Analiza cuprinzătoare a regulatorilor de piroptoză și a micromediului imunitar tumoral în carcinomul cu celule renale cu celule clare

Pentru mai multe informatii. a lua legaturatina.xiang@wecistanche.com

Abstract

fundal: Dovezile tot mai mari au indicat că piroptoza ar putea reglamicromediul imunitar tumoral(TIMP) pentru a afecta dezvoltarea tumorii. Fiind o tumoare extrem de imunogenă, carcinomul cu celule renale cu celule clare (ccRCC) poate beneficia de imunoterapie, dar cercetările legate de piroptoză în timpul ccRCC sunt încă deficitare.

Metode: Datele disponibile derivate din bazele de date TCGA și GEO au fost analizate pentru a identifica diferitele profiluri de expresie ale piroptozei în ccRCC și țesuturi normale, iar corelația regulatorilor de piroptoză cu TIME a fost evaluată în cCRCC.

Rezultate: Conform analizei de grupare consensuală, au fost identificate două niveluri de expresie diferențială ale subtipurilor care afectează prognosticul pacientului și au fost legate de stadiul și gradul histologic al tumorii. Celulele imune au fost calculate prin algoritmul CIBERSORT. Au fost observate niveluri mai mari de celule B infiltrate naive, celulele T CD4 în repaus, celulele NK în repaus, monocite și macrofage au fost observate în Cluster 1, în timp ce niveluri mai mari de infiltrat de celule T CD8 plus, celule T helper foliculare și Treg au fost observate în Clusterul 2. Analiza de îmbogățire a setului de gene a indicat că Clusterul 2 a fost îmbogățit în mai multe căi legate de imun, inclusiv calea de semnalizare JAK-STAT. Mai mult decât atât, supraexprimarea a opt puncte de control imun a fost legată de dezvoltarea ccRCC, în special în Cluster 2. Deoarece patru regulatori potențial cheie ai piroptozei, AIM2, CASP5, NOD2 și GZMB au fost confirmați a fi reglați în sus în ccRCC prin analiza RT-qPCR și verificați în continuare de către baza de date HPA. O analiză suplimentară pan-cancer a sugerat că acești patru regulatori de piroptoză au fost exprimați diferențial și legați de TIMPUL în mai multe tipuri de cancer.

Concluzie: Prezentul studiu a oferit o vedere cuprinzătoare asupra regulatorilor de piroptoză în timpul ccRCC, care poate oferi o valoare potențială pentru imunoterapie.

Cuvinte cheie: carcinom renal cu celule clare, piroptoză, micromediu imunitar tumoral, puncte de control imunitar, imunoterapie

Faceți clic pentru a afla cistanchele din plante medicinale tratează funcția rinichilor

fundal

Carcinom cu celule renale(RCC) este cea mai frecventă tumoare malignă solidă a rinichilor la adulți, reprezentând aproximativ 3 la sută din toate afecțiunile maligne la adulți și 90 la sută din tumorile maligne renale[1]. În prezent, numărul de decese cauzate de CCR în fiecare an la nivel mondial a depășit 1,00,000, iar ratele de morbiditate și mortalitate cresc cu o rată de 2-3 la sută la fiecare 10 ani [2]. Conform versiunii din 2004 a clasificării patologice RCC a OMS, incidența carcinomului renal cu celule clare (ccRCC) este de aproximativ 70 la sută [3]. Deși rezecția chirurgicală este încă cel mai bun tratament pentru ccRCC, în prezent nu există un tratament adjuvant postoperator eficient, iar ccRCC nu este sensibil la radioterapie și chimioterapie. Conform literaturii de specialitate, 20-40 procente dintre pacienți prezintă recidive după operație [4]. Ca tumoră foarte imunogenă, ccRCC poate beneficia de imunoterapie.

