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S100P comme biomarqueur partagé dans les maladies inflammatoires de l’intestin, le cancer colorectal et l’adénocarcinome pancréatique : une analyse transcriptomique intégrée

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DOI :

10.3791/71735

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11 août 2026

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1Medical School of Tianjin University, 2Peking University People's Hospital, 3Zhaoyuan Maternal and Child Health Service Center, 4Yantai Center for Disease Control and Prevention, 5Yantaishan Hospital

* These authors contributed equally

Dans cet article

Résumé

Ce protocole intègre des ensembles de données transcriptomiques publics et la validation des cellules épithéliales du côlon pour identifier S100P comme un biomarqueur partagé associé à la maladie inflammatoire de l’intestin, au cancer colorectal et à l’adénocarcinome pancréatique.

Résumé

La maladie inflammatoire de l’intestin (MII) est associée à un risque accru de cancer colorectal (CCR) et d’adénocarcinome pancréatique (PAAD), pourtant les caractéristiques moléculaires partagées entre ces maladies restent incomplètement comprises. Cette étude visait à identifier des gènes communs et des voies biologiques associées à la MII, au CRC et au PAAD grâce à une analyse transcriptomique intégrée et une validation expérimentale. Les ensembles de données d’expression génique pour IBD, CRC et PAAD ont été obtenus à partir des bases de données The Cancer Genome Atlas et Gene Expression Omnibus. Une analyse pondérée du réseau de co-expression génique et une analyse d’expression différentielle ont été réalisées pour identifier les gènes associés à la maladie et les gènes partagés. Gene Ontology et Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (des analyses ont été utilisées pour explorer les fonctions et voies biologiques enrichies. L’infiltration des cellules immunitaires a été évaluée à l’aide de l’identification des types cellulaires par l’estimation des sous-ensembles relatifs des transcrits d’ARN. Une analyse des caractéristiques opérationnelles du récepteur a été réalisée pour évaluer la performance diagnostique des gènes communs. Une analyse de séquençage d’ARN unicellulaire a été réalisée pour examiner la distribution cellulaire de S100P. De plus, les effets de la régulation à la baisse de S100P ont été évalués dans les cellules épithéliales du côlon stimulées par des lipopolysaccharides (LPS). Un total de 162 gènes associés à la maladie et quatre gènes communs ont été identifiés. Les analyses d’enrichissement fonctionnel ont indiqué un enrichissement significatif des voies immunitaires et inflammatoires, y compris la voie de signalisation de l’interleukine-17. L’analyse de l’infiltration immunitaire a révélé des tendances similaires dans plusieurs populations de cellules immunitaires à travers la MII, la CRC et la PAAD. L’analyse unicellulaire a montré une expression élevée de S100P dans les cellules épithéliales des trois maladies. La régulation à la baisse de S100P a restauré la capacité prolifactive des cellules épithéliales du côlon stimulées par le LPS et a réduit l’expression des cytokines inflammatoires. Une analyse transcriptomique intégrée a identifié S100P comme un biomarqueur associé à la MII, à la CRC et au PAAD, et a mis en lumière des caractéristiques immunitaires communes à travers ces maladies.

Introduction

La maladie inflammatoire de l’intestin (MII) représente un spectre de troubles immunitaires qui affectent le tractus gastro-intestinal, notamment la colite ulcéreuse et la maladie deCrohn 1. L’étiologie de la MII est très complexe, impliquant des anomalies immunitaires muqueuses, la dysbiose et la susceptibilitégénétique 2. La MII est une préoccupation sanitaire mondiale avec des taux d’incidence croissants et des charges économiques importantes, et sa prévalence croissante a attiré une attentionconsidérable 1. Il est important de noter que les patients atteints de MII présentent un risque significativement accru de développer un cancer colorectal (CRC)3 et un adénocarcinome pancréatique (PAAD)4. Bien que cette association ait été bien documentée, la communication génétique entre la MII, la CRC et la PAAD reste incomplètement comprise.

Des études antérieures suggèrent fortement que la MII, la CRC et la PAAD partagent des processus pathogènes communs ; cependant, des biomarqueurs diagnostiques spécifiques et sensibles restent absents, et les mécanismes pathogènes partagés n’ont pas été entièrement élucidés. Heureusement, avec les progrès rapides et la disponibilité généralisée des technologies de séquençage à haut débit, de nombreux ensembles de données transcriptomiques provenant de patients atteints de MII, de CRC et de PAAD sont devenus publics, permettant une investigation systématique des interconnexions moléculaires entre cesmaladies 2,5,6.

Cette étude a utilisé des données de séquençage à haut débit provenant de patients atteints de MII, de CRC et de PAAD pour identifier les gènes associés à la maladie et les gènes partagés à l’aide d’analyse pondérée du réseau de co-expression génique (WGCNA) et d’analyse différentielle de l’expression. Ces gènes ont été étudiés davantage afin d’identifier les voies de signalisation partagées potentielles entre la MII, la CRC et la PAAD. De plus, nous avons évalué la valeur diagnostique de ces gènes communs. L’analyse du séquençage de l’ARN unicellulaire (scRNA-seq) a démontré que le gène clé S100P était principalement exprimé dans les cellules épithéliales. Enfin, nous avons étudié le rôle biologique de S100P dans la MII.

