研究記事

ヒトトランスクリプトミックデータの統合バイオインフォマティクス解析は、肺腺癌における3つの主要な診断および予後バイオマーカーを特定します

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DOI:

10.3791/71214

2026年6月30日

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この記事について

サマリー

本研究は、TCGA-LUADおよびGEOのトランスクリプトミクスデータを用いて肺腺癌の診断および予後バイオマーカー GSE115002同定しました。 B3GNT3FERMT1SPP1 は上位調節され、腫瘍と正常組織を区別しました。これらの遺伝子は上皮-間葉系転移および免疫抑制に関連しています。遺伝子発現とTNM期を組み合わせたノモグラムでは、信頼できる予測価値が示されました。

要約

肺腺癌(LUAD)は、世界でがん関連死の主な原因です。手術、標的治療、免疫療法の進歩にもかかわらず、高度なLUADの5年生存率は20%未満であり、早期発見と予後のための信頼できる分子バイオマーカーの緊急性を示しています。本研究では、著者らは、3つの一貫して上型調節されている遺伝子がLUADの効果的な診断および予後バイオマーカーとして機能する可能性があると仮説を立てました。著者らは、TCGA-LUAD(腫瘍535例、正常サンプル59例)およびGSE115002(腫瘍52例、正常サンプル52例)の2つの独立したコホートのトランスクリプトミックデータを解析し、発現遺伝子の差異をスクリーニングしました。3つのコア遺伝子、B3GNT3FERMT1SPP1は両データセットのLUAD腫瘍で一貫して過剰発現を示していました。これらの遺伝子は優れた診断性能を示し、TCGA-LUADではAUC値が0.95を超え、GSE115002では高い精度を示しました。生存分析により、各遺伝子の高い発現は全体および無疾患生存期間の短縮に有意に関連しており、多変量Cox回帰分析によりそれらの独立した予後価値が検証されました。機能豊か化解析により、これら3つの遺伝子は上皮-間葉質転移、細胞外マトリックスリモデリング、免疫抑制に関与しており、いずれもLUADの侵襲および転移と密接に関連していることが示されました。著者らはさらに、3つの遺伝子とTNM期を組み合わせた予後ノモグラムを構築し、コンコーダンス指数0.743を達成し、良好な予測性能を示しました。これらの発見は、B3GNT3FERMT1、SPP1がLUADの診断および予後バイオマーカーとして有望であり、リスク階層化および管理における臨床応用を支持していることを裏付けています。

概要

肺がんは世界のがん死亡率の主な原因であり、2020年には約180万人の死亡を招いています。肺腺癌(LUAD)は全肺がん症例の約40%を占めています2。手術、標的治療、免疫療法の進歩にもかかわらず、進行したLUADの5年生存率は依然として20%未満のままです3,4。早期発見と正確な予後のための信頼できる分子バイオマーカーが緊急に求められています。ハイスループットシーケンシングや、がんゲノムアトラス(TCGA)や遺伝子発現オムニバス(GEO)などの公開データベースにより、がんの系統的なトランスクリプトミックプロファイリングが可能となります。統合的クロスコホートバイオインフォマティクスは候補バイオマーカー発見の信頼性を向上させる5.

細胞増殖、EGFRシグナル伝達、免疫逃逸7など、多くの遺伝子や経路がLUADに関与していることが示されています。しかし、臨床応用に翻訳されたものはほとんどありません....

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プロトコル

1. データソースと前処理

  1. R(バージョン4.1.3)で生データを処理;Windows 10 Pro)。
  2. GSE115002については、Limma(バージョン3.52.3)を用いて分位元正規化を適用します。
  3. TCGAの低発現遺伝子をフィルターしてください:CPMが0.5の遺伝子を>50%のサンプルで保持します≥。
  4. GSE115002の低発現遺伝子をフィルタリング:平均シグナル>50の遺伝子を保持する。
  5. log2擬似カウント+1の式の値を変換します。
    注:LUAD遺伝子発現および臨床データは、TCGA-LUAD(バージョン33.0、GDCポータル、2025年8月7日ダウンロード)およびGSE115002(Agilent microarray、GEO、2025年8月7日ダウンロード)から取得されました。TCGA-LUADは535件の腫瘍と59件の正常サンプルを含みました。GSE115002 52の腫瘍と52の適合した正常サンプルが含まれていました。

2. 差異発現遺伝子の同定

  1. TCGA RNAセクシークセイクにはDESeq2(バージョン1.36.....

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結果

LUADにおける全域的な遺伝子発現変化

肺腺癌組織と正常肺組織のトランスクリプトミクス比較により、広範な遺伝子発現変化が確認されました。図1AはTCGA-LUADデータセットにおける差異発現遺伝子の火山プロットを示し、図1BはGSE115002データセットのそれらを示しています。TCGA-LUADコホート(図1A)では、1865遺伝子が有意にアップレギュレーションされ、1247遺伝子がダウンレギュレーションされました。GSE115002コホート(図1B)では、645遺伝子がアップレギュレーションされ、609がダウンレギュレーションされました。両データセットで合計421遺伝子が一貫してアップレギュレーションされていました。これらの重なり遺伝子のうち、B3GNT3FERMT1