Piroptoza este un tip de moarte celulară programată însoțită deinflamaţiedeclanșat de infecția cu microorganisme patogene sau alte semnale dăunătoare [5]. Piroptoza se caracterizează în principal prin umflarea celulelor, liză și eliberarea conținutului citoplasmatic. Piroptoza adecvată este un mecanism important pentru ca gazda să reziste infecției cu microorganisme patogene străine. Cu toate acestea, piroptoza excesivă este dăunătoare sau chiar fatală pentru gazdă. Un număr tot mai mare de studii au arătat că piroptoza joacă, de asemenea, un rol important în dezvoltarea tumorilor [6]. Piroptoza creează un mediu de inhibare a tumorii prin eliberarea factorilor inflamatori. Cu toate acestea, piroptoza poate slăbi și funcția imunitară a organismului față de celulele tumorale și poate accelera creșterea tumorilor în diferite tipuri de cancer. Unele studii au arătat că efectul proinflamator eficient al piroptozei este legat de reglarea micromediului imunitar tumoral [7]. Aceste descoperiri sugerează că piroptoza joacă un rol important în dezvoltarea tumorii și în procesul anti-tumoral. Cu toate acestea, efectul piroptozei asupra prognosticului ccRCC este neclar. O înțelegere cuprinzătoare a piroptozei în ccRCC încă lipsește, inclusiv diafonia dintre regulatorii piroptozei și micromediul imunitar tumoral.

În studiul de față, am efectuat o analiză retrospectivă cuprinzătoare bazată pe baza de date The Cancer Genome Atlas (TCGA) și Gene Expression Omnibus Database (GEO) pentru a estima influența piroptozei asupra TIMPULUI și am explorat în continuare mecanismele care stau la baza piroptozei și TIMPUL individual. caracterizări bazate pe analiza cluster-ului de consens. În plus, studiul de față a verificat, de asemenea, relația dintre piroptoză și expresia punctului de control imunitar fierbinte.

Materiale și metode

Achiziția datelor și identificarea expresiei diferențiale

Datele de secvențiere a ARN (ARN-seq) a 539 de țesuturi ccRCC și 72 de țesuturi normalerinichițesuturile, precum și caracteristicile clinice corespunzătoare din baza de date TCGA (https://portal.gdc.cancer.gov/) au fost obținute. Datele GSE46699 și GSE53757 din baza de date GEO (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) au fost colectate și utilizate pentru a evalua expresia regulatorului de piroptoză. Mai mult, datele de exprimare a genei pan-cancerului TCGA pentru 33 de tipuri de tumori maligne și informațiile clinice corespunzătoare, cum ar fi scorurile stemness bazate pe ARNm (ARNss) și metilarea ADN (ADNss), precum și subtipurile imune, au fost obținute de la Universitate. Baza de date California Santa Cruz (UCSC Xena, http://xena.ucsc.edu/). Cei 37 de regulatori de piroptoză sunt prezentați în fișierul suplimentar 4: Tabelul S1 și au fost extrași din investigațiile anterioare [8, 9]. Prin utilizarea pachetului „limma”, modificări de peste două ori și o rată de descoperire falsă (FDR, valoarea p ajustată)<0.05 is="" considered="" differential="" gene="" expression.="" the="" immunohistochemistry="" (ihc)="" staining="" images="" of="" pyroptosis="" regulators="" in="" normal="" kidney="" and="" tumor="" tissues="" were="" analyzed="" and="" obtained="" from="" the="" hpa="" database="" (http://www.proteinatlas.org/).to="" compare="" the="" expression="" between="" normal="" and="" tumor="" samples,="" all="" tissues="" were="" selected="" using="" the="" same="">

Gruparea consensuală

Analiza de regresie Cox univariată a fost utilizată pentru a extrage regulatorii de piroptoză prin pachetul R „supraviețuire” p-valoare<0.05). consensus="" clustering="" was="" performed="" to="" explore="" the="" potential="" molecular="" subtype="" between="" the="" bca="" patients="" using="" the="" r="" package"consensus="" cluster="" plus".="" the="" cluster="" count="" (k)="" was="" set="" from="" 1="" to="" 9,="" and="" the="" best="" optimal="" k="" value="" was="" selected="" for="" further="">