En conclusion, cette étude visait à identifier les biomarqueurs diagnostiques courants et les voies biologiques associées à la MII, à la CRC et à la PAAD, fournissant ainsi des informations cliniques précieuses sur la prévention et le traitement partagés de ces maladies.

Protocole

Cette étude a utilisé des ensembles de données publiques et désidentifiées provenant du Cancer Genome Atlas (TCGA) et du Gene Expression Omnibus (GEO), ainsi que des lignées cellulaires commerciales établies. Aucun participant humain nouvellement recruté, aucune information identifiable sur les patients ou échantillons dérivés des patients n’a été impliqué. Toutes les analyses ont été réalisées conformément aux directives institutionnelles pertinentes et aux conditions d’utilisation des bases de données publiques. Par conséquent, une approbation éthique institutionnelle supplémentaire ni un consentement éclairé n’étaient pas nécessaires pour cette étude.

Source des données
Les données RNA-seq pour les cohortes IBD (GSE179285 ; plateforme : GPL6480 et GSE24287 ; plateforme : GPL6480), les cohortes CRC (TCGA-CRC ; plateforme : Illumina HiSeq 2000 et GSE87211 ; plateforme : GPL13497), et les cohortes PAAD (GSE128735 ; plateforme : GPL20301 et GSE62452 ; plateforme : GPL6244) ont été téléchargées depuis TCGA et la GEO. Tous les jeux de données ont été consultés le 5 décembre 2025.

Pour chaque jeu de données, les échantillons étaient strictement divisés en deux sous-groupes, les tissus de la lésion de la maladie/tumeurs servant de groupe de cas et les tissus normaux non lésionnaux correspondants comme groupe témoin. Plus précisément, la cohorte de la MII comprenait 297 échantillons de muqueuse intestinale provenant de patients atteints de MII et 56 échantillons de muqueuse intestinale normale chez des individus sains ; la cohorte CRC comprenait 841 tissus tumoraux colorrectaux primaires et 211 tissus épithéliaux colorrectaux normaux adjacents appariés ; et la cohorte PAAD comprenait 114 tissus tumoraux PAAD et 106 tissus parenchymeux pancréatique normaux.

Tous les ensembles de données d’une même catégorie de maladie ont été intégrés de manière uniforme. La fonction normalisée BetweenArrays du paquet limma a été appliquée pour effectuer la normalisation de quantiles croisés par échantillons, éliminant efficacement les effets de batch inter-plateformes et standardisant les valeurs d’expression génique entre différents ensembles de données pour des analyses d’expression différentielle ultérieures.

Dépistage des gènes et gènes courants liés à la MII, CRC et PAAD
D’abord, les gènes différenciellement exprimés (DEG) ont été dépistés parmi les cohortes IBD, CRC et PAAD à l’aide du package limma, et les valeurs P originales ont été corrigées à l’aide de la méthode du taux de fausse découverte (FDR) de Benjamini-Hochberg. Dans les cohortes IBD, CRC et PAAD, les critères de dépistage étaient fixés à |logFC| > 0,4 et P < 0,05. De plus, le WGCNA a été réalisé sur tous les gènes, avec un seuil minimal de module de 100 (puissance de seuil doux = 0,90 ; type de réseau = signé). Par conséquent, des DEG communs et des gènes modules ont été identifiés dans les trois cohortes. Les gènes identifiés de manière cohérente par les deux méthodes étaient définis comme des gènes communs, tandis que les gènes restants étaient catégorisés comme gènes apparentés.

IPP et analyse d’enrichissement fonctionnel
Ces analyses ont été réalisées sur les gènes associés à la maladie. L’analyse de l’interaction protéine-protéine (IPP) a été réalisée à l’aide de la base de données STRING (score d’interaction > 0,40). L’analyse d’enrichissement fonctionnel comprenait des analyses de Gene Ontology (GO) et de Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), réalisées à l’aide du clusterProfiler, de l’enrichplot et de l’org. Hs.eg.db paquets (P < 0,05 et valeur q ajustée FDR [méthode Benjamini–Hochberg] < 0,05).

Profilage du microenvironnement immunitaire
CIBERSORT est un algorithme fiable pour estimer les niveaux d’infiltration des cellules immunitaires à partir des données d’expression génique en utilisant la matrice de signatureLM22 par défaut 7. Dans cette étude, l’algorithme CIBERSORT a été utilisé pour estimer l’étendue de l’infiltration des cellules immunitaires dans des échantillons des cohortes IBD, CRC et PAAD afin d’explorer les caractéristiques communes du microenvironnement immunitaire entre les trois maladies. L’analyse a été réalisée avec 1 000 permutations pour calculer les valeurs P pour chaque échantillon, et une normalisation de quantiles (QN = TRUE) a été appliquée au fichier d’expression du mélange. Seuls les échantillons avec une valeur CIBERSORT P < 0,05 ont été conservés pour les analyses ultérieures, garantissant la fiabilité des résultats de déconvolution.

