Análisis integral de reguladores de piroptosis y microambiente inmune tumoral en carcinoma de células renales de células claras

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Resumen

Fondo: La creciente evidencia ha indicado que la piroptosis podría regular lamicroambiente inmune tumoral(TIEMPO) para afectar el desarrollo del tumor. Como tumor altamente inmunogénico, el carcinoma de células renales de células claras (ccRCC) puede beneficiarse de la inmunoterapia, pero la investigación relacionada con la piroptosis en el TIEMPO de ccRCC aún es deficiente.

Métodos: Se analizaron los datos disponibles derivados de las bases de datos TCGA y GEO para identificar los diferentes perfiles de expresión de piroptosis en ccRCC y tejidos normales, y se evaluó la correlación de los reguladores de piroptosis con TIME en cCRCC.

Resultados: De acuerdo con el análisis de agrupamiento de consenso, se identificaron dos niveles de expresión diferencial de subtipos que afectan el pronóstico del paciente y se relacionaron con el estadio y grado histológico del tumor. Las células inmunes se calcularon mediante el algoritmo CIBERSORT. En el grupo 1 se observaron niveles más altos infiltrados de células B vírgenes, células T en reposo con memoria CD4, células NK en reposo, monocitos y macrófagos, mientras que en el grupo 2 se observaron niveles más altos infiltrados de células T CD8 plus, células T auxiliares foliculares y Tregs. El análisis de enriquecimiento del conjunto de genes indicó que el Grupo 2 estaba enriquecido en múltiples vías relacionadas con el sistema inmunitario, incluida la vía de señalización JAK-STAT. Además, la sobreexpresión de ocho puntos de control inmunitarios se relacionó con el desarrollo de ccRCC, especialmente en el Grupo 2. Como cuatro reguladores de piroptosis potencialmente clave, se confirmó que AIM2, CASP5, NOD2 y GZMB estaban regulados al alza en ccRCC mediante análisis de RT-qPCR y verificados adicionalmente por el base de datos HPA. Un análisis adicional del cáncer pancreático sugirió que estos cuatro reguladores de piroptosis se expresaron de manera diferencial y se relacionaron con el TIEMPO en múltiples cánceres.

Conclusión: El presente estudio proporcionó una visión integral de los reguladores de piroptosis en el TIEMPO de ccRCC, lo que puede proporcionar un valor potencial para la inmunoterapia.

Palabras clave: Carcinoma de células renales de células claras, Piroptosis, Microambiente inmunitario tumoral, Puntos de control inmunitarios, Inmunoterapia

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Fondo

Carcinoma de células renales(RCC) es el tumor sólido maligno más común del riñón en adultos, representando aproximadamente el 3 por ciento de todos los tumores malignos en adultos y el 90 por ciento de los tumores malignos renales [1]. En la actualidad, el número de muertes por RCC cada año en todo el mundo ha superado el 1,00,000, y las tasas de morbilidad y mortalidad están aumentando a una tasa del 2-3 por ciento cada 10 años. [2]. De acuerdo con la versión de 2004 de la clasificación patológica del RCC de la OMS, la incidencia del carcinoma de células renales de células claras (ccRCC) es de aproximadamente el 70 por ciento [3]. Aunque la resección quirúrgica sigue siendo el mejor tratamiento para el ccRCC, actualmente no existe un tratamiento adyuvante postoperatorio efectivo, y el ccRCC no es sensible a la radioterapia y la quimioterapia. Según la literatura, el 20-40 por ciento de los pacientes experimenta recurrencia después de la cirugía [4]. Como tumor altamente inmunogénico, el ccRCC puede beneficiarse de la inmunoterapia.

