Análisis del sistema de VEGFA en carcinoma de células renales: expresión, pronóstico, red de regulación génica y objetivos de regulación

edmund.chen@wecistanche.com

Introducción

Carcinoma de células renales (RCC), el tumor maligno más común en elriñón, es uno de los 10 cánceres más comunes en todo el mundo.1 Representa aproximadamente 330,000 casos de cáncer en todo el mundo y más de 140,000 muertes al año.2 Entre los subtipos heterogéneos de RCC,riñón renalEl carcinoma de células papilares (KIRP) ocupa el segundo lugar en términos de incidencia, representando del 10 al 15 por ciento de los CCR, despuésriñón renalcarcinoma de células claras (KIRC) con una incidencia del 75 al 80 por ciento .3Riñóncromófobo (KICH) es un subtipo raro de CCR, que representa aproximadamente el 4 %-5 % de los CCR.4 El CCR avanzado es una enfermedad mortal, con una tasa de supervivencia de 5-años de solo el 11,7 % .5 Cirugía y terapia dirigida son los principales métodos terapéuticos clínicos para el CCR.6 Ensayos clínicos relevantes han demostrado que el uso de inhibidores del punto de control inmunitario en combinación con agentes antiangiogénicos es clínicamente más efectivo en pacientes con CCR.7,8 Sin embargo, los nuevos métodos basados ​​en la inmunoterapia también enfrentan muchos desafíos en aplicación clínica. Existe una necesidad urgente de identificar objetivos y enfoques terapéuticos más prometedores para el tratamiento del CCR.

El factor de crecimiento endotelial vascular A (VEGFA), un factor angiogénico crítico, es un importante factor específico del tumor en pacientes con RCC y juega un papel crucial en la angiogénesis y progresión tumoral.9 VEGFA induce la adhesión y migración de células cancerosas al unirse a la integrina 9 1.10 Varios inhibidores de VEGFA son clínicamente útiles.11,12 Sunitinib, un inhibidor de la tirosina quinasa avascular de VEGF, ha sido aprobado para el tratamiento de primera y segunda línea del CCR avanzado. Sin embargo, sunitinib puede potencialmente causarDaño en el riñóny deterioro cardiovascular.11 Aunque VEGFA se considera un factor específico de tumor esencial en pacientes con RCC, el nivel de expresión, la red de regulación génica, el valor pronóstico y el objetivo de regulación de VEGFA en pacientes con subtipos heterogéneos de RCC (KIRC, KICH, y KIRP) siguen sin dilucidarse. Por lo tanto, es necesario obtener más información útil sobre la relación entre la expresión de VEGFA y la aparición de RCC. En el presente estudio, utilizamos múltiples bases de datos en línea gratuitas para identificar el nivel de expresión, la red de regulación génica, el valor pronóstico y el objetivo de regulación de VEGFA en pacientes con RCC. Además, este estudio tuvo como objetivo explorar más a fondo la relación entre la expresión de VEGFA y la aparición de RCC y proporcionar nuevos conocimientos sobre el tratamiento objetivo de los pacientes con RCC.

Palabras clave:Carcinoma de células renales, carcinoma renal de células claras renales, riñón cromófobo, carcinoma renal de células papilares renales, VEGFA, red de regulación génica, predicción de objetivos