Évaluation de la valeur diagnostique des gènes communs
La valeur diagnostique des gènes communs dans les cohortes IBD, CRC et PAAD a été évaluée à l’aide d’une analyse des caractéristiques opérationnelles du récepteur (ROC) avec le package pROC dans R. Le compromis optimal entre sensibilité et spécificité a été visualisé à l’aide de courbes ROC.

qRT-PCR, transfection cellulaire et test de formation de colonie
qRT-PCR et transfection cellulaire ont été réalisées selon des étudesprécédentes 8,9,10. La transfection transitoire a été réalisée à l’aide du réactif jetPRIME (Polyplus, Chine) selon les instructions du fabricant. Les cellules étaient incubées avec le mélange de transfection pendant 6 heures, après quoi le milieu était remplacé par un DMEM complet. Des expériences ultérieures ont été réalisées 48 heures après la transfection.

En résumé, l’ARN cellulaire total a été extrait à l’aide d’un réactif TRIzol. L’ARN a été rétrotranscrit en ADNc à l’aide du PrimeScript RT Master Mix. La PCR quantitative a été réalisée à l’aide de la qPCR TB Green. β-actine était utilisée comme gène de référence interne pour la normalisation de l’expression. Des expériences biologiques ont été réalisées en triple exemplaire. Les séquences d’amorce et la séquence siS100P se trouvent dans une étude précédente 11.

Les cellules NCM460, FHC, HCT116, SW116, PANC1 et BXPC2 ont été obtenues comme indiqué dans le tableau des matériaux. Toutes les lignées cellulaires ont été identifiées et testées par les mycoplasmes.

Au cours des expériences, toutes les cellules ont été transmises pendant 3 à 5 générations. Toutes les cellules ont été cultivées dans un DMEM complet contenant 10 % de sérum fœtal bovin et 1 % de pénicilline-streptomycine.

Le test de formation de la colonie a été réalisé comme décrit dans une étude précédente12. En résumé, 1 000 cellules ont été ensemées dans chaque puits d’une plaque à 6 puits et cultivées pendant 10 jours avant la fin de l’expérience. Les cellules ont été fixées avec 4 % de paraformoldéhyde, colorées à 0,1 % de violet cristallin, et les colonies comptées à l’aide d’ImageJ.

Analyse des gènes communs basée sur les données scRNA-seq
Les données scRNA-seq issues des jeux de données IBD (GSE214695), CRC (GSE166555) et PAAD (GSE154778) ont été prétraitées comme décrit dans les étudesprécédentes 8,13. Les matrices de comptage brut ont été regroupées par expression moyenne pour les symboles de gènes dupliqués à l’aide de limma :avereps. Le filtrage initial a conservé des gènes détectés dans au moins trois cellules et des cellules contenant au moins 50 transcrits uniques. Les cellules présentant une fraction de transcript mitochondrial >5 % ou moins de 50 gènes détectés ont été retirées. La normalisation logarithmique a été réalisée avec un facteur d’échelle de 10 000, suivie d’une transformation stabilisatrice de variance pour identifier les 1 500 gènes les plus variables, qui ont été standardisés selon le Z-score avant l’analyse des composantes principales (PCA). Les gènes marqueurs définissant les grappes ont été filtrés à l’aide delogarthrite 2 (variation multipliée) > 0,5, une fraction de détection ≥0,25 dans les grappes ciblées, et une valeur P ajustée <0,05.

En résumé, le prétraitement des données était effectué via le package Seurat, et l’annotation par type de cellule était effectuée via le package SingleR (version 2.6.0). Le clustering de cellules a été réalisé en Seurat en utilisant la construction de graphes k-plus proches voisins et l’inclusion t-SNE basée sur les dimensions PCA 1 à 20. La distribution et les niveaux d’expression des gènes communs à travers différents types cellulaires ont ensuite été examinés.

Construction du modèle IBD
Selon des étudesantérieures, 14, le lipopolysaccharide (LPS) a été utilisé pour induire l’inflammation dans les cellules épithéliales du côlon humain normal (FHC et NCM460), générant ainsi un modèle de MII imitant l’inflammation. Des expériences biologiques ont été réalisées en triple exemplaire. Les cellules étaient régulièrement cultivées dans un incubateur humidifié à 37°C avec 5 % deCO2. Lorsque la confluence cellulaire atteignait environ 50 % à 70 %, le milieu de culture était remplacé par un nouveau milieu complet, et les cellules étaient traitées avec 10 ng/mL LPS pendant 12 heures. Un volume équivalent de solution stérile phosphate tamponnée (PBS) était utilisé comme témoin du véhicule. Le volume de culture était de 2 mL par puits dans des plaques à 6 puits. Après traitement, le milieu a été retiré, les cellules ont été lavées deux fois avec du PBS stérile pré-refroidi, puis les cellules ont été collectées pour des analyses ultérieures.

