Research Article

ניתוח ביואינפורמטיקה משולב של נתוני טרנסקריפטומיה אנושית מזהה שלושה סמנים אבחנתיים ותחזיתיים מרכזיים באדנוקרצינומה ריאתית

DOI:

10.3791/71214

⸱

June 30th, 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Laboratory Medicine, The Affiliated People's Hospital of Fujian University of Traditional Chinese Medicine, 2School of Medical Technology and Information Engineering, Zhejiang Chinese Medical University, 3Department of Laboratory Medicine, Fujian Nan'an Hospital, 4Department of Laboratory Medicine, Pujiang Tianxian Orthopedic Hospital, 5Department of Laboratory Medicine, People's Hospital of Dafang, 6Department of Laboratory Medicine, Fujian Medical University Union Hospital, 7Department of Laboratory Medicine, Fujian Pingtan Comprehensive Experimental Area Hospital, 8Medical Laboratory Center, Jinjiang Municipal Hospital, Shanghai Sixth People's Hospital, 9Medical Laboratory Center, Jinjiang Municipal Hospital, Teaching Hospital of Huaqiao University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה זיהה סמנים ביולוגיים אבחנתיים ופרוגנוסטיים לאדנוקרצינומה ריאתית באמצעות נתוני TCGA-LUAD ו-GEO GSE115002 טרנסקריפטומיים. B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 עברו ויסות מוגבר, מה שהבדיל בין גידולים לרקמה תקינה. גנים אלו קשורים למעבר אפיתל למזנכימלי ולדיכוי מערכת החיסונית. נומוגרמה ששילבה ביטוי גנים עם שלב TNM הראתה ערך חיזוי אמין.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

אדנוקרצינומה ריאתית (LUAD) היא הגורם המוביל לתמותה הקשורה לסרטן ברחבי העולם. למרות התקדמות בניתוחים, טיפול ממוקד ואימונותרפיה, שיעור ההישרדות של LUAD מתקדם במשך 5 שנים נותר מתחת ל-20%, מה שמעיד על צורך דחוף בסמנים מולקולריים אמינים לגילוי מוקדם ופרוגנוזה. במחקר זה, המחברים השערו ששלושה גנים שעברו ויסות באופן עקבי יכולים לשמש כסמנים אבחנתיים ותחזיתיים יעילים ל-LUAD. המחברים ניתחו נתונים טרנסקריפטומיים משתי קבוצות עצמאיות, TCGA-LUAD (535 גידולים, 59 דגימות תקינות) ו-GSE115002 (52 גידולים, 52 דגימות תקינות), כדי לסנן גנים מבוטאים באופן שונה. שלושה גנים מרכזיים — B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 — היו מוגזמים בעקביות בגידולי LUAD בשני מערכי הנתונים. גנים אלו הראו ביצועים אבחנתיים מצוינים, עם ערכי AUC מעל 0.95 ב-TCGA-LUAD ודיוק גבוה ב-GSE115002. ניתוח הישרדות הראה כי ביטוי גבוה של כל גן היה קשור באופן מובהק להישרדות כוללת קצרה יותר וללא מחלות, ורגרסיה מרובת משתנים של Cox אישרה את ערכם הפרוגנוסטי העצמאי. ניתוח העשרה פונקציונלית הראה כי שלושת הגנים הללו משתתפים במעבר אפיתלי-מזנכימלי, בעיצוב מחדש של מטריצת חוץ-תאית ובדיכוי חיסוני, כולם קשורים קשר הדוק לפלישה ולגרורות של LUAD. המחברים בנו עוד נומוגרפיה פרוגנוסטית המשלבת את שלושת הגנים ושלב TNM, והשיגו אינדקס קונקורדנס של 0.743 והפגינו ביצועים חיזויים טובים. ממצאים אלו מאשרים כי B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 הם סמנים ביולוגיים אבחוניים ופרוגנוסטיים מבטיחים ל-LUAD, התומכים ביישום הקליני בסטרטיפיקציה וניהול סיכונים.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

