Abstrato

Aproveitando um padrão de necroptose para prever o prognóstico e a sensibilidade aos medicamentos do câncer de ovário

Chang-Zhong Li*, Na Su, Ping-Ping Cai, Xiao-Xue Yin, Hong-Min Xu, Zhi-Qiang Dou

Contexto: O câncer de ovário (CO) continua sendo uma malignidade ginecológica fatal. A necroptose pode ser uma via de backup que induz a morte celular quando a apoptose é inibida. Esta pesquisa visa desenvolver e validar um modelo de prognóstico de CO com base na necroptose.

Métodos: Os bancos de dados Cancer Genome Atlas (TCGA) e Genome Tissue Expression Consortium Project Genome (GTEx) foram usados ??para obter dados sobre pacientes com CO e tecidos ovarianos normais. Os genes relacionados à necroptose foram baixados do banco de dados Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). Genes diferencialmente expressos (DEGs) entre tumores e tecidos normais foram rastreados. A análise de regressão COX foi usada para construir a assinatura genética, que foi testada e validada nas coortes TCGA e GEO. Com base em pontuações de risco e diferentes características clínicas prognósticas, o Nomograma foi construído para prever a OS em pacientes com CO. Em seguida, os pacientes foram divididos em grupos de alto e baixo risco, e genes diferenciais foram identificados entre os dois grupos. As potenciais funções biológicas e patológicas dos genes diferenciais foram exploradas por meio de análises de Gene Ontology (GO) e KEGG. Imunoensaios foram usados ??para analisar o estado imunológico. A imuno-histoquímica (IHC) confirmou ainda mais os níveis de expressão dos principais genes prognósticos e suas correlações com as taxas de Sobrevida Global (OS). Análise de sensibilidade a medicamentos em diferentes grupos de risco foi realizada para selecionar medicamentos potenciais para o tratamento de CO. Finalmente, uma análise de agrupamento de consenso foi usada na subtipagem de tumores ovarianos.

Resultados: Uma assinatura de três genes foi identificada, incluindo JAK1, PYGB e STAT1. O grupo de alto risco teve menor OS do que o grupo de baixo risco e a pontuação de risco foi aceitável para prever o prognóstico independente de quaisquer outras características clínicas prognósticas. O nomograma pode prever com precisão as taxas de sobrevivência de 1, 3 e 5 anos de pacientes com CO. A análise funcional revelou vias relacionadas ao sistema imunológico e diferenças no estado imunológico entre os dois grupos de risco. Além disso, três genes prognósticos principais envolvidos na construção do modelo foram superexpressos em CO versus aqueles em tecidos ovarianos normais. Pacientes no grupo de baixo risco foram mais sensíveis à cisplatina e ao docetaxel. Na análise de agrupamento de consenso, os pacientes com CO foram separados em dois subtipos e a taxa de sobrevivência no cluster 1 foi melhor do que no cluster 2.

Conclusão: Um modelo relacionado à necroptose baseado em três DEGs prognósticos principais pode ser usado para prever o prognóstico da OC.