Analyse statistique
Toutes les analyses bioinformatiques ont été réalisées à l’aide du logiciel R (version 4.1.2). Les comparaisons entre deux groupes ont été réalisées à l’aide du test t de Student, tandis que les comparaisons entre plusieurs groupes ont été réalisées par l’analyse unidirectionnelle de la variance (ANOVA). L’analyse de corrélation a été réalisée selon la méthode Spearman. Toutes les expériences cellulaires ont été répétées au moins trois fois, et les données sont présentées comme la moyenne ± l’écart-type (DS). Une valeur P ou FDR < 0,05 était considérée comme statistiquement significative. NS, pas significatif ; P < 0,05 (*), P < 0,01 (**), et P < 0,001 (***).

Résultats

DEG en IBD, CRC et PAAD
Tout d’abord, les cohortes de MII (GSE179285 et GSE24287), les cohortes de CRC (TCGA-CRC et GSE87211) et les cohortes PAAD (GSE128735 et GSE62452) ont été intégrées, et l’intégration a été évaluée à l’aide de graphiques de densité d’expression génique et PCA. Les résultats ont montré que les effets de lot parmi les différents ensembles de données ont été effectivement éliminés après intégration (Figure 1A–F).

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Figure 1. Normalisation des cohortes de maladies inflammatoires de l’intestin (MII), de cancer colorectal (CCR) et d’adénocarcinome pancréatique (PAAD). (A) L’analyse en composantes principales (ACP) présente des graphiques avant et après la normalisation des cohortes de MII (GSE179285 et GSE24287). (B) Diagrammes de distribution de l’expression génique avant et après la normalisation des cohortes de MII. (C) Les graphiques PCA avant et après la normalisation des cohortes CRC (TCGA-CRC et GSE87211). (D) Graphiques de distribution de l’expression génique avant et après la normalisation des cohortes CRC. (E) Graphiques PCA avant et après la normalisation des cohortes PAAD (GSE62452 et GSE128735). (F) Diagrammes de distribution d’expression génique avant et après la normalisation des cohortes PAAD. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Après intégration des ensembles de données et correction par effet de lot, une analyse d’expression différentielle a été réalisée sur les cohortes IBD, CRC et PAAD. Au sein de chaque cohorte, les tissus de la maladie ou tumorales, lésions ou tumeurs, ont été comparés à des tissus normaux appariés afin d’identifier les DEG. Dans la cohorte de la MII, 183 DEG ont été identifiés, dont 64 à la baisse et 119 à la hausse (Figure 2A). Dans la cohorte CRC, 5 064 gènes de dépression ont été identifiés, dont 2 477 à la baisse et 2 587 à la hausse (Figure 2B). Dans la cohorte PAAD, 2 293 gènes de la maladie ont été identifiés, dont 901 à la baisse et 1 392 à la hausse (Figure 2C). Au final, 40 DEG chevauchants ont été identifiés parmi les cohortes de MII, CRC et PAAD (Figure 2D).

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Figure 2. Analyse différentielle de l’expression des cohortes de MII, CRC et PAAD. (A) Carte thermique et graphique volcanique des gènes différenciellement exprimés (DEG) dans la cohorte de la MII. (B) Carte thermique et graphique volcanique des DEG dans la cohorte CRC. (C) Carte thermique et graphique volcanique des DEG dans la cohorte PAAD. (D) Diagramme de Venn montrant les DEG chevauchantes entre les cohortes IBD, CRC et PAAD. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

WGCNA dans IBD, CRC et PAAD
La WGCNA a été réalisée sur les cohortes IBD, CRC et PAAD. Dans la cohorte de la MII, trois modules ont été identifiés comme étant étroitement associés aux traits cliniques, les modules MEbrown et MEturquoise présentant les corrélations les plus fortes (Figure 3A). De même, dans la cohorte CRC, huit modules ont été identifiés comme étant étroitement associés à des traits cliniques, les modules MEbrown et MEturquoise présentant les corrélations les plus fortes (Figure 3B). Dans la cohorte PAAD, un module a été identifié comme étant étroitement associé à des traits cliniques, les modules MEblack et MEbrown présentant les corrélations les plus fortes (Figure 3C).

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Figure 3. Analyse pondérée du réseau de co-expression génique (WGCNA) des cohortes IBD, CRC et PAAD. (A) Carte thermique montrant les corrélations entre les modules de co-expression génique et les traits cliniques dans la cohorte de la MII. (B) Carte thermique montrant les corrélations entre les modules de co-expression génique et les traits cliniques dans la cohorte CRC. (C) Carte thermique montrant les corrélations entre les modules de co-expression génique et les traits cliniques dans la cohorte PAAD. (D) Diagramme de Venn montrant les gènes qui se chevauchent identifiés à partir de modules clés de co-expression au sein des cohortes IBD, CRC et PAAD. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Sur la base de gènes issus de modules significativement corrélés aux traits cliniques, 434 gènes associés aux modules potentiellement impliqués dans la MII, la CRC et la PAAD ont été identifiés (Figure 3D).