Estimarea micromediului imunitar tumoral

CIBERSORT, un instrument de analiză bazat pe semnătura genei imune LM22, a fost utilizat pentru a evalua nivelurile de infiltrare imună a tumorii ale ccRCC. Algoritmul a fost rulat pentru 1000 de permutări și mostre ccRCC cu o ieșire P<0.05 were="" selected="" for="" further="" analysis.="" the="" "estimate"="" package="" in="" r="" was="" used="" to="" evaluate="" the="" immune="" score="" and="" the="" stromal="" score.="" moreover,="" 8="" com-mon="" immune="" checkpoint="" genes,="" including="" pd-1,="" pd-l1,="" pd-l2,="" ctla4,="" siglec15,="" tigit,="" tim3,="" and="" lad3,="" were="" extracted="" and="" evaluated="" for="" their="" correlations="" with="" pyroptosis="" regulators="" in="">

Analiza îmbogățirii funcționale

Analiza Gene Ontology (GO) și Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) au fost efectuate cu ajutorul pachetului „cluster Profiler” din R. În plus, Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) a fost efectuată pentru a identifica diferențele în setul de genele exprimate între cele două grupuri în îmbogățirea căii KEGG. Numărul de permutări a fost efectuat de 1000 de ori pentru

fiecare analiză și căile cu valoarea p ajustată<0.05 and="" q="" values=""><0.05 were="" considered="" statistically="">

Predicția răspunsului la medicamente

Pe baza informațiilor preluate din baza de date Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC) (https://www.cancerrxgene.org/), au fost calculate sensibilitățile chimioterapeutice pentru ccRCC. Au fost selectate trei medicamente clinice comune pentru a prezice răspunsul chimioterapeutic, iar pachetul R „pRRophetic” a fost utilizat pentru a estima răspunsul chimioterapeutic determinat de concentrația inhibitoare semi-maximală (IC50).

Liniile celulare și analiza RT-qPCR

Liniile celulare ccRCC umane,786-O și Caki{-1, au fost furnizate de Haixiang Shen, iar linia celulară epitelială a cortexului renal uman normal, HK-2, a fost furnizată de Yanhong Ma.RPMI Mediul 1640 (Gibco) suplimentat cu 10% ser fetal bovin (FBS, Gibco) a fost utilizat pentru a cultiva celulele. Și toate celulele au fost cultivate la 37 de grade cu 5% dioxid de carbon. ARN-urile totale au fost extrase din celule cu Trizol Kit (Invitrogen, Carlsbad, CA, SUA) conform instrucțiunilor producătorului. Prima catenă (ADNc) a fost transcrisă invers și utilizată ca șablon pentru analiza qPCR așa cum s-a descris anterior [10]. Nivelurile de expresie ale regulatorilor de piroptoză (AIM2, NOD2, GZMB și CASP5) au fost măsurate folosind un kit SYBR Green qPCR (Takara, Japonia). Numele genei și secvențele de primer sunt enumerate în fișierul suplimentar 5: Tabelul S2. Nivelurile de ARNm ale tuturor genelor au fost normalizate la GAPDH (o referință de normalizare endogenă).

analize statistice

Analiza statistică a fost efectuată folosind software-ul R (http://www.R-project.org,versiunea 4.0.3), limbajul de programare PERL (versiunea 5.32.1.1, https://www.perl.org). /) și GraphPad Prism 8.0. Coeficienții de corelație au fost calculați prin analize Spearmen și de corelație la distanță. Au fost trasate curbele Kaplan-Meier și a fost utilizat un test de rang logaritmic pentru a calcula diferența semnificativă de supraviețuire. Testul Wilcoxon cu rang semnat a fost folosit pentru a analiza variabilele continue, în timp ce testul chi-pătrat a fost folosit pentru a analiza datele categorice. Rezultatele RT-qPCR au fost exprimate ca medie ± SEM. Diferențele dintre grupuri au fost evaluate prin ANOVA unidirecțională urmată de testul de comparații multiple ad hoc Dunnett pentru a compara cu celulele renale normale. O valoare p mai mică de 0,05 a fost considerată semnificativă din punct de vedere statistic pentru toate analizele.