La piroptosis es un tipo de muerte celular programada acompañada deinflamacióndesencadenada por una infección por microorganismos patógenos u otras señales dañinas [5]. La piroptosis se caracteriza principalmente por la inflamación celular, la lisis y la liberación de contenidos citoplásmicos. La piroptosis adecuada es un mecanismo importante para que el huésped resista la infección por microorganismos patógenos extraños. Sin embargo, la piroptosis excesiva es dañina o incluso fatal para el huésped. Un número creciente de estudios ha demostrado que la piroptosis también juega un papel importante en el desarrollo de tumores [6]. La piroptosis crea un entorno inhibidor de tumores al liberar factores inflamatorios. Sin embargo, la piroptosis también puede debilitar la función inmunológica del cuerpo frente a las células tumorales y acelerar el crecimiento de tumores en diferentes tipos de cáncer. Algunos estudios han demostrado que el efecto proinflamatorio efectivo de la piroptosis está relacionado con la regulación del microambiente inmune tumoral [7]. Estos hallazgos sugieren que la piroptosis juega un papel importante en el desarrollo de tumores y el proceso antitumoral. Sin embargo, el efecto de la piroptosis en el pronóstico de ccRCC no está claro. Todavía falta una comprensión integral de la piroptosis en ccRCC, incluida la diafonía entre los reguladores de la piroptosis y el microambiente inmune del tumor.

En el presente estudio, realizamos un análisis retrospectivo integral basado en la base de datos The Cancer Genome Atlas (TCGA) y Gene Expression Omnibus Database (GEO) para estimar la influencia de la piroptosis en el TIEMPO y exploramos más a fondo los mecanismos subyacentes entre la piroptosis y el TIEMPO individual. caracterizaciones basadas en el análisis de conglomerados de consenso. Además, el presente estudio también verificó la relación entre la piroptosis y la expresión del punto de control inmune caliente.

materiales y métodos

Adquisición de datos e identificación de expresión diferencial

Los datos de secuenciación de ARN (RNA-seq) de 539 tejidos ccRCC y 72 normalesriñónSe obtuvieron tejidos, así como las características clínicas correspondientes de la base de datos TCGA (https://portal.gdc.cancer.gov/). Los datos GSE46699 y GSE53757 de la base de datos GEO (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) se recopilaron y utilizaron para evaluar la expresión del regulador de piroptosis. Además, se obtuvieron de la Universidad los datos de expresión génica pancancerosa de TCGA para 33 tipos de tumores malignos y la información clínica correspondiente, como puntuaciones de troncalidad basadas en ARNm (ARNss) y metilación de ADN (ADN), así como subtipos inmunitarios. Base de datos de California Santa Cruz (UCSC Xena, http://xena.ucsc.edu/). Los 37 reguladores de piroptosis se presentan en el archivo adicional 4: Tabla S1 y se extrajeron de investigaciones previas [8, 9]. Al usar el paquete "limma", más de dos cambios y una tasa de descubrimiento falso (FDR, valor p ajustado)<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="">

Agrupación de consenso

Se utilizó un análisis de regresión de Cox univariado para extraer los reguladores de piroptosis a través del valor p de "supervivencia" del paquete R<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="">

Estimación del microambiente inmune tumoral

CIBERSORT, una herramienta de análisis basada en la firma del gen inmunitario LM22, se utilizó para evaluar los niveles de infiltración inmunitaria tumoral de ccRCC. El algoritmo se ejecutó para 1000 permutaciones y muestras ccRCC con una salida 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="">

Análisis de enriquecimiento funcional

El análisis de Gene Ontology (GO) y el análisis de la vía de señalización de la Enciclopedia de genes y genomas de Kyoto (KEGG) se realizaron utilizando el paquete "cluster Profiler" en R. Además, se realizó el Análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes (GSEA) para identificar las diferencias en el conjunto de genes expresados ​​entre los dos grupos en el enriquecimiento de la vía KEGG. El número de permutaciones se realizó 1000 veces para

cada análisis, y las vías con valor p ajustado<0.05 and="" q="" values=""><0.05 were="" considered="" statistically="">

Predicción de la respuesta a fármacos

Con base en la información recuperada de la base de datos Genómica de sensibilidad a fármacos en el cáncer (GDSC) (https://www.cancerrxgene.org/), se calcularon las sensibilidades quimioterapéuticas para ccRCC. Se seleccionaron tres fármacos clínicos comunes para predecir la respuesta quimioterapéutica, y se usó el paquete R "pRRophetic" para estimar la respuesta quimioterapéutica determinada por la concentración inhibidora media máxima (IC50).