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materiales y métodos

Análisis UALCANUALCAN (http://ualcan.path.uab.edu/analysis.html) es una base de datos en línea utilizada como herramienta para la expresión génica de subgrupos tumorales y análisis de supervivencia.13,Se usó el módulo "Análisis de expresión" de la base de datos ALCAN para analizar los datos de expresión del gen TCGA, y los criterios de selección se establecieron de la siguiente manera: (a) gen: VEGFA; (b) conjunto de datos: KIRC, KICH y KIRP; (c) condiciones de establecimiento del umbral: límite del valor P =0.05. Se utilizó la prueba t de Student para el análisis comparativo.Análisis de perfiles de expresión génicaAnálisis de perfiles de expresión génica (GEPIA) (http://gepia.cancer-pku.cn/index.html) es una plataforma en línea gratuita que proporciona datos de expresión de secuenciación de ARN de 9736 tumores y 8587 muestras normales para analizar14 la expresión diferencial de ARNm, la metilación del promotor, el estadio patológico y el pronóstico correlativo en este estudio. Los criterios de selección fueron los siguientes: (a) gen: VEGFA; (b) conjunto de datos: KIRC, KICH y KIRP; (c) condiciones de establecimiento del umbral: límite del valor P =0.05. Se utilizó la prueba t de Student para analizar la expresión de VEGFA y el estadio patológico de RCC. Se utilizó la curva de Kaplan-Meier para analizar el pronóstico de los pacientes con CCR.cAnálisis BioPortalEl cBioPortal (http://cbioportal.org) es una base de datos abierta en línea que se utiliza para visualizar, estudiar y analizar datos genéticos del cáncer.15 En nuestro estudio, el análisis de las alteraciones genéticas de VEGFA y sus genes vecinos (los 5 principales{{ 9}} genes vecinos alterados de VEGFA) se realizó utilizando la base de datos cBioPortal. Los criterios de selección fueron los siguientes: (a) se analizaron 446, 66 y 274 muestras de KIRC, KICH y KIRP, respectivamente; (b) las puntuaciones z de expresión de ARNm relativas a todas las muestras (log RNA Seq V2 RSEM) se obtuvieron utilizando un umbral de puntuación z de ± 2,0; (c) gen: VEGFA.Análisis de CADENASTRING (https://string-db.org/cgi/input.pl) es una base de datos gratuita en línea que se utiliza para construir redes de interacción proteína-proteína (PPI) entre proteínas diana.16 En este estudio, construimos la interacción de la red PPI mediante condiciones de detección con confianza baja (0.150) y especies definidas como Homo sapiens.Análisis GeneMANIAGeneMANIA (http://www.genemania.org) es una herramienta de análisis para construir PPI, generar hipótesis sobre la función de los genes, analizar listas de genes y secuenciar genes para determinar la función.17 En este estudio, construimos redes de interacción para explorar el papel de VEGFA y los 50 principales genes vecinos alterados.Análisis de metapaisajeMetascape (https://metascape.org) es una herramienta de análisis y anotación de funciones genéticas simple y poderosa que puede ayudar a los usuarios a aplicar los métodos de análisis bioinformáticos actualmente populares para el análisis de genes y proteínas por lotes para comprender la función de genes o proteínas.18 En nuestro estudio, la función Gene Ontology (GO) y el análisis de enriquecimiento de la ruta de la Enciclopedia de genes y genomas de Kyoto (KEGG) de VEGFA y sus genes vecinos alterados en RCC se investigaron utilizando Metascape.Análisis de CONFIANZATRUST (https://www.grnpedia.orgtrrust/) es una base de datos seleccionada manualmente de las redes reguladoras transcripcionales humanas que contienen 8444 y 6552 relaciones reguladoras objetivo-factor de transcripción de 800 factores de transcripción humanos.19 En este estudio, intentamos identificar el factor clave que regula la expresión de VEGFA y sus genes vecinos alterados en pacientes con RCC utilizando la base de datos TRUST.Análisis LinkedOmicsLinkedOmics (http://www.linkedomics.org) es una plataforma pública en línea que incluye datos multiómicos de los 32 tipos de cáncer TCGA.20 Proporciona métodos para analizar y comparar datos multiómicos del cáncer dentro y entre tipos de tumores. En nuestro estudio, el enriquecimiento de objetivos de quinasa, el enriquecimiento de objetivos de miARN y los genes expresados ​​​​diferencialmente en correlación con VEGFA se realizaron utilizando el módulo "LinkInterpreter" de LinkedOmics. Los criterios de selección se establecieron de la siguiente manera: (a) un número mínimo de tres genes (tamaño); (b) tipo de cáncer: KIRC, KICH y KIRP; (c) una simulación de 500; (d) atribución de búsqueda: VEGFA y los 50 principales genes vecinos alterados; (e) conjunto de datos objetivo: RNA-seq (tipo de datos).Análisis de temporizadorTIMER (https://cistrome.shinyapps.io/timer/) es un recurso integral para el análisis sistemático de las células inmunitarias infiltrantes de tumores, incluidas las células B, las células T CD4 más, las células T CD8 más, los neutrófilos, los macrófagos y las células dendríticas. células.21 En nuestro estudio, la correlación entre el nivel de expresión de VEGFA y la infiltración de células inmunitarias fue evaluada por el "módulo genético" de TIMER.

Resultados

Expresión de VEGFA en pacientes con RCCComparamos los niveles de expresión de VEGFA en pacientes con RCC que tenían tejidos humanos normales y encontramos que los niveles transcripcionales de VEGFA estratificados por tipo de muestra, sexo y estadio patológico de KIRC estaban significativamente regulados al alza (P < {{0}}="" .001)="" (figura="" 1(a)="" a="" (c)).="" de="" manera="" similar,="" el="" nivel="" de="" expresión="" de="" vegfa="" en="" tejidos="" kich="" aumentó="" según="" el="" tipo="" de="" muestra,="" el="" sexo="" y="" la="" etapa="" 2="" de="" kich="" (p="">< 0.05)="" (figura="" 1="" (d)="" a="" (f)).="" sin="" embargo,="" el="" nivel="" de="" expresión="" de="" vegfa="" en="" tejidos="" kirp="" se="" reguló="" a="" la="" baja="" según="" el="" tipo="" de="" muestra="" y="" el="" sexo="" masculino="" (p="">< 0,05)="" (figura="" 1(g)="" y="" (h)).="" además,="" evaluamos="" la="" correlación="" entre="" la="" expresión="" diferencial="" de="" vegfa="" y="" el="" estadio="" patológico="" en="" pacientes="" con="" ccr.="" nuestros="" resultados="" mostraron="" una="" correlación="" significativa="" entre="" la="" expresión="" de="" vegfa="" y="" el="" estadio="" patológico="" en="" pacientes="" con="" kirc="" (p="0.0471)" y="" kirp="" (p="4.36e-6)" (figura="" 2)="" .="" además,="" utilizamos="" gepia="" para="" evaluar="" el="" valor="" pronóstico="" de="" la="" expresión="" de="" vegfa="" en="" pacientes="" con="" rcc.="" la="" supervivencia="" general="" fue="" mayor="" en="" los="" pacientes="" con="" kirp="" que="" tenían="" niveles="" de="" expresión="" de="" vegfa="" bajos="" en="" lugar="" de="" altos="" (p="00,00044)" (figura="" 3(c)).="" el="" porcentaje="" de="" supervivencia="" fue="" mayor="" en="" pacientes="" con="" kirp="" que="" tenían="" niveles="" de="" expresión="" de="" vegfa="" bajos="" que="" altos="" antes="" de="" los="" 100="" meses="" (p="0.0016)" (figura="" 3(f)).="" sin="" embargo,="" se="" encontró="" un="" resultado="" contrario="" después="" de="" 100="" meses="" en="" pacientes="" con="" kirp="" (figura="">