Rezultate

Identificarea și clasificarea regulatorilor diferențial asociați piroptozei

Expresia a 37 de gene asociate piroptozei a fost comparată în cohorta TCGA-KIRC și 11 gene au fost identificate ca gene exprimate diferențial (Fig. 1A). După ce au fost utilizate două seturi de date independente din baza de date GEO pentru a ilustra în exterior expresia acestor 11 gene în ccRCC, șase regulatori asociați piroptozei (AIM2, CASP5, NLRP3, NOD2, GZMA și GZMB) s-au dovedit a fi foarte exprimați în ccRCC (Fig. .1B). În combinație cu informațiile de prognostic al pacientului descărcate din seturile de date TCGA, regresia Cox univariată a fost apoi implementată pentru a verifica genele de la acești 6 regulatori, iar patru dintre ele (AIM2, CASP5, NOD2 și GZMB) au fost semnificativ legate de prognosticul pacientului cu ccRCC (Fig. 1C) . Pentru a investiga în continuare relația dintre expresia acestor 4 regulatori și subtipurile ccRCC, a fost efectuată o analiză de grupare consens cu pacienții din cohorta TCGA-KIRC. Analiza de grupare consensuală a fost efectuată cu pacienți cu ccRCC pe baza acestor patru regulatori de piroptoză, iar rezultatul a arătat că variabila de grupare (k) =2 a fost identificată ca fiind cea mai mare stabilitate de grupare de la k =1 la 9, indicând că pacienții cu ccRCC ar putea fi împărțiți în două grupuri cu cele mai mari corelații intragrup și cele mai mici corelații intergrup (Fig. 1D). Mai mult, pacienții din Cluster 1 au avut o supraviețuire globală favorabilă (OS) în comparație cu cei din Cluster 2 (Fig.1E).

Analiza TIMP a clusterelor în funcție de regulatorii de piroptoză

Pentru a investiga ce căi sunt îmbogățite în clustere, a fost efectuată analiza GSEA pentru a identifica căile KEGG semnificative asociate cu cele două clustere. Rezultatele au arătat că interacțiunea receptorilor de citokine, calea de semnalizare a receptorului celulelor T, procesarea și prezentarea anti-genului, calea de semnalizare a chemokinelor, citotoxicitatea mediată de celulele ucigașe naturale, calea de semnalizare a receptorului de tip toll, calea de semnalizare a receptorului celulelor B și semnalizarea JAK-STAT calea au fost semnificativ legate de Cluster 2 (Fișier suplimentar 1: Figura S1), indicând faptul că clusterele care conțineau regulatori de piroptoză au fost asociate cu micromediul imunitar tumoral. Prin urmare, pentru a explora diferența de funcție imunitară dintre cele două grupuri, au fost calculate scorurile ESTIMATE și au demonstrat că Clusterul 2 a avut scoruri ESTIMATE, stromale și imune semnificativ mai mari în comparație cu Clusterul 1 (Fig. 2A), iar cei patru regulatori de piroptoză au fost pozitivi. legate de aceste scoruri (Fig. 2B). În plus, cele două grupuri au evidențiat diferențe semnificative în infiltrarea celulelor imune (Fig. 2C). Clusterul 1 poseda niveluri infiltrate mai mari de celule B naive, celule T CD4 în repaus, celule NK în repaus, monocite, macrofage M0, macrofage M2, celule dendritice activate și mastocite în repaus, în timp ce Clusterul 2 a fost mai mare. legate de celulele plasmatice, celulele T CD8, celulele T activate cu memorie, celulele T auxiliare foliculare, celulele T de reglare (Tregs), celulele T gamma delta și celulele NK activate. Analiza corelației dintre cei patru regulatori și tipurile de celule imune a arătat că cei patru regulatori au avut o corelație pozitivă sau negativă cu majoritatea tipurilor de celule imune (Fig.2D). Interesant, investigațiile ulterioare privind expresia diferențială a genelor imune între două grupuri au arătat că o masă de gene imune a fost reglată în sus în Clusterul 2, în timp ce doar 5 gene au fost reglate în jos (Fișier suplimentar 2: Figura S2A). Cele 10 gene cele mai reglate în sus și în jos au fost selectate pentru a analiza corelația, iar rezultatul este afișat în fișierul suplimentar 2: Figura S2B. Analiza GO a proceselor biologice a arătat că expresia diferențială a genelor imune între grupuri a fost îmbogățită în activarea căii de semnalizare a receptorilor de suprafață celulară și transducția semnaluluirăspunsul imun. Analiza componentelor celulare a indicat că genele imune exprimate diferențial au fost abundente în complexul de imunoglobulină. Analiza funcției moleculare a indicat că genele imune exprimate diferențial au implicat legarea antigenului. Analiza KEGG a arătat că genele imune exprimate diferențial au fost îmbogățite în interacțiuni citokină-receptor de citokină (Fișier suplimentar 2: Figura S2C, D). Aceste rezultate au indicat că Clusterul 2 și cei patru regulatori sunt implicați în micromediul imunitar tumoral.