Análisis de líneas celulares y RT-qPCR

Las líneas celulares ccRCC humanas,786-O y Caki-1, fueron proporcionadas por Haixiang Shen, y la línea celular epitelial de la corteza renal humana normal, HK-2, fue proporcionada por Yanhong Ma.RPMI Se usó medio 1640 (Gibco) suplementado con suero bovino fetal al 10 por ciento (FBS, Gibco) para cultivar las células. Y todas las células se cultivaron a 37 grados con 5 por ciento de dióxido de carbono. Los ARN totales se extrajeron de las células con el kit Trizol (Invitrogen, Carlsbad, CA, EE. UU.) de acuerdo con las instrucciones del fabricante. La primera cadena (ADNc) se transcribió inversamente y se usó como plantilla para el análisis de qPCR como se describió anteriormente [10]. Los niveles de expresión de los reguladores de piroptosis (AIM2, NOD2, GZMB y CASP5) se midieron utilizando un kit SYBR Green qPCR (Takara, Japón). El nombre del gen y las secuencias de los cebadores se enumeran en el archivo adicional 5: Tabla S2. Los niveles de ARNm de todos los genes se normalizaron a GAPDH (una referencia de normalización endógena).

análisis estadístico

El análisis estadístico se realizó utilizando el software R (http://www.R-project.org, versión 4.0.3), lenguaje de programación PERL (versión 5.32.1.1, https://www.perl.org /) y GraphPad Prism 8.0. Los coeficientes de correlación se calcularon mediante análisis de correlación de distancia y Spearmen. Se trazaron las curvas de Kaplan-Meier y se utilizó una prueba de rango logarítmico para calcular la diferencia significativa de supervivencia. Se utilizó la prueba de rangos con signo de Wilcoxon para analizar las variables continuas, mientras que la prueba de chi-cuadrado se utilizó para analizar los datos categóricos. Los resultados de RT-qPCR se expresaron como la media ± SEM. Las diferencias entre los grupos se evaluaron mediante ANOVA unidireccional seguido de la prueba de comparaciones múltiples ad hoc de Dunnett para comparar con células renales normales. Un valor de p inferior a 0.05 se consideró estadísticamente significativo para todos los análisis.

Resultados

Identificación y clasificación de reguladores diferencialmente asociados a piroptosis

La expresión de 37 genes asociados a la piroptosis se comparó en la cohorte TCGA-KIRC y 11 genes se identificaron como genes expresados ​​diferencialmente (Fig. 1A). Después de que se utilizaron dos conjuntos de datos independientes de la base de datos GEO para ilustrar externamente la expresión de estos 11 genes en ccRCC, seis reguladores asociados a la piroptosis (AIM2, CASP5, NLRP3, NOD2, GZMA y GZMB) demostraron estar altamente expresados ​​en ccRCC (Fig. .1B). En combinación con la información de pronóstico del paciente descargada de los conjuntos de datos de TCGA, se implementó la regresión de Cox univariante para evaluar los genes de estos 6 reguladores, y cuatro de ellos (AIM2, CASP5, NOD2 y GZMB) se relacionaron significativamente con el pronóstico del paciente con ccRCC (Fig. 1C) . Para investigar más a fondo la relación entre la expresión de estos 4 reguladores y los subtipos de ccRCC, se realizó un análisis de agrupamiento de consenso con pacientes de la cohorte TCGA-KIRC. El análisis de agrupamiento de consenso se realizó con pacientes con ccRCC en función de estos cuatro reguladores de piroptosis, y el resultado mostró que la variable de agrupamiento (k) =2 se identificó como la estabilidad de agrupamiento más alta de k =1 a 9, lo que indica que los pacientes con ccRCC podrían dividirse en dos grupos con las correlaciones intragrupo más altas y las correlaciones intergrupo más bajas (Fig. 1D). Además, los pacientes del Grupo 1 tuvieron una supervivencia general (SG) favorable en comparación con los del Grupo 2 (Fig. 1E).