סרטן הריאות הוא הגורם העיקרי לתמותה עולמית מסרטן, ואחראי לכ-1.8 מיליון מקרי מוות בשנת 2020. אדנוקרצינומה ריאתית (LUAD) מייצגת כמעט 40% מכלל מקרי סרטן הריאות2. למרות התקדמות בניתוחים, טיפול ממוקד ואימונותרפיה, שיעור ההישרדות של LUAD מתקדם במשך 5 שנים נותר מתחת ל-20%3,4. נדרשים בדחיפות סמנים ביולוגיים מולקולריים אמינים לגילוי מוקדם ולחיזוי מדויק. ריצוף בתפוקה גבוהה ומאגרי מידע ציבוריים כגון The Cancer Genome Atlas (TCGA) ו-Gene Expression Omnibus (GEO) מאפשרים פרופיל טרנסקריפטומי שיטתי של סרטן 5,6. ביואינפורמטיקה אינטגרטיבית חוצת קבוצות משפרת את אמינות גילוי הסמנים הביולוגיים המועמדים5.

גנים ומסלולים רבים היו מעורבים ב-LUAD, כולל התרבות תאים, איתות EGFR, ו-immune escape7. עם זאת, מעטים מהם תורגמו לשימוש קליני. מודלים של סיכון המשלבים חתימות גנים ותכונות קליניקופתולוגיות — במיוחד נומוגרמות — משפרים את הדיוק הפרוגנוסטי ב-LUAD8. בעוד ש-B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 נקשרו בנפרד להתקדמות סרטן, ערך האבחון, הפרוגנוסטי והרגולציה החיסונית-מיקרוסביבתית שלהם ב-LUAD לא אומת באופן שיטתי בין קבוצות עצמאיות. מחקר זה מספק את הניתוח המשולב הראשון במגוון פלטפורמות של שלושת הגנים הללו כפאנל ביומרקר מאוחד עבור LUAD, עם נומוגרפיה פרוגנוסטית קלינית רלוונטית.

B3GNT3 מקודד גליקוזילטרנספראז שמייצב PD-L1 ומקדם התחמקות חיסונית 9,10. FERMT1 (קינדלין-1) מווסת את הפעלת האינטגרין ומניע גרורות בסרטן ריאות לא קטן (NSCLC)11,12. SPP1 (אוסטאופונטין) מתווך שינוי מטריצת חוץ-תאית, מעבר אפיתל למזנכימל (EMT), וכימוזידות 13,14,15. גנים הקשורים לשעון הצירקדי הוכחו גם כחוזים פרוגנוזה ואבחנה של LUAD16, בעוד שהבדלים בין המינים ב-LUAD התגלו באמצעות רשתות איתות חלבונים אינטגרטיביים מולטי-אומיקס17. B3GNT3 ו-SPP1 מופרשים או ממוקדים בממברנה, התומכים בשימוש פוטנציאלי כסמנים ביולוגיים זעיר-פולשניים. סיווג LUAD יעיל וזיהוי סמנים ביולוגיים יכולים להתבצע גם באמצעות שיטות בחירת תכונות חופפות18, ואינטראקציות רב-אומיות ממלאות תפקידים פונקציונליים חשובים בהתקדמות סרטן הריאות19. חתימות גנים מיטוכונדריאליות, שזוהו באמצעות אינטגרציה מקיפה של מולטי-אומיקס, מחזיקות גם בעלות ערך לתחזית LUAD ולטיפול מותאם אישית20. B3GNT3 ו-SPP1 מופרשים או ממוקדים בממברנה, התומכים בשימוש פוטנציאלי כסמנים ביולוגיים זעיר-פולשניים. מחקר זה נועד לזהות סמנים ביולוגיים חזקים של LUAD באמצעות ביואינפורמטיקה אינטגרטיבית, להעריך את ביצועיהם האבחנתיים והפרוגנוסטיים, לחקור את תפקודם הביולוגי והקשרים החיסוניים שלהם, ולבנות נומוגרמה פרוגנוסטית קלינית שימושית.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. מקורות נתונים ועיבוד מוקדם

