Glioblastoma ve Parkinson hastalığında nörotrofik faktöre bağlı gen imzalarının tanımlanması ve doğrulanması.

Araştırma özeti

Aşağıdaki metin kaynak makalenin lisansı doğrulanmış orijinal özetidir. cc by

BackgroundGlioblastoma multiforme (GBM) is the most common cancer of the central nervous system, while Parkinson's disease (PD) is a degenerative neurological condition frequently affecting the elderly. Neurotrophic factors are key factors associated with the progression of degenerative neuropathies and gliomas.MethodsThe 2601 neurotrophic factor-related genes (NFRGs) available in the Genecards portal were analyzed and 12 NFRGs with potential roles in the pathogenesis of Parkinson's disease and the prognosis of GBM were identified. LASSO regression and random forest algorithms were then used to screen the key NFRGs. The correlation of the key NFRGs with immune pathways was verified using GSEA (Gene Set Enrichment Analysis). A prognostic risk scoring system was constructed using LASSO (Least absolute shrinkage and selection operator) and multivariate Cox risk regression based on the expression of the 12 NFRGs in the GBM cohort from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database. We also investigated differences in clinical characteristics, mutational landscape, immune cell infiltration, and predicted efficacy of immunotherapy between risk groups. Finally, the accuracy of the model genes was validated using multi-omics mutation analysis, single-cell sequencing, QT-PCR, and HPA.ResultsWe found that 4 NFRGs were more reliable for the diagnosis of Parkinson's disease through the use of machine learning techniques. These results were validated using two external cohorts. We also identified 7 NFRGs that were highly associated with the prognosis and diagnosis of GBM. Patients in the low-risk group had a greater overall survival (OS) than those in the high-risk group. The nomogram generated based on clinical characteristics and risk scores showed strong prognostic prediction ability. The NFRG signature was an independent prognostic predictor for GBM. The low-risk group was more likely to benefit from immunotherapy based on the degree of immune cell infiltration, expression of immune checkpoints (ICs), and predicted response to immunotherapy. In the end, 2 NFRGs (EN1 and LOXL1) were identified as crucial for the development of Parkinson's disease and the outcome of GBM.ConclusionsOur study revealed that 4 NFRGs are involved in the progression of PD. The 7-NFRGs risk score model can predict the prognosis of GBM patients and help clinicians to classify the GBM patients into high and low risk groups. EN1, and LOXL1 can be used as therapeutic targets for personalized immunotherapy for patients with PD and GBM.

Türkçe çeviri

Makine çevirisi · Klinik kullanım öncesinde kaynakla karşılaştırılmalı.

Arka planGlioblastoma multiforme (GBM) merkezi sinir sisteminin en yaygın kanseridir, Parkinson hastalığı (PD) ise yaşlıları sık sık etkileyen dejeneratif bir nörolojik durumdur. Nörotrofik faktörler dejeneratif nöropati ve gliomaların ilerlemesi ile ilişkili önemli faktörlerdir.MetodlarGenecards portalında bulunan 2601 nörotrofik faktörle ilişkili genler (NFRG'ler) analiz edildi ve Parkinson hastalığının patogenezinde potansiyel rollere sahip 12 NFRG ve GBM prognozu belirlendi. LASSO regresyonu ve rastgele orman algoritmaları daha sonra anahtar NFRG'leri taramak için kullanıldı. NFRG'lerin bağışıklık yolları ile korelasyonu GSEA (Gene Set Enrichment Analysis) kullanılarak doğrulandı. Bir prognostik risk puanlama sistemi, The Cancer Genome Atlas (TCGA) veritabanından GBM kohortundaki 12 NFRG'nin ekspresyonuna dayanan LASSO (En az mutlak büzülme ve seçim operatörü) ve çok değişkenli Cox risk regresyonu kullanılarak inşa edilmiştir. Ayrıca klinik özellikler, mutasyonal manzara, bağışıklık hücresi infiltrasyonu ve risk grupları arasındaki immünoterapinin etkinliği konusunda farklılıkları araştırdık. Son olarak, model genlerinin doğruluğu, çoklu-omik mutasyon analizi, tek hücreli dizileme, QT-PCR ve HPA.ResultsWe kullanılarak doğrulandı.4 NFRG'lerin Parkinson hastalığının teşhisi için makine öğrenimi teknikleri kullanılarak daha güvenilir olduğunu tespit ettik. Bu sonuçlar iki dış kohort kullanılarak doğrulandı. Ayrıca, GBM'nin prognozu ve teşhisi ile yüksek oranda ilişkili 7 NFRG tespit ettik. Düşük risk grubundaki hastalar, yüksek risk grubundakilere göre daha fazla genel hayatta kalma (OS) yaşadılar. Klinik özelliklere ve risk puanlarına dayanarak oluşturulan nomogram, güçlü prognostik tahmin yeteneği gösterdi. NFRG imzası GBM için bağımsız bir prognostik tahminciydi. Düşük riskli grubun bağışıklık hücresi infiltrasyonunun derecesine, bağışıklık kontrol noktalarının (IC'lerin) ekspresyonuna ve immünoterapiye yanıtı tahmin etmesine bağlı olarak immünoterapiden yararlanma olasılığı daha yüksekti. Sonunda, Parkinson hastalığının gelişimi ve GBM.Conclusions'un sonucu için 2 NFRG (EN1 ve LOXL1) tespit edildi.Çalışmamız, PD'nin ilerlemesinde 4 NFRG'nin rol oynadığını ortaya koydu. 7-NFRGs risk skoru modeli, GBM hastalarının prognozunu tahmin edebilir ve klinisyenlerin GBM hastalarını yüksek ve düşük risk gruplarına sınıflandırmasına yardımcı olabilir. EN1 ve LOXL1, PD ve GBM'li hastalar için kişiselleştirilmiş immünoterapi için terapötik hedefler olarak kullanılabilir.

İlgili konular