Análisis TIME de los clusters según los reguladores de piroptosis

Para investigar qué vías se enriquecen en los grupos, se realizó un análisis GSEA para identificar las vías KEGG significativas asociadas con los dos grupos. Los resultados mostraron que la interacción del receptor de citocinas, la vía de señalización del receptor de células T, el procesamiento y la presentación de antígenos, la vía de señalización de quimiocinas, la citotoxicidad mediada por células asesinas naturales, la vía de señalización del receptor tipo toll, la vía de señalización del receptor de células B y la señalización JAK-STAT La vía se relacionó significativamente con el Grupo 2 (Archivo adicional 1: Figura S1), lo que indica que los grupos que contienen reguladores de piroptosis estaban asociados con el microambiente inmune tumoral. Por lo tanto, para explorar la diferencia en la función inmune entre los dos grupos, se calcularon las puntuaciones ESTIMATE y se demostró que el Grupo 2 tenía puntuaciones ESTIMATE, estromales e inmunes significativamente más altas en comparación con el Grupo 1 (Fig. 2A), y los cuatro reguladores de piroptosis fueron positivamente relacionados con estas puntuaciones (fig. 2B). Además, los dos grupos revelaron diferencias significativas en la infiltración de células inmunitarias (Fig. 2C). El grupo 1 poseía niveles infiltrados más altos de células B ingenuas, células T con memoria CD4 en reposo, células NK en reposo, monocitos, macrófagos M0, macrófagos M2, células dendríticas activadas y mastocitos en reposo, mientras que el grupo 2 fue más alto relacionado con células plasmáticas, células T CD8, células T activadas por memoria, células T auxiliares foliculares, células T reguladoras (Tregs), células T gamma delta y células NK activadas. El análisis de la correlación entre los cuatro reguladores y los tipos de células inmunitarias mostró que los cuatro reguladores tenían una correlación positiva o negativa con la mayoría de los tipos de células inmunitarias (Fig. 2D). Curiosamente, la investigación adicional sobre la expresión diferencial de genes inmunitarios entre dos grupos reveló que una masa de genes inmunitarios estaba regulada al alza en el Grupo 2, mientras que solo 5 genes estaban regulados a la baja (Archivo adicional 2: Figura S2A). Se seleccionaron los 10 genes más regulados al alza y a la baja para analizar la correlación y el resultado se muestra en el archivo adicional 2: Figura S2B. El análisis GO de procesos biológicos mostró que la expresión diferencial de genes inmunes entre grupos se enriqueció en la activación de la vía de señalización del receptor de la superficie celular y la transducción de señales derespuesta inmune. El análisis de componentes celulares indicó que los genes inmunes expresados ​​diferencialmente eran abundantes en el complejo de inmunoglobulina. El análisis de la función molecular indicó que los genes inmunitarios expresados ​​diferencialmente implicaban la unión al antígeno. El análisis KEGG mostró que los genes inmunitarios expresados ​​diferencialmente se enriquecieron en las interacciones citoquina-receptor de citoquina (Archivo adicional 2: Figura S2C, D). Estos resultados indicaron que el grupo 2 y los cuatro reguladores están implicados en el microambiente inmunitario del tumor.

