투명 세포 신세포 암종에서 Pyroptosis Regulators 및 Tumor Immune Microenvironment의 종합적인 분석
May 23, 2022
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추상적인
배경: pyroptosis가종양 면역 미세 환경(TIME) 종양 발달에 영향을 미칩니다. 투명 세포 신세포 암종(ccRCC)은 면역원성이 높은 종양으로 면역 요법의 이점을 얻을 수 있지만 ccRCC의 TIME에 pyroptosis에 대한 관련 연구는 여전히 부족합니다.
방법: TCGA 및 GEO 데이터베이스에서 파생된 사용 가능한 데이터를 분석하여 ccRCC 및 정상 조직에서 pyroptosis의 서로 다른 발현 프로파일을 식별하고 cCRCC에서 pyroptosis 조절자와 TIME의 상관 관계를 평가했습니다.
결과: 컨센서스 클러스터링 분석에 따르면, 환자의 예후에 영향을 미치는 두 가지 다른 발현 수준의 아형이 확인되었으며 조직학적 종양 병기 및 등급과 관련이 있었습니다. 면역 세포는 CIBERSORT 알고리즘에 의해 계산되었습니다. 클러스터 1에서 더 높은 침투 수준의 B 세포 순수, T 세포 CD4 기억 휴지기, NK 세포 휴지기, 단핵구 및 대식세포가 관찰된 반면, 클러스터 2에서는 CD8 플러스 T 세포, T 여포 보조 세포 및 Treg의 침투 수준이 더 높게 관찰되었습니다. 유전자 세트 농축 분석은 클러스터 2가 JAK-STAT 신호 전달 경로를 포함하는 다중 면역 관련 경로에서 풍부함을 나타냈다. 더욱이, 8개의 면역 체크포인트의 과발현은 특히 클러스터 2에서 ccRCC 발달과 관련이 있었습니다. 4개의 잠재적인 주요 pyroptosis 조절자인 AIM2, CASP5, NOD2 및 GZMB는 RT-qPCR 분석에 의해 ccRCC에서 상향 조절되는 것으로 확인되었고 HPA 데이터베이스. 추가 범암 분석은 이 4가지 파이롭토시스 조절자가 여러 암에서 차등적으로 발현되고 TIME과 관련이 있음을 시사했습니다.
결론: 본 연구는 ccRCC의 TIME에서 pyroptosis 조절제에 대한 포괄적인 견해를 제공했으며, 이는 면역 요법에 대한 잠재적 가치를 제공할 수 있습니다.
키워드: 투명세포신세포암, 파이롭토시스, 종양면역미세환경, 면역관문, 면역치료
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배경
신세포암(RCC)는 성인에서 가장 흔한 신장 악성 고형 종양으로 전체 성인 악성 종양의 약 3%, 신장 악성 종양의 약 90%를 차지합니다[1]. 현재 전 세계적으로 매년 RCC로 인한 사망자 수는 1명,00,000을 초과했으며 이환율 및 사망률은 10년마다 2-3%의 비율로 증가하고 있습니다. [2]. WHO의 RCC 병리학적 분류의 2004년 버전에 따르면, 투명 세포 신세포 암종(ccRCC)의 발병률은 약 70%입니다[3]. 외과적 절제가 여전히 ccRCC에 대한 최상의 치료법이지만 현재 효과적인 수술 후 보조 요법이 없으며 ccRCC는 방사선 요법 및 화학요법에 민감하지 않습니다. 문헌에 따르면{12}} %의 환자가 수술 후 재발을 경험합니다[4]. 면역원성이 높은 종양으로서 ccRCC는 면역 요법의 이점을 얻을 수 있습니다.