  1. עיבוד נתונים גולמיים ב-R (גרסה 4.1.3; Windows 10 Pro).
  2. לצורך GSE115002, יש ליישם נרמול קונטילי באמצעות לימה (גרסה 3.52.3).
  3. סינון גנים בעלי ביטוי נמוך עבור TCGA: שמור גנים עם CPM > 0.5 ב-≥50% מהדגימות.
  4. סינון גנים בעלי ביטוי נמוך עבור GSE115002: שמור גנים עם אות ממוצע >50.
  5. log2טרנספורם ערכי ביטויים עם פסאודו-ספירה של +1.
    הערה: ביטוי גנים ונתונים קליניים של LUAD התקבלו מ-TCGA-LUAD (גרסה 33.0, פורטל GDC, הורדה ב-7 באוגוסט 2025) ו-GSE115002 (Agilent microarray, GEO, הורדה ב-7 באוגוסט 2025). TCGA-LUAD כלל 535 גידולים ו-59 דגימות תקינות. GSE115002 כללו 52 גידולים ו-52 דגימות תקינות.

2. זיהוי גנים המבוטאים באופן שונה

  1. השתמש ב-DESeq2 (גרסה 1.36.0) עבור TCGA RNA-seq וב-limma (גרסה 3.52.3) עבור GSE115002 לניתוח ביטויים דיפרנציאליים. חשב ערכי P מותאמים (FDR) באמצעות שיטת בנג'מיני–הוכברג.
  2. כדי להבטיח השוואה בין מערכי נתונים, |log₂FC| מאוחד ≥ 1.0 הוחל לשני המחזורים. DEGs הוגדרו כ-FDR < 0.05 ו-|log₂FC| ≥ 1.0. ה-DEGs החופפים זוהו באמצעות VennDiagram (גרסה 1.7.3). B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 נבחרו כמועמדים שעברו רגולציה עקבית עם רלוונטיות ידועה לסרטן.

3. הערכת ערך אבחוני

  1. בנה עקומות ROC לכל גן מועמד.
  2. קבע ערכי חיתוך אופטימליים באמצעות אינדקס יודן.
  3. חשב AUC, רגישות וספציפיות לכל גן.
  4. בנה פאנל אבחון משולב באמצעות רגרסיה לוגיסטית רב-משתנית.
    הערה: חבילת pROC v1.18.0 שימשה לניתוח ROC. פונקציית ה-glm עם משפחת הבינומים שימשה לבניית המודל האבחוני.

4. ניתוח הישרדות

  1. לחלק את המטופלים לקבוצות ביטוי גבוה ונמוך באמצעות ביטוי חציוני.
  2. יצר עקומות הישרדות של קפלן–מאייר לכל גן.
  3. בצע מבחני לוג-רנק להשוואת הבדלי הישרדות.
  4. בצע ניתוח רגרסיה חד-משתנית של קוקס.
  5. לבצע ניתוח רגרסיה מרובת משתנים של קוקס.
  6. כלול משתנים קליניים במודלים של רגרסיה.
  7. אמת את הנחת הסיכונים הפרופורציונליים באמצעות שאריות שונפלד.
  8. חשב ציון סיכון של שלושה גנים.
    הערה: נעשה שימוש ב-Survival v3.3.1 ו-survminer v0.4.9. משתנים נוספים כללו גיל, מין, שלב T, שלב N ושלב M. ציון הסיכון חושב כך:
    ציון סיכון = (0.328 × B3GNT3) + (0.331 × FERMT1) + (0.321 × SPP1). (1)

5. העשרת קבוצות גנים והערות פונקציונליות

  1. בצע ניתוח העשרה של GO באמצעות DEGs.
  2. בצע ניתוח העשרת מסלולי KEGG באמצעות DEGs.
  3. ביצוע ניתוח העשרת מערך גנים (GSEA).
  4. דירוג גנים לפי פירסון עם ביטוי גנים מועמד.
  5. זהה איברים משמעותיים באמצעות P מותאם < 0.05.
    הערה: clusterProfiler v4.6.2 שימש לניתוחי GO ו-KEGG. FGSEA v1.22.0 ו-MSigDB Hallmark v7.5 שימשו ל-GSEA.