Asociación de reguladores de la piroptosis con los inhibidores de puntos de control inmunitarios y las sensibilidades a fármacos dirigidos Las terapias con inhibidores de puntos de control inmunitarios (ICI, por sus siglas en inglés) se han establecido como una opción de tratamiento potente para múltiples tipos de tumores, mientras que solo una fracción de los pacientes se beneficia de dicha terapia. Por lo tanto, se exploró más a fondo la expresión diferencial de ICI en diferentes subtipos. Ocho genes de puntos de control inmunitarios calientes (SIGLEC15, TIGIT, PD-L1, TIM3, PD-1, CTLA4, LAG3 y PD-L2) se relacionaron positivamente con el Grupo 2 (Fig. 3A, B). Curiosamente, cuatro reguladores estaban estrechamente relacionados con la mayoría de los ICI, mientras que no hubo una relación significativa entre GZMB y SIGLEC15 (Fig. 3C). Además, considerando el valor del tratamiento clínico en la sensibilidad a los fármacos diana, Sunitinib y Temsirolimus mostraron más sensibilidad en el Grupo 1, mientras que Axitinib estuvo estrechamente relacionado con el Grupo 2 (Fig. 3D-F). Estos resultados indicaron que esta clasificación puede proporcionar un cierto valor de referencia para la medicación clínica de diferentes pacientes con ccRCC.

Análisis de estratificación de la utilidad clínica del conglomerado Para explorar más a fondo el valor clínico de la relación entre esta clasificación y diferentes características clínicas, los pacientes con ccRCC se dividieron en diferentes grupos según la edad, el sexo, el grado y el estadio de la enfermedad del paciente. Cabe señalar que el mayor estadio de la enfermedad se asoció más con los pacientes del Cluster 2, así como con el grado patológico (Tabla 1; Fig. 4B). Un análisis más detallado de la relación entre los reguladores de la piroptosis y las características clínicas demostró que el nivel de expresión de los cuatro reguladores aumentó con el aumento de la etapa de la enfermedad y el grado patológico, mientras que solo AIM2 se expresó más en los hombres que en las mujeres. No hubo diferencia significativa entre la expresión de los cuatro reguladores y la edad del paciente (Fig. 4A).

Verificación experimental de la expresión de los cuatro reguladores A partir del análisis bioinformático de la expresión de estos cuatro reguladores, analizamos los niveles de expresión de ARNm y proteínas. En comparación con las células normales, los niveles de expresión de estos 4 genes aumentaron en diversos grados en las dos líneas celulares ccRCC (Fig. 5A). En consecuencia, los patrones de expresión de proteínas de AIM2, NOD2 y GZMB de la base de datos HPA revelaron que los reguladores también se sobreexpresaron en el tejido ccRCC en comparación con el tejido normal (Fig. 5B).

Cuatro patrones de expresión de reguladores de piroptosis en múltiples cánceres

La investigación adicional del patrón de expresión de estos cuatro reguladores de piroptosis en pan-cáncer mostró que cuatro reguladores de piroptosis se expresaron diferencialmente en múltiples cánceres (Fig. 6A). AIM2 se expresó diferencialmente en múltiples cánceres, incluidos los de vejiga, mama, esófago, riñón, hígado , pulmón, estómago y endometrio, así como CASP5, NOD2 y GZMB (Fig. 6A). Un análisis posterior encontró que AIM2 estaba más positivamente relacionado con HNSC, mientras que CASP5 estaba negativamente relacionado con COAD (Fig. 6B). Y AIM2 y GZMB fueron los dos genes con la asociación positiva más significativa (Coeficiente de correlación =0.59, Fig. 6C).

Durante la progresión del cáncer, las células tumorales pueden perder gradualmente un fenotipo diferenciado y adquirir características similares a las de las células madre y progenitoras[11]. En general, el RNAss y el DNAss se pueden utilizar para evaluar la troncalidad de las células madre cancerosas [12]. Por lo tanto, se exploró la correlación entre los reguladores de piroptosis con el tallo tumoral medido por RNAss y DNAss. Los cuatro reguladores se correlacionaron significativamente positiva o negativamente con RNAss y DNAss en la mayoría de los pancánceres (Fig. 6D). En particular, en KIRC, AIM2 y GZMB se asociaron positiva o negativamente con los ARN, respectivamente, mientras que NOD2 se asoció negativamente con los ADNs (Archivo adicional 3: Figura S3).