Analyse d’enrichissement fonctionnel des gènes communs dans la MII, la CRC et la PAAD
En combinant les résultats de l’analyse différentielle d’expression et du WGCNA, 40 DEG communs et 122 gènes associés aux modules communs ont été identifiés. Pour étudier les caractéristiques moléculaires communes de la MII, du CRC et du PAAD, ces gènes ont été intégrés pour une analyse ultérieure, aboutissant à 158 gènes associés à la maladie.

Premièrement, les 158 gènes ont été analysés à l’aide de la base de données STRING pour construire un réseau PPI (Figure 4A). Par la suite, des analyses d’enrichissement GO et KEGG ont été réalisées. L’analyse GO a révélé un enrichissement significatif des processus biologiques, y compris le processus métabolique hormonal (Figure 4B,C), tandis que l’analyse KEGG a montré un enrichissement dans des voies comprenant la voie de signalisation de l’interleukine-17 (IL-17) et la voie de signalisation du récepteur activé par les proliférateurs de peroxysome (PPAR) (Figure 4D,E).

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Figure 4. Analyse d’enrichissement fonctionnel des gènes associés à la maladie identifiés dans la MII, la CRC et la PAAD. (A) Réseau d’interaction protéine-protéine (IPP) de gènes associés à la maladie. (B) Analyse d’enrichissement par ontologie génique (GO) présentée sous forme de diagramme de points enrichis de processus biologiques, de composants cellulaires et de termes de fonction moléculaire. (C) Réseau gène–concept GO montrant les relations entre les termes GO enrichis et les gènes associés. (D) Analyse d’enrichissement des voies de l’Encyclopédie des gènes et génomes de Kyoto (KEGG) présentée sous forme de diagramme de points. (E) Réseau gène–voie KEGG montrant les relations entre les voies enrichies et les gènes associés. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Analyse de corrélation des gènes communs avec l’infiltration des cellules immunitaires dans la MII, la CRC et la PAAD
CIBERSORT a été utilisé pour estimer les niveaux d’infiltration des cellules immunitaires dans les cohortes de MII, CRC et PAAD. Dans la cohorte de la MII, des différences dans les niveaux d’infiltration des cellules immunitaires ont été observées entre les échantillons normaux et de la MII (Figure 5A), et des corrélations entre les gènes communs et les populations de cellules immunitaires ont été évaluées (Figure 5B). De même, des différences dans les niveaux d’infiltration des cellules immunitaires ont été observées entre les échantillons normaux et CRC dans la cohorte CRC (Figure 5C), et des corrélations entre gènes communs et populations de cellules immunitaires ont été évaluées (Figure 5D). Dans la cohorte PAAD, des différences dans les niveaux d’infiltration des cellules immunitaires ont également été observées entre les échantillons normaux et PAAD (Figure 5E), et des corrélations entre les gènes communs et les populations de cellules immunitaires ont été évaluées (Figure 5F).

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Figure 5. Analyse de l’infiltration des cellules immunitaires dans les cohortes de MII, CRC et PAAD. (A) Graphiques de violon montrant les proportions estimées des populations de cellules immunitaires dans la cohorte de la MII. (B) Analyse de corrélation entre gènes communs et populations de cellules immunitaires dans la cohorte de MII, incluant la carte thermique de corrélation des cellules immunitaires et le réseau d’association gène-cellule immunitaire. (C) Graphiques de violon montrant les proportions estimées des populations de cellules immunitaires dans la cohorte CRC. (D) Analyse de corrélation entre gènes communs et populations de cellules immunitaires dans la cohorte CRC, incluant la carte thermique de corrélation des cellules immunitaires et le réseau d’association gène-cellule immunitaire. (E) Graphiques de violon montrant les proportions estimées des populations de cellules immunitaires dans la cohorte PAAD. (F) Analyse de corrélation entre gènes communs et populations de cellules immunitaires dans la cohorte PAAD, incluant la carte thermique de corrélation des cellules immunitaires et le réseau d’association gène–cellule immunitaire. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Évaluation de la valeur potentielle des gènes communs dans la MII, la CRC et la PAAD
Les schémas d’expression des gènes communs ont été évalués davantage dans les cohortes de MII, CRC et PAAD. S100P était constamment surexprimé dans les trois cohortes (Figure 6A, D, G). De plus, la performance diagnostique des gènes courants a été évaluée à l’aide d’une analyse ROC.

