالجينات المرتبطة ب PANoptosis ذات الصلة المحتملة. تم اختيار ما مجموعه 277 جينا مرتبطا ب PANoptosis من دراسات منشورة سابقا حول الاستماتة المبرمجة، والبيروبتوزيس، والنكروتروزيس، وPANoptosis، وتم توفيرها في الجدول التكميلي 1.
تحليل الإثراء الوظيفي للجينات
لتوضيح الآثار الوظيفية لجينات PANoptosis المرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن المختارة، تم إجراء تحليلات إثراء جينات Gone Ontology (GO) وموسوعة كيوتو للجينات والجينوم (KEGG) باستخدام حزمة clusterProfiler R والمنظمة. Hs.eg.db حزمة تعليقات توضيحية. تم تقييم فئات العمليات البيولوجية والمكون الخلوي والوظائف الجزيئية في GO. تم إجراء تحليل إثراء مسار KEGG لتحديد مسارات الإشارات المرتبطة بالجينات المختارة. تم تعديل قيم P لاختبارات متعددة باستخدام طريقة معدل الاكتشاف الكاذب بنجاميني-هوشبرغ حيثما كان ذلك مناسبا. تم اعتبار مصطلحات الإثراء التي تحتوي على P < 0.05 ذات دلالة إحصائية في هذا التحليل الاستكشافي. تم توليد مخططات إثراء باستخدام ggplot2.
تحليل التجميع غير المراقب لأنماط التعبير الجيني المرتبطة ب PANoptosis
لاستكشاف التغاير الجزيئي المرتبط بالتعبير الجيني المرتبط ب PANoptosis في LUSC، تم إجراء تجميع توافقي باستخدام حزمة ConsensusClusterPlus R. تم تجميع عينات LUSC وفقا لملفات التعبير لجينات PANoptosis المرتبطة بالبقاء. تم تطبيق التجميع الهرمي باستخدام مسافة الارتباط بيرسون. تم تعيين الحد الأقصى لعدد المجموعات إلى ستة، وأجريت 1000 إعادة أخذ عينات لتقييم متانة التجمعات. تم تحديد عدد التجمع الأمثل من خلال تقييم مصفوفة الإجماع، منحنى دالة التوزيع التراكمي، مخطط مساحة الدلتا، وقابلية التفسير البيولوجي للمجموعات الناتجة. استنادا إلى هذه المعايير، تم اختيار k = 2 للتحليل اللاحق. تم تقييم فروق البقاء بين المجموعتين الجزيئيتين باستخدام تحليل كابلان-ماير واختبار اللوغاريتم-رنك.
تحليل فروق البيئة الدقيقة المناعية بين الأنواع الفرعية
لمقارنة خصائص البيئة الدقيقة المناعية بين الأنواع الجزيئية، تم تقدير تسرب الخلايا المناعية باستخدام خوارزمية فك الالفاف CIBERSORT مع مصفوفة توقيع الكريات البيضاء LM22. تم إجراء التحليل بلغة R باستخدام حزم e1071 وpreprocessCore. تم تسجيل قيم تبديل CIBERSORT P لتقييم موثوقية تقديرات فك الالتفاف. نظرا لأن هذه الدراسة كانت استكشافية وتعتمد على بيانات النسخ الرجعي، فقد فسرت الفروق بين الخلايا المناعية كأنماط تسلل مناعية مستنتجة حسابيا بدلا من قياسات خلوية مباشرة.