6. קורלציה וניתוח רשתות

הערה: קורלציה של פירסון שימשה לביטוי גנים בהתפזרות תקינה; קורלציה של ספירמן לשברים של תאי חיסון. רשתות PPI נוצרו באמצעות STRING (גרסה 11.5, ביטחון > 0.7) והוצגו ב-Cytoscape (גרסה 3.9.1). חדירה חיסונית הוערכה באמצעות CIBERSORT (מצב אבסולוטלי, 100 פרמוטציות). ריצוף RNA חד-תאי הוכח כמגלה מעברים נישתיים בסביבת המיקרו-NSCLC, הרלוונטית לניתוח חדירה חיסונית 21,22, וניתוח אינטגרטיבי של תא יחיד יכול לפרק עוד יותר את תפקידי תאי החיסון, כגון תאי זיכרון CD8+, ב-LUAD 23,24,25.

7. בניית ואימות נומוגרמה

הערה: המשתנים לנומוגרמה נבחרו על בסיס משמעות קוקס רב-משתנית (P < 0.05): שלב T, שלב N, B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1. הנומוגרמה נבנתה באמצעות RMS (גרסה 6.5.0). אימות פנימי השתמש בדגימת 1000 bootstrap עם החלפה. עקומות כיול וניתוח עקומות החלטה (DCA) בוצעו באמצעות RMDA (גרסה 1.7). הסביבה החישובית כללה את R 4.1.3, Windows 10 Pro ו-Bioconductor 3.15. סקריפטים לניתוח זמינים בכתובת https://github.com/[הושחר]/LUAD-biomarker-2025 לפי בקשה סבירה.

8. ניתוח סטטיסטי

הערה: כל המבחנים הסטטיסטיים היו דו-צדדיים; P < 0.05 נחשב משמעותי.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

שינויים גלובליים בביטוי גנים ב-LUAD

השוואות טרנסקריפטומיות בין רקמות אדנוקרצינומה ריאתית לרקמות ריאה תקינות זיהו שינויים נרחבים בביטוי גנים. איור 1A מציג גרפים של הרי געש של גנים מבוטאים באופן שונה במאגר הנתונים TCGA-LUAD, ואיור 1B מציג את אלו שבמאגר הנתונים GSE115002. בקבוצת TCGA-LUAD (איור 1A), 1865 גנים הועברו לוויסות משמעותי, ו-1247 גנים הוסטו בוויסות מופחת. בקבוצת GSE115002 (איור 1B), 645 גנים הועברו לוויסות גבוה ו-609 ירדו. בסך הכל 421 גנים שופרו בעקביות בשני מערכי הנתונים. מבין הגנים החופפים הללו, B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 מסומנים באיור 1A ובאיור 1B כבעלי ביטוי מוגזם בדגימות גידול. ב-TCGA-LUAD, ביטוי B3GNT3 עלה פי 5, FERMT1 פי 8, ו-SPP1 פי 10 בהשוואה לרקמות תקינות יותר. ב-GSE115002 אושרה עלייה דומה, כאשר כל שלושת הגנים הראו עלייה כפולה.

ביצועי אבחון של B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1

ניתוח עקומת תכונות תפעול של מקלט שימש להערכת ביצועי האבחון של B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1. איור 2A מציג עקומות ROC בקוהורט TCGA-LUAD, ואיור 2B מציג את אלו שבקבוצת GSE115002. שלושת הגנים השיגו דיוק אבחוני גבוה בשתי הקבוצה. בקוהורט TCGA-LUAD (איור 2A), השטח מתחת לערכי העקומה עלה על 0.95 עבור כל הסימנים. בקוהורט GSE115002 העצמאי (איור 2B), נצפו ערכי שטח גבוהים מתחת לעקומה. הרגישות והספציפיות נעו בין 85% ל-95% בערכי חיתוך אופטימליים. תוצאות אלו מאשרות שכל גן מספק הבחנה מצוינת בין גידול לרקמות תקינות.