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Figure 6. Performance diagnostique des gènes courants dans les cohortes de MII, de CRC et de PAAD. (A) Niveaux d’expression de FXYD3, S100P, PLA2G2A et MUC1 dans la cohorte de la MII. (B) Courbes de caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) montrant la performance diagnostique des gènes communs individuels dans la cohorte de la MII. (C) Courbe ROC montrant la performance diagnostique du modèle diagnostique combiné dans la cohorte de la MII. (D) Niveaux d’expression de FXYD3, S100P, PLA2G2A et MUC1 dans la cohorte CRC. (E) Courbes ROC montrant la performance diagnostique des gènes communs individuels dans la cohorte CRC. (F) Courbe ROC montrant la performance diagnostique du modèle diagnostique combiné dans la cohorte CRC. (G) Niveaux d’expression de FXYD3, S100P, PLA2G2A et MUC1 dans la cohorte PAAD. (H) Courbes ROC montrant la performance diagnostique des gènes communs individuels dans la cohorte PAAD. (I) Courbe ROC montrant la performance diagnostique du modèle diagnostique combiné dans la cohorte PAAD. Les valeurs de surface sous la courbe (AUC) et les intervalles de confiance correspondants à 95 % sont indiqués le cas échéant. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Dans la cohorte IBD, les valeurs de la zone sous la courbe (AUC) étaient de 0,626 pour FXYD3, 0,597 pour S100P, 0,670 pour PLA2G2A et 0,697 pour MUC1, tandis que le modèle diagnostique combiné a donné un AUC de 0,815 (Figure 6B,C). De même, dans la cohorte CRC, les valeurs d’AUC étaient de 0,839 pour FXYD3, 0,738 pour S100P, 0,716 pour PLA2G2A et 0,672 pour MUC1, tandis que le modèle diagnostique combiné a donné un AUC de 0,925 (Figure 6E,F). Dans la cohorte PAAD, les valeurs d’AUC étaient de 0,852 pour FXYD3, 0,896 pour S100P, 0,637 pour PLA2G2A et 0,733 pour MUC1, tandis que le modèle diagnostique combiné a donné un AUC de 0,901 (Figure 6H,I).

Analyse scRNA-seq basée sur des gènes communs
Après le prétraitement des données scRNA-seq issues de l’ensemble de données IBD, 17 clusters cellulaires et 8 types cellulaires ont été identifiés. La répartition des gènes communs entre différentes populations cellulaires a ensuite été évaluée, et les gènes communs se sont révélés être principalement exprimés dans les cellules épithéliales (Figure 7A). De même, le prétraitement du jeu de données CRC a identifié 20 clusters cellulaires et 8 types cellulaires, les gènes communs étant également principalement exprimés dans les cellules épithéliales (Figure 7B). Enfin, le prétraitement du jeu de données PAAD a identifié 19 clusters cellulaires et 7 types cellulaires, et les gènes communs étaient également principalement exprimés dans les cellules épithéliales (Figure 7C).

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Figure 7. Séquençage de l’ARN unicellulaire (scRNA-seq) analyse des gènes courants dans les tissus de MII, CRC et PAAD. (A) Visualisation uniforme par approximation et projection de la variété (UMAP) des clusters cellulaires dans le jeu de données IBD (GSE214695), annotations correspondantes des types cellulaires, et graphiques de caractéristiques montrant l’expression de FXYD3, S100P, PLA2G2A et MUC1 à travers les populations cellulaires. (B) Visualisation UMAP des clusters cellulaires dans le jeu de données CRC (GSE166555), annotations correspondantes par type cellulaire, et graphiques de caractéristiques montrant l’expression de FXYD3, S100P, PLA2G2A et MUC1 à travers les populations cellulaires. (C) Visualisation UMAP des clusters cellulaires dans le jeu de données PAAD (GSE154778), annotations correspondantes des types cellulaires, et graphiques de caractéristiques montrant l’expression de FXYD3, S100P, PLA2G2A et MUC1 à travers les populations cellulaires. Les échelles de couleur indiquent les niveaux relatifs d’expression génique. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Fonction biologique de S100P dans la MII
Compte tenu de la surexpression constante de S100P à travers les cohortes de MII, CRC et PAAD, ainsi que de rapports antérieurs décrivant son rôle dans la CRC et laPAAD 15,16, cette étude a approfondi la fonction biologique de S100P dans la MII.

Premièrement, l’expression de S100P a été significativement augmentée dans le modèle de MII induite par LPS, et l’efficacité de knockdown de siS100P a été confirmée (Figure 8A,B). De plus, le traitement LPS a réduit la prolifération cellulaire, tandis que l’inhibition de l’expression de S100P a partiellement restauré la prolifération cellulaire (Figure 8C). De plus, le knockdown de S100P a considérablement réduit l’expression d’IL-1β, IL-6 et TNF-α dans les lignées cellulaires modèles IBD FHC et NCM460 (Figure 8D,E). Enfin, la régulation à la baisse de S100P a réduit l’expression d’IL17RA dans les cellules épithéliales du côlon, les cellules CRC et les cellules PAAD (Figure 8F).
 

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Figure 8. La régulation à la baisse de S100P atténue les réponses inflammatoires induites par les lipopolysaccharides (LPS) dans les cellules épithéliales du côlon. (A) Expression relative de l’ARNm de S100P dans les cellules FHC après stimulation LPS et knockdown de S100P. (B) Expression relative de l’ARNm de S100P dans les cellules NCM460 après stimulation LPS et knockdown de S100P. (C) Images représentatives de formation de colonies et quantification de la prolifération cellulaire dans les cellules FHC et NCM460 après stimulation LPS et knockdown de S100P. (D) Mesure ELISA des niveaux d’IL-1β, IL-6 et TNF-α dans les cellules FHC après stimulation LPS et knockdown de S100P. (E) Mesure ELISA des niveaux d’IL-1β, IL-6 et TNF-α dans les cellules NCM460 après stimulation LPS et knockdown de S100P. (F) Expression relative de l’ARNm d’IL-17RA après le knockdown de S100P dans les cellules FHC, NCM460, HCT116, SW1116, PANC-1 et BxPC-3. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

   

Disponibilité des données
Les ensembles de données analysés lors de la présente étude sont disponibles publiquement dans TCGA et le dépôt GEO sous les numéros d’accès TCGA-CRC, GSE179285, GSE24287, GSE87211, GSE128735, GSE62452, GSE214695, GSE166555 et GSE154778. Aucun nouveau jeu de données de séquençage n’a été généré au cours de cette étude.