تم استخدام خوارزمية ESTIMATE لحساب درجة السترومال، ودرجة المناعة، ودرجة ESTIMATE، ونقاء الورم لكل عينة من الورم. تم تطبيق GSVA لتقدير درجات الإثراء على مستوى المسار بناء على مجموعات جينية مختارة. تم تقييم الفروق الجماعية في كسور الخلايا المناعية، وجينات نقاط التحقق المناعي، وجينات عائلة HLA، والدرجات المشتقة من ESTIMATE باستخدام اختبارات غير معلمية. في مقارنات متعددة متعلقة بالمناعة، تم تطبيق تصحيح بنجاميني-هوشبرغ عند الاقتضاء؛ تم تفسير التحليلات التي تم الإبلاغ عنها باستخدام قيم P اسمية على أنها استكشافية. تم استخدام تحليل الارتباط الترتيبي لسبيرمان لتقييم الارتباطات بين التعبير الجيني والمؤشرات المرتبطة بالمناعة، مع الإبلاغ عن معاملات الارتباط وقيم P عند الاقتضاء. تم تفسير اختلافات نسخ HLA على أنها تغييرات نسخية مرتبطة بعرض المستضد بدلا من الأدلة الوظيفية المباشرة على تعزيز قدرة تقديم المستضد.
تأسيس توقيع تنبؤي مرتبط بالجينات المرتبطة ب PANoptosis
تم استخدام مجموعة TCGA-LUSC التي تحتوي على ملفات تعبير كاملة ومعلومات عامة عن البقاء لبناء نموذج تنبؤي. من بين 489 حالة تم استرجاعها في البداية من TCGA-LUSC، تم تضمين 381 مريضا لديهم بيانات بقاء كاملة في التحليل التنبؤي. تم تقسيم هؤلاء المرضى عشوائيا إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبارات داخلية بنسبة 7:3. تم إجراء التوزيع العشوائي الطبقي وفقا لحالة البقاء للحفاظ على توزيع مماثل لأحداث البقاء بين مجموعات التدريب والاختبار.
في مجموعة التدريب، تم استخدام الانحدار النسبي الأحادي المتغير للمخاطر كوكس لتقييم العلاقة بين كل جين مرشح مرتبط ب PANoptosis والبقاء على قيد الحياة بشكل عام. تم اعتبار الجينات التي تحتوي على P < 0.05 جينات تنبؤية مرشحة وتم إدخالها لاحقا في انحدار LASSO Cox باستخدام حزمة glmnet R. تم استخدام التحقق المتقاطع عشرة أضعاف لاختيار معامل العقوبة الأمثل وتقليل الإفراط في التوافق. استنادا إلى معاملات الانحدار في LASSO Cox وقيم التعبير الجيني المتوافقة مع الطبيعية، تم حساب درجة مخاطرة فردية لكل مريض باستخدام الصيغة:
درجة المخاطر = Σ(coefi × Xi)
حيث يمثل كوفي معامل الانحدار لكل جين مختار، ويمثل Xi قيمة التعبير الطبيعية للجين المقابل. احتوى النموذج التنبؤي النهائي على 12 جينا: GSDMD، IL18، NFKBIA، PIK3CA، IL1B، BIRC3، MCL1، PSMB10، LMNA، CFLAR، IL1R1، وAKT3. معادلة درجة المخاطر الكاملة القائمة على المعاملات موفرة في الجدول التكميلي 2.
تم استخدام الدرجة المتوسطة للمخاطر في مجموعة التدريب كحد أقصى لتصنيف المرضى إلى مجموعات عالية الخطورة ومنخفضة الخطورة. تم تطبيق نفس صيغة تقييم المخاطر على مجموعة الاختبار الداخلية وعلى مجموعات التحقق الخارجية GSE30219 GSE37745. تم استخدام تحليل البقاء في كابلان-ماير، واختبار التصنيف اللوغاريتمي، وتحليل منحنى خصائص تشغيل المستقبل المعتمد على الوقت لتقييم أداء النموذج. نظرا لأن مجموعات بيانات التحقق تم إنشاؤها باستخدام منصات المصفوفة الدقيقة ولم تحتوي على تعليقات مؤكدة عن المرض المصاحب لمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)، فقد تم تفسير التحقق الخارجي كتقييم بأثر رجعي في مجموعات LUSC المستقلة بدلا من التحقق لدى مرضى LUSC المصاحبين المؤكدين سريريا لمرض الانسداد الرئوي المزمن المصاحب.