Alteración genética y nivel de metilación del promotor de la expresión de VEGFA en pacientes con CCRLas alteraciones genéticas de VEGFA en pacientes con RCC se evaluaron mediante TCGA. Nuestros resultados mostraron que la expresión de VEGFA se alteró en un 4 por ciento en pacientes con KIRC (Figura complementaria 1 (a)). Sin embargo, el nivel de metilación del promotor de la expresión de VEGFA fue menor en pacientes con KIRC que en humanos normales (Figura complementaria 1 (b)). Además, encontramos una alteración del nivel de expresión de VEGFA del 8 por ciento en pacientes con KICH (Figura complementaria 1 (c)). De manera similar, la expresión de VEGFA se alteró en un 4 por ciento en pacientes con KIRP (Figura complementaria 1 (e)). Sin embargo, el nivel de metilación del promotor de la expresión de VEGFA fue mayor en pacientes con KIRP en estadio patológico 1 que en individuos normales (Figura complementaria 1 (f))

Alteración de genes vecinos y red de interacción VEGFA en pacientes con CCRLa alteración del gen vecino de la expresión de VEGFA en pacientes con RCC se analizó utilizando el software cBioPortal. Encontramos frecuencias de alteración de genes vecinos de VEGFA superiores o iguales al 11,11 por ciento, superiores o iguales al 20 por ciento y superiores o iguales al 9,09 por ciento (los 50 genes vecinos alterados con mayor frecuencia) en pacientes con KIRC, KICH y KIRP, respectivamente (Tablas complementarias 1–3). Los genes vecinos de VEGFA alterados con mayor frecuencia en pacientes con KIRC fueron VHL (72,22 por ciento), PBRM1 (33,33 por ciento) y MUC16 (22,22 por ciento) (Tabla complementaria 1). Además, TRRAP (60.00 por ciento), PABPC1 (60.00 por ciento) y MUC5B (60.00 por ciento) fueron los genes vecinos de VEGFA alterados con mayor frecuencia en pacientes con KICH (Suplementario) Tabla 2). Los tres genes vecinos de VEGFA alterados con mayor frecuencia en pacientes con KIRP fueron BAP1 (27,27 por ciento), MS4A15 (18,18 por ciento) y TGM7 (18,18 por ciento) (Tabla complementaria 3).

Luego exploramos las posibles interacciones entre VEGFA y sus genes vecinos. La red PPI se construyó utilizando el software STRING. Obtuvimos 43 nodos y 95 bordes en las redes PPI en pacientes con KIRC (Figura complementaria 2 (a)). Además, la trimetilación de peptidil lisina, la metilación de peptidil-lisina, la matriz extracelular y la glicosilación ligada a proteína O fueron las funciones principales de VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con KIRC (Figura complementaria 2 (b)). También obtuvimos 44 nodos y 125 bordes en las redes PPI en pacientes con KICH (Figura complementaria 2 (c)). VEGFA y sus genes vecinos tenían las siguientes funciones en pacientes con KICH: procesamiento de O-glucano, luz de Golgi, glicosilación ligada a O de proteína b, mantenimiento de la estructura epitelial y organización del citoesqueleto de filamento intermedio (Figura complementaria 2 (d)). Además, se obtuvieron 30 nodos y 57 bordes en las redes PPI en pacientes con KIRP (Figura complementaria 2 (e)). El desarrollo de la estructura muscular, la diferenciación de las células musculares, el desarrollo del tejido muscular y el desarrollo del componente estructural del tejido muscular fueron las funciones principales de VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con KIRP (Figura complementaria 2 (f)). VEGFA está conectado a sus genes vecinos en una red de interacción compleja mediante coexpresión, interacciones físicas, dominios de proteínas compartidos predichos y colocalización (Figura complementaria 2 (b) a (f))