Pyroptosis는 다음과 같은 프로그램된 세포 사멸의 한 유형입니다.염증병원성 미생물 감염 또는 기타 유해한 신호에 의해 유발된다[5]. Pyroptosis는 주로 세포 팽창, 용해 및 세포질 내용물의 방출이 특징입니다. 적절한 pyroptosis는 숙주가 외부 병원성 미생물에 의한 감염에 저항하는 중요한 메커니즘입니다. 그러나 과도한 파이롭토시스는 숙주에게 해롭거나 심지어 치명적입니다. 점점 더 많은 연구에서 pyroptosis가 종양 발달에 중요한 역할을 한다는 것을 보여주었습니다[6]. Pyroptosis는 염증 인자를 방출하여 종양 억제 환경을 만듭니다. 그러나 pyroptosis는 또한 종양 세포에 대한 신체의 면역 기능을 약화시키고 다양한 암에서 종양의 성장을 가속화할 수 있습니다. 일부 연구에서는 pyroptosis의 효과적인 전염증 효과가 종양 면역 미세 환경의 조절과 관련이 있음을 보여주었습니다[7]. 이러한 발견은 파이롭토시스가 종양 발달 및 항종양 과정에서 중요한 역할을 한다는 것을 시사합니다. 그러나 ccRCC의 예후에 대한 pyroptosis의 효과는 불분명합니다. ccRCC의 pyroptosis에 대한 포괄적인 이해는 여전히 pyroptosis 조절자와 종양 면역 미세 환경 간의 누화를 포함하여 부족합니다.
본 연구에서 우리는 pyroptosis가 TIME에 미치는 영향을 추정하기 위해 Cancer Genome Atlas(TCGA) 데이터베이스와 Gene Expression Omnibus Database(GEO)를 기반으로 포괄적인 후향적 분석을 수행하고 pyroptosis와 개별 TIME 사이의 기본 메커니즘을 추가로 조사했습니다. 합의 클러스터 분석을 기반으로 한 특성화. 또한, 본 연구는 pyroptosis와 면역 핫 체크포인트 발현 사이의 관계도 확인했습니다.
재료 및 방법
미분 표현의 데이터 수집 및 식별
539 ccRCC 조직 및 72 정상 조직의 RNA 시퀀싱(RNA-seq) 데이터신장TCGA 데이터베이스(https://portal.gdc.cancer.gov/)에서 조직 및 해당 임상 특징을 얻었습니다. GEO 데이터베이스(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)의 GSE46699 및 GSE53757 데이터를 수집하여 파이로프토시스 조절자 발현을 평가하는 데 사용했습니다. 또한, 33가지 유형의 악성 종양에 대한 TCGA 범암 유전자 발현 데이터 및 면역 하위 유형뿐만 아니라 mRNA(RNAss) 및 DNA-메틸화(DNAss)에 기반한 줄기성 점수와 같은 해당 임상 정보를 대학에서 얻었습니다. 캘리포니아 산타크루즈 데이터베이스(UCSC Xena, http://xena.ucsc.edu/). 37개의 파이롭토시스 조절자는 추가 파일 4:표 S1에 제시되어 있으며 이전 조사에서 추출되었습니다[8, 9]. "limma" 패키지를 사용하여 2배 이상의 변경 및 잘못된 발견률(FDR, 조정된 p-값)<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="">
합의 클러스터링
단변량 Cox 회귀 분석을 사용하여 R 패키지 "생존" p-값을 통해 발열 조절제를 추출했습니다.<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="">
종양 면역 미세 환경 추정
LM22 면역 유전자 서명에 기반한 분석 도구인 CIBERSORT를 사용하여 ccRCC의 종양 면역 침투 수준을 평가했습니다. 알고리즘은 출력 P가 있는 1000개의 순열 및 ccRCC 샘플에 대해 실행되었습니다.<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="">
기능 강화 분석
유전자 온톨로지(GO) 분석 및 교토 유전자 및 게놈 백과사전(KEGG) 신호 전달 경로 분석은 R의 "클러스터 프로파일러" 패키지를 사용하여 수행되었습니다. KEGG 경로의 농축에서 두 클러스터 사이에서 발현되는 유전자. 순열의 수는 1000 번 수행되었습니다.
각 분석 및 조정된 p-값이 있는 경로<0.05 and="" q="" values=""><0.05 were="" considered="" statistically="">
약물 반응 예측
GDSC(Genomics of Drug Sensitivity in Cancer) 데이터베이스(https://www.cancerrxgene.org/)에서 검색된 정보를 기반으로 ccRCC에 대한 화학요법 민감도를 계산했습니다. 3가지 일반적인 임상 약물을 선택하여 화학요법 반응을 예측하고, R 패키지 "pRRophetic"을 사용하여 최대 억제 농도의 절반(IC50)에 의해 결정된 화학요법 반응을 추정했습니다.
