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Jul 17, 2023

Un'analisi completa del ruolo del QPRT nel cancro al seno

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 15414 (2023) Citare questo articolo

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Esplorare il ruolo clinico del QPRT nel cancro al seno. L'espressione genica, i livelli di metilazione e il valore prognostico del QPRT nel cancro al seno sono stati analizzati utilizzando i dati TCGA. La validazione è stata eseguita utilizzando i dati del set di dati GEO e del database TNMPLOT. Il metodo di meta-analisi è stato utilizzato per raggruppare i dati di sopravvivenza per QPRT. I valori predittivi del QPRT per diversi farmaci sono stati recuperati dal grafico ROC. Le differenze di espressione di QPRT nelle linee cellulari acquisite resistenti ai farmaci e sensibili sono state analizzate utilizzando set di dati GEO. Sono state condotte analisi di arricchimento GO e KEGG per quei geni che erano altamente co-espressi con QPRT nel tessuto sulla base dei dati TCGA e che sono cambiati dopo il knockdown del QPRT. Timer2.0 è stato utilizzato per esplorare la correlazione tra QPRT e infiltrazione di cellule immunitarie, mentre l'Atlante delle proteine ​​umane è stato utilizzato per analizzare i dati di sequenziamento di singole cellule del QPRT in diversi tessuti umani. L'espressione di QPRT in diversi tipi di macrofagi e l'espressione di QPRT sono state analizzate dopo la cocoltura di cellule di cancro al seno HER2+ con macrofagi. Inoltre, TargetScan, Toxicogenomics comparativo e la mappa di connettività sono stati utilizzati per ricercare miRNA e farmaci in grado di regolare l'espressione QPRT. Cytoscape è stato utilizzato per mappare le reti di interazione tra QPRT e altre proteine. QPRT era altamente espresso nel tessuto del cancro al seno e altamente espresso nei pazienti con cancro al seno HER2+ (P <0,01). Livelli elevati di espressione QPRT erano associati a OS, DMFS e RFS peggiori (P <0,01). Due siti (cg02640602 e cg06453916) sono risultati essere potenziali regolatori del cancro al seno (P <0,01). Il QPRT potrebbe prevedere benefici in termini di sopravvivenza nei pazienti affetti da cancro al seno che hanno ricevuto taxani o antracicline. Il QPRT è stato associato all'immunità al tumore, specialmente nei macrofagi. Il QPRT può influenzare l'insorgenza e la progressione del cancro al seno attraverso la via di segnalazione PI3K-AKT, la via di segnalazione Wnt e le molecole correlate al ciclo cellulare.

I dati dell’Agenzia Internazionale per la Ricerca sul Cancro (IARC) mostrano che il cancro al seno è diventato il tumore maligno con la più alta incidenza nel mondo e una delle principali cause di morte tra le donne1. Il cancro al seno è classificato in diversi sottotipi biologici con complessa eterogeneità. Nella pratica clinica, esistono quattro tipi molecolari comuni, tra cui luminale A, luminale B, recettore 2 del fattore di crescita epidermico umano (HER2) positivo e triplo negativo2, che portano a vari trattamenti3. Sebbene il cancro al seno sia uno dei tumori solidi con i migliori effetti terapeutici, l’eterogeneità dei diversi sottotipi molecolari del cancro al seno porta a trattamenti diversi4, rendendo difficile la realizzazione di una terapia di precisione personalizzata nei pazienti.

Nonostante i grandi progressi compiuti negli attuali trattamenti frontali ed efficaci, la terapia sistemica non è ancora in grado di curare completamente il cancro al seno metastatico per migliorare la qualità della vita5, alleviare i sintomi causati dalle metastasi e prolungare la sopravvivenza relativa a lungo termine6. Considerando il significativo tasso di mortalità, è essenziale esplorare nuove terapie per inibire lo sviluppo di metastasi sistemiche maligne. La sfida più grande nel trattamento del cancro al seno metastatico è la resistenza alla chemioterapia sistemica e alla terapia mirata, che finora è stata insormontabile. Il cancro al seno metastatico deve essere trattato su base individualizzata. Clinicamente, la chemioterapia combinata può migliorare il tasso di risposta ai farmaci e prolungare la sopravvivenza libera da progressione in alcuni pazienti. Tuttavia, la graduale formazione di resistenza ai farmaci fa sì che la terapia farmacologica perda notevoli benefici clinici. Sono noti molti meccanismi di resistenza ai farmaci, tra cui l’accelerazione dell’efflusso del farmaco, l’attivazione e l’inattivazione del farmaco, i cambiamenti del bersaglio del farmaco e le modifiche epigenetiche prodotte o ottenute da mutazioni7. Sono state progettate diverse strategie per prevenire o superare la resistenza alla terapia antitumorale sistemica, comprese combinazioni di farmaci e regimi sequenziali. Tuttavia, sembra che la resistenza ai farmaci e ai regimi terapeutici esistenti sia inevitabile nei pazienti8. Pertanto, speriamo di chiarire ulteriormente i processi cellulari e molecolari della resistenza ai farmaci nelle cellule tumorali, utilizzare nuovi farmaci per combattere questi meccanismi e migliorare gradualmente la prognosi dei pazienti con carcinoma mammario metastatico9.

 0.5)./p> 0.25, P < 0.05), and 317 genes were negatively correlated (r < − 0.25, P < 0.05)./p> 99) (Fig. 7A). To further explore possible drug targets of QPRT, the Comparative Toxicogenomics Database (CTD) was used. The results visualized by Cytoscape showed that a series of drugs can target QPRT, such as antineoplastic drugs such as cisplatin, Jinfukang, flutamide, and entinostat and substances in the human body such as oestradiol, lactic acid, and testosterone (Fig. 7B). The intersection of the above results and the results of the CMAP website analysis found that these drugs appeared repeatedly, including clofibrate, cytarabine, entinostat, estradiol, flutamide, niacin, resveratrol, rosiglitazone, testosterone, tretinoin and valdecoxib. This suggests that QPRT is more likely to be associated with these drugs and affect breast cancer directly or indirectly. In addition, based on the three databases of iRefIndex, BioGrid and IMEx, we draw the protein–protein interaction networks (PPI) related to QPRT respectively (Fig. 7C–E). We summarized the results of these three databases and found that these genes or proteins appeared in these three databases, including PKLR, AMBP, APOC3, RBP4, APOM, TF, UBE2J1, DNAJB9, SEC61B, HILPDA, LIPA, YIPF5, SEC23IP and SEC24C. We reasonably believe that QPRT is likely to interact with these genes or proteins and affect the progression of breast cancer. We speculated that these biomolecules and comparative toxicogenomics can prevent breast cancer deterioration and even improve patient survival status./p>

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