Asociación de los cuatro reguladores de piroptosis con microambiente inmune tumoral en pan-cáncer

Sobre la base del importante efecto regulador de los genes de piroptosis en diferentes tipos de células inmunitarias, los cuatro reguladores se investigaron más a fondo en el microambiente pancanceroso. Curiosamente, excepto que AIM2 se asoció negativamente con DLBC y CASP5 se asoció negativamente con COAD y READ en la puntuación ESTIMATE y la puntuación estromal, otros se asociaron positivamente con cánceres en la puntuación inmunológica, la puntuación estromal y la puntuación ESTI-MATE (Fig. 7A ). Para explorar la expresión de los cuatro reguladores de piroptosis en diferentes subtipos inmunitarios en pan-cáncer, los infiltrados inmunitarios se dividieron en seis tipos para el análisis que corresponden desde promotores de tumores hasta supresores de tumores, respectivamente, incluida la cicatrización de heridas, IFN-y dominante, inflamatorio, linfocitario. agotado, inmunológicamente tranquilo y TGF-dominante. Curiosamente, los cuatro reguladores de piroptosis estaban todos significativamente relacionados con los subtipos inmunes, y los cuatro reguladores de piroptosis se expresaron más altamente en IFN-γ dominante, seguido de TGF-dominante (Fig. 7B). En KIRC, sin embargo, la expresión de los cuatro reguladores de piroptosis fue la más alta en C2, al igual que en el análisis de pancáncer. AIM2, que tuvo la segunda expresión más alta en subtipos inmunes, estaba relacionado con Cl, mientras que NOD2, CASP5 y GZMB estaban relacionados con C6 (Fig. 2E).

Discusión

La resección quirúrgica es el primer tratamiento del carcinoma de células renales en nuestra práctica clínica. Sin embargo, todavía es difícil eliminar la metástasis del carcinoma de células renales. El carcinoma de células renales metastásico es resistente a la radioterapia y la terapia sistémica, incluida la terapia hormonal y la quimioterapia [13]. Un ensayo clínico de nivolumab, un inhibidor del punto de control inmunitario anti-PD-L1, para el tratamiento del ccRCC metastásico (CheckMate-025) ha demostrado que el nivolumab tiene una SG, un cociente de riesgos instantáneos, una ORR y una tasa de respuesta general significativamente superiores [ 14]. Estos estudios indican que la aplicación de la inmunoterapia en el tratamiento del ccRCC tiene grandes perspectivas. Un análisis en profundidad de la heterogeneidad del ccRCC TIME puede ayudar a proporcionar un manejo de inmunoterapia preciso e individualizado para mejorar el efecto del tratamiento y la calidad del pronóstico de supervivencia del paciente. Aquí, los pacientes con ccRCC se separaron en dos subtipos moleculares independientes con diferentes características clínicas, expresión de genes inmunes y TIEMPO a través de la agrupación de consenso para cuatro reguladores principales de piroptosis. Según el presente estudio, el Grupo 2 tuvo peor pronóstico que el Grupo 1, pero el Grupo 2 fue más sensible a la inmunoterapia.

