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Forschungsartikel
* These authors contributed equally
Mit integriertem maschinellem Lernen über mehrere Kohorten hinweg haben wir eine robuste IMRG-Prognosesignatur für das Gliom aufgebaut. IRAIN ist deutlich herunterreguliert, umgekehrt mit Grad und Überleben verknüpft und unterdrückt die Signalübertragung von IGF1R-JAK2-STAT3-BIRC5, bremst Proliferation, Migration und Angiogenese. Die Ergebnisse nennen IRAIN und IMRGs als Biomarker und therapeutische Ziele.
Gliom ist ein aggressives Malignum mit begrenzten therapeutischen Möglichkeiten und einer schlechten Prognose. Ihr Verlauf ist eng mit der metabolischen Umprogrammierung und der Immunumgehung verbunden, was die Notwendigkeit unterstreicht, molekulare Regulatoren zu identifizieren, die diese Prozesse integrieren. Hier etablierten wir eine robuste, immunmetabolisch bezogene Gensignatur (IMRG) und erläuterten die Rolle der langen nicht-kodierenden RNA IRAIN bei der Regulation des Gliom-Immunstoffwechsels über die IGF1R-JAK-STAT-BIRC5-Achse. Transkriptomische und klinische Daten der TCGA-, CGGA- (693/325) und GEO-Kohorten (GSE43378) wurden analysiert. Die Analyse des Netzwerks für differentielle Expression und gewichtete Gen-Koexpressionsnetzwerke (β = 8) sicherte eine skalenfreie Topologie, und ein Leave-One-Out-Kreuzvalidierungsrahmen, der zehn maschinelle Lernalgorithmen kombinierte, ergab 101 prognostische Modelle. Die optimale 17-Gen-IMRG-Signatur wurde über alle Kohorten hinweg validiert und sagte unabhängig das Gesamtüberleben vorher. Funktionelle Assays zeigten, dass die IRAIN-Überexpression IGF1R hemmte, die Phosphorylierung von JAK2/STAT3 unterdrückte und BIRC5 herunterregulierte, wodurch die Apoptose gefördert und die Angiogenese reduziert wurde. Eine niedrige IRAIN-Expression korrelierte mit immunsuppressiven Tregs- und M2-Makrophagen sowie mit erhöhten Tumor-Mikro-Environment-Scores, was auf einen immunausweichenden Phänotyp hindeutet. Diese Ergebnisse belegen IRAIN als wichtigen Regulator der immunometabolischen Umprogrammierung des Glioms und validieren die IMRG-Signatur als zuverlässiges prognostisches Werkzeug, wobei sie den IRAIN-IGF1R-JAK-STAT-BIRC5-Weg als mechanistische Brücke hervorheben, die Immun- und Stoffwechseldysregulation im Gliom verbindet und potenzielle Ziele für die Präzisionstherapie bietet.
Gliom stellt die häufigste primäre Malignität des zentralen Nervensystems dar und gehört trotz Fortschritten in der Neurochirurgie, Strahlentherapie und Chemotherapie zu den tödlichsten menschlichen Krebsarten. Hochgradige Gliome, insbesondere Glioblastoma multiforme (GBM), zeichnen sich durch schnelle Proliferation, diffuse Infiltration und unvermeidliches Rezidiv 1,2 aus. Kürzlich sind eine Reihe wirksamer therapeutischer Ansätze entstanden, wie chirurgische Eingriffe, Immuntherapie und Chemothermie3. Das mediane Überleben bleibt bei etwa 14 bis 18 Mo....
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Alle Verfahren mit menschlichem Gewebe entsprachen den institutionellen Richtlinien und der Erklärung von Helsinki und wurden vom Institutional Review Board der Fujian Medical University genehmigt (Genehmigungsnr. 2021KYB089). Vor der Gewebebeschaffung wurde von allen Teilnehmern eine schriftliche informierte Zustimmung eingeholt.
Genexpression und Überlebensanalyse
RNA-Sequenzierungsdaten und entsprechende klinische Informationen wurden aus mehreren öffentlichen Datenbanken bezogen. 1) TCGA-Kohorte: RNA-seq (FPKM)-Daten für 175 Glioblastom-Multiforme- (GBM)- und 534 Low-Grade-Gliom-(LGG)-Proben wurden aus dem Cancer Gen....