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ディスカッション

ノモグラムはTCGA-LUADコホートに基づく多変量Cox回帰解析を用いて構築されました。予測因子には、病態的T期、病態的N期、およびB3GNT3FERMT1SPP1の遺伝子発現状態(中央値発現に基づく高・低に分類)が含まれます。各患者に対して、各変数の個別スコアを合計して「総得点」値を生成します。これは推定される1年、2年、3年の生存確率に対応します。総スコアが高いほど死亡リスクが高いことを示します。このツールは個別化された生存予測を提供し、LUADのリスク階層化を支援します。機械学習はLUADの予後と治療における多様な細胞死パターンを明らかにするために用いられておりこれによりノモグラムモデルの最適化がさらに可能となります。

本研究では、統合バイオインフォマティクス解析.......

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開示事項

著者たちは競合する利害関係を一切認めていない。

謝辞

この研究は、福建中医大学付属人民病院の林宇輝氏が主導した2024年福建中医薬大学大学レベルプロジェクト(助成金番号:XB2024012)の支援を受けました。福建省科学技術イノベーションのための共同基金(助成番号:2025Y9530)は、福建省晋江市立病院(上海第六人民病院)の陳曉廷が主導しています。

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材料

```html
この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
公開利用可能なデータセットTCGA-LUAD データセットThe Cancer Genome Atlas (TCGA) Portal (https://portal.gdc.cancer.gov/); 535 LUAD 腫瘍サンプル、59 隣接する正常肺組織サンプル (RNA シーケンスカウント/FPKM 値 + 臨床データ: 生存率、TNM 病期)差異発現、生存率、およびノモグラム分析のための転写蓬および臨床データ; プライマリ研究コホート
GSE115002 データセットGene Expression Omnibus (GEO) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE115002); Agilent マイクロアレイ、52 LUAD 腫瘍組織、52 一致した隣接する正常肺組織 (治療未経験の原発腫瘍)差異発現、診断性能、および免疫浸潤分析のための独立検証コホート
バイオインフォマティクスソフトウェア & プログラミング環境R プログラミング言語バージョン 4.1すべての転写蓬、統計、およびグラフィカル分析のためのコアプラットフォーム
R パッケージ (差異発現)DESeq2, limmaDESeq2: TCGA RNA-seq 生のカウント差異発現分析; limma: GSE115002 マイクロアレイ正規化および差異発現分析 (Benjamini-Hochberg FDR 補正)
R パッケージ (診断分析)pROCROC 曲線の構築、AUC (95% CI) の計算、診断性能評価のための最適カットオフの決定 (Youden の指標)
R パッケージ (生存分析)survival, survminerKaplan-Meier 生存曲線の生成、ログランク検定、単変量/多変量 Cox 比例ハザード回帰 (HR + 95% CI); 中央値遺伝子発現による患者層別化
R パッケージ (機能エンリッチメント)clusterProfiler, fgseaclusterProfiler: GO (BP/CC/MF) および KEGG 経路エンリッチメント分析 (調整済み P < 0.05); fgsea: MSigDB ハルマーク/KEGG 遺伝子セットの GSEA (FDR < 0.25)
R パッケージ (ノモグラム構築 & 検証)rms予後ノモグラムの開発 (遺伝子発現 + TNM 病期の統合); Harrell の C インデックスの計算、バイアス補正のためのブートストラップ再サンプリング (1000 回)、校正プロットの生成
R パッケージ (統計 & 可視化)ggplot2, ComplexHeatmap, corrplot火山プロット、バブルプロット (エンリッチメント)、ヒートマップ (免疫浸潤相関)、散布図 (遺伝子共発現) の生成; Pearson/Spearman 相関分析
バイオインフォマティクスデータベース & ツール (ネットワーク/免疫分析)STRING データベース信頼スコア > 0.7B3GNT3/FERMT1/SPP1 および一次相互作用の構築のためのタンパク質-タンパク質相互作用 (PPI) ネットワーク
Cytoscape-PPI および遺伝子共発現ネットワークの視覚化 (相関強度によるエッジの重み付け、ハブ遺伝子の識別)
免疫分解アルゴリズムCIBERSORTLUAD サンプルにおける免疫細胞浸潤量の推定 (M2 マクロファージ、CD8+ T 細胞、好中球、NK 細胞など);候補遺伝子発現との相関
その他のツールMicrosoft Office/LaTeX-原稿の準備、図の組み立て、表の書式設定、統計結果の編集
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232 232 JoVE B3GNT3 FERMT1 SPP1

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