Asocierea regulatorilor de piroptoză cu inhibitorii punctelor de control imunitare și sensibilitățile medicamentoase vizate Terapiile cu inhibitori ai punctelor de control imun (ICI) au fost stabilite ca o opțiune puternică de tratament pentru mai multe tipuri de tumori, în timp ce doar o parte dintre pacienți beneficiază de o astfel de terapie. Prin urmare, expresia diferențială a ICI-urilor în diferite subtipuri a fost explorată în continuare. Opt gene fierbinți ale punctului de control al imunității (SIGLEC15, TIGIT, PD-L1, TIM3, PD-1, CTLA4, LAG3 și PD-L2) au fost legate pozitiv de Clusterul 2 (Fig. 3A, B). Interesant este că patru regulatori au fost strâns legate de cele mai multe ICI, în timp ce nu a existat o relație semnificativă între GZMB și SIGLEC15 (Fig.3C). În plus, luând în considerare valoarea tratamentului clinic în sensibilitatea la medicamentele țintă, Sunitinib și Temsirolimus au arătat mai multă sensibilitate în Cluster 1, în timp ce Axitinib a fost strâns legat de Cluster 2 (Fig. 3D-F). Aceste rezultate au indicat că această clasificare poate oferi o anumită valoare de referință pentru medicația clinică a diferiților pacienți cu ccRCC.

Analiza de stratificare a utilității clinice cluster Pentru a explora în continuare valoarea clinică a relației dintre această clasificare și diferite caracteristici clinice, pacienții cu CCRC au fost împărțiți în diferite grupuri în funcție de vârsta pacientului, sex, grad și stadiul bolii. Este de remarcat faptul că stadiul superior al bolii a fost mai mult asociat cu pacienții din Clusterul 2, precum și gradul patologic (Tabel 1; Fig.4B). O analiză ulterioară a relației dintre regulatorii de piroptoză și caracteristicile clinice a demonstrat că nivelul de expresie al celor patru regulatori a crescut odată cu creșterea stadiului bolii și a gradului patologic, în timp ce doar AIM2 a fost mai puternic exprimat la bărbați decât la femei. Nu a existat nicio diferență semnificativă între expresia celor patru regulatori și vârsta pacientului (Fig.4A).

Verificarea experimentală a expresiei celor patru regulatori Pe baza analizei bioinformatice a expresiei acestor patru regulatori, am analizat nivelurile de expresie a mARN și proteinei. Comparativ cu celulele normale, nivelurile de expresie ale acestor 4 gene au fost reglate în plus în grade diferite în cele două linii celulare ccRCC (Fig. 5A). În mod corespunzător, modelele de expresie a proteinelor AIM2, NOD2 și GZMB din baza de date HPA au arătat că regulatorii au fost, de asemenea, supraexprimați în țesutul ccRCC, comparativ cu țesutul normal (Fig. 5B).

Patru modele de expresie a regulatorului de piroptoză în mai multe tipuri de cancer

O investigație ulterioară a modelului de expresie a acestor patru regulatori de piroptoză în pan-cancer a arătat că patru regulatori de piroptoză au fost exprimați diferențial în mai multe tipuri de cancer (Fig.6A). , plămân, stomac și endometru, precum și CASP5, NOD2 și GZMB (Fig.6A). O analiză ulterioară a constatat că AIM2 a fost cel mai pozitiv legat de HNSC, în timp ce CASP5 a fost legat negativ de COAD (Fig.6B). Și AIM2 și GZMB au fost cele două gene cu cea mai semnificativă asociere pozitivă (Coeficientul de corelație =0.59, Fig.6C).