משמעות פרוגנוסטית של ביטוי B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1

עקומות ההישרדות של קפלן–מאייר באיור 3 מראות כי ביטוי גבוה של כל גן היה קשור באופן מובהק להישרדות כוללת קצרה יותר בשתי הקבוצות. איורים 3A–3C מציגים עקומות הישרדות כלליות עבור B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 בקבוצת TCGA-LUAD. איורים 3D–3F מציגים את העקומות המתאימות בקוהורט GSE115002. מטופלים עם ביטוי גבוה של B3GNT3, FERMT1 או SPP1 הראו הישרדות חציונית מופחתת ושיעורי הישרדות נמוכים יותר במשך 5 שנים. ניתוח רגרסיה רב-משתנית אישר כי ביטוי גבוה של SPP1 נותר גורם פרוגנוסטי חלש עצמאי. ביטוי מוגבר של שלושת הגנים היה גם קשור להישרדות קצרה יותר ללא מחלות. מגמות עקביות בשתי הקבוצות מצביעות על כך שביטוי יתר של B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 מנבא תוצאות קליניות שליליות באדנוקרצינומה ריאתית.

ניתוח העשרה פונקציונלית

תוצאות ניתוח העשרה פונקציונלית מסוכמות באיור 4. איור 4A מראה העשרה של GO ו-KEGG בקוהורט TCGA-LUAD, ואיור 4B מראה העשרה בקבוצה GSE115002. גנים מוגברים הועשרו מאוד בהתקדמות מחזור התא, ארגון מטריצות חוץ-תאיות, הידבקות מוקדית ואיתות אונקוגני. גנים שהופחתו היו קשורים להתמיינות אפיתל תקינה ולאיתות p53. תצפיות אלו מצביעות על כך ששלושת הגנים המועמדים משתתפים במסלולים המקדמים התפשטות, פלישה וחוסר ויסות חיסוני באדנוקרצינומה של הריאות.

רשתות קו-ביטוי

רשתות קו-ביטוי הקשורות ל-B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 מוצגות באיור 5. איור 5A מציג את הרשת בקוהורט TCGA-LUAD, ואיור 5B מציג את הרשת בקבוצת GSE115002. צמתים מייצגים גנים וקשתות מייצגות מקדמי קורלציה. שלושת הגנים המרכזיים משתלבים עם גנים של עיצוב מחדש של ECM, ויסות חיסון וארגון ציטוסקלטלי. ממצאים אלו מצביעים על כך שהבעה מופרזת של שלושת הגנים קשורה למיקרוסביבה מדכאת חיסון.

ביצוע הנומוגרמה הפרוגנוסטית

הנומוגרמה הפרוגנוסטית מוצגת באיור 6. המודל נבנה על ידי שילוב שלב T פתולוגי, שלב N פתולוגי ורמות ביטוי של B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 לחיזוי הישרדות כוללת של 1, 2 ו-3 שנים ב-LUAD. נקודות מוקצות לכל משתנה, והנקודות הכוללות מתאימות להסתברות ההישרדות החזויה. המודל השיג מדד התאמה של 0.743, מה שמעיד על ביצועים חיזויים טובים. עקומות כיול הראו התאמה קרובה בין הסתברויות הישרדות צפויות להסתברות בפועל. ניתוח עקומת ההחלטה אישר תועלת קלינית נטו. נומוגרמה זו משפרת את חיזוי ההישרדות האישי מעבר לשלב TNM קונבנציונלי.