세포주 및 RT-qPCR 분석
인간 ccRCC 세포주 786-O 및 Caki-1는 Haixiang Shen에서 제공했으며 정상 인간 신장 피질 상피 세포주 HK-2는 Yanhong Ma.RPMI에서 제공했습니다. 10% 소태아혈청(FBS, Gibco)이 보충된 1640 배지(Gibco)를 사용하여 세포를 배양하였다. 그리고 모든 세포를 37도에서 5% 이산화탄소로 배양하였다. 제조사의 지침에 따라 Trizol Kit(Invitrogen, Carlsbad, CA, USA)를 사용하여 세포에서 총 RNA를 추출했습니다. 첫 번째 가닥(cDNA)은 역전사되어 이전에 설명한 대로 qPCR 분석을 위한 템플릿으로 사용되었습니다[10]. pyroptosis 조절제(AIM2, NOD2, GZMB 및 CASP5)의 발현 수준은 SYBR Green qPCR Kit(Takara, Japan)를 사용하여 측정되었습니다. 유전자 이름과 프라이머 서열은 추가 파일 5: 표 S2에 나열되어 있습니다. 모든 유전자의 mRNA 수준은 GAPDH(내인성 정규화 참조)로 정규화되었습니다.
통계 분석
통계 분석은 R 소프트웨어(http://www.R-project.org, 버전 4.0.3), PERL 프로그래밍 언어(버전 5.32.1.1, https://www.perl.org)를 사용하여 수행되었습니다. /) 및 GraphPad Prism 8.0. 상관 계수는 Spearmen 및 거리 상관 분석에 의해 계산되었습니다. Kaplan-Meier 곡선을 그리고 로그 순위 테스트를 사용하여 유의미한 생존 차이를 계산했습니다. Wilcoxon 부호 순위 검정은 연속 변수를 분석하는 데 사용되었으며 카이 제곱 검정은 범주형 데이터를 분석하는 데 사용되었습니다. RT-qPCR 결과는 평균 ± SEM으로 표시되었습니다. 그룹 간의 차이는 정상 신장 세포와 비교하기 위해 일원 분산 분석에 이어 임시 Dunnett의 다중 비교 테스트에 의해 평가되었습니다. 0.05 미만의 p-값은 모든 분석에서 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다.
결과
차등적으로 파이롭토시스 관련 조절인자의 식별 및 분류
37개의 pyroptosis 관련 유전자의 발현을 TCGA-KIRC 코호트에서 비교하였고, 11개의 유전자가 차등적으로 발현되는 유전자로 확인되었다(도 1A). GEO 데이터베이스의 2개의 독립적인 데이터 세트를 사용하여 ccRCC에서 이러한 11개 유전자의 발현을 외부적으로 설명한 후, 6개의 파이로프토시스 관련 조절인자(AIM2, CASP5, NLRP3, NOD2, GZMA 및 GZMB)가 ccRCC에서 고도로 발현되는 것으로 나타났습니다(그림 3d). .1B). 그런 다음 TCGA 데이터 세트에서 다운로드한 환자 예후 정보와 결합하여 단변량 Cox 회귀를 구현하여 이들 6개 조절인자의 유전자를 스크리닝했으며 그 중 4개(AIM2, CASP5, NOD2 및 GZMB)는 ccRCC 환자 예후와 유의하게 관련되었습니다(그림 1C). . 이 4가지 조절인자의 발현과 ccRCC 하위유형 간의 관계를 추가로 조사하기 위해 TCGA-KIRC 코호트 환자를 대상으로 합의 클러스터링 분석을 수행했습니다. 이 4가지 pyroptosis 조절제를 기반으로 ccRCC 환자를 대상으로 합의 클러스터링 분석을 수행한 결과 클러스터링 변수(k) =2가 k =1에서 9까지 가장 높은 클러스터링 안정성으로 확인되었으며, 이는 ccRCC 환자는 그룹 내 상관 관계가 가장 높고 그룹 간 상관 관계가 가장 낮은 두 개의 클러스터로 나눌 수 있습니다(그림 1D). 또한 클러스터 1의 환자는 클러스터 2의 환자에 비해 양호한 전체 생존(OS)을 보였습니다(그림 1E).
