Estrazione nel cancro endometriale basata sul database TCGA e costruzione di modelli prognostici

Yang Li; Ge Yu; Li Liu; Shumin Liu

doi:10.3791/69650

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Articolo di ricerca

Estrazione nel cancro endometriale basata sul database TCGA e costruzione di modelli prognostici

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DOI:

10.3791/69650

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16 gennaio 2026

Yang Li¹^,² , Ge Yu³ , Li Liu⁴ , Shumin Liu⁵

¹Heilongjiang University of Traditional Chinese Medicine, ²Department of Gynecology, First Affiliated Hospital of Heilongjiang University of Traditional Chinese Medicine, ³Department of Gynecology, Harbin Medical University Affiliated Cancer Hospital, ⁴Hysteroscopy Room of the First Affiliated Hospital of Heilongjiang University of Traditional Chinese Medicine, ⁵Institute of Traditional Chinese Medicine, Heilongjiang University of Traditional Chinese Medicine

In questo articolo

Sommario

Questo protocollo delinea un approccio computazionale per identificare geni associati al metabolismo della nicotinamide nel cancro all'endometrio, utilizzando dataset TCGA e GEO. Per facilitare la scoperta di biomarcatori e migliorare la stima del rischio nel carcinoma endometriale del corpo uterino, questa ricerca descrive l'analisi di espressione distinta, il potenziamento delle vie, la progettazione prognostica del modello e le procedure di valutazione.

Abstract

Il cancro dell'endometrio (EC) è tra i tumori ginecologici meno diffusi a livello mondiale, con un'incidenza crescente dovuta all'invecchiamento e all'obesità. La metastasi dei linfonodi rimane comune nel carcinoma endometriale del corpo uterino (UCEC), rendendo necessari nuovi biomarcatori prognostici per guidare il trattamento. In questa ricerca, sono state analizzate le informazioni UCEC dal Cancer Genome Atlas (TCGA) e i risultati sono stati validati utilizzando il Gene Expression Omnibus (GEO). Sono stati identificati diciotto fattori genetici espressi differenzialmente associati al metabolismo della nicotinamide (NMRDEG). L'Analisi di Arricchimento del Set Genico (GSEA) ha indicato il loro ruolo nello stress ossidativo, nell'ipossia, nella glicolisi e nei processi di apoptosi. La regressione di Cox univariata ha identificato sei geni chiave (AURKA, CDKN3, FOXM1, CDKN2A, TK1 e CDK1), utilizzati per sviluppare un quadro di previsione del rischio. L'analisi dell'interazione proteina-proteina (PPI) ha scoperto altri geni hub come CDK2, CCNA2, TP53 e FOXM1. I sei geni chiave hanno mostrato un forte valore prognostico, e il modello di rischio dello studio potrebbe guidare le decisioni cliniche. Il metabolismo della nicotinamide è stato riscontrato in modo significativo collegato alla progressione della CE. Questo studio offre nuove percezioni sul ruolo del metabolismo della nicotinamide nella CE e suggerisce possibili percorsi di avanzamento nei trattamenti.

Introduzione

Il cancro dell'endometrio (CE) è comune nelle pazienti^{femminili 1}. La CE può essere classificata in tipo ormonale dipendente e tipo² indipendente dagli ormoni. Nel 2020, gli aggiornamenti delle linee guida per la gestione dei pazienti EC includevano la rilevazione dei marcatori molecolari e la tipizzazione molecolare, influenzando in modo significativo il trattamento adiuvante postoperatorio e la prognosi clinica per EC³. La patogenesi della CE è multifaccettata, coinvolgendo mutazioni o perdita di diversi oncogeni e/o geni soppressori tumorali, insieme ad anomali....