לסיכום, מחקר זה מדגיש את B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 כשחקנים מולקולריים מרכזיים בפתוגנזה של LUAD. הביטוי המופרז שלהם קשור לפנוטיפים פולשניים של גידול, שינוי סטרומלי והתחמקות חיסונית. באמצעות שילוב מולטי-אומיקס, אנו מראים את הערך המשולב של גנים אלו לאבחון, פרוגנוזה וסטרטיפיקציה של מטופלים. מחקרים עתידיים צריכים לבחון את הרלוונטיות החיזוי שלהם לתגובה לאימונותרפיה ולהעריך את הפוטנציאל שלהם כמטרות טיפוליות ב-LUAD.

figure-results-1
איור 1: גרפים של וולקנו של גנים המובעים באופן שונה בגידול LUAD לעומת רקמות תקינות. (A) מאגר נתונים TCGA-LUAD. (B) מערך נתונים GSE115002. אדום מציין גנים מופרזים משמעותית; כחול מציין גנים מופחתת. B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 מסומנים כמוסדרים באופן עקבי. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-2
איור 2: עקומות ROC עבור B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 בהבחנה בין LUAD לרקמות רגילות. (A) קבוצת TCGA-LUAD. (B) GSE115002 קוהורט. ערכי AUC מראים דיוק אבחוני גבוה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-3
איור 3: עקומות הישרדות כוללות של קפלן-מאייר מסודרות לפי רמות ביטוי B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 . (A–C)קבוצת TCGA-LUAD. (A) B3GNT3, (B) FERMT1, (C) SPP1. (D–F) GSE115002 קבוצה. (ד) B3GNT3, (E) FERMT1, (F) SPP1. ביטוי גבוה של כל גן קשור באופן משמעותי להישרדות כללית קצרה יותר בשתי הקבוצות. ערכי HR ו-P ממבחני log-rank מסופקים. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-4
איור 4: ניתוח העשרת GO ו-KEGG של ה-DEGs קשור לשלושת הגנים המרכזיים. (א) קבוצת TCGA-LUAD. (ב) GSE115002 קבוצה. מונחי ההעשרה כוללים מסלולי תהליך ביולוגי (BP), רכיב תאי (CC), תפקוד מולקולרי (MF) ונתיבי KEGG. גנים מוסדרים מועשרים בהתפשטות, עיצוב מחדש של ECM ואיתות אונקוגני. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-5
איור 5: רשתות ביטוי משותף של גנים הקשורות ל-B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1. (א) קבוצת TCGA-LUAD. (B) GSE115002 קבוצה. צמתים מייצגים גנים, וקשתות מייצגות מקדמי קורלציה. שלושת הגנים המרכזיים משתלבים עם גנים של עיצוב מחדש של ECM, ויסות חיסון וארגון ציטוסקלטלי. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-6
איור 6: נומוגרפיה פרוגנוסטית המשלבת שלב T פתולוגי, שלב N פתולוגי, B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 לחיזוי הישרדות כוללת של שנה אחת, שתיים ושלוש שנים ב-LUAD. נקודות מוקצות לכל משתנה, והנקודות הכוללות מתאימות להסתברות ההישרדות החזויה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הנומוגרמה נבנתה באמצעות ניתוח רגרסיה רב-משתנית של Cox בהתבסס על קבוצת TCGA-LUAD. מנבאים כוללים שלב T פתולוגי, שלב N פתולוגי, ומצב ביטוי גנים של B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 (מסווגים כגבוה לעומת נמוך בהתבסס על ביטוי חציוני). עבור כל מטופל, הניקוד האישי של כל משתנה מסוכם ליצירת ערך "נקודות כולל", המתאים להסתברויות ההישרדות הכוללות של 1, 2 ו-3 שנים. ציונים כוללים גבוהים יותר מצביעים על סיכון מוגבר לתמותה. כלי זה מספק חיזוי הישרדות מותאם אישית ועוזר בסטרטיפיקציה של סיכוני LUAD. למידת מכונה שימשה לחשיפת דפוסי מוות תאים מגוונים בתחזית ובטיפול של LUAD 21,22,23, מה שיכול לייעל עוד יותר את מודל הנומוגרמה שלנו.