Análisis de enriquecimiento de vías GO y KEGGLa función GO y el análisis de enriquecimiento de la ruta KEGG de VEGFA y los 50 principales genes vecinos alterados en pacientes con RCC se exploraron utilizando el software Metascape. Nuestros resultados mostraron que los componentes celulares relacionados con VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con KIRC estaban principalmente involucrados en la membrana basal, la caveola, la unión adherente, la parte del espermatozoide y la parte de la fibra contráctil (Figura complementaria 3 (a)). Además, la morfogénesis de la vasculatura coronaria, el desarrollo de cardiomiocitos, la regulación positiva de la extensión del axón y la adhesión célula-célula heterófila a través de moléculas de adhesión celular a la membrana plasmática fueron los principales procesos biológicos de la expresión de VEGFA y sus genes vecinos alterados en pacientes con KIRC (Figura complementaria 3(b)). Las funciones moleculares de VEGFA y sus 50 principales genes vecinos alterados en pacientes con KIRC incluyeron principalmente el componente estructural de la matriz extracelular, la unión de moléculas de adhesión celular y la actividad catalítica, además de actuar sobre el ARN (Figura complementaria 3 (c)). La vía KEGG de VEGFA y sus genes vecinos en KIRC participaron principalmente en la vía de señalización AGE-RAGE en las complicaciones diabéticas y la vía de señalización PI3K-Akt (Figura complementaria 3 (d)). La luz de Golgi, la matriz extracelular, el complejo ATPasa y el disco Z eran componentes celulares relacionados con la expresión de VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con KICH (Figura complementaria 3 (e)). Además, los principales procesos biológicos relacionados con la expresión de VEGFA y sus 50 principales genes vecinos alterados en pacientes con KICH fueron el mantenimiento del epitelio gastrointestinal, la regulación negativa de la organización de componentes celulares y la cicatrización de heridas (Figura complementaria 3 (f)) . Las funciones moleculares de VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con KICH fueron la actividad ATPasa, la unión del filamento de actina y la unión de la proteasa (Figura complementaria 3 (g)). Los transportadores de cassette de unión a ATP (ABC) y la infección por el virus de la leucemia de células T humanas 1 estuvieron involucrados en el análisis de la vía KEGG de VEGFA y sus 50 genes vecinos alterados principales en pacientes con KICH (Figura complementaria 3 (h)). Además, los componentes celulares relacionados con VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con KIRP estaban principalmente involucrados en la luz de Golgi y el centriolo (Figura complementaria 3 (I)). Además, la homeostasis de los tejidos, la homeostasis de las células mieloides, el procesamiento de O-glicanos y la respuesta celular a los lípidos fueron los principales procesos biológicos involucrados en la expresión de VEGFA y sus genes vecinos alterados en pacientes con KIRP (Figura complementaria 3 (j)). Las funciones moleculares de VEGFA y sus 50 principales genes vecinos alterados en pacientes con KIRP incluyeron principalmente actividad coactivadora de transcripción, actividad de peptidasa de tipo cisteína y unión a calmodulina (Figura complementaria 3 (k)). La infección por Vibrio cholerae, la miocardiopatía dilatada y la infección por citomegalovirus humano estuvieron involucradas en el análisis de la vía KEGG de VEGFA y sus genes vecinos alterados en pacientes con KIRP (Figura complementaria 3 (l)).

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Objetivos de factor de transcripción de VEGFA en pacientes con RCCLos posibles objetivos de factor de transcripción, quinasa y miARN de VEGFA en pacientes con RCC se adquirieron utilizando el software TRRUST (Tabla 1). La subunidad alfa del factor 1 inducible por hipoxia (HIF1A), el factor de transcripción AP-2 alfa (TFAP2A) y el receptor de estrógeno 1 (ESR1) fueron los factores de transcripción clave involucrados en la red de VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con KIRC (P < 0.05).="" rora,="" setd2,="" vegfa="" y="" vhl="" tienen="" genes="" regulados="" de="" hif1a.="" además,="" tfap2a="" regulaba="" las="" funciones="" de="" adra1a="" y="" vegfa.="" nr5a2="" y="" vegfa="" tienen="" genes="" regulados="" de="" esr1.="" más="" aún,="" los="" objetivos="" clave="" del="" factor="" de="" transcripción="" involucrados="" en="" la="" red="" de="" vegfa="" y="" sus="" genes="" vecinos="" fueron="" el="" transductor="" de="" señal="" y="" activador="" de="" la="" transcripción="" 3="" (stat3),="" el="" factor="" nuclear="" del="" potenciador="" del="" gen="" del="" polipéptido="" ligero="" kappa="" en="" las="" células="" b="" 1="" (nfkb1)="" y="" el="" homeodominio.="" proteína="" quinasa="" 2="" que="" interactúa="" (hipk2)="" en="" pacientes="" con="" kich="" (p="">< 0.01).="" los="" genes="" regulados="" de="" stat3="" fueron="" a2m,="" muc4,="" muc5b,="" tp53="" y="" vegfa.="" además,="" nfkb1="" reguló="" las="" funciones="" de="" a2m,="" muc5b,="" muc6,="" tnc,="" tp53="" y="" vegfa.="" tp53="" y="" vegfa="" tienen="" genes="" regulados="" de="" hipk2.="" además,="" forkhead="" box="" o3="" (foxo3),="" tfap2a="" (proteína="" 2="" alfa="" de="" unión="" al="" potenciador="" activador)="" y="" el="" homólogo="" 1="" del="" oncogén="" e26="" del="" virus="" de="" la="" eritroblastosis="" v-ets="" (ets1)="" fueron="" los="" objetivos="" críticos="" del="" factor="" de="" transcripción="" de="" vegfa="" y="" sus="" genes="" vecinos="" en="" pacientes="" con="" kirp="" (="" p="">< 0,05).="" además,="" bcl2l11="" y="" vegfa="" tienen="" genes="" regulados="" de="" foxo3.="" además,="" tfap2a="" reguló="" las="" funciones="" de="" muc4="" y="" vegfa.="" casp1="" y="" muc4="" fueron="" los="" genes="" regulados="" por="">