În timpul progresiei cancerului, celulele tumorale pot pierde treptat un fenotip diferențiat și pot dobândi caracteristici asemănătoare celulelor progenitoare și stem[11]. În general, ARNss și ADNss pot fi utilizate pentru a evalua gradul de caracter stern al celulelor stem canceroase [12]. Prin urmare, a fost explorată corelația dintre regulatorii de piroptoză cu tulpina tumorală măsurată prin ARNss și DNAss. Cei patru regulatori au fost corelați semnificativ pozitiv sau negativ cu ARNss și DNAss în majoritatea pan-cancerelor (Fig.6D). În special, în KIRC, AIM2 și GZMB au fost asociate pozitiv sau negativ cu ARN-uri, în timp ce NOD2 a fost asociat negativ cu DNAss (Fișier suplimentar 3: Figura S3).

Asocierea celor patru regulatori de piroptoză cu micromediul imunitar tumoral în pan-cancer

Pe baza efectului de reglare important al genelor de piroptoză asupra diferitelor tipuri de celule imune, cei patru regulatori au fost investigați în continuare în micro-mediul pan-cancer. Interesant, cu excepția faptului că AIM2 a fost asociat negativ cu DLBC și CASP5 a fost asociat negativ cu COAD și READ în scorul ESTIMATE și scorul stromal, altele au fost asociate pozitiv cu cancere în scorul imunitar, scorul stromal și scorul ESTI-MATE (Fig. 7A). ). Pentru a explora expresia celor patru regulatori ai piroptozei în diferite subtipuri imunitare în pan-cancer, infiltratele imune au fost împărțite în șase tipuri pentru analiză, care corespund de la promovarea tumorii la supresoare tumorale, respectiv, inclusiv vindecarea rănilor, IFN-y dominant, inflamator, limfocitar. epuizat, imunologic liniştit şi dominant TGF. Interesant, cei patru regulatori de piroptoză au fost toți semnificativ legați de subtipurile imune, iar cei patru regulatori de piroptoză au fost cel mai puternic exprimați în IFN-y dominant, urmat de TGF- dominant (Fig.7B). În KIRC, totuși, expresia celor patru regulatori de piroptoză a fost cea mai mare în C2, la fel ca și analiza pan-cancerului. AIM2, care a avut a doua cea mai mare expresie în subtipurile imune, a fost înrudit cu Cl, în timp ce NOD2, CASP5 și GZMB au fost legate de C6 (Fig. 2E).

Discuţie

Rezecția chirurgicală este primul tratament pentru carcinomul renal din practica noastră clinică. Cu toate acestea, este încă dificil să eliminați metastaza carcinomului cu celule renale. Carcinomul metastatic cu celule renale este rezistent la radioterapie și terapia sistemică, inclusiv terapia hormonală și chimioterapie [13]. Un studiu clinic cu nivolumab, un inhibitor al punctului de control imun anti-PD-L1, pentru tratamentul ccRCC metastatic (CheckMate-025) a demonstrat că nivolumab are un OS, un raport de risc, ORR și o rată globală de răspuns semnificativ superioare [ 14]. Aceste studii indică faptul că aplicarea imunoterapiei în tratamentul ccRCC are perspective mari. O analiză aprofundată a eterogenității ccRCC TIME poate ajuta la furnizarea de management precis și individualizat al imunoterapiei pentru a îmbunătăți efectul tratamentului și calitatea supraviețuirii prognosticului pacientului. Aici, pacienții cu ccRCC au fost separați în două subtipuri moleculare independente cu caracteristici clinice diferite, expresia genei imune și TIMP prin gruparea consensuală pentru patru regulatori principali de piroptoză. Conform studiului de față, Clusterul 2 a avut un prognostic mai rău decât Clusterul 1, dar Clusterul 2 a fost mai sensibil la imunoterapie.

