HNRNPC, un predictor de pronóstico y respuesta a inmunoterapia basado en análisis bioinformáticos, está relacionado con la proliferación e invasión de células de NSCLC

Antecedentes

Poco se sabe sobre la relación entre los genes relacionados con la N6-metiladenosina (m6A) y el microambiente inmunitario tumoral (TIME) en el cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC). No está claro qué reguladores de m6A son esenciales para la progresión del NSCLC. El objetivo de este trabajo fue excavar el papel de los genes relacionados con m6A en el TIME y la progresión del NSCLC.

Métodos

Según el análisis bioinformático, la ribonucleoproteína C nuclear heterogénea (HNRNPC) se consideró el regulador m6A más influyente. Se investigaron más estudios utilizando muestras de pacientes, líneas celulares estables y modelos de ratones con xenoinjertos.

Resultados

Los perfiles expresados ​​diferencialmente de genes relacionados con m6A se establecieron en NSCLC, y las muestras de NSCLC se agruparon en dos subtipos con diferente infiltración inmune y tiempo de supervivencia. A continuación, descubrimos que la puntuación de riesgo (RS) basada en genes relacionados con m6A predecía el pronóstico y la respuesta a la inmunoterapia para el NSCLC, en el que HNRNPC se consideraba el regulador de m6A más influyente. En pacientes con NSCLC, confirmamos que HNRNPC predijo un mal pronóstico y se correlacionó con la invasión tumoral y la metástasis en los ganglios linfáticos. Los datos de RNA-seq revelaron que HNRNPC participaba en el crecimiento celular, la migración celular, la organización de la matriz extracelular y la angiogénesis. In vitro, verificamos que la eliminación de HNRNPC atenuó la proliferación celular, la clonogenicidad, la invasión y la migración. En vivo, La caída de HNRNPC inhibió el crecimiento tumoral y la metástasis pulmonar. Además, la eliminación de HNRNPC se asoció con una alta infiltración de células T CD8 +, junto con una infiltración elevada de células T CD4 +, producción de colágeno y angiogénesis.

Conclusiones

El regulador M6A HNRNPC, un predictor de pronóstico y respuesta de inmunoterapia basado en análisis bioinformáticos, está relacionado con la proliferación e invasión de células de NSCLC.

Primero se evaluaron los genes relacionados con M6A con pronóstico, PD-L1 y TIME en NSCLC.

HNRNPC fue el regulador de m6A más influyente en el pronóstico y la respuesta a la inmunoterapia.

HNRNPC predijo un mal pronóstico y se correlacionó con la invasión tumoral y la metástasis en los ganglios linfáticos.

HNRNPC promovió la proliferación y la invasión de células NSCLC y se asoció con la infiltración de células T CD8 + en TIME.

El cáncer de pulmón (CP) es una de las neoplasias malignas más agresivas del mundo. Como una de las principales causas de mortalidad relacionada con el cáncer en todo el mundo, el CP se puede dividir en cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP) y cáncer de pulmón de células pequeñas. [1]. Actualmente, el NSCLC constituye la mayoría de los pacientes con CP, en los que el adenocarcinoma de pulmón (LUAD) y el carcinoma de células escamosas de pulmón (LUSC) son los subtipos patológicos más prevalentes. A pesar del notable progreso en la terapia de NSCLC, el tratamiento efectivo sigue siendo un desafío. La dificultad en la detección temprana, las altas tasas de metástasis, la resistencia a la radioterapia y la quimioterapia y la falta de un tratamiento sistemático son las principales razones de su alta mortalidad. [2]. Por lo tanto, lograr mecanismos moleculares detallados e identificar nuevos marcadores moleculares es extremadamente esencial para el diagnóstico y tratamiento del NSCLC.

La metilación de N6-metiladenosina (m6A) es la modificación de ARNm más común en la posición N6 de la adenosina y desempeña un papel regulador en el proceso celular y fisiológico al alterar la expresión génica. Evidencia emergente ha determinado el papel crítico de m6A en la patogénesis y progresión del cáncer [3, 4]. La función de m6A está mediada por escritores (METTL3/14/15, WTAP, KIAA1429, RBM15 y ZC3H13), borradores (FTO y ALKBH5) y lectores (YTHDC1/2, YTHDF1/2/3, IGF2BPs, HNRNPA2/B1 y HNRNPC) o sus interacciones. Se informa que ALKBH5 acelera la progresión de las células madre de glioblastoma (GSC) al aumentar la expresión de FOXM1 a través de la modificación de m6A [5]. La sobreexpresión de METTL3 contribuye al desarrollo de la leucemia mieloide aguda al aumentar la modificación m6A de SP1 y activar la vía de señalización MYB/MYC [6]. La hipoxia induce la expresión de ALKBH5 en las células de cáncer de mama, lo que reduce la modificación m6A de NANOG y promueve el inicio y la metástasis del cáncer de mama [7]. Sin embargo, hasta la fecha, no está claro qué reguladores de m6A son necesarios y esenciales para la progresión del NSCLC, y sus diversos patrones de expresión y valores pronósticos rara vez se informan.