pyroptosis 조절자에 따른 클러스터의 TIME 분석
클러스터에 어떤 경로가 풍부한지 조사하기 위해 GSEA 분석을 수행하여 두 클러스터와 관련된 중요한 KEGG 경로를 식별했습니다. 그 결과 사이토카인 수용체 상호작용, T 세포 수용체 신호전달 경로, 항원 처리 및 제시, 케모카인 신호전달 경로, 자연 살해 세포 매개 세포독성, 톨 유사 수용체 신호전달 경로, B 세포 수용체 신호전달 경로 및 JAK-STAT 신호전달이 나타났다. 경로는 클러스터 2(추가 파일 1: 그림 S1)와 유의하게 관련되었으며, 이는 pyroptosis 조절자를 포함하는 클러스터가 종양 면역 미세 환경과 관련되었음을 나타냅니다. 따라서 두 군집 간의 면역 기능의 차이를 알아보기 위해 ESTIMATE 점수를 계산하고 군집 2가 군집 1에 비해 ESTIMATE, 기질 및 면역 점수가 유의하게 더 높았고(그림 2A), 4개의 pyroptosis 조절 인자가 긍정적인 것으로 나타났습니다. 이 점수와 관련이 있습니다(그림 2B). 또한, 두 클러스터는 면역 세포 침윤에서 상당한 차이를 나타냈다(그림 2C). 클러스터 1은 B 세포 나이브, T 세포 CD4 메모리 휴지, NK 세포 휴지, 단핵구, 대식세포 M{15}}, 대식세포 M2, 활성화된 수지상 세포 및 휴지 중인 비만 세포의 침투 수준이 더 높았지만 클러스터 2는 더 높았습니다. 형질 세포, T 세포 CD8, 활성화된 T 세포 기억, T 세포 여포 도우미, T 세포 조절(Treg), T 세포 감마 델타 및 활성화된 NK 세포와 관련이 있습니다. 4가지 조절인자와 면역세포 유형 간의 상관관계를 분석한 결과, 4가지 조절인자가 대부분의 면역세포 유형과 양(+) 또는 음(-)의 상관관계를 보였다(Fig. 2D). 흥미롭게도, 두 클러스터 사이의 면역 유전자의 차등 발현에 대한 추가 조사는 클러스터 2에서 면역 유전자의 덩어리가 상향 조절되는 반면 5개의 유전자만 하향 조절되는 것으로 나타났습니다(추가 파일 2: 그림 S2A). 가장 상향 조절되고 하향 조절된 10개의 유전자를 선택하여 상관 관계를 분석했으며 결과는 추가 파일 2:그림 S2B에 나와 있습니다. 생물학적 과정의 GO 분석은 클러스터 사이의 면역 유전자의 차등 발현이 세포 표면 수용체 신호 전달 경로 및 신호 전달 활성화에 풍부하다는 것을 보여주었습니다.면역 반응. 세포 성분 분석은 차등적으로 발현된 면역 유전자가 면역글로불린 복합체에 풍부함을 나타내었다. 분자 기능 분석은 차등적으로 발현된 면역 유전자가 항원 결합과 관련되어 있음을 나타냈다. KEGG 분석은 차등적으로 발현된 면역 유전자가 사이토카인-사이토카인 수용체 상호작용에 풍부함을 보여주었다(추가 파일 2: 그림 S2C, D). 이러한 결과는 클러스터 2와 4개의 조절자가 종양 면역 미세 환경에 연루되어 있음을 나타냅니다.
