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【铁死亡>>预后模型】04.铁死亡+PAAD(3.3分)

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【铁死亡>>预后模型】04.铁死亡+PAAD(3.3分)

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【铁死亡>>预后模型】04.铁死亡+PAAD(3.3分)

PMID: 33313092发表杂志:Ann Transl Med知识点ferroptosis regulators:铁死亡调节因子,参与铁死亡过程,本文收集了先前报道的43个铁死亡基因。TCGA+GTEx:当正常样品较少时,TCGA与GTEx联合分析。gemcitabine resistance:选取GSE80617耐药数据集,检查铁死亡相关基因的表达差异,即可说明其与耐药反应的差异。Xc complex:胱氨酸/谷氨酸转体,又称System Xc-,包含SLC7A11和SLC3A2。铁死亡诱导剂erastin抑制System Xc-,阻碍谷胱甘肽(GSH)吸收,GSH又是GPXs必要的辅助因子,因此导致GPXs活性降低,细胞抗过氧化能力降低,脂质活性氧堆积,引起细胞氧化性死亡。GPX4:脂质过氧化过程的抑制蛋白,能降解小分子过氧化物及相对复杂的脂质过氧化物。是铁死亡诱导剂RSL3的靶蛋白。PMID: 18181196

胰腺癌数据集

SourceAccessionPlatformNumber of cases备注CountryTCGAPAADIlluminaHiSeq176T 4NOS PFSUSAGTExIlluminaHiSeq167NGEOGSE62452GPL624469T 61NAffymetrixUSAGEOGSE15471GPL57036T 42NAffymetrixRomaniaGEOGSE11838GPL6977MicroarrayUSAGEOGSE32676GPL57042T 7NAffymetrixUSAGEOGSE41368GPL62446T 6NAffymetrixItalyGEOGSE43795GPL10558IlluminaSouth KoreaGEOGSE43288GPL96AffymetrixUnited KingdomGEOGSE80617GPL139153resistance 1NHuman OligoJapanGEOGSE57495GPL1504863TOSUSA摘要

作者全面分析了43种铁死亡相关基因在31种癌症中的表达情况,发现绝大多数基因在胰腺癌中异常表达,特别是Xc复合体核心基因(SLC7A11和SLC3A2)和GPX4异常高表达。因此作者决定单独对PAAD进行分析,结果表明,铁死亡相关基因在PAAD中差异表达,且在gemcitabine组中高表达,GO和KEGG分析表明主要富集在铁死亡相关通路中,根据43个基因通过LASSO回归构建预后模型及Nomogram。铁死亡是不是和免疫有关?面对这个问题,作者根据ssGSEA结果将样本分为3种免疫亚型,分析3种免疫亚型与铁死亡的关系,结果表明ALC3A2与免疫评分负相关,ACSL4与免疫评分正相关。随后作者根据Xc complex和ACSL4评分将样本分为4组,铁死亡越活跃,免疫活性越高,可能对抗肿瘤免疫效果越高。

整体思路结果1. 铁死亡基因(泛癌+PAAD)Fig.2Fig.62. 模型构建Fig.33. 免疫分析Fig.4Fig.5亮点引入gemcitabine耐药表型,虽是用GEO的数据,但让文章增色不少。分析Xc复合体/GPX4等铁死亡核心基因与免疫评分的关系,并根据Xc复合体/ACSL4分为4种类型。当然,文章还可以增加一致性聚类, 模型构建后还进行药物敏感性、免疫反应方面分析。

参考链接:胱氨酸/谷氨酸反向转运体的研究进展铁死亡发生机制的研究进展The role of ferroptosis regulators in the prognosis, immune activity and gemcitabine resistance of pancreatic cancer

研究揭示胰腺癌肿瘤-微环境高度异质性细胞特征

胰腺导管腺癌(PDAC)被称为“癌中之王”,早期诊断困难、治疗效果欠佳、病死率居高不下,五年生存率仅为8.5%,具有很强的肿瘤异质性。为解决生命与健康领域重大医学科学前沿问题,2018年,中国科学院—北京协和医院健康科学研究中心成立。由中科院院士赵玉沛、周琪担任科学顾问,中科院北京基因组研究所杨运桂团队、韩大力团队与北京协和医院吴文铭团队在健康科学研究中心支持下,为探究PDAC发生发展的分子机制以及肿瘤微环境的调控作用,通过合作研究,利用单细胞转录组测序技术,系统鉴定并分析了PDAC病人和对照胰腺样本细胞类型,阐明了胰腺癌肿瘤-微环境高度异质性特征,揭示了肿瘤亚群细胞与浸润免疫细胞间相互关系,提出了新的潜在治疗靶点。

研究团队通过对24例术前未经放化疗的人胰腺癌组织的41986个细胞及11例对照胰腺组织的15544个细胞进行单细胞转录组分析,绘制了大样本人胰腺导管腺癌细胞图谱。首先,通过t-SNE 分析鉴定出胰腺癌组织中10类细胞:I型导管细胞、II型导管细胞、腺泡细胞、内分泌细胞、内皮细胞、成纤维细胞、星型细胞、巨噬细胞、T细胞和B细胞。通过CNV结合差异分析和功能富集,鉴定II型导管细胞是胰腺癌组织的恶性细胞。其次,利用轨迹分析研究了PDAC从癌前状态到恶性状态的基因表达模式,发现在PDAC进展过程中,包括ErbB和Notch信号通路在内的多个经典致癌通路被激活。特别是在肿瘤进展的晚期,细胞增殖和迁移的相关基因被显著激活。另外,团队在II型导管细胞中鉴定出具备高增殖、高转移潜能等在内的七个细胞亚群。其中,亚群7(增殖性导管亚群)的特征基因富集在细胞周期和细胞增殖相关通路。进一步,结合TCGA数据库的PAAD数据集进行整合分析发现,肿瘤组织中增殖性导管细胞亚群特征基因的表达水平与肿瘤浸润T细胞的激活存在显著的负相关性,病理切片染色也证明了这两群细胞数量的关联性,提示增殖性导管细胞的存在和活化T细胞的缺失可能共同导致PDAC患者的不良预后。

相关研究成果在7月4日以Single-cell RNA-seq highlights intra-tumoral heterogeneity and malignant progression in pancreatic ductal adenocarcinoma 为题在Cell Research 杂志在线发表。

该研究为探索胰腺导管腺癌的致病机制、揭示肿瘤微环境的作用提供了重要的组学资源,揭示了增殖性导管亚群抑制 T 细胞浸润和活化的新机制,提出了CDK1,PLK1和AURKA等增殖性导管亚群标记物作为精准治疗靶点的可行性,为胰腺癌精准诊治提供了新的研究方向。该研究得到中科院战略性先导科技专项、国家重点研发计划、中国医学科学院医学与健康科技创新工程、国家自然科学基金等的资助。

胰腺癌肿瘤微环境高度异质性细胞特征

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