Printre mecanismele intrinseci de moarte ale celulelor, piroptoza a primit o atenție din ce în ce mai mare. Piroptoza este un tip nou recunoscut de moarte celulară inflamatorie programată care este activată prin căi mediate de caspaze-1 inflamazomi sau caspaze neclasice-4, caspaze-5 și caspaze{{4} } [15]. Recent, dovezile emergente au raportat rolul important al piroptozei în tumorigeneza tumorilor maligne umane [16,17]. Piroptoza inhibă creșterea tumorii în cancerul colorectal, cancerul hepatic și cancerul de piele, dar are un efect bidirecțional asupra cancerului de sân [18-20]. În ccRCC, rămâne necunoscut cum interacționează genele legate de piroptoză și dacă acestea sunt legate de timpul de supraviețuire a pacientului. Expresia majorității genelor de reglare a piroptozei este corelată pozitiv și joacă un rol prognostic important în ccRCC. Aceste descoperiri sugerează că regulatorii piroptozei pot juca un rol cheie în reglarea tumorigenezei și a dezvoltării ccRCC. În studiul de față, au fost identificați patru regulatori de piroptoză care sunt foarte exprimați în cancerul de rinichi și provoacă un prognostic prost. AIM2 este un receptor imunitar citosol înnăscut care recunoaște ADN-ul dublu catenar (dsDNA) eliberat în timpul perturbării celulare și atacului patogen. AIM2 activat activează calea clasică de piroptoză prin caspază-1 [21]. AIM2 poate juca un rol unic în diferite tipuri de cancer [22-25], iar studiul de față a arătat că AIM2 joacă un rol de promovare a cancerului în ccRCC. Caspaza-5(CASP5), similară cu caspaza{-4 și caspaza{-1l, este o proteină executivă a piroptozei-1-independente de caspază [26]. GZMB este folosit de limfocitele citotoxice ca armă moleculară pentru apărarea împotriva celulelor gazdă infectate cu virus și transformate malign[27]. Expresia scăzută a GZMB este legată de metastazele precoce în cancerul colorectal, sugerând infiltrarea vaselor de sânge și a nervilor [28]. Interesant, analiza noastră a constatat că GZMB este o genă corelată pozitiv în cancerul de rinichi. NOD2 este un receptor de recunoaștere a modelelor care poate regla răspunsul imun înnăscut al gazdei și poate preveni inflamația, steatoza și obezitatea [29]. Histona extracelulară H3 indusă de LPS ar putea provoca piroptoză în timpul sepsisului prin căile NOD2 și VSIG4/NLRP3 [30]. Rămâne necunoscut modul în care aceste gene interacționează între ele în timpul piroptozei celulare în ccRCC.

În practica noastră clinică, inhibitorii tirozin kinazei receptorului factorului de creștere endotelial vascular (VEGFR-TKI) au devenit standardul de îngrijire pentru mRCC [31]. Sunitinib, un inhibitor cu spectru larg al receptorilor tirozin kinazelor, a fost utilizat pe scară largă ca standard de tratament pentru terapia de primă linie a ccRCC avansat [32]. Cu toate acestea, nu toți pacienții cu RCC sunt sensibili la tratamentul cu sunitinib și majoritatea pacienților vor dezvolta rezistență la sunitinib după câteva luni de tratament. Prin urmare, cheia selectării sunitinibului pentru tratament este selectarea pacienților care sunt sensibili la sunitinib. Studiul de față a demonstrat că Cluster 1 este mai sensibil la sunitinib, în ​​timp ce Cluster 2 este mai sensibil la axitinib.