Entre los mecanismos intrínsecos de muerte de las células, la piroptosis ha recibido una atención creciente. La piroptosis es un tipo recientemente reconocido de muerte celular inflamatoria programada que se activa a través de vías mediadas por caspasa clásica-1 inflamasomas o caspasa no clásica-4, caspasa-5 y caspasa{{4} } [15]. Recientemente, la evidencia emergente ha informado sobre el importante papel de la piroptosis en la tumorigénesis de las neoplasias malignas humanas [16,17]. La piroptosis inhibe el crecimiento tumoral en el cáncer colorrectal, el cáncer de hígado y el cáncer de piel, pero tiene un efecto bidireccional en el cáncer de mama [18-20]. En ccRCC, aún se desconoce cómo interactúan los genes relacionados con la piroptosis y si están relacionados con el tiempo de supervivencia del paciente. La expresión de la mayoría de los genes reguladores de la piroptosis se correlaciona positivamente y juega un papel importante en el pronóstico del ccRCC. Estos hallazgos sugieren que los reguladores de piroptosis pueden desempeñar un papel clave en la regulación de la tumorigénesis y el desarrollo de ccRCC. En el presente estudio se identificaron cuatro reguladores de la piroptosis que se expresan altamente en el cáncer de riñón y causan mal pronóstico. AIM2 es un receptor inmunitario innato citosólico que reconoce el ADN de doble cadena (dsDNA) liberado durante la perturbación celular y el ataque patogénico. AIM2 activado activa la vía clásica de piroptosis a través de caspasa-1 [21]. AIM2 puede desempeñar un papel único en diferentes tipos de cáncer [22-25], y el presente estudio mostró que AIM2 desempeña un papel promotor del cáncer en ccRCC. La caspasa-5(CASP5), similar a la caspasa-4 y la caspasa-1l, es una proteína ejecutiva de la piroptosis independiente de la caspasa-1-[26]. GZMB es utilizado por los linfocitos citotóxicos como un arma molecular para la defensa contra las células huésped infectadas por virus y transformadas malignamente [27]. La baja expresión de GZMB está relacionada con la metástasis temprana en el cáncer colorrectal, lo que sugiere la infiltración de vasos sanguíneos y nervios [28]. Curiosamente, nuestro análisis encontró que GZMB es un gen correlacionado positivamente en el cáncer de riñón. NOD2 es un receptor de reconocimiento de patrones que puede regular la respuesta inmunitaria innata del huésped y prevenir la inflamación, la esteatosis y la obesidad [29]. La histona H3 extracelular inducida por LPS podría causar piroptosis durante la sepsis a través de las vías NOD2 y VSIG4/NLRP3 [30]. Se desconoce cómo interactúan estos genes entre sí durante la piroptosis celular en ccRCC.

En nuestra práctica clínica, los inhibidores de la tirosina quinasa del receptor del factor de crecimiento endotelial vascular (VEGFR-TKI) se han convertido en el tratamiento de referencia para el CCRm [31]. Sunitinib, un inhibidor de amplio espectro de los receptores de tirosina quinasas, se ha utilizado ampliamente como tratamiento estándar para la terapia de primera línea del ccRCC avanzado [32]. Sin embargo, no todos los pacientes con CCR son sensibles al tratamiento con sunitinib y la mayoría de los pacientes desarrollarán resistencia a sunitinib después de unos meses de tratamiento. Por lo tanto, la clave para seleccionar sunitinib para el tratamiento es seleccionar pacientes que sean sensibles a sunitinib. El presente estudio demostró que el Grupo 1 es más sensible a sunitinib, mientras que el Grupo 2 es más sensible a axitinib.

