基于焦亡相关基因的系统分析发现 GSDMD 是皮肤黑色素瘤的新型治疗靶点- 大数跨境

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基于焦亡相关基因的系统分析发现 GSDMD 是皮肤黑色素瘤的新型治疗靶点

中科生信

2023-11-23

导读：背景皮肤黑色素瘤（SKCM）是侵袭性最强的皮肤癌，占皮肤相关癌症死亡率的 75% 以上。作为一种新发现的程序

背景

皮肤黑色素瘤（SKCM）是侵袭性最强的皮肤癌，占皮肤相关癌症死亡率的 75% 以上。作为一种新发现的程序性细胞死亡，焦亡与肿瘤发展密切相关。尽管如此，SKCM 中细胞焦亡的预后意义仍不明确。

方法

从癌症基因组图谱 (TCGA) 和基因型组织表达 (GTEx) 数据库中获得了总共 469 个 SKCM 样本和 812 个正常样本。首先，鉴定了正常样本和SKCM样本之间差异表达的细胞焦亡相关基因（PRG）。其次，我们建立了基于单变量 Cox 和 LASSO Cox 回归分析的预后模型，该模型在 GSE65904 的测试队列中得到了验证。第三，使用列线图来预测 SKCM 患者的生存概率。R 包“pRRophetic”用于识别低风险组和高风险组之间的药物敏感性。使用“immuneeconv”R 包评估肿瘤免疫浸润。最后，探讨了 GSDMD 和 SB525334 在 A375 和 A2058 细胞中的功能。

结果

基于单变量 Cox 和 LASSO 回归分析，我们建立了一个预后模型，其中确定了 8 个 PRG（AIM2、CASP3、GSDMA、GSDMC、GSDMD、IL18、NLRP3 和 NOD2），并在测试队列中得到了验证。根据风险评分中位数将 SKCM 患者分为低风险组和高风险组。Kaplan-Meier 生存分析显示，高风险患者的总生存期短于低风险患者。此外，时间依赖性 ROC 曲线验证了风险模型预测 SKCM 预后的准确性。更重要的是，鉴定出4种小分子化合物（SB525334、SR8278、Gemcitabine、AT13387），它们可能是不同风险组患者的潜在药物。最后，GSDMD 的过表达和 SB525334 处理抑制 SKCM 细胞的增殖、迁移和侵袭。

结论

在本研究中，我们构建了基于PRG的预后模型，并将GSDMD确定为潜在的治疗靶点，这为SKCM治疗提供了新的见解。

分析过程流程图

图2 A SKCM组织和正常组织之间差异表达的细胞焦亡相关基因（PRG）。火山图显示 PRG，其中红点表示 SKCM 组织中的高表达，蓝点表示 SKCM 组织中的低表达。B 差异表达的PRG热图，红色表示高表达，蓝色表示低表达。C 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络表明 PRG 的相互作用（相互作用得分 = 0.4）。D PRG 中相互作用的相关矩阵，红点表示正相关，蓝点表示负相关。E SKCM 中差异表达的 PRG 变化的总结。

在 TCGA 队列中构建基于 PRG 的风险预后模型。A SKCM 中差异表达的 PRG 的风险比 (HR) 的森林图。B 使用 LASSO Cox 回归模型绘制偏似然偏差与 log (λ) 的关系。C 所选特征的系数由 lambda 参数显示。D 8 个 PRG 预后特征的风险评分分析。在上图中，根据中位风险评分将患者平均分为两组，蓝色表示低风险组，红色表示高风险组。中间图显示 SKCM 患者的生存状态，蓝点代表生存，红点代表死亡。下图描绘了八个 PRG 的表达，蓝色表示低风险组，红色表示高风险组。E Kaplan-Meier 生存曲线显示高风险组和低风险组患者的总体生存率。F 时间相关 ROC 曲线验证风险评分的预测效率

基于测试队列中 PRG 的风险预测模型的验证。A 8 个 PRG 预后特征的风险评分分析。在上图中，根据中位风险评分将患者平均分为两组，蓝色表示低风险组，红色表示高风险组。中间图显示 SKCM 患者的生存状态，蓝点代表生存，红点代表死亡。下图描绘了八个 PRG 的表达，蓝色表示低风险组，红色表示高风险组。B Kaplan-Meier 生存曲线显示高风险组和低风险组患者的总体生存率。C 时间相关 ROC 曲线验证风险评分的预测效率

列线图预测 SKCM 患者的生存概率。A结合风险评分与病理特征的列线图。 B–D 用于预测 SKCM 患者 1、5、10 年总生存率的校准图。E ROC 曲线，用于通过风险评分和其他变量（T 分期、N 分期、M 分期、年龄、黑色素瘤溃疡、黑色素瘤 Clark 级别和 Breslow 深度）预测总生存期

筛选出用于SKCM治疗的药物。SB525334 (A)、SR8278 (B)、Gemcitabine (C)、AT13387 (D) 在高危和低危 SKCM 患者中的 IC50 值。相应的3D结构分别如图E、F、G和H所示

GSDMD作为保护基因在SKCM组织中过表达，通过抑制SKCM细胞的增殖、迁移和侵袭能力。A 对源自单变量Cox回归分析的基因进行多变量Cox回归分析。B TCGA 和 GTEx 数据库中 SKCM 和正常组织中 GSDMD mRNA 水平的比较。C GSDMD 免疫组织化学及其定量的代表性图像。对用乱序或 GSDMD 过表达慢病毒感染或用 SB525334 处理的 A375 和 A2058 细胞系中的 GSDMD 蛋白水平进行 D 用scramble或 GSDMD 过表达慢病毒感染或用 SB525334 处理的 A375 和 A2058 细胞系中的 GSDMD 蛋白水平进行 WB 和 WB 定量。E 通过FCM测定法测量每组A375和2058细胞系中的细胞凋亡。F 通过CCK8测定法测定每组A375和2058细胞系中的细胞活力。A375 (G) 和 A2058 (H) 细胞系中的 G–H Ki67 免疫荧光染色及其定量（比例尺 = 100 µm）。I–J 通过 Transwell 实验检测 A375 (I) 和 A2058 (J) 细胞系的迁移能力（比例尺=100 µm）。K-L 使用基质胶包被的 Transwell 细胞培养室检测 A375 (K) 和 A2058 (L) 细胞系的侵袭能力（比例尺=100 µm）。所有结果均以平均值±SD 表示，ns：p>0.05；***p<0.001

肿瘤微环境分析与免疫治疗。 A 22 个免疫细胞的点图，蓝点表示低风险组，红点表示高风险组。B 显示 GSDMD 和 CD4 之间关系的散点图。C 免疫荧光和定量分析的代表性图像表明 SKCM 组织中 GSDMD 和 CD4 均过表达 (n=12)。D 热图显示低风险组和高风险组中八个免疫检查点的表达。E–H CTLA-4 或/和 PD1 阳性时低风险组和高风险组之间的 IPS 评分。*p<0.05，***p<0.001

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