Se han logrado avances recientes en la inmunoterapia para el NSCLC, como el desarrollo de inhibidores de puntos de control inmunitarios, especialmente los inhibidores del ligando 1 de muerte celular programada (PD-L1). [8]. Es importante destacar que el microambiente inmunitario tumoral (TIME) caracterizado por la infiltración de células inmunitarias y la expresión de PD-L1 en las células tumorales desempeña un papel clave en el inicio y el pronóstico de [9]. Sin embargo, se sabe poco sobre la relación entre los genes relacionados con la metilación de m6A y el TIEMPO en NSCLC. Por lo tanto, en el presente estudio, investigamos los perfiles de expresión de genes relacionados con m6A en muestras y controles de NSCLC. Se evaluaron las correlaciones entre genes relacionados con m6A con pronóstico, PD-L1 y TIME en NSCLC.

HNRNPC, denominada ribonucleoproteína nuclear heterogénea C1/C2, es una proteína de 306 aminoácidos y se localiza en el núcleo [10]. HNRNPC juega un papel en los primeros pasos del ensamblaje de spliceosoma y el empalme de pre-mRNA [11]. Además, HNRNPC modula la estabilidad y el nivel de traducción de las moléculas unidas. [12]. Recientemente, se informó que m6A afecta la estructura secundaria del ARN, mientras que HNRNPC puede regular la abundancia y el empalme del ARNm después de reconocer m6A, que se denomina “interruptor m6A”. [13]. Sin embargo, hasta la fecha, el papel de HNRNPC en el pronóstico y la progresión del NSCLC no está claro. En este estudio, encontramos que los genes relacionados con m6A podían predecir el pronóstico y la respuesta a la inmunoterapia para NSCLC, en el que HNRNPC se consideraba el regulador de m6A más influyente. Además, HNRNPC se reguló y se correlacionó con un mal pronóstico en pacientes con NSCLC. Además, identificamos que HNRNPC se asoció notablemente con la proliferación y la invasión de células NSCLC. El objetivo de este trabajo fue excavar el papel de los genes relacionados con m6A en el TIME y la progresión del NSCLC.

Conjuntos de datos y preprocesamiento

Las bases de datos de bioinformática utilizadas en este estudio se muestran en archivo adicional 1. Los conjuntos de datos de expresión génica de 585 muestras LUAD y 550 muestras LUSC se descargaron de la base de datos The Cancer Genome Atlas (TCGA) (https://portal.gdc.cancer.gov/) basado en la secuenciación de ARN Illumina HiSeq 2000. Mientras tanto, se descargó la información clínica correspondiente. Después de verificar los datos de expresión y la información clínica, se incluyeron en este estudio 994 muestras de NSCLC y 107 contrapartes normales con información clínica completa y se establecieron como el conjunto de datos de entrenamiento. Dado que los datos LUAD y LUSC se derivaron de diferentes lotes, se utilizó la versión 3.38.0 del paquete SVA en R3.6.1, que contiene funciones para eliminar efectos de lotes y otras variaciones no deseadas en experimentos de alto rendimiento, para procesar los datos de 994 NSCLC (http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/sva.html). El perfil de las 994 muestras de NSCLC analizadas y su información se muestran en el archivo adicional 2.

Además, el conjunto de datos GSE50081 se descargó de la base de datos Gene Expression Omnibus (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). Este conjunto de datos fue depositado por Pintilie et al. [14], incluidas 181 muestras de NSCLC con información clínica. Este conjunto de datos se secuenció en base a la plataforma GPL570 Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array y sirvió como conjunto de datos de validación.

Análisis de expresión génica diferencial

Según las referencias, se obtuvieron 22 genes relacionados con la metilación del ARN m6A reconocidos, incluidos 9 genes de metiltransferasas (METTL3, METTL14, METTL15, WTAP, VIRMA, RBM15, RBM15B, KIAA1429 y ZC3H13), 2 genes de desmetilasas (FTO y ALKBH5) y 11 genes de m6A genes de unión (YTHDC1, YTHDC2, IGF2BP1, IGF2BP2, IGF2BP3, YTHDF1, YTHDF2, YTHDF3, HNRNPA2B1,…