Objetivos de quinasa y miARN de VEGFA en pacientes con RCC También obtuvimos los tres principales objetivos de quinasa y miARN de la red VEGFA con LinkedOmics (Tabla 2). La red objetivo de miARN de VEGFA en KIRC se asoció con ATAAGCT MIR-21 (P < 0.05).="" además,="" los="" objetivos="" de="" quinasa="" de="" vegfa="" fueron="" atm="" de="" quinasa="" en="" pacientes="" con="" kich="" (p="">< 0.05).="" además,="" la="" quinasa="" cdk1="" y="" la="" quinasa="" aurkb="" fueron="" los="" objetivos="" de="" quinasa="" de="" vegfa="" en="" pacientes="" con="" kirp="" (p="">< 0,05).="" los="" objetivos="" de="" miarn="" de="" vegfa="" fueron="" (tcgatgg)="" mir-213,="" (tctgatc)="" mir-383="" y="" (caggtcc)="" mir-492="" en="" pacientes="" con="" kirp="" (p=""><>

Correlación de genes expresados ​​diferencialmente y expresión de VEGFA en pacientes con RCCObtuvimos datos de secuenciación de ARNm de 533 pacientes con KIRC en la base de datos TCGA de LinkedOmics. Como se muestra en la Figura complementaria 4 (a), 20, 158 genes estaban estrechamente relacionados con VEGFA. Entre ellos, 11417 y 8741 genes mostraron correlaciones positivas y negativas, respectivamente, con la expresión de VEGFA. Además, 50 genes significativos se correlacionaron positiva y negativamente con la expresión de VEGFA en pacientes con KIRC (P <0.05) (figura="" complementaria="" 4="" (b)="" y="" (c)).="" además,="" la="" expresión="" de="" vegfa="" tuvo="" una="" fuerte="" asociación="" positiva="" con="" notch4="" (coeficiente="" de="" correlación="" de="" pearson="0.7023," p="2.076e–80)" (figura="" 5(a)="" complementaria),="" gpr4="" (correlación="" de="" pearson{="" {19}}.702,="" p="2.63e–80)" (figura="" complementaria="" 5(b)),="" y="" trib2="" (correlación="" de="" pearson="0.6972," p="8.902e–79" )="" (expresiones="" complementarias="" de="" la="" figura="" 5(c)).="" además,="" analizamos="" los="" datos="" de="" secuenciación="" de="" arnm="" de="" 66="" pacientes="" con="" kich="" en="" la="" base="" de="" datos="" tcga="" y="" encontramos="" que="" 19="" 216="" genes="" estaban="" estrechamente="" relacionados="" con="" la="" expresión="" de="" vegfa.="" entre="" ellos,="" 8820="" y="" 10="" 396="" genes="" mostraron="" correlaciones="" positivas="" y="" negativas,="" respectivamente,="" con="" la="" expresión="" de="" vegfa="" (figura="" complementaria="" 4="" (d)).="" también="" identificamos="" 50="" genes="" significativos="" que="" se="" correlacionaron="" positiva="" y="" negativamente="" con="" la="" expresión="" de="" vegfa="" en="" pacientes="" con="" kich="" (figura="" complementaria="" 4="" (e)="" y="" (f)).="" además,="" la="" expresión="" de="" vegfa="" se="" asoció="" positivamente="" con="" ckmt2="" (correlación="" de="" pearson="0.6474," p="4.236e–9)" (figura="" 5(d)="" complementaria),="" rragd="" (correlación="" de="" pearson="0" .6279,="" p="1.673e–8)" (figura="" complementaria="" 5(e))="" y="" ppargc1a="" (correlación="" de="" pearson="0.6086," p="5.93e–8)" (figura="" complementaria="" 5(f))="" expresiones.="" finalmente,="" analizamos="" los="" datos="" de="" secuenciación="" de="" arnm="" de="" 290="" pacientes="" con="" kirp="" en="" la="" base="" de="" datos="" tcga.="" además,="" 20.023="" genes="" estaban="" estrechamente="" relacionados="" con="" la="" expresión="" de="" vegfa.="" entre="" ellos,="" 11,130="" y="" 8893="" genes="" mostraron="" correlaciones="" positivas="" y="" negativas,="" respectivamente,="" con="" la="" expresión="" de="" vegfa="" vegfa="" (figura="" complementaria="" 4="" (g)).="" identificamos="" 50="" genes="" significativos="" que="" se="" correlacionaron="" positiva="" y="" negativamente="" con="" la="" expresión="" de="" vegfa="" en="" pacientes="" con="" kirp="" (figura="" complementaria="" 4="" (h)="" e="" (i)).="" la="" expresión="" de="" vegfa="" se="" asoció="" positivamente="" con="" flt1="" (correlación="" de="" pearson="0.8184," p="2.909e–71)" (figura="" complementaria="" 5="" (g)),="" c6orf223="" (correlación="" de="" pearson="0." 7779,="" p="4.606e–60)" (figura="" 5(h)="" complementaria),="" y="" esm1="" (correlación="" de="" pearson="0.7602," p="6.983e–56)" (figura="" 5="" complementaria="" (i))="">

