Abstracto

Aprovechamiento de un patrón de necroptosis para predecir el pronóstico y la sensibilidad a los fármacos del cáncer de ovario

Chang-Zhong Li*, Na Su, Ping-Ping Cai, Xiao-Xue Yin, Hong-Min Xu, Zhi-Qiang Dou

Antecedentes: El cáncer de ovario (OC) sigue siendo una neoplasia maligna ginecológica mortal. La necroptosis puede ser una vía de respaldo que induce la muerte celular cuando se inhibe la apoptosis. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar y validar un modelo de pronóstico del OC basado en la necroptosis.

Métodos: Se utilizaron las bases de datos del Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) y del Proyecto del Consorcio de Expresión Tisular Genómica (GTEx) para obtener datos sobre pacientes con cáncer de ovario y tejidos ováricos normales. Los genes relacionados con la necroptosis se descargaron de la base de datos de la Enciclopedia de Kioto de Genes y Genomas (KEGG). Se examinaron los genes expresados ??diferencialmente (DEG) entre tumores y tejidos normales. Se utilizó el análisis de regresión de COX para construir la firma genética, que se probó y validó posteriormente en las cohortes TCGA y GEO. Con base en las puntuaciones de riesgo y diferentes características pronósticas clínicas, se construyó un nomograma para predecir la supervivencia general en pacientes con cáncer de ovario. Luego, los pacientes se dividieron en grupos de alto y bajo riesgo, y se identificaron genes diferenciales entre los dos grupos. Las posibles funciones biológicas y patológicas de los genes diferenciales se exploraron a través de la ontología genética (GO) y los análisis KEGG. Se utilizaron inmunoensayos para analizar el estado inmunológico. La inmunohistoquímica (IHC) confirmó además los niveles de expresión de los genes pronósticos centrales y sus correlaciones con las tasas de supervivencia global (SG). Se realizó un análisis de sensibilidad a los fármacos en diferentes grupos de riesgo para descartar posibles fármacos para el tratamiento del cáncer de ovario. Por último, se utilizó un análisis de consenso de agrupamiento para la subtipificación de los tumores ováricos.

Resultados: Se identificó una firma de tres genes, incluidos JAK1, PYGB y STAT1. El grupo de alto riesgo tuvo una supervivencia general menor que el grupo de bajo riesgo y la puntuación de riesgo fue aceptable para predecir el pronóstico independientemente de cualquier otra característica pronóstica clínica. El nomograma puede predecir con precisión las tasas de supervivencia a 1, 3 y 5 años de las pacientes con cáncer de ovario. El análisis funcional reveló vías relacionadas con el sistema inmunitario y diferencias en el estado inmunitario entre los dos grupos de riesgo. Además, tres genes pronósticos centrales involucrados en la construcción del modelo se sobreexpresaron en el cáncer de ovario frente a los de los tejidos ováricos normales. Las pacientes del grupo de bajo riesgo fueron más sensibles al cisplatino y al docetaxel. En el análisis de agrupamiento por consenso, las pacientes con cáncer de ovario se separaron en dos subtipos y la tasa de supervivencia en el grupo 1 fue mejor que en el grupo 2.

Conclusión: Se puede utilizar un modelo relacionado con la necroptosis basado en tres DEG pronósticos centrales para predecir el pronóstico del OC.