Imunoterapia: acesso aberto
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Abstrato

Une nouvelle signature basée sur la diaphonie entre les gènes associés à l'anoïkis et à la pyroptose pour la prédiction des résultats cliniques, du microenvironnement tumoral (TME) et de la réponse au traitement du cancer du sein

Qian Liu, Fei Qu, Xue Fang Wu, Rongrong Lu, Wei Li

Contexte : Le cancer du sein est aujourd’hui la tumeur maligne la plus répandue chez les femmes dans le monde. L’anoïkis est une avancée clé lors de la genèse et de la métastase des cellules malignes. La pyroptose est un nouveau type de mort cellulaire programmée qui aurait un double effet sur le développement des carcinomes et qui aurait le potentiel d’affecter l’immunité antitumorale. Cependant, peu d’études ont examiné les liens entre l’anoïkis, la pyroptose et le pronostic du cancer du sein.

Méthodes : Les gènes liés à l'anoikis et à la pyroptose (APG) ont été obtenus à partir des bases de données des portails GeneCards et Harmonizome. Sur la base des profils d'expression des APG des patients de la cohorte TCGA-BRCA, les APG exprimés différenciés entre les tissus normaux et tumoraux sont identifiés. Ensuite, par analyse de régression de Cox univariée des données combinées des cohortes TCGA et GSE, les APG pronostiques ont été définis. Ensuite, les patients des cohortes TCGA et GEO ont été classés en trois groupes par un algorithme de regroupement par consensus. Les APG superposés entre trois groupes ont été identifiés comme des gènes d'intersection, en fonction de l'expression desquels les individus sont à nouveau assignés à deux groupes de gènes différents. Finalement, nous avons développé avec succès une signature de score PCA et un système de nomogramme pour prédire avec précision le pronostic et l'efficacité de l'immunothérapie des patientes atteintes d'un cancer du sein.

Résultats : Les patients ont été classés en trois groupes en fonction de l'expression des APG. Le groupe A était caractérisé par la durée de survie globale la plus longue. Selon le profil d'expression de 300 gènes croisés, les patients ont été à nouveau divisés en deux groupes de gènes différents. Le sous-type B est caractérisé par un diagnostic plus faible. Parallèlement, au moyen d'une analyse en composantes principales, nous avons réussi à prédire les résultats cliniques et la réponse au traitement par immunothérapie. Enfin, nous avons construit un modèle de nomogramme associé au score APG pour prédire le pronostic.

Conclusion : Nous avons réussi à établir un système de notation basé sur les gènes liés à l'anoïkis et à la pyroptose, ainsi que combiné à des caractéristiques clinicopathologiques, pour servir de biomarqueur pour la prédiction des résultats cliniques et de l'efficacité de l'immunothérapie dans le cancer du sein.