تحليل التنبؤ بحساسية الأدوية
تم تقدير حساسية الدواء باستخدام حزمة pRRophetic R، التي تتنبأ باستجابة الدواء من ملفات تعبير جينات الورم بناء على بيانات مرجعية للجينوم الدوائي من قاعدة بيانات جينوميات حساسية الأدوية في السرطان. تم حساب قيم تركيز نصف أقصى متوقع (IC50) لكل عينة من المريض. تمت معالجة مصفوفات التعبير وفقا لمتطلبات المدخلات pRRophetic، وتم إجراء تصحيح تأثير الدفعات باستخدام سير العمل القياسي المتوافق مع pRRophetic. تم الإبلاغ عن قيم IC50 المتوقعة على مقياس الإخراج pRRophetic.
تم تقييم ثمانية عوامل مرشحة، منها سورافينيب، جيفيتينيب، بليومايسين، بوسوتينيب، إيتوبوزيد، ليناليدوميد، كامبتوثيسين، وميثوتركسيت، كلوحة استكشافية لحساسية الأدوية. تمت مقارنة الفروق في القيم المتوقعة ل IC50 بين المجموعات عالية ومنخفضة المخاطر باستخدام اختبار ويلكوكسون لمجموع الرتب. تم تفسير هذه النتائج كتقديرات حاسوبية لحساسية الأدوية بدلا من قياسها استجابة علاجية كيميائية أو مقاومة دوائية مؤكدة تجريبيا.
التحليل الإحصائي
تم إجراء جميع التحليلات الإحصائية باستخدام برنامج R. تمت مقارنة المتغيرات المستمرة بين مجموعتين باستخدام اختبار ويلكوكسون لمجموع الرتب، بينما أجريت المقارنات بين أكثر من مجموعتين باستخدام اختبار كروسكال-واليس عند الاقتضاء. تم تعريف البقاء بشكل عام كنقطة نهاية أساسية للبقاء. تم إنشاء منحنيات بقاء كابلان-ماير لمقارنة فروق البقاء بين المجموعات، وتم تقييم الدلالة الإحصائية باستخدام اختبار التصنيف اللوغاريتمي. أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات
تم استخدام تحليلات الانحدار النسبي للمخاطر في كوكس لتقييم الارتباطات التنبؤية بين المتغيرات السريرية، ومجموعة الخطر، والبقاء على قيد الحياة بشكل عام. تم النظر في المتغيرات ذات الصلة السريرية أو الدلالة الإحصائية في تحليل كوكس أحادي المتغير في حالة الانحدار متعدد المتغيرات. تم تقييم افتراض المخاطر النسبية باستخدام بقايا شونفيلد. تم التعامل مع المتغيرات السريرية المفقودة باستخدام تحليل الحالة الكاملة لانحدار كوكس وبناء النوموغرام. تم تقييم التقارنية بين المتغيرات السريرية قبل النمذجة متعددة المتغيرات.
تم استخدام منحنيات ROC المعتمدة على الوقت لتقييم الأداء التنبؤي لنموذج المخاطر للبقاء العام لمدة سنة واحدة، وثلاث، وخمس سنوات. تم بناء التصوير النوموغرامي باستخدام المتغيرات التي تحتفظ بها في النموذج متعدد المتغيرات أو المتغيرات التي توفر فيها سريريا كافيا. تم استخدام مخططات المعايرة لمقارنة احتمالات البقاء المتوقعة والملاحظة. تم إجراء تحليل منحنى القرار كتقييم استكشافي للفائدة الصافية المحتملة عبر احتمالات عتبة مختارة.
تم استخدام تحليل الارتباط برتبة سبيرمان لتقييم الروابط بين التعبير الجيني والخصائص المرتبطة بالمناعة. تم الإبلاغ عن معاملات الارتباط وقيم P حيثما كان ذلك مناسبا. للمقارنات المتعددة، تم تطبيق تصحيح معدل الاكتشاف الكاذب بنجاميني-هوشبرغ عند الاقتضاء. تم اعتبار التحليلات التي تم الإبلاغ عنها باستخدام قيم P اسمية استكشافية. تم اعتبار قيمة P ثنائية الجانب < 0.05 ذات دلالة إحصائية.