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Infiltración de células inmunitarias y expresión de VEGFA en pacientes con CCRPara revelar aún más la relación entre la infiltración de células inmunitarias y la expresión de VEGFA en pacientes con RCC, examinamos la correlación entre la infiltración de células inmunitarias y la expresión de VEGFA utilizando el software TIMER. El nivel de expresión de VEGFA en pacientes con KIRC se asoció positivamente con la infiltración de células T CD8 más (Cor=0.197, P=3.36e-5), células T CD4 más ( Cor= 0.301, P=4.41e-11) y neutrófilos (Cor =0.223, P= 1.44e -6) (Figura complementaria 6(a)). Además, analizamos la correlación entre la infiltración de células inmunitarias y la expresión de VEGFA en pacientes con KICH. La infiltración de B (Cor=0.349, P=4.39e-3), CD8 más T (Cor= 0.398, P=1.03e -5) y las células dendríticas (Cor=0.253, P=4.18e-2) se asociaron positivamente con la expresión de VEGFA (Figura complementaria 6(b)) . Finalmente, el nivel de expresión de VEGFA en pacientes con KIRC se asoció positivamente con la infiltración de B (Cor= 0.16, P=1.04e-2), CD8 más T (Cor{ {41}}.179, P=0.384e-3), y CD4 más células T (Cor=0.157, P=1.14e-2 ) (Figura complementaria 6(c)). Sin embargo, la infiltración de macrófagos (Cor=−0.226, P=3.22e-4) se asoció negativamente con la expresión de VEGFA (Figura complementaria 6 (c)).

Discusión

VEGFA, un miembro de la familia VEGF, es una citocina importante y un inductor principal de la angiogénesis.22 Los estudios preclínicos han informado que VEGFA se sobreexpresa en pacientes con CCR.23,24 Sin embargo, el nivel de expresión de VEGFA en pacientes con CCR sigue siendo controvertido. .25,26 La angiogénesis tumoral juega un papel vital en la progresión del CCR. Los fármacos dirigidos a la angiogénesis tumoral se han utilizado en el tratamiento del CCR durante casi 20 años.27 Sin embargo, los efectos terapéuticos de estos fármacos todavía no son ideales y es necesario reducir sus efectos secundarios. Intentamos revelar la red de regulación génica, el valor pronóstico y la predicción objetivo de VEGFA en pacientes con RCC.

Además, exploramos el nivel de expresión de VEGFA y la correlación entre la expresión diferencial de VEGFA y el estadio patológico en pacientes con RCC. La expresión de VEGFA aumentó en pacientes con KIRC y KICH en lugar de en individuos normales. Sin embargo, los pacientes con KIRP tenían una expresión de VEGFA regulada a la baja. Estos hallazgos fueron similares a los hallazgos de estudios previos en pacientes con KIRC, KICH y KIRP,26,28 y fueron contrarios a los hallazgos de estudios previos en pacientes con KICH.25 Intentamos explicar los resultados contradictorios a través de la alteración genética y la metilación del promotor en pacientes con RCC. Descubrimos que se produjeron alteraciones genéticas en el 4 %, el 8 % y el 4 % de los pacientes con KIRC, KICH y KIRP, respectivamente. Además, el nivel de metilación del promotor de VEGFA fue menor en pacientes con diferentes estadios de KIRC que en individuos sanos; en contraste, el nivel de metilación del promotor de VEGFA fue mayor en pacientes con KIRP en etapa 1. Sin embargo, no se encontraron diferencias en el nivel de metilación del promotor de VEGFA entre pacientes con KICH e individuos sanos. Por lo tanto, asumimos que la alteración genética y la metilación de VEGFA pueden ser la causa principal de las diferentes expresiones de VEGFA en pacientes con CCR. Expresión de VEGFA y estadios patológicos de KIRC y KIRP. Además, la supervivencia de los pacientes con KIRP que tenían niveles bajos de expresión de VEGFA fue mayor que la de los pacientes con KIRP que tenían niveles altos de expresión de VEGFA. En particular, obtuvimos resultados opuestos después de 100 meses en pacientes con KIRP según las curvas de supervivencia libre de enfermedad. Por lo tanto, el nivel de expresión de VEGFA puede ser un indicador de pronóstico en pacientes con KIRP. Algunos estudios han indicado que la expresión de VEGF puede ser una característica esencial del CCR avanzado. La detección de la coexpresión de CD147/VEGF puede ayudar a predecir el pronóstico de los pacientes con CCR avanzado.29