파이롭토시스 조절제와 면역 관문 억제제 및 표적 약물 감도와의 연관성 면역 관문 억제제(ICI) 요법은 여러 종양 유형에 대한 강력한 치료 옵션으로 확립되었지만 일부 환자만이 그러한 요법으로부터 혜택을 받습니다. 따라서 다른 하위 유형에서 ICI의 차등적 표현이 추가로 조사되었습니다. 8개의 핫 면역 체크포인트 유전자(SIGLEC15, TIGIT, PD-L1, TIM3, PD{4}}, CTLA4, LAG3 및 PD-L2)는 클러스터 2와 양의 상관관계가 있었습니다(그림 3A, B). 흥미롭게도 4개의 레귤레이터는 대부분의 ICI와 밀접하게 관련되어 있었지만 GZMB와 SIGLEC15 사이에는 유의한 관계가 없었습니다(그림 3C). 또한 표적 약물 민감도의 임상 치료 값을 고려할 때 Sunitinib과 Temsirolimus는 Cluster 1에서 더 많은 민감도를 보인 반면 Axitinib은 Cluster 2와 밀접한 관련이 있었습니다(그림 3D-F). 이러한 결과는 이 분류가 다른 ccRCC 환자의 임상 약물에 대한 특정 참조 값을 제공할 수 있음을 나타냅니다.
클러스터 임상 유용성의 계층화 분석 이 분류와 다른 임상 특성 사이의 관계의 임상 가치를 추가로 탐색하기 위해 ccRCC 환자를 환자 연령, 성별, 등급 및 질병 단계에 따라 다른 그룹으로 나누었습니다. 높은 질병 단계는 병리학 등급뿐만 아니라 클러스터 2의 환자와 더 관련이 있다는 점에 주목할 가치가 있습니다(표 1, 그림 4B). pyroptosis 조절인자와 임상적 특징 사이의 관계에 대한 추가 분석은 질병 단계 및 병리학적 등급이 증가함에 따라 4가지 조절인자의 발현 수준이 상승한 반면 AIM2만이 여성보다 남성에서 더 높게 발현되었음을 보여주었다. 4가지 조절인자의 발현과 환자의 연령 사이에는 유의한 차이가 없었다(Fig. 4A).
4가지 조절인자의 발현에 대한 실험적 검증 이 4가지 조절인자의 발현에 대한 생물정보학적 분석을 기반으로 mRNA와 단백질 발현 수준을 분석했습니다. 정상 세포와 비교하여, 이들 4개 유전자의 발현 수준은 2개의 ccRCC 세포주에서 다양한 정도로 상향 조절되었다(도 5A). 이에 따라 HPA 데이터베이스의 AIM2, NOD2 및 GZMB의 단백질 발현 패턴은 조절인자가 정상 조직과 비교하여 ccRCC 조직에서도 과발현되었음을 보여주었습니다(그림 5B).
여러 암에서 4가지 pyroptosis 조절자 발현 패턴
범암에서 이들 4가지 pyroptosis 조절인자의 발현 패턴에 대한 추가 조사는 4가지 pyroptosis 조절자가 여러 암에서 차등적으로 발현되었음을 보여주었습니다(그림 6A). AIM2는 방광, 유방, 식도, 신장, 간을 포함한 여러 암에서 차별적으로 발현되었습니다 , 폐, 위 및 자궁내막뿐만 아니라 CASP5, NOD2 및 GZMB(그림 6A). 추가 분석은 AIM2가 HNSC와 가장 긍정적인 관련이 있는 반면 CASP5는 COAD와 부정적인 관련이 있음을 발견했습니다(그림 6B). 그리고 AIM2와 GZMB는 가장 유의한 양의 연관성을 가진 두 유전자였습니다(상관 계수 =0.59, 그림 6C).
암이 진행되는 동안 종양 세포는 점차 분화된 표현형을 잃고 전구 세포 및 줄기 세포와 유사한 특징을 획득할 수 있습니다[11]. 일반적으로 RNAss와 DNA는 암줄기세포의 줄기세포성을 평가하는데 사용될 수 있다[12]. 따라서, RNAss 및 DNAss에 의해 측정된 종양 줄기와 파이롭토시스 조절자 사이의 상관관계가 탐구되었습니다. 4가지 조절인자는 대부분의 범암에서 RNA 및 DNA와 유의하게 양 또는 음의 상관관계가 있었습니다(그림 6D). 특히, KIRC에서 AIM2 및 GZMB는 각각 RNA와 양의 또는 음의 연관이 있는 반면 NOD2는 DNAss와 음의 연관이 있었습니다(추가 파일 3: 그림 S3).
