A cuproptosis-related lncRNA signature to predict prognosis and immune microenvironment of colon adenocarcinoma

Dongming Li,#1,3?Guangzhen Qu,#2,3?Shen Ling,3?Yuanlin Sun,1?Yingnan Cui,1?Yingchi Yang,

結(jié)果

銅凋亡相關(guān)基因在COAD中的表達與突變

?10 個 CRG 中有 7 個在正常組織和 COAD 組織之間差異表達，包括 CDKN2A、GLS、LIPT1、DLAT、DLD、FDX1、MTF1。其中，腫瘤樣本中CDKN2A、GLS和LIPT1的表達水平顯著上調(diào)，而DLAT、DLD、FDX1、MTF1的表達水平顯著下調(diào)。此外，我們調(diào)查了 COAD 樣本中的遺傳改變。在374個COAD樣本中，27個（7.22%）顯示CRGs突變

共表達網(wǎng)絡(luò)的建立和CRL的鑒定

來自 TCGA 的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)顯示，在 COAD 樣本中鑒定出 19,790 個 mRNA 和 16,773 個 lncRNA。通過對CRGs和lncRNAs進行共表達分析，共獲得了1410個潛在的CRLs（圖1）。?3個A，補充表S1?)。隨后，通過Cox回歸分析，發(fā)現(xiàn)18個與COAD患者預(yù)后相關(guān)的CRL，包括AC015712.2、AC022210.1、AC025171.2、AC025171.4、AC067817.2、AC068205.2、AC107308.1、AL161729。 4、AL356019.2、AP001619.1、EIF2AK3-DT、GABPB1-IT1、LINC00205、LINC01138、LINC02175、SNHG26、ZEB1-AS1、ZKSCAN2-DT

CRL的共識聚類分析

共識聚類分析將 k = 2 確定為最佳聚類參數(shù)（圖 1）。。因此，所有 378 名患者被分為第 1 組（n = 314）和第 2 組（n = 64）。如圖所示。?4個D，我們發(fā)現(xiàn)集群 2 中的操作系統(tǒng)比集群 1 中的操作系統(tǒng)差 (?p??< 0.001)。此外，還根據(jù) CRL 的表達水平探討了不同簇亞型與臨床特征之間的相關(guān)性。如熱圖所示，所有 18 個 CRL 在簇 2 中均上調(diào)，并且簇 2 中的患者比簇 1 中的患者具有更晚期的病理 N 分期 (?p??< 0.01).?總體而言，這 18 個 CRL 可能有助于 COAD 的病理進展。

不同簇之間腫瘤微環(huán)境特征的差異

我們觀察到聚類 1 中的 PD-1 和 PD-L1 表達均顯著高于聚類 2（所有p??< 0.05）。。這可能意味著第 1 組對免疫療法的反應(yīng)更好。同時，我們根據(jù) CIBERSORT 算法揭示了 22 種免疫細胞豐度的差異。小提琴圖顯示記憶 B 細胞和單核細胞在簇 2 中具有高豐度 (?p??< 0.05)。盡管 ESTIMATE 分析表明不同聚類之間的基質(zhì)評分沒有顯著差異，但毫無疑問，聚類 1 中存在更高基質(zhì)評分的趨勢。此外，我們發(fā)現(xiàn)與簇 2 相比，簇 1 具有更高的免疫和估計分數(shù)，這意味著簇 1 中的腫瘤純度較低，免疫細胞豐度較高。

銅細胞凋亡相關(guān)預(yù)后特征的構(gòu)建

所有 378 名患者被隨機分為訓(xùn)練隊列 (n = 190) 或驗證隊列 (n = 188)。兩個隊列之間的基本臨床特征顯示在表中的表格1。1個.?通過利用訓(xùn)練隊列數(shù)據(jù)集，進行了 LASSO-Cox 分析以進一步篩選預(yù)后 CRL 并構(gòu)建 CRL 簽名（補充表S5）。最終，我們基于最佳 lambda 值創(chuàng)建了一個包含五個 lncRNA 的預(yù)后特征（圖 1）。?6個一個，乙）。根據(jù)每個lncRNA的系數(shù)和表達水平，我們提出了一個計算風(fēng)險評分的公式。風(fēng)險評分 =??AC015712.2??× 0.678990448067854 + ZEB1-AS1 × 0.575425114920727 + SNHG26 × 0.191678723955985 +??AP001619.1??× 0.119431792481994 + ZKSCAN2-DT27 × 39.0577

此后，訓(xùn)練隊列中的患者根據(jù)中位風(fēng)險評分分為高風(fēng)險亞組 (n = 95) 或低風(fēng)險亞組 (n = 95)。如圖所示?6個C，所有五個 CRL 的表達水平在高風(fēng)險亞組中均顯著上調(diào)。每個患者的風(fēng)險評分、生存狀態(tài)和生存時間如圖 1 所示。?如 K-M 曲線所示，我們發(fā)現(xiàn)與低風(fēng)險評分患者相比，高風(fēng)險評分患者的 OS 較差 (?p??< 0.001)。如 ROC 曲線所示，1 年、3 年和 5 年的 AUC 值分別為 0.707、0.742 和 0.744。此外，單變量 Cox 回歸分析顯示年齡、T 分期、N 分期、M 分期和風(fēng)險評分是 COAD 預(yù)后的潛在危險因素（所有p??< 0.05）。多變量 Cox 回歸分析顯示年齡、T 分期和風(fēng)險評分是 COAD 預(yù)后的獨立危險因素（所有p??< 0.05）