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
أنماط التعبير والتعليق الوظيفي للجينات المرتبطة ب PANoptosis في LUSC
تم تحليل بيانات النسخ من GSE57148، بما في ذلك 91 نسيج رئوي طبيعي و98 نسجا رئويا متعلقا بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)، لتحديد الجينات المعبر عنها بشكل تفاضلي مرتبطة بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD). تم تحديد ما مجموعه 2,182 جينا مرتبطا بمرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD)، وتداخلت 38 جينا مع مجموعة الجينات المرتبطة ب PANoptosis المنسقة (الشكلين 1A و1B
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
يرتبط مرض الانسداد الرئوي المزمن وLUSC سريريا وبيولوجيا من خلال عمليات مرضية مشتركة مرتبطة بالالتهابات، والتدخين، وإصابة مجرى التنفس. على الرغم من أن مثبطات نقاط التحقق المناعية والعلاجات الجهازية الأخرى حسنت خيارات علاج LUSC، إلا أن الفائدة الدائمة لا تزال محدودة لكثير من المرضى بسبب تباين الأورام، وعدم اكتمال الطبقات الحيوية للعلامات، ومقاومة العلاج 31,32,33.
يوفر P...
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
المؤلفون لا يفرضون أي تضارب مصالح.
يعترف المؤلفون بأطلس جينوم السرطان، ومجموعة تعبير الجينات، ومشروع جينوميات حساسية الأدوية في السرطان لتوفير مجموعات البيانات مفتوحة الوصول المستخدمة في هذه الدراسة. لم يحصل هذا البحث على تمويل خارجي.
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
| الاسم | الشركة | رقم فهرسي | التعليقات |
|---|---|---|---|
| AnnotationDbi R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لتسميات الجينات وتحويل المعرفات. المصدر: https://bioconductor.org/packages/AnnotationDbi/ |
| caret R package | CRAN | N/A | يُستخدم للتقسيم العشوائي المتكرر والطبقي لمجموعة TCGA-LUSC إلى مجموعات تدريب واختبار. المصدر: https://cran.r-project.org/package=caret |
| CIBERSORT algorithm | CIBERSORT resource | N/A | يُستخدم لفك ارتباط الخلايا المناعية مع مصفوفة التوقيع LM22. الوصول والترخيص يخضع لمزود الموارد الأصلي. المصدر: https://cibersortx.stanford.edu/ |
| clusterProfiler R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لتحليلات إثراء GO و KEGG. المصدر: https://bioconductor.org/packages/clusterProfiler/ |
| ConsensusClusterPlus R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لتجميع الإجماع لنمط التعبير الجيني المرتبط بـ PANoptosis. المصدر: https://bioconductor.org/packages/ConsensusClusterPlus/ |
| e1071 R package | CRAN | N/A | يُستخدم كاعتمادية لتحليل فك الارتباط المستند إلى CIBERSORT. المصدر: https://cran.r-project.org/package=e1071 |
| edgeR R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لمعالجة عداد RNA-seq عند الحاجة إلى التطبيع المستند إلى العدد. المصدر: https://bioconductor.org/packages/edgeR/ |
| ESTIMATE R package | MD Anderson Cancer Center / SourceForge | N/A | يُستخدم لحساب درجة السدى، درجة المناعة، درجة ESTIMATE، ونقاء الورم. المصدر: https://sourceforge.net/projects/estimateproject/ |
| Genomic Data Commons Data Portal | المعهد الوطني للسرطان | TCGA-LUSC | مصدر بيانات RNA-sequencing وتسميات سريرية لـ TCGA-LUSC. المصدر: https://portal.gdc.cancer.gov/ |
| Genomics of Drug Sensitivity in Cancer database | مشروع GDSC | N/A | مجموعة بيانات مرجعية لاستجابة الدواء تستخدم من خلال البيانات المرجعية المتوافقة مع pRRophetic. المصدر: https://www.cancerrxgene.org/ |