Discussion

Des études antérieures ont mis en lumière l’association de la MII, un trouble gastro-intestinal lié au système immunitaire, à plusieurs maladies, dont les maladiesneurodégénératives 17, la sclérose en plaques18, la sclérose latéraleamyotrophique 19, l’endométriose20, la polyarthriterhumatoïde 2, le lymphome de Hodgkin21, la CRC22 et la PAAD23. La MII est généralement considérée comme augmentant le risque de développer à la fois la CRC24 et la PAAD23. Bien que des associations épidémiologiques entre ces maladies aient été rapportées, leurs caractéristiques moléculaires communes restent incomplètement comprises. Dans cette étude, nous avons intégré des ensembles de données transcriptomiques en masse, des données scRNA-seq et des expériences fonctionnelles cellulaires pour étudier les caractéristiques moléculaires communes entre la MII, la CRC et la PAAD. Nos résultats apportent un éclairage supplémentaire sur les caractéristiques moléculaires et immunitaires potentielles partagées dans ces milieux pathologiques.

Dans cette étude, nous avons identifié 158 gènes associés à la maladie grâce à une analyse d’expression différentielle et à un WGCNA, comprenant 40 DEG communs et 122 gènes associés aux modules communs. L’analyse d’enrichissement fonctionnel a démontré un enrichissement significatif des voies, y compris la voie de signalisation IL-17. Des études antérieures ont rapporté des rôles importants de la signalisation IL-17 dans la progression de la MII, de la CRC et de laPAAD 25, 26, 27. Ces observations suggèrent que les processus liés à l’IL-17 pourraient représenter une caractéristique biologique commune à ces maladies. Cependant, la présente étude n’a pas directement étudié la relation mécanistique entre la signalisation S100P et IL-17, et des études fonctionnelles supplémentaires sont nécessaires pour clarifier cette association. Quatre gènes courants (FXYD3, S100P, PLA2G2A et MUC1) ont été identifiés dans les ensembles de données analysés. Des études antérieures ont démontré que FXYD3 régule la croissance des cellulesPAAD 28, S100P a été impliqué dans la progression CRC etPAAD 15,16, et que MUC1 participe à la progression de la MII, de la CRC et de laPAAD 29,30,31. En revanche, PLA2G2A a été moins approfondiment étudiée pour les trois maladies. L’analyse ROC a démontré que chacun des quatre gènes présentait une performance diagnostique mesurable, tandis que le modèle diagnostique combiné a obtenu une performance diagnostique supérieure à celle des gènes individuels. Nos résultats prolongent donc les observations précédentes en identifiant ces gènes comme des caractéristiques moléculaires partagées à travers la MII, la CRC et la PAAD.

L’analyse d’infiltration des cellules immunitaires a démontré des schémas d’infiltration similaires pour les cellules B naïves, les cellules tueuses naturelles au repos (NK) et les macrophages M0 à travers les cohortes IBD, CRC et PAAD. De plus, l’analyse scRNA-seq a montré que FXYD3, S100P, PLA2G2A et MUC1 étaient principalement exprimés dans les cellules épithéliales. Ces résultats fournissent des informations supplémentaires sur la distribution cellulaire des gènes identifiés et leur association potentielle avec des caractéristiques liées au système immunitaire. Cependant, les analyses présentes n’établissent pas d’interactions directes entre les cellules épithéliales et le microenvironnement immunitaire, et des études mécanistiques supplémentaires sont nécessaires.

Enfin, nous avons étudié le rôle biologique de S100P dans un modèle de MII induit par LPS imitant l’inflammation. L’expression de S100P a été significativement augmentée après stimulation LPS, et le knockdown médié par siRNA a effectivement réduit son expression. Dans les conditions expérimentales examinées, le knockdown de S100P a partiellement restauré la prolifération cellulaire et réduit l’expression des cytokines inflammatoires IL-1β, IL-6 et TNF-α. De plus, la régulation à la baisse de S100P était associée à une diminution de l’expression de l’IL17RA. Ces résultats soutiennent une investigation approfondie du S100P dans les réponses cellulaires liées à l’inflammation.

Cette étude présente plusieurs limites. Premièrement, seules des expériences de perte de fonction ont été réalisées, et aucune surexpression ou expériences de sauvetage n’a été réalisée ; par conséquent, un rôle causal direct de S100P ne peut être établi. Deuxièmement, l’expression de S100P a été évaluée principalement au niveau de l’ARNm, et la validation au niveau protéique n’a pas été effectuée. Troisièmement, les expériences fonctionnelles étaient limitées à un modèle cellulaire imitant l’inflammation, tandis que les modèles CRC et PAAD n’ont pas été étudiés expérimentalement. Enfin, bien que les analyses multiomiques aient renforcé l’identification des caractéristiques moléculaires partagées, des études mécanistiques supplémentaires et une validation in vivo sont nécessaires pour clarifier davantage les rôles biologiques de S100P et des autres gènes communs.