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IRAIN ist im Gliom herunterreguliert und mit unerwünschten klinisch-pathologischen Merkmalen assoziiert
Der Analyseprozess ist in Abbildung 1 dargestellt. Die IRAIN-Expression wurde zunächst mittels qRT-PCR in primären Astrozyten, Gliomgeweben und Gliomzelllinien untersucht. Die IRAIN-Spiegel waren sowohl in niedriggradigen als auch hochgradigen Gliomgeweben sowie in allen vier Gliomzelllinien (SHG44, A172, U251 und T98G) im Vergleich zu normalen Astrozyten (
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Das Gliom bleibt eine der tödlichsten Malignitäten des zentralen Nervensystems, gekennzeichnet durch eine tiefgreifende intratumorale Heterogenität und Resistenz gegenüber konventioneller Therapie. Trotz chirurgischer Resektion in Kombination mit Chemoradiotherapie bleiben Rückfälle und Sterblichkeit hoch, und das mediane Überleben von Patienten, insbesondere solchen mit Glioblastom, hat in den letzten Jahrzehnten nur begrenzte Verbesserungen gezeigt 4,24
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Die Autoren haben nichts offenzulegen.
Wir danken allen Teilnehmern und Forschern, die am Genotype-Tissue Expression (GTEx)-Projekt und den TCGA- und CGGA-Datenbanken beteiligt sind, für den Austausch verfügbarer Daten. Diese Arbeit wurde durch das Fujian Provincial Health Technology Project (2024GG01010154) und das Doctoral Workstation Climbing Project des Zhangzhou Hospital (PDA202306) unterstützt. Der Geldgeber stellte Mittel für unsere Forschung bereit.
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| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| Annexin V-PI Apoptose-Kit | Southern Biotechnology, Birmingham, AL, USA | NA | Zur Bewertung der Apoptose verwendet |
| AnnexinV-PI Apoptose-Kit | Südliche Biotechnologie | 10010-02 | Verwendet zur Apoptose-Beurteilung mittels Durchflusszytometrie. |
| Anti-IGF1, Anti-IGF1R, Anti-JAK2, Anti-STAT3, Anti-Survivin, Anti-β-Aktin | Abcam | ab182408, ab108596, ab109085, ab76424, ab8227 | Antikörper, die für die Western-Blot-Analyse der Signalwege verwendet werden. |
| BiocManager | CRAN | 1.30.25 | Installieren und verwalten Sie Bioconductor-Pakete in R & Ge; 3.6. |
| Bio-Rad Cfx96-System | Bioleiter | 1.5.1 | Programmatischer Zugriff auf STRING protein– Proteinwechselwirkungen. |
| Caret | CRAN | 0.4 | Zeitabhängiges ROC/AUC für Überlebensmodelle. |
| Chinesischer Gliom-Genomatlas (CGGA) | NA | CGGA693 und CGGA325 | Verwendet für Modellzusammenstellung und Validierung |
| Clusterprofiler | Bioleiter | 2.18.0 | MAF-Dateien analysieren; Berechnen Sie die Tumormutationslast (TMB) und die Mutationslandschaft. |
| Corrplot | CRAN | 3.5.0 | Allgemeiner Plotting (Boxplots, Violin-Plots, Scatter, Trendlinien). |
| Coxboost | CRAN | 7.3-60 | stepAIC für die schrittweise Cox-Modellauswahl. |
| Data.Table | CRAN | readr2.1.5 | Schnelles Lesen von getrennten Dateien; robustes UTF-8-Handling. |
| Dosis | Bioleiter | 3.17.0 | Menschliche Genannotation (Entrez, Ensembl, SYMBOL-Abbildungen). |
| Dynamictreecut | CRAN | 1.73 | Analyse des gewichteten Gen-Koexpressionsnetzwerks; pickSoftThreshold, TOM, Modulerkennung. |
| Edger | Bioleiter | 3.56.2 | Differentialausdruck (Voom/lineare Modelle); Wilcoxon/empirische Bayes; Vulkan-/Heatmap-Eingaben. |
| Enrichplot | Bioleiter | 3.26.2 | Anreicherung der Krankheitsontologie und GSEA-Helfer (verwendet mit clusterProfiler). |
| Flashclust | CRAN | 1.63-1 | Adaptiver Astschnitt für die WGCNA-Modulerkennung. |
| GBM | CRAN | 1.12 | Überwachte Hauptkomponenten für die Überlebensanalyse. |
| Genexpressions-Omnibus (GEO) | NA | GSE43378 | Verwendet für Modellzusammenstellung und Validierung |
| GEOquery | Bioleiter | NA | Laden Sie GEO-Datensätze herunter und analysieren Sie. |