מחקר זה זיהה את B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 כסמנים ביולוגיים אבחנתיים ותחזיתיים חזקים ב-LUAD באמצעות ניתוח ביואינפורמטיקה משולב. שלושת הגנים מתבטאים באופן עקבי יתר על המידה בגידולים, מבדילים גידולים מרקמה רגילה בדיוק גבוה, חוזים הישרדות לקויה ומווסתים מסלולים הקשורים ל-EMT, שינוי מטריצות והתחמקות חיסונית. נומוגרפיה משולבת משפרת את הסטרטיפיקציה של הסיכון מעבר לשלב TNM. B3GNT3 מקדם התחמקות חיסונית על ידי ייצוב PD-L1 באמצעות גליקוזילציה 9,10. FERMT1 משפר את איתות האינטגרין ואת תנועתיות התא, ומניע פלישה וגרורות11,12. SPP1 פועל כמנוע מופרש ל-EMT, אנגיוגנזה וקיטוב מקרופאג' M2 13,14,15. יחד, הם מגדירים תת-סוג LUAD אגרסיבי המאופיין בפולשניות ודיכוי חיסון.

מחקרים קודמים דיווחו על תפקידים אישיים של B3GNT3, FERMT1 או SPP1 ב-LUAD. מחקר זה הוא הראשון שמאמת את שלושתם כפאנל מאוחד בין קבוצות טרנסקריפטומיות עצמאיות, כאשר ביצועי האבחון והפרוגנוסטיה אושרו הן בנתוני TCGA והן בנתוני GEO. מחקרים עדכניים על סמנים ביולוגיים של LUAD תומכים בערך של חתימות גנים הקשורות למערכת החיסון להנחיית פרוגנוזה והנחיית אימונותרפיה. מחקרים עדכניים שהשתמשו בביואינפורמטיקה משולבת ולמידת מכונה זיהו חתימות גנים מרובות לאבחון LUAD ותחזית21,22. גישות אלו, בדומה לפאנל שלושת הגנים שלנו, מדגישות את הערך של סמנים ביולוגיים מבוססי טרנסקריפטום בסטרטיפיקציה קלינית.

שינוי מטריצות חוץ-תאיות הוא תכונה מרכזית של LUAD אגרסיבי, וחתימות הקשורות ל-ECM אושרו כגורמים פרוגנוסטיים עצמאיים. הממצאים שלנו כי FERMT1 ו-SPP1 קשורים קשר הדוק להידבקות מוקדית ולאינטראקציה בין ECM–קולטנים תומכים עוד יותר בתפקיד הקריטי של שיקום מטריצות בהתקדמות LUAD. בדומה לחתימות גנים הקשורות ל-CHAF1B וליוביקוויטין המדווחות ברפואה בין-תחומית (IMed)21,23, שלושת הגנים שלנו קשורים קשר הדוק לחדירה חיסונית ועשויים לשמש הן כסמנים פרוגנוסטיים והן כסימנים חיזויים. אסטרטגיות חלופיות לזיהוי סמנים ביולוגיים של LUAD כוללות ריצוף RNA חד-תאים, טרנסקריפטומיקה מרחבית, בחירת תכונות מבוססת למידת מכונה, ופרופיל פרוטאומי פלזמה 24,25,26. אלגוריתמים של למידת מכונה כמו יער אקראי או LASSO יכולים לשפר עוד יותר את בחירת הסמנים הביולוגיים. אימות מעבדה רטובה באמצעות qPCR, IHC ו-ELISA חיוני לאישור תרגום קליני 27,28,29,30.

מחקר זה מוגבל בשל עיצובו הרטרוספקטיבי, הסתמכות על נתוני טרנסקריפטומיה ציבוריים, והיעדר אימות קליני חיצוני. אימות נומוגרמה הוגבל לדגימת בוטסטרפ פנימית. נתונים טרנסקריפטומיים בכמויות גדולות אינם יכולים לפתור ביטוי ברמת התא. סיבתיות מכנית דורשת ניסויים פונקציונליים. קורלציות עם חדירה חיסונית מבוססות על דה-קונבולוציה חישובית ויש לפרשן בזהירות. מחקרים עתידיים אמורים לאמת את הסמנים הביולוגיים הללו בקרב קבוצות פרוספקטיביות באמצעות IHC, qPCR ו-ELISA בסרום. טרנסקריפטומיקה חד-תאית ומרחבית תבהיר את מקורות התאים ואת התפוצה המרחבית. יש להעריך את הערך החיזוי של אימונותרפיה ותגובת טיפול ממוקדת. מיקוד טיפולי של B3GNT3, FERMT1 ו-SPP1 עשוי להציע אסטרטגיות חדשות לטיפול ב-LUAD.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים מצהירים שאין להם אינטרסים מתחרים.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