Además, los 50 genes vecinos VEGFA más frecuentes se alteraron en pacientes con CCR de acuerdo con las siguientes frecuencias: mayor o igual al 11,11 por ciento (KIRC), mayor o igual al 20 por ciento (KICH) y mayor o igual al 9,09 por ciento (KIRP). Luego exploramos las posibles interacciones y funciones de VEGFA y sus genes vecinos; se descubrió que estos tenían redes de conexión complejas y estrechas. En pacientes con KIRC, estos genes estaban principalmente involucrados en la metilación de proteínas. Sin embargo, en pacientes con KICH, los genes vecinos de VEGFA funcionaron en la glicosilación de proteínas y el mantenimiento de la estructura celular. Además, los genes vecinos de VEGFA se relacionaron principalmente con el crecimiento y la diferenciación de las fibras musculares en pacientes con KIRP. Los cambios dinámicos en la metilación de proteínas son esenciales para la determinación del destino celular y el desarrollo celular. La metilación de proteínas ocurre principalmente en las cadenas laterales de los residuos de Lys y Arg.30 Por ejemplo, la metilación de histonas se observa comúnmente en cánceres con metilación en los residuos de Lys y Arg.31 La metilación aberrante y la O-glicosilación son modificaciones tumorales epigenéticas comunes. La O-glicosilación aberrante contribuye al desarrollo del cáncer a través de la inducción directa de propiedades oncogénicas en las células cancerosas.32 KIRP es un tumor maligno delrenalparénquima que tiene una estructura papilar o tubular papilar con un eje de vaso fibroso. La aparición de KIRP puede estar asociada con la aparición de CCR con estroma similar al angioleiomioma (también conocido como músculo liso o estroma de leiomioma), debido a la similitud sustancial de sus fenotipos inmunohistoquímicos.33 La evidencia anterior revela que los genes vecinos de VEGFA podrían afectar la aparición y progresión del CCR.

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Además, el análisis de enriquecimiento de GO reveló que las funciones de VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con KIRC están relacionadas principalmente con la unión de moléculas de adhesión celular y la actividad catalítica, además de actuar sobre el ARN. La molécula de adhesión de células epiteliales (EPCAM) ha ganado recientemente atención como proteína candidata para el diagnóstico, pronóstico y tratamiento de varios tumores. EPCAM es un marcador molecular de pronóstico independiente en CCR y puede proporcionar información auxiliar para un mejor pronóstico. 34 Encontramos que la actividad de ATPasa, la unión de filamentos de actina y la unión de proteasa eran las funciones moleculares de VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con KICH. Se sabe que ocurren cambios morfológicos y funcionales mitocondriales en pacientes con KICH35; La alteración de la actividad ATPasa puede ser un mecanismo patogénico potencial. Sin embargo, se requieren más estudios para confirmar este mecanismo. En nuestro estudio, las funciones moleculares de VEGFA y sus genes vecinos alterados en pacientes con KIRP incluyeron principalmente actividad coactivadora de transcripción, actividad de peptidasa de tipo cisteína y unión a calmodulina. La calmodulina es una proteína intracelular ubicua que se une al calcio supuestamente asociada con el ciclo celular. Se sabe que los pacientes con CCR muestran una correlación positiva entre el contenido de calmodulina tumoral y la tasa de crecimiento tumoral.36 Encontramos que la vía de señalización AGE-RAGE en las complicaciones diabéticas, la vía de señalización PI3K-Akt, la acción del transportador ABC y el virus de la leucemia de células T humanas 1 infección estuvieron principalmente involucradas en el análisis de la vía KEGG de VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con RCC; estos procesos están estrechamente relacionados con la aparición y progresión del cáncer.37 Por lo tanto, la regulación de estas vías de señalización puede ser un objetivo potencial para el tratamiento del CCR.