| Ggplot2 | CRAN | 1.0.12 | Veröffentlichungsbereite Heatmaps der Ausdruckssignaturen. |
| Glmnet | CRAN | 3.3.1 | Zufälliger Überlebenswald für richtig zensierte Ergebnisse. |
| Meerrettich-Peroxidase-markierte Anti-Kaninchen-Sekundärantikörper | Abcam | ab6721 | Sekundäre Antikörper zur Detektion bei Western Blot. |
| Humane Glioblastomzelllinien (SHG44, U251, A172, T98G) | Amerikanische Gewebekultursammlung | NA | Menschliche Glioblastomzelllinien für die Gliomforschung. Die Zellen wurden in DMEM + 10 % FBS, 2 mM L-Glutamin kultiviert. |
| Igraph | CRAN | 10.0.1 | Zugang zu MSigDB-Gensets (z. B. metabolische MRGs); praktische, ordentliche Rahmen. |
| Image J Software | Medienkybernetik, USA | 152 | Zur Visualisierung verwendet |
| Lentiviraler Vektor, der lncRNA-IRAIN codiert | GeneChem, Shanghai, China | NA | Lentivirale Vektoren, die zur Transfektion von Gliomzellen und HEB-Zellen verwendet werden, um stabile Klone zu etablieren. |
| Limma | Bioleiter | 3.48.0 | Batch-Korrektur (ComBat) und Surrogat-Variablenanalyse. |
| Maftools | Bioleiter | 1.52.0 | Harrell' s Konkordanzindex (C-Index) und Überlebensvergleichswerkzeuge. |
| Messe | CRAN | 4.1-8 | Bestrafte Cox-Modelle: Lasso, Ridge und Elastic Net. |
| Msigdbr | CRAN | 0.0.5 | Unterstützung von Vektormaschinenmethoden für Überlebensdaten. |
| MTT | Sigma-Aldrich | M2128 | Verwendet für Zellproliferationstests. |
| Normale Gliazellen (HEB) | Amerikanische Gewebekultursammlung | NA | Normale menschliche Gliazelllinie für Vergleichsstudien. Kultiviert in DMEM + 10 % FBS. |
| Org.Hs.Eg.Db | Bioleiter | 4.8.3 | GO/KEGG-Anreicherung und GSEA; unterstützt mehrere ID-Typen. |
| Pheatmap | CRAN | 2.0.0 | Grammatik der Datenwissenschaft; Enthält DPLYR, Tidyr, Purrr, GGPLOT2 für Wrangling und Plot. |
| Plsrcox | CRAN | 1.5 | Likelihood-basiertes Boosting für Cox-Modelle. |
| PVDF-Membranen | Millipore | IPVH00010 | Membranen, die für den Proteintransfer nach SDS-PAGE verwendet werden. |
| Randomforestsrc | CRAN | 6.0-94 | Vereinheitlichtes Resampling (einschließlich LOOCV), Tuning-Gitter und Modellpipelines. |
| Readr | CRAN | NA | Abrufe Matrizen/Phänotypen von UCSC Xena (z. B. TCGA/GTEx-Hubs). |
| SDS-Page Gel (12 %) | Bio-Rad | 185-5096 | System für quantitative PCR verwendet. |
| Stringdb | Bioleiter | 1.20.3 | Visualisierung für Anreicherungsergebnisse (Dotplot, Cnetplot, Ridgeplot). |
| Superpc | CRAN | 1.7.7 | Partielle Kleinste-Quadrat-Regression, angepasst an Cox-Modelle. |
| Survcomp | Bioleiter | 3.42.4 | Zählt, Normalisierung und Dispersionsschätzung, wenn nötig (optional, ergänzt limma voom). |
| Überleben | CRAN | 1.01-2 | Schnelles hierarchisches Clustering, das von WGCNA verwendet wird (optional). |
| Survivalsvm | CRAN | 2.2.2 | Generalisierte boosted regressive Modellierung (Gradient Boosting). |
| Survminer | CRAN | 3.8-3 | Cox-Proportionalgefahrmodelle; Kaplan– Meier krümmt sich. |
| TCGAbiolinks | Bioleiter | T9039 | Programmatischer Zugriff auf TCGA-Daten; Bereiten Sie Expressions- und klinische Daten herunter und bereiten Sie diese vor. |
| Das Cancer Genome Atlas Programm (TCGA) | NA | https://www.cancer.gov/tcga; 175 GBM und 534 LGG | Verwendet für Modellzusammenstellung und Validierung |
| Tidyverse | CRAN | 1.17.6 | Hochleistungs-Datenmanipulation für große Matrizen/Tabellen. |
| Timeroc | CRAN | 0.5.0 | KM-Visualisierung und Rendering von Risikotabellen. |
| TRIzol | Invitrogen | 15596026 | Reagenz zur RNA-Extraktion aus Zellen. |
| UCSC Xena | NA | https://xenabrowser.net/datapages/ | Verwendet für Modellzusammenstellung und Validierung |
| Ucscxenatools | Bio-Rad | 4561044 | Verwendet zur Proteintrennung in der Western Blot-Analyse. |
| Wgcna | CRAN | 0.95 | Korrelationsmatrizen für Checkpoint-Gene und Merkmalsbeziehungen. |
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