범암에서 종양 면역 미세 환경과 4가지 파이롭토시스 조절자의 연관성
다양한 면역 세포 유형에 대한 pyroptosis 유전자의 중요한 조절 효과에 기초하여 범암 미세 환경에서 4가지 조절자를 추가로 조사했습니다. 흥미롭게도 AIM2가 DLBC와 음의 연관성이 있고 CASP5가 ESTIMATE 점수 및 기질 점수에서 COAD 및 READ와 음의 연관성이 있다는 점을 제외하고 다른 것들은 면역 점수, 기질 점수 및 ESTI-MATE 점수에서 암과 양의 연관성이 있었습니다(그림 7A). ). 범암에서 서로 다른 면역 아형에서 4가지 파이롭토시스 조절인자의 발현을 조사하기 위해 면역 침윤물을 상처 치유, IFN-γ 우성, 염증성, 림프구를 포함하여 각각 종양 촉진에서 종양 억제에 해당하는 6가지 유형으로 나누어 분석했습니다. 고갈되고 면역학적으로 조용하며 TGF가 우세합니다. 흥미롭게도 4개의 pyroptosis 조절 인자는 모두 면역 아형과 유의하게 관련이 있었고, 4개의 pyroptosis 조절 인자는 IFN-γ 우성에서 가장 높게 발현되었고, 그 다음으로 TGF-우성이었다(그림 7B). 그러나 KIRC에서는 4가지 pyroptosis 조절인자의 발현이 범암 분석과 마찬가지로 C2에서 가장 높게 나타났다. 면역 아형에서 두 번째로 높은 발현을 보인 AIM2는 C1과 관련되었고 NOD2, CASP5 및 GZMB는 C6과 관련이 있었다(그림 2E).
논의
수술적 절제는 우리 임상에서 신세포암의 첫 번째 치료법입니다. 그러나 여전히 신세포암 전이를 제거하는 것은 어렵다. 전이성 신세포암은 방사선 요법과 호르몬 요법, 화학 요법을 포함한 전신 요법에 내성이 있습니다[13]. 전이성 ccRCC(CheckMate{4}}) 치료를 위한 항PD-L1 면역 관문 억제제인 니볼루맙의 임상 시험에서 니볼루맙의 전체 생존(OS), 위험 비율, ORR 및 전체 반응률이 상당히 우수한 것으로 나타났습니다[ 14]. 이러한 연구는 ccRCC의 치료에 면역 요법의 적용이 큰 전망을 가지고 있음을 나타냅니다. ccRCC TIME의 이질성에 대한 심층 분석은 치료 효과와 환자의 예후 생존의 질을 개선하기 위해 정확하고 개별화된 면역 요법 관리를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에서 ccRCC 환자는 4가지 주요 pyroptosis 조절 인자에 대한 합의 클러스터링을 통해 임상 특성, 면역 유전자 발현 및 TIME이 다른 두 개의 독립적인 분자 하위 유형으로 분리되었습니다. 본 연구에 따르면 클러스터 2는 클러스터 1보다 예후가 좋지 않았지만 클러스터 2는 면역 요법에 더 민감했습니다.