También analizamos los objetivos y reguladores de VEGFA en pacientes con RCC. Primero exploramos los objetivos del factor de transcripción de VEGFA y sus genes vecinos en pacientes con RCC, y descubrimos que HIF1A, TFAP2A y ESR1 eran factores reguladores cruciales en pacientes con KIRC. HIF-1 es un gen regulador clave implicado en la respuesta celular a la hipoxia. La sobreexpresión de HIF-1 está asociada con la patogénesis de RCC; además, el polimorfismo funcional de HIF1A puede conducir a la susceptibilidad al CCR, y el polimorfismo de HIF1A puede afectar la recurrencia, la progresión y la supervivencia del CCR.38 Sin embargo, TFAP2A y ESR1 no se han informado en pacientes con CCR. También encontramos que STAT3, NFKB1 y HIPK2 eran factores significativamente regulados en pacientes con KICH. Las proteínas STAT3 son factores de transcripción clave que se activan de manera anormal en una variedad de tumores malignos, incluido el CCR.39 La inhibición de STAT3 puede dificultar la migración e invasión de células del CCR.40

NFKB1 está relacionado con la patogenia de muchos tumores malignos, incluido el RCC. El polimorfismo funcional del promotor NFKB1 se asocia con un mayor riesgo de RCC.41 HIPK2 desempeña un papel único en la regulación de la apoptosis y proliferación celular, así como en la reparación del daño del ADN y otros procesos básicos; por lo tanto, HIPK2 ha atraído una atención cada vez mayor. La fosforilación de FOXM1 por HIPK2 promueve la actividad transcripcional y la proliferación de células FOXM1 en pacientes con CCR, lo que puede ser un mecanismo potencial de tratamiento del CCR.42 En nuestro estudio, se descubrió que FOXO3, TFAP2A y ETS1 son objetivos críticos de factores de transcripción de VEGFA y sus genes vecinos. en pacientes con KIRP. La expresión de fosfofructoquinasa-M mediada por FOXO3- inhibe el crecimiento, la migración y la invasión de células de RCC,43 FOXO3 puede usarse como un nuevo biomarcador como un nuevo objetivo terapéutico en el tratamiento de RCC.44 ETS1 parece ser un factor de transcripción clave en remodelación de la matriz durante la angiogénesis; puede estar involucrado en la angiogénesis de RCC.45 Exploramos más a fondo los objetivos de quinasa asociados a VEGFA (ATM en KICH, así como CDK1 y AURKB en KIRP) y los objetivos de miARN asociados a VEGFA (MIR-21 en KIRC; MIR{ {23}}, MIR-383 y MIR-492 en KIRP). Durante la última década, muchos estudios han demostrado que los trastornos o mutaciones de la proteína quinasa desempeñan un papel causal en la aparición del cáncer. La investigación del cáncer ha demostrado el papel fundamental de muchas proteínas quinasas en la tumorigénesis humana y la progresión del cáncer, lo que convierte a estas moléculas en candidatas eficaces para nuevas terapias dirigidas.46 Los inhibidores de la quinasa han revolucionado el tratamiento de ciertos tipos de tumores malignos.47 Los miARN son una clase de ARN codificantes que juegan un papel esencial en la regulación de la expresión génica. Los inhibidores de miARN reducen la expresión de los genes diana al interactuar con la región 3' no traducida de los genes diana. Su importante papel en la regulación de la expresión de genes supresores de tumores y la expresión de oncogenes mejora su papel en la tumorigénesis.48 El descubrimiento de objetivos de miARN puede finalmente aclarar los mecanismos subyacentes a la tumorigénesis y el desarrollo de fármacos contra el cáncer.49 Este estudio proporciona una referencia y destaca la importancia de seguir análisis de factores regulados, quinasas y miRNAs como objetivos terapéuticos potenciales para el tratamiento de RCC.

Exploramos la correlación entre los genes expresados ​​​​diferencialmente y la expresión de VEGFA en pacientes con RCC. Más de 10,000 genes se correlacionaron positiva y negativamente con la expresión de VEGFA en pacientes con CCR. Entre ellos, los genes con mayor correlación con VEGFA se encontraron en pacientes con RCC: NOTCH4, GPR4 y TRIB2 en KIRC; CKMT2, RRAGD y PPARGC1A en KICH; y FLT1, C6orf223 y ESM1 en KIRP. Sin embargo, dirigirse a estos genes relacionados con el cáncer puede proporcionar una terapia adyuvante para el RCC. La inmunoinfiltración del CCR está estrechamente relacionada con el pronóstico clínico.50 El transporte de células inmunitarias a los sitios del cáncer se produjo principalmente a través de los vasos sanguíneos. Como era de esperar, encontramos que la expresión de VEGFA en pacientes con RCC se asoció positivamente con la infiltración de células inmunitarias, incluidas las células T CD8 más, las células T CD4 más, los macrófagos, los neutrófilos y las células dendríticas. Esperamos mejorar la infiltración de células inmunitarias de los RCC mediante el desarrollo de fármacos que actúen sobre VEGFA o sobre objetivos reguladores relacionados con VEGFA. En conclusión, al explorar el nivel de expresión y la red de regulación génica de VEGFA en pacientes con RCC, hemos proporcionado más información sobre el estudio y el tratamiento del RCC. Además, identificamos nuevas dianas terapéuticas y biomarcadores pronósticos para la predicción precisa de la supervivencia de los pacientes con CCR.