Înțelegerea expresiei regulatorilor de piroptoză în ccRCC înainte de tratament poate ajuta la proiectarea unor opțiuni de tratament țintite mai optimizate pentru a beneficia pacienții. Unele studii au arătat că efectul proinflamator eficient al piroptozei este legat de reglarea micromediului imunitar tumoral [33]. Cu toate acestea, rolul potențial al piroptozei în micromediul imunitar al ccRCC este încă evaziv. Pe baza caracteristicilor de expresie ale regulatorilor de piroptoză, studiul de față a indicat că pacienții din grupuri diferite au corelații diferite cu diferite infiltrații imune. Niveluri mai ridicate infiltrate de celule B naive, celule T CD4 în repaus, celule NK în repaus, monocite, macrofage M0 și macrofage M2 au fost observate în Cluster 1. Pe de altă parte, Cluster 2 a fost mai mare în relație cu CD8 plus. Celulele T, Tregs și celulele T helper foliculare. Tregs pot secreta o varietate de citokine imunosupresoare, ceea ce duce la evadarea imună a celulelor tumorale. Studiile au arătat că Tregs inhibă în mod eficient proliferarea celulelor T efectoare și un nivel ridicat de infiltrare a celulelor CD8+T este un factor de prognostic nefavorabil pentru ccRCC [34,35]. Prognosticul slab al Clusterului 2 și concluziile acestor două concluzii sunt reciproc consistente. Clusterul 2 este corelat pozitiv cu opt ICI fierbinți (SIGLEC15, TIGIT, PD-L1, T IM3, PD-1, CTLA4, L AG3 și PD-L2). Pe baza acestor constatări, rezultatele slabe de supraviețuire ale Clusterului 2 pot fi cauzate de nivelul redus de imunitate antitumorală, iar Clusterul 2 poate fi mai benefic în imunoterapie. Rezultatele GSEA indică faptul că Clusterul 2 este legat de o varietate de căi de semnalizare de reglare imună. Important, calea de semnalizare JAK-STAT este legată de carcinogeneza și infiltrarea imună a ccRCC. Astfel, am speculat că piroptoza poate regla compoziția micromediului imunitar tumoral. Studiul nostru a sugerat că ccRCC cu expresie ridicată a acestor 4 gene poate fi mai sensibil la imunoterapie.

Nivelul de expresie al celor patru regulatori a crescut odată cu creșterea stadiului bolii și a gradului patologic și nu a existat nicio diferență semnificativă între expresia celor patru regulatori și vârsta pacientului, ceea ce a fost în concordanță cu prognosticul mai rău al Clusterului 2.

Având în vedere că piroptoza este implicată pe scară largă în diferite procese biologice, am investigat dacă acești patru regulatori de piroptoză din Clusterul 2 joacă, de asemenea, un rol important în alte tipuri de cancer. Ulterior, a fost efectuată o analiză pan-cancer, iar rezultatele au arătat că acești patru regulatori de piroptoză au fost strâns legați de scorul stromal, scorul imunitar și scorul ESTIMATE în mai multe tipuri de cancer. Aceste rezultate au indicat că acești patru regulatori de piroptoză sunt ținte potențiale pentru o varietate de imunoterapii pentru cancer și nu sunt limitate la ccRCC.

În viitor, este necesară o analiză suplimentară de verificare fiabilă într-o cohortă mai mare. În plus, sunt necesare experimente suplimentare in vitro și in vivo pentru a clarifica mecanismul de reglementare dintre regulatorii piroptozei și micromediul imunitar tumoral.

Concluzii

În rezumat, acest studiu a analizat sistematic profilul de expresie al regulatorilor de piroptoză în ccRCC și corelarea acestuia cu punctele de control imun și rolul în micromediul imunitar tumoral. Expresia regulatorilor de piroptoză este în mod semnificativ legată de punctele de control imun, cum ar fi PD-L1 și CTLA4. Două subtipuri independente au fost, de asemenea, stabilite prin gruparea consecventă a regulatorilor de piroptoză. Au fost observate eterogenitatea tumorii și diferențele în expresia punctului de control imun și micromediul imunitar tumoral între cele două subtipuri, ceea ce va ajuta la stratificarea riscului și la tratamentul precis al pacienților cu ccRCC. O analiză pan-cancer într-un singur pas a arătat că acești regulatori de piroptoză sunt strâns legați de scorul stromal, scorul imunitar și scorul ESTIMATE în multe tipuri de cancer. Este important că studiile clinice viitoare și cercetările de bază vor ajuta la determinarea țintelor pentru îmbunătățirea eficacității imunoterapiei pentru cancer.