עבודה זו נתמכה על ידי פרויקט ברמת אוניברסיטת הרפואה הסינית המסורתית של אוניברסיטת פוג'יאן לשנת 2024 (מספר מענק: XB2024012), בהובלת יוהוי לין מבית החולים העממי המסונף של אוניברסיטת פוג'יאן לרפואה סינית מסורתית. וקרנות משותפות לחדשנות במדע וטכנולוגיה, מחוז פוג'יאן (מענק מס' 2025Y9530), בהובלת שיאוטינג צ'ן מבית החולים העירוני ג'ינג'יאנג (בית החולים השישי של שנגחאי, פוג'יאן).

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Publicly Available DatasetsTCGA-LUAD DatasetThe Cancer Genome Atlas (TCGA) Portal (https://portal.gdc.cancer.gov/); 535 LUAD tumor samples, 59 adjacent normal lung tissue samples (RNA-sequencing count/FPKM values + clinical data: survival, TNM staging)Transcriptomic and clinical data for differential expression, survival, and nomogram analysis; primary study cohort
GSE115002 DatasetGene Expression Omnibus (GEO) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE115002); Agilent microarray, 52 LUAD tumor tissues, 52 matched adjacent normal lung tissues (treatment-naïve primary tumors)Independent validation cohort for differential expression, diagnostic performance, and immune infiltration analysis
Bioinformatics Software & Programming EnvironmentR Programming LanguageVersion 4.1Core platform for all transcriptomic, statistical, and graphical analyses
R Packages (Differential Expression)DESeq2, limmaDESeq2: TCGA RNA-seq raw count differential expression analysis; limma: GSE115002 microarray normalization and differential expression analysis (Benjamini–Hochberg FDR correction)
R Packages (Diagnostic Analysis)pROCConstruction of ROC curves, calculation of AUC (95% CI), optimal cutoff determination (Youden’s index) for diagnostic performance assessment
R Packages (Survival Analysis)survival, survminerKaplan–Meier survival curve generation, log-rank test, univariate/multivariate Cox proportional hazards regression (HR + 95% CI); patient stratification by median gene expression
R Packages (Functional Enrichment)clusterProfiler, fgseaclusterProfiler: GO (BP/CC/MF) and KEGG pathway enrichment analysis (adjusted P < 0.05); fgsea: GSEA for MSigDB Hallmark/KEGG gene sets (FDR < 0.25)
R Packages (Nomogram Construction & Validation)rmsDevelopment of prognostic nomogram (integration of gene expression + TNM stage); Harrell’s C-index calculation, bootstrap resampling (1000 repetitions) for bias correction, calibration plot generation
R Packages (Statistical & Visualization)ggplot2, ComplexHeatmap, corrplotGeneration of volcano plots, bubble plots (enrichment), heatmaps (immune infiltration correlation), scatter plots (gene co-expression); Pearson/Spearman correlation analysis
Bioinformatics Databases & Tools (Network/Immune Analysis)STRING DatabaseConfidence score > 0.7Construction of protein–protein interaction (PPI) networks for B3GNT3/FERMT1/SPP1 and first-degree interactors
Cytoscape-Visualization of PPI and gene co-expression networks (edge weighting by correlation strength, hub gene identification)
Immune Deconvolution AlgorithmCIBERSORTEstimation of immune cell infiltration abundance (M2 macrophages, CD8+ T cells, neutrophils, NK cells, etc.) in LUAD samples; correlation with candidate gene expression
Other ToolsMicrosoft Office/LaTeX-Manuscript preparation, figure assembly, and table formatting; statistical result compilation

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Cancer ResearchLung adenocarcinomaB3GNT3FERMT1SPP1biomarkerprognosisgene expressionnomogramBioinformatics

Related Articles