| GEOquery R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لتحميل ومراجعة ملفات GEO Series Matrix. المصدر: https://bioconductor.org/packages/GEOquery/ |
| ggplot2 R package | CRAN | N/A | يُستخدم للتصور وإنشاء الأشكال. المصدر: https://cran.r-project.org/package=ggplot2 |
| ggpubr R package | CRAN | N/A | يُستخدم لرسم المخططات بأسلوب المنشورات ومقارنات المجموعة. المصدر: https://cran.r-project.org/package=ggpubr |
| glmnet R package | CRAN | N/A | يُستخدم لـ LASSO Cox regression وبناء نماذج التنبؤ. المصدر: https://cran.r-project.org/package=glmnet |
| GSE30219 dataset | NCBI Gene Expression Omnibus | GSE30219 | مجموعة تحقق خارجية من LUSC تحتوي على معلومات التعبير والبقاء. المصدر: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE30219 |
| GSE37745 dataset | NCBI Gene Expression Omnibus | GSE37745 | مجموعة تحقق خارجية من LUSC تحتوي على معلومات التعبير والبقاء. المصدر: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE37745 |
| GSE57148 dataset | NCBI Gene Expression Omnibus | GSE57148 | مجموعة بيانات نقلية للرئتين الطبيعيتين مقابل مرض الانسداد الرئوي المزمن تستخدم لاشتقاق الجينات التي تعبر عنها بشكل مختلف والمرتبط بمرض الانسداد الرئوي المزمن. المصدر: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE57148 |
| limma R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لتحليل التعبير التفاضلي. المصدر: https://bioconductor.org/packages/limma/ |
| org.Hs.eg.db annotation package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لتسميات الجينات البشرية في تحليل التخصيب. المصدر: https://bioconductor.org/packages/org.Hs.eg.db/ |
| preprocessCore R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لمعالجة التعبير وعمليات سير العمل المتوافقة مع CIBERSORT. المصدر: https://bioconductor.org/packages/preprocessCore/ |
| pRRophetic R package | CRAN | N/A | يُستخدم للتنبؤ الاستكشافي لقيم IC50 للأدوية من بيانات التعبير الجيني. المصدر: https://cran.r-project.org/package=pRRophetic |
| R software | R Foundation for Statistical Computing | الإصدار 4.1.0 | يُستخدم لجميع التحليلات الإحصائية وإنشاء الأشكال. المصدر: https://www.r-project.org/ |
| STRINGdb R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لتحليل تفاعل البروتينات عند الاقتضاء. المصدر: https://bioconductor.org/packages/STRINGdb/ |
| SummarizedExperiment R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لمعالجة بيانات التعبير TCGA التي تم تنزيلها من خلال TCGAbiolinks. المصدر: https://bioconductor.org/packages/SummarizedExperiment/ |
| survival R package | CRAN | N/A | يُستخدم لـ Cox regression وتحليل بقاء Kaplan-Meier. المصدر: https://cran.r-project.org/package=survival |
| survminer R package | CRAN | N/A | يُستخدم لتصور منحنيات بقاء Kaplan-Meier وجداول المخاطر. المصدر: https://cran.r-project.org/package=survminer |
| TCGAbiolinks R package | Bioconductor | N/A | يُستخدم لتنزيل وإعداد بيانات التعبير والبيانات السريرية لـ TCGA-LUSC. المصدر: https://bioconductor.org/packages/TCGAbiolinks/ |
| timeROC R package | CRAN | N/A | يُستخدم لتحليل ROC المعتمد على الوقت للنموذج التنبؤي. المصدر: https://cran.r-project.org/package=timeROC |
طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه
طلب إذن