세포의 내재적 사멸 기전 중 파이롭토시스(pyroptosis)가 주목받고 있다. Pyroptosis는 기존의 caspase{0}} inflammasomes 또는 non-classical caspase-4, caspase-5 및 caspase{{4}에 의해 매개되는 경로를 통해 활성화되는 새로 인식된 유형의 프로그래밍된 염증 세포 사멸입니다. } [15]. 최근에, 인간 악성종양의 종양형성에서 파이롭토시스의 중요한 역할을 보고하는 새로운 증거가 보고되었습니다[16,17]. Pyroptosis는 결장직장암, 간암 및 피부암에서 종양 성장을 억제하지만 유방암에는 양방향 효과가 있습니다[18-20]. ccRCC에서 pyroptosis 관련 유전자가 상호 작용하는 방식과 환자의 생존 시간과 관련이 있는지 여부는 아직 알려지지 않았습니다. 대부분의 pyroptosis 조절 유전자의 발현은 양의 상관관계가 있으며 ccRCC에서 중요한 예후 역할을 합니다. 이러한 발견은 pyroptosis 조절자가 종양 형성 및 ccRCC 발달을 조절하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 본 연구에서는 신장암에서 높게 발현되어 불량한 예후를 유발하는 4가지 pyroptosis 조절인자를 확인하였다. AIM2는 세포 교란 및 병원성 공격 동안 방출되는 이중 가닥 DNA(dsDNA)를 인식하는 세포질 타고난 면역 수용체입니다. 활성화된 AIM2는 caspase{14}}[21]를 통해 pyroptosis의 고전적 경로를 활성화합니다. AIM2는 다양한 암 유형[{17}}]에서 독특한 역할을 할 수 있으며 본 연구에서는 AIM2가 ccRCC에서 암 촉진 역할을 한다는 것을 보여주었습니다. Caspase{20}}(CASP5)는 caspase{22}} 및 caspase{23}}l과 유사하며 caspase{24}}독립적 파이롭토시스의 집행 단백질입니다[26]. GZMB는 바이러스 감염 및 악성 형질전환 숙주 세포에 대한 방어를 위한 분자 무기로 세포독성 림프구에 의해 사용됩니다[27]. GZMB의 낮은 발현은 결장직장암의 조기 전이와 관련이 있으며, 이는 혈관 및 신경의 침윤을 시사한다[28]. 흥미롭게도, 우리의 분석은 GZMB가 신장암에서 양의 상관관계가 있는 유전자임을 발견했습니다. NOD2는 숙주의 타고난 면역 반응을 조절하고 염증, 지방증, 비만을 예방할 수 있는 패턴 인식 수용체이다[29]. LPS에 의해 유도된 세포외 히스톤 H3는 패혈증 동안 NOD2 및 VSIG4/NLRP3 경로를 통해 파이롭토시스를 유발할 수 있습니다[30]. ccRCC에서 세포 pyroptosis 동안 이러한 유전자가 서로 어떻게 상호 작용하는지 알려지지 않았습니다.
우리 임상에서는 혈관내피세포 성장인자 수용체 티로신 키나제 억제제(VEGFR-TKI)가 mRCC 치료의 표준이 되었습니다[31]. 수용체 티로신 키나아제의 광범위한 억제제인 수니티닙은 진행성 ccRCC의 1차 요법의 치료 표준으로 널리 사용되어 왔다[32]. 그러나 모든 RCC 환자가 수니티닙 치료에 민감한 것은 아니며 대부분의 환자는 치료 몇 개월 후에 수니티닙에 내성을 갖게 됩니다. 따라서 치료를 위해 수니티닙을 선택하는 열쇠는 수니티닙에 민감한 환자를 선택하는 것입니다. 본 연구는 클러스터 1이 수니티닙에 더 민감하고 클러스터 2가 악시티닙에 더 민감하다는 것을 보여주었습니다.
