Beiträge und prognostische Leistungen von m7G-RNA-Regulatoren beim Pankreasadenokarzinom
Das Pankreasadenokarzinom (PAAD) ist eine global führende Ursache für Mortalität durch endokrine Malignome und stellt eine erhebliche Belastung für die öffentliche Gesundheit dar. Die Entstehung von PAAD ist ein komplexer biologischer Prozess, der multiple Gene und evolutionäre Stadien umfasst. Epigenetische oder genomische Instabilität könnte zur schlechten Prognose von PAAD-Patienten beitragen. Die RNA-Methylierung, insbesondere die N7-Methylguanosin(m7G)-Modifikation, hat sich als grundlegender Mechanismus der epigenetischen Regulation etabliert. Langkettige nichtkodierende RNAs (lncRNAs) modulieren die Genexpression auf verschiedenen Ebenen, einschließlich posttranskriptioneller, transkriptioneller und epigenetischer Regulation. Diese Studie untersucht systematisch die Beiträge und prognostischen Leistungen von m7G-RNA-Regulatoren im Pan-Krebs-Kontext mit Fokus auf PAAD.
Für die Analyse wurden mRNA-Expressionsprofile, Copy-Number-Variation(CNV)-Daten und klinische Merkmale aus der TCGA(The Cancer Genome Atlas)-Datenbank genutzt. Eine pan-karzinogene Übersicht zu m7G-Regulator-Variationen wurde mittels TCGA-CNV-Daten erstellt. Differenzielle mRNA-Expression und prognostische Relevanz der m7G-Regulatoren wurden über verschiedene Krebsarten hinweg analysiert. Die Auswertungen erfolgten unter Verwendung von R und TBtools, dargestellt in Heatmaps.
Für die PAAD-spezifische Analyse wurden Transkriptomdaten und klinische Merkmale von PAAD- und Normalgeweben aus TCGA, ICGC(International Cancer Genome Consortium) und GTEx(Genotype-Tissue Expression) verwendet. Nach log2-Transformation und Batch-Korrektur umfasste die Studie 178 Tumor- und 171 Normalproben (TCGA/GTEx) sowie 82 Tumoren (ICGC). m7G-Methylierungsregulatoren wurden basierend auf der Molecular Signatures Database und publizierten Studien identifiziert. Insgesamt 27 Regulatoren mit vollständigen Expressions- und Überlebensdaten wurden weiter analysiert.
lncRNAs wurden mittels Perl separiert, und deren Transkriptomdaten sowie Korrelationen zu m7G-Regulatoren (Pearson-Koeffizient >0,4; p<0,001) bestimmt. Differenziell exprimierte Gene (DEGs) zwischen PAAD- und Normalgeweben wurden mit dem R-Paket limma identifiziert. Univariate Cox-Regressionsanalysen ermittelten prognostisch relevante m7G-Regulatoren und lncRNAs. DEGs mit prognostischem Wert wurden gescreent.
Unter Verwendung von ConsensusClusterPlus wurden TCGA-PAAD-Proben in zwei Cluster unterteilt. Die Kaplan-Meier-Analyse zeigte eine signifikant geringere Überlebensrate in Cluster 2, korreliert mit fortgeschrittenem Stadium und Grad (p<0,05). Funktionelle Anreicherungsanalysen der Cluster-DEGs offenbarten Assoziationen mit akuten Entzündungsreaktionen, Rezeptoraktivität, Proteinhomöostase und Zelladhäsionswegen (z.B. Wnt- und IL-17-Signalwege).
Ein neuartiges prognostisches m7G-Signaturmodell (m7G-RPS) wurde mittels LASSO-Regression im Trainingssatz (n=89 TCGA-Patienten) entwickelt. Die Validierung in Testkohorten (TCGA: n=88/177; ICGC: n=82) bestätigte die Robustheit. Hochrisikopatienten zeigten signifikant schlechteres Überleben (p<0,001). m7G-RPS erwies sich in uni- und multivariaten Cox-Analysen als unabhängiger Prognoseindikator (HR>2,0; p<0,001). Die AUC der ROC-Kurven (1/3/5 Jahre) unterstrich die Vorhersagegenauigkeit.
Immunologische Profilierungen (TIMER, CIBERSORT, etc.) deuteten auf eine supprimierte Immunantwort in Hochrisikogruppen hin. Schlüssel-Immuncheckpoints wie BTLA, FGL1 und CD40LG waren in Hochrisikopatienten reduziert, während CD276 und LDHA hochreguliert waren.
Diese Studie wurde unterstützt durch das „Leading Talent Team of Support Program for High-Level Talent’s Innovation of Dalian 2019“ und die „Key Projects of Overseas Training Foundation of Higher Education Institutions of Liaoning Province, China“.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000002179