Comprender la expresión de los reguladores de piroptosis en ccRCC antes del tratamiento puede ayudar a diseñar opciones de tratamiento específicas más optimizadas para beneficiar a los pacientes. Algunos estudios han demostrado que el efecto proinflamatorio efectivo de la piroptosis está relacionado con la regulación del microambiente inmune tumoral [33]. Sin embargo, el papel potencial de la piroptosis en el microambiente inmunológico de ccRCC aún es difícil de alcanzar. Basado en las características de expresión de los reguladores de piroptosis, el presente estudio indicó que los pacientes en diferentes grupos tienen diferentes correlaciones con diferentes infiltraciones inmunes. En el Grupo 1 se observaron niveles más altos infiltrados de células B ingenuas, células T CD4 en reposo, células NK en reposo, monocitos, macrófagos M0 y macrófagos M2. Por otro lado, el Grupo 2 estaba más relacionado con CD8 plus Células T, Tregs y células T auxiliares foliculares. Las células Treg pueden secretar una variedad de citocinas inmunosupresoras, lo que conduce al escape inmunitario de las células tumorales. Los estudios han demostrado que las células Treg inhiben eficazmente la proliferación de células T efectoras y un alto nivel de infiltración de células T CD8＋ es un factor de pronóstico desfavorable para ccRCC [34,35]. El mal pronóstico del Grupo 2 y las conclusiones de estas dos conclusiones son mutuamente consistentes. El grupo 2 está correlacionado positivamente con ocho ICI activos (SIGLEC15, TIGIT, PD-L1, T IM3, PD-1, CTLA4, LAG3 y PD-L2). Según estos hallazgos, los resultados de supervivencia deficientes del Grupo 2 pueden deberse al nivel reducido de inmunidad antitumoral, y el Grupo 2 puede ser más beneficioso en la inmunoterapia. Los resultados de GSEA indican que el Grupo 2 está relacionado con una variedad de vías de señalización inmunoreguladoras. Es importante destacar que la vía de señalización JAK-STAT está relacionada con la carcinogénesis y la infiltración inmune de ccRCC. Por lo tanto, especulamos que la piroptosis puede regular la composición del microambiente inmune del tumor. Nuestro estudio sugirió que ccRCC con alta expresión de estos 4 genes puede ser más sensible a la inmunoterapia.

El nivel de expresión de los cuatro reguladores aumentó con el aumento de la etapa de la enfermedad y el grado patológico, y no hubo una diferencia significativa entre la expresión de los cuatro reguladores y la edad del paciente, lo que fue consistente con el peor pronóstico del Grupo 2.

Dado que la piroptosis está ampliamente involucrada en varios procesos biológicos, investigamos si estos cuatro reguladores de piroptosis en el Grupo 2 también juegan un papel importante en otros tipos de cáncer. Posteriormente se realizó un análisis de pancáncer y los resultados mostraron que estos cuatro reguladores de la piroptosis estaban estrechamente relacionados con la puntuación del estroma, la puntuación inmunitaria y la puntuación ESTIMATE en múltiples tipos de cáncer. Estos resultados indicaron que estos cuatro reguladores de piroptosis son objetivos potenciales para una variedad de inmunoterapias contra el cáncer y no se limitan a ccRCC.

En el futuro, se necesitarán más análisis de verificación confiables en una cohorte más grande. Además, se necesitan experimentos adicionales in vitro e in vivo para aclarar el mecanismo regulador entre los reguladores de piroptosis y el microambiente inmune tumoral.

Conclusiones

En resumen, este estudio analizó sistemáticamente el perfil de expresión de los reguladores de piroptosis en ccRCC y su correlación con los puntos de control inmunitarios y el papel en el microambiente inmunitario del tumor. La expresión de los reguladores de la piroptosis está significativamente relacionada con puntos de control inmunitarios como PD-L1 y CTLA4. También se establecieron dos subtipos independientes a través de la agrupación consistente de reguladores de piroptosis. Se observaron heterogeneidad tumoral y diferencias en la expresión del punto de control inmunitario y el microambiente inmunitario tumoral entre los dos subtipos, lo que ayudará a la estratificación del riesgo y al tratamiento preciso de los pacientes con ccRCC. Un análisis pancanceroso de un solo paso mostró que estos reguladores de la piroptosis están estrechamente relacionados con la puntuación del estroma, la puntuación inmunitaria y la puntuación ESTIMATE en muchos tipos de cáncer. Es importante destacar que los futuros ensayos clínicos y la investigación básica ayudarán a determinar los objetivos para mejorar la eficacia de la inmunoterapia contra el cáncer.