치료 전에 ccRCC에서 pyroptosis 조절인자의 발현을 이해하면 환자에게 이익이 되도록 보다 최적화된 표적 치료 옵션을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 연구에서는 pyroptosis의 효과적인 전염증 효과가 종양 면역 미세 환경의 조절과 관련이 있음을 보여주었습니다[33]. 그러나 ccRCC의 면역 미세 환경에서 파이롭토시스의 잠재적인 역할은 여전히 파악하기 어렵습니다. pyroptosis 조절자의 발현 특성에 기초하여, 본 연구는 다른 클러스터의 환자가 다른 면역 침윤과 다른 상관 관계를 가지고 있음을 나타냅니다. 클러스터 1에서는 B 세포 나이브, T 세포 CD4 메모리 휴지, 휴면 NK 세포, 단핵구, 대식세포 M{2}} 및 대식세포 M2의 침윤 수준이 더 높게 관찰되었습니다. 반면에 클러스터 2는 CD8 플러스와 관련하여 더 높았습니다. T 세포, Treg 및 T 여포 보조 세포. Treg는 다양한 면역억제성 사이토카인을 분비하여 종양 세포의 면역 탈출을 유도할 수 있습니다. 연구에 따르면 Treg는 이펙터 T 세포의 증식을 효과적으로 억제하고 높은 CD8+ T 세포 침윤 수준은 ccRCC에 대한 불리한 예후 인자입니다[34,35]. 군집 2의 나쁜 예후와 이 두 결론의 결론은 상호 일관성이 있습니다. 클러스터 2는 8개의 핫 ICI(SIGLEC15, TIGIT, PD-L1, T IM3, PD{16}}, CTLA4, L AG3, PD-L2)와 양의 상관관계가 있습니다. 이러한 결과를 바탕으로 클러스터 2의 낮은 생존 결과는 항종양 면역 수준의 감소로 인해 발생할 수 있으며 클러스터 2는 면역 요법에 더 유리할 수 있습니다. GSEA의 결과는 클러스터 2가 다양한 면역 조절 신호 경로와 관련되어 있음을 나타냅니다. 중요하게도, JAK-STAT 신호 전달 경로는 ccRCC의 발암 및 면역 침윤과 관련이 있습니다. 따라서 우리는 pyroptosis가 종양 면역 미세 환경의 구성을 조절할 수 있다고 추측했습니다. 우리의 연구는 이 4가지 유전자의 높은 발현을 갖는 ccRCC가 면역 요법에 더 민감할 수 있음을 시사했습니다.
4가지 조절인자의 발현 정도는 병기 및 병적 등급이 증가함에 따라 증가하였고, 4가지 조절인자의 발현과 환자 연령 사이에는 유의한 차이가 없었으며, 이는 클러스터 2의 더 나쁜 예후와 일치하였다.
pyroptosis가 다양한 생물학적 과정에 광범위하게 관여한다는 점을 감안할 때, 우리는 클러스터 2의 이러한 4가지 pyroptosis 조절자가 다른 암 유형에서도 중요한 역할을 하는지 여부를 조사했습니다. 이후 범암 분석을 수행한 결과 이 4가지 pyroptosis 조절 인자가 여러 암 유형에서 기질 점수, 면역 점수 및 ESTIMATE 점수와 밀접한 관련이 있음을 보여주었습니다. 이러한 결과는 이 4가지 파이롭토시스 조절제가 다양한 암 면역 요법의 잠재적 표적이며 ccRCC에 국한되지 않음을 나타냅니다.
앞으로 더 큰 코호트에서 더 신뢰할 수 있는 검증 분석이 필요합니다. 또한, 파이롭토시스 조절자와 종양 면역 미세 환경 사이의 조절 메커니즘을 명확히 하기 위해 추가적인 시험관 내 및 생체 내 실험이 필요합니다.
결론
요약하면, 이 연구는 ccRCC에서 pyroptosis 조절자의 발현 프로파일과 면역 체크포인트와의 상관 관계 및 종양 면역 미세 환경에서의 역할을 체계적으로 분석했습니다. pyroptosis 조절 인자의 발현은 PD-L1 및 CTLA4와 같은 면역 관문과 유의하게 관련이 있습니다. pyroptosis 조절기의 일관된 클러스터링을 통해 두 개의 독립적인 하위 유형도 확립되었습니다. 종양 이질성 및 면역 체크포인트 발현 및 종양 면역 미세 환경의 차이가 두 하위 유형 간에 관찰되었으며, 이는 ccRCC 환자의 위험 계층화 및 정확한 치료에 도움이 될 것입니다. 원스텝 범암 분석은 이러한 pyroptosis 조절자가 많은 암 유형에서 기질 점수, 면역 점수 및 ESTIMATE 점수와 밀접한 관련이 있음을 보여주었습니다. 중요한 것은 미래의 임상 시험과 기초 연구가 암 면역 요법의 효능을 향상시키기 위한 목표를 결정하는 데 도움이 될 것입니다.