与应激颗粒调节因子相关的基因可预测胃癌患者的药物敏感性、免疫细胞浸润情况以及预后：来自生物信息学和实验方法的见解

《Arab Journal of Gastroenterology》：Stress granule regulator-associated genes predict drug sensitivity, immune infiltration, and prognosis in patients with gastric cancer: Insights from bioinformatic and experimental approaches

胃癌预后及免疫药物敏感性与应激颗粒相关基因研究。通过生物信息学分析筛选出FHL1、TMPO、SERPINE1、CRYAB四个关键预后基因，构建预后模型并发现两种分子亚型，证实这些基因与免疫微环境及药物敏感性显著相关。

　　

董曹|季云段|俊文倩

绍兴大学附属医院（绍兴市人民医院）胃肠外科，中国绍兴312000

摘要

目的

应激颗粒（SG）调节因子会影响胃癌（GC）患者的肿瘤进展。本研究旨在探讨SG相关基因对GC患者的预后、免疫特征和药物敏感性的影响。

方法

从公共数据库中筛选出GC中的关键SG相关基因。采用单变量和多变量Cox回归分析来识别预后基因，并构建预后模型，其有效性通过Kaplan–Meier曲线和接收者操作特征曲线进行评估。通过共识聚类方法鉴定GC中的SG相关亚型。比较了风险分层样本的分布、分子功能、表达谱、药物敏感性和免疫浸润水平的差异。使用实时定量聚合酶链反应和Western blotting验证了预后基因的表达。在sh-CRYAB转染的细胞中，分别通过细胞计数试剂盒-8检测、Transwell检测和免疫荧光分析了CRYAB对细胞活力、侵袭性和与GC支架蛋白G3BP1的共定位的影响。

结果

在GC中鉴定出的86个SG相关基因中，有4个预后基因（FHL1、TMPO、SERPINE1和CRYAB）被确定为潜在的诊断标志物。这些基因可用于构建能够预测GC临床结果的预后模型。还鉴定出两种不同的SG相关分子亚型，其中亚型1的预后较好。这两种亚型在预后基因的表达模式和生物学功能上存在显著差异。此外，这4个预后基因与药物敏感性和免疫细胞浸润显著相关。这些基因在mRNA和蛋白质水平上均过表达，除了FHL1在GC细胞中下调。CRYAB的缺失显著抑制了GC细胞的增殖、侵袭性和与G3BP1的胞质共定位。

结论

FHL1、TMPO、SERPINE1和CRYAB是GC的潜在预后标志物。CRYAB可能通过调节G3BP1介导的SG组装来促进GC的进展。

引言

胃癌（GC）是全球最常见和致命的恶性肿瘤之一，每年报告的新病例超过100万例[1,2]。其特征是侵袭性强、异质性高且预后较差[3]。统计数据显示，接受手术治疗的IA期和IB期肿瘤患者的5年生存率在60%至80%之间，而III期患者的生存率则降至令人沮丧的18%-50%[4]。这给患者带来了沉重的经济负担，并影响了他们的生活质量[5]。尽管诊断和治疗策略有所进步，但GC患者的生存率并未显著提高[6]。因此，识别新的治疗靶点和可靠的预后标志物对于制定个性化治疗方案、减轻患者负担和改善临床结果至关重要。

应激颗粒（SGs）是细胞应激反应的关键组成部分[7]。这些由蛋白质和RNA组成的动态结构在各种应激因素的作用下形成，在基因表达调控、翻译控制和细胞存活中起着关键作用[8]。SGs是细胞抵御热休克、缺氧、氧化应激和病毒感染等应激因素的防御机制的一部分[9]。最近的研究强调了SG相关调节因子在癌症生物学中的重要性[10]。这些调节因子参与了多种细胞过程，如mRNA稳定、翻译抑制和对环境应激的适应性反应[9]。增强的应激适应能力使癌细胞能够在恶劣的微环境条件下存活[11]。ATXN2L是一种新的SG调节因子，可促进GC细胞的侵袭性和奥沙利铂耐药性，使其成为潜在的生物标志物和治疗靶点[12]。Zhao等人发现，G3BP1作为一种SG组装效应因子，可能通过抑制凋亡和促进GC细胞的化疗耐药性而发挥致癌作用[13]。在GC中，SG相关因子的异常表达或功能障碍可导致肿瘤进展[14]，这突显了它们作为治疗靶点的潜力。然而，全面筛查影响GC预后的SG相关基因及其调控机制的工作仍不充分。

因此，本研究旨在利用生物信息学分析识别SG相关的预后标志物，并评估它们在预测GC患者预后方面的性能。此外，还对SG相关的分子亚型进行了表征，以更深入地了解SG相关基因与临床预后、免疫景观和药物敏感性之间的相互作用。此外，还进行了体外实验来验证这些预后基因的表达模式和分子功能。总之，通过关注SG相关的调节因子，本研究旨在发现新的生物标志物和治疗靶点，最终有助于更有效地个性化管理GC。

数据收集

从癌症基因组图谱（TCGA）数据库中收集了380个GC样本和37个正常样本的基因表达谱和临床信息。删除了在GC组或正常组中超过一半样本中表达水平为零的基因。从基因表达组学（GEO）数据库中获取了包含433个GC样本的表达矩阵和生存数据的微阵列数据集GSE84437作为验证集。使用...

GC中SG相关关键基因的筛选

通过比较GC组织和正常组织之间的表达矩阵，我们鉴定出1367个差异表达基因（DEGs），其中1020个在GC组中显著上调，347个在GC组中显著下调（图1A）。根据|log₂FC|排名前30的基因通过热图显示（图1B）。此外，从GeneCards和DisGeNET数据库中分别获得了8027个和3720个GC相关基因，它们的交集为3015个GC相关基因（图1C）。与SG相关的基因...

讨论

基于GC的DEGs、SG相关基因和GC相关基因，我们筛选出了GC中的关键SG相关基因，并进一步确定了四个预后基因——FHL1、TMPO、SERPINE1和CRYAB——以构建能够预测GC预后的模型。此外，本研究中聚集的GC相关分子亚型在预后、风险分层样本的分布、免疫检查点表达、药物敏感性和免疫浸润方面存在显著差异

结论

本研究确定了四个SG相关预后基因（FHL1、TMPO、SERPINE1和CRYAB），这些基因可以通过预后模型预测GC的风险。此外，本研究中聚集的两种GC相关分子亚型在预后、免疫检查点表达、药物敏感性和免疫浸润方面存在显著差异，这些差异与四个预后基因显著相关。实验数据表明TMPO、SERPINE1和CRYAB的表达上调

资助

作者声明在准备本手稿期间未收到任何资金、资助或其他支持。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。