En conclusion, cette étude a identifié des caractéristiques moléculaires communes, des voies biologiques et des caractéristiques immunitaires à travers la MII, la CRC et la PAAD. Quatre gènes courants (FXYD3, S100P, PLA2G2A et MUC1) ont démontré un potentiel diagnostique à travers les ensembles de données analysés, et S100P a été étudié davantage dans un modèle de MII imitant l’inflammation. Ces résultats constituent une base pour de futures études explorant les mécanismes moléculaires partagés reliant la MII, la CRC et la PAAD.

Déclarations de divulgation

Conflit d’intérêts :
Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

Remerciements

Les auteurs reconnaissent le soutien financier du Plan national clé de R&D de Chine (Subvention n° 2023YFB3210400).

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
BXPC2 cell lineCell Bank of the Chinese Academy of SciencesN/AHuman pancreatic adenocarcinoma cell line
CIBERSORTN/AN/AImmune cell infiltration analysis
clusterProfiler packageBioconductorv4.8.0Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment analyses
Dulbecco's Modified Eagle Medium (DMEM)Thermo Fisher Scientific11965092Cell culture medium
Fetal bovine serum (FBS)Thermo Fisher ScientificA5256701Cell culture supplement
FHC cell lineCell Bank of the Chinese Academy of SciencesN/AHuman normal colonic epithelial cell line
GEO dataset (GSE128735)Gene Expression Omnibus (GEO)N/APublic gene expression dataset for pancreatic adenocarcinoma
GEO dataset (GSE154778)Gene Expression Omnibus (GEO)N/APublic single-cell RNA sequencing dataset for pancreatic adenocarcinoma
GEO dataset (GSE166555)Gene Expression Omnibus (GEO)N/APublic single-cell RNA sequencing dataset for colorectal cancer
GEO dataset (GSE179285)Gene Expression Omnibus (GEO)N/APublic gene expression dataset for inflammatory bowel disease
GEO dataset (GSE214695)Gene Expression Omnibus (GEO)N/APublic single-cell RNA sequencing dataset for inflammatory bowel disease
GEO dataset (GSE24287)Gene Expression Omnibus (GEO)N/APublic gene expression dataset for inflammatory bowel disease
GEO dataset (GSE62452)Gene Expression Omnibus (GEO)N/APublic gene expression dataset for pancreatic adenocarcinoma
GEO dataset (GSE87211)Gene Expression Omnibus (GEO)N/APublic gene expression dataset for colorectal cancer
ggplot2 packageCRANv3.4.2Data visualization
HCT116 cell lineCell Bank of the Chinese Academy of SciencesN/AHuman colorectal cancer cell line
ImageJNational Institutes of Health (NIH)v1.8.0Colony counting
jetPRIME Transfection ReagentPolyplus101000046Cell transfection
Lipopolysaccharide (LPS)Beyotime Co., LtdS1735Induction of an inflammation-mimicking IBD cell model
limma packageBioconductorv3.54.0Differential expression analysis
NCM460 cell lineCell Bank of the Chinese Academy of SciencesN/AHuman normal colonic epithelial cell line
org.Hs.eg.db packageBioconductorv3.23.1Gene annotation for enrichment analysis
PANC1 cell lineCell Bank of the Chinese Academy of SciencesN/AHuman pancreatic adenocarcinoma cell line
Penicillin–streptomycinThermo Fisher Scientific15140-122Antibiotic supplement for cell culture
pheatmap packageCRANv1.0.12Heatmap visualization
pROC packageCRANv1.19.0.1Receiver operating characteristic (ROC) analysis
PrimeScript RT Master MixTakara BioRR036AReverse transcription of RNA into cDNA
Primer sets for qRT-PCRTsingke Biotech Co., LtdN/APrimer sequences reported in Reference 11
R softwareR Foundation for Statistical Computingv4.1.2Statistical and bioinformatics analyses
Seurat packageCRANv4.0Single-cell RNA sequencing data preprocessing and analysis
siS100PTsingke Biotech Co., LtdN/ASmall interfering RNA targeting S100P
SingleR packageBioconductorv2.6.0Cell type annotation for single-cell RNA sequencing
STRING databaseSTRING ConsortiumN/AProtein-protein interaction analysis
SW1116 cell lineCell Bank of the Chinese Academy of SciencesN/AHuman colorectal cancer cell line
TB Green qPCR MixTakara BioRR430BQuantitative real-time PCR
TCGA-CRC datasetThe Cancer Genome Atlas (TCGA)N/APublic colorectal cancer transcriptomic dataset
TRIzol reagentInvitrogen15596-026Total RNA extraction
WGCNA packageCRANv1.73Weighted gene co-expression network analysis

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