銅凋亡相關(guān)預(yù)后特征的驗證

驗證隊列數(shù)據(jù)用于測試 CRL 簽名的預(yù)測能力。通過使用與訓(xùn)練隊列相同的計算公式和中值風(fēng)險評分，驗證隊列中的患者也被分為高風(fēng)險組 (n = 85) 或低風(fēng)險組 (n = 103)。我們注意到所有 5 個 CRL 的表達水平與訓(xùn)練隊列的結(jié)果一致。驗證隊列中每位患者的風(fēng)險評分、生存狀態(tài)和生存時間也顯示在圖 1 中。?7公元前。同樣，我們觀察到高風(fēng)險評分患者的 OS 較差?1 年、3 年和 5 年 AUC 值分別為 0.668、0.682 和 0.689，接近 0.70。?7E).?最后，單變量和多變量 Cox 回歸分析也證實風(fēng)險評分是 COAD 預(yù)后的獨立危險因素（p??< 0.05）

構(gòu)建諾模圖以預(yù)測生存

構(gòu)建列線圖是為了根據(jù)臨床信息（包括年齡、性別、TNM 分期和特征計算的風(fēng)險評分）預(yù)測 COAD 患者的 1 年、3 年和 5 年 OS。不同時期的生存概率清楚地顯示在圖1中。，對于一名 70 歲的女性，根據(jù)我們的 CRL 特征將其腫瘤 III 期歸類為高風(fēng)險，則小于 1 年、3 年和 5 年的 OS 概率分別為 0.174、0.324 和 0.541。1 年、3 年和 5 年校準(zhǔn)曲線的結(jié)果表明，列線圖預(yù)測的 OS 與最佳預(yù)測性能非常匹配.?列線圖的時間依賴性 ROC 曲線表明，1 年、3 年和 5 年的 AUC 值分別為 0.785、0.817 和 0.787。這些發(fā)現(xiàn)表明，預(yù)后列線圖對 COAD 患者的 1、3 和 5 年生存率具有顯著的預(yù)測價值。此外，DCA 分析顯示，當(dāng)閾值概率大于 0.1 時，列線圖顯著具有最佳臨床凈收益.

風(fēng)險特征與臨床特征之間的相關(guān)性

如熱圖中所述，確認了風(fēng)險評分與患者臨床特征之間的強相關(guān)性。具體來說，我們發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險評分與聚類 2 顯著相關(guān)、M1階段(圖?9D）和 TNM III-IV 期（圖 1）。?9E)（所有p??< 0.05）。這些發(fā)現(xiàn)進一步說明，用于構(gòu)建這種預(yù)后特征的 CRL 可以促進 COAD 患者的腫瘤進展和轉(zhuǎn)移。

通路富集分析

我們執(zhí)行 GSEA 以尋找不同風(fēng)險亞組之間的信號通路是否存在差異。如圖所示。?10, GSEA揭示了兩條KEGG通路，包括“MAPK信號通路”和“Wnt信號通路”，在高風(fēng)險評分側(cè)顯著富集。相反，在風(fēng)險評分較低的另一側(cè)，許多代謝通路顯著集中，富集前五位的通路包括“半乳糖代謝”、“谷胱甘肽代謝”、“丙酮酸代謝”、“果糖和甘露糖代謝”和“糖酵解糖異生”

風(fēng)險特征的免疫分析

熱圖中顯示了具有統(tǒng)計學(xué)意義的免疫細胞浸潤。多種免疫細胞在高風(fēng)險亞組中浸潤更多，如 CD4?+?T 細胞、CD8?+?T 細胞、B 細胞、肥大細胞和 M2 巨噬細胞，而中性粒細胞在低風(fēng)險亞組中浸潤更多（所有p??< 0.05） .?此外，免疫細胞和免疫功能評分表明，Th2 細胞和趨化因子受體 (CCR) 在低風(fēng)險亞組中更為豐富（所有p??< 0.05）。免疫檢查點基因表達水平，除HHLA2和LGALS9在高危亞組下調(diào)外，許多免疫檢查點在高危亞組上調(diào)，包括CD200、TNFSF4、NRP1、BTLA、TNFRSF25、IDO2 , CD160, LAIR1, CD200R1, ADORA2A（所有p??< 0.05）?因此，靶向銅細胞凋亡聯(lián)合免疫治療可能為未來的 COAD 治療提供一種新的策略。

風(fēng)險特征的甲基化相關(guān)性分析

使用源自先前文獻組分析了風(fēng)險特征和 RNA 甲基化修飾之間的相關(guān)性，22 個 m6A 相關(guān)基因中有 12 個在高風(fēng)險亞組中上調(diào)，包括 FMR1、FTO、IGF2BP2、METTL3、METTL14、RBM15、RBMX、VIRMA、WTAP、YTHDC1、YTHDC2、ZC3H13（?p < 0.05?）??。一半的m7G相關(guān)基因顯著差異表達，其中大部分在高危組上調(diào)，包括AGO2、DCP2、EIF4A1、EIF4G3、GEMIN5、IFIT5、NCBP2、NCBP2L、NCBP3、NUDT10（p??< 0.05）。

藥敏分析

我們篩選了一系列抗腫瘤藥物的敏感性，這些藥物涉及化療、靶向藥物和小分子藥物。，除了索拉非尼在低風(fēng)險組中更敏感外，我們發(fā)現(xiàn) AKT 抑制劑、ATRA、喜樹堿和毒胡蘿卜素在高風(fēng)險組中相對更敏感（均 p < 0.05?）??。這些發(fā)現(xiàn)可為COAD的臨床治療提供參考。