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Jul 17, 2023

Une analyse complète du rôle du QPRT dans le cancer du sein

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 15414 (2023) Citer cet article

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Explorer le rôle clinique du QPRT dans le cancer du sein. L'expression des gènes, les niveaux de méthylation et la valeur pronostique du QPRT dans le cancer du sein ont été analysés à l'aide des données TCGA. La validation a été effectuée à l'aide des données de l'ensemble de données GEO et de la base de données TNMPLOT. La méthode de méta-analyse a été utilisée pour regrouper les données de survie pour QPRT. Les valeurs prédictives du QPRT pour différents médicaments ont été extraites du tracé ROC. Les différences d'expression de QPRT dans les lignées cellulaires acquises résistantes aux médicaments et sensibles ont été analysées à l'aide d'ensembles de données GEO. Des analyses d'enrichissement GO et KEGG ont été effectuées pour les gènes qui étaient fortement co-exprimés avec QPRT dans les tissus sur la base des données TCGA et qui ont changé après l'inactivation de QPRT. Timer2.0 a été utilisé pour explorer la corrélation entre QPRT et l'infiltration de cellules immunitaires, et l'Atlas des protéines humaines a été utilisé pour analyser les données de séquençage unicellulaire de QPRT dans différents tissus humains. L'expression de QPRT dans différents types de macrophages et l'expression de QPRT ont été analysées après coculture de cellules cancéreuses du sein HER2+ avec des macrophages. De plus, TargetScan, Comparative Toxicogenomics et la carte de connectivité ont été utilisés pour rechercher des miARN et des médicaments susceptibles de réguler l’expression de QPRT. Cytoscape a été utilisé pour cartographier les réseaux d'interaction entre QPRT et d'autres protéines. QPRT était fortement exprimé dans les tissus cancéreux du sein et fortement exprimé chez les patientes atteintes d'un cancer du sein HER2+ (P < 0,01). Des niveaux d'expression élevés de QPRT étaient associés à une pire OS, DMFS et RFS (P <0,01). Deux sites (cg02640602 et cg06453916) se sont révélés être des régulateurs potentiels du cancer du sein (P < 0,01). Le QPRT pourrait prédire les bénéfices en matière de survie chez les patientes atteintes d'un cancer du sein ayant reçu du taxane ou de l'anthracycline. QPRT était associé à l’immunité tumorale, en particulier dans les macrophages. QPRT peut influencer l'apparition et la progression du cancer du sein via la voie de signalisation PI3K-AKT, la voie de signalisation Wnt et les molécules liées au cycle cellulaire.

Les données du Centre international de recherche sur le cancer (CIRC) montrent que le cancer du sein est devenu la plus forte incidence de tumeurs malignes au monde et l'une des principales causes de décès chez les femmes1. Le cancer du sein est classé en différents sous-types biologiques présentant une hétérogénéité complexe. Dans la pratique clinique, il existe quatre types moléculaires courants, notamment luminal-A, luminal-B, récepteur 2 du facteur de croissance épidermique humain (HER2) positif et triple négatif2, conduisant à divers traitements3. Bien que le cancer du sein soit l’une des tumeurs solides présentant les meilleurs effets thérapeutiques, l’hétérogénéité des différents sous-types moléculaires du cancer du sein conduit à des traitements différents4, ce qui rend difficile la réalisation d’une thérapie de précision personnalisée chez les patientes.

Malgré de grands progrès dans les traitements frontaux et efficaces actuels, la thérapie systémique ne peut toujours pas guérir complètement le cancer du sein métastatique pour améliorer la qualité de vie5, atténuer les symptômes causés par les métastases et prolonger la survie relative à long terme6. Compte tenu du taux de mortalité important, il est essentiel d’explorer de nouvelles thérapies pour inhiber le développement de métastases systémiques malignes. Le plus grand défi dans le traitement du cancer du sein métastatique est la résistance à la chimiothérapie systémique et aux thérapies ciblées, qui était jusqu’à présent insurmontable. Le cancer du sein métastatique doit être traité sur une base individualisée. Cliniquement, la chimiothérapie combinée peut améliorer le taux de réponse aux médicaments et prolonger la survie sans progression chez certains patients. Cependant, la formation progressive d’une résistance aux médicaments fait perdre au traitement médicamenteux des avantages cliniques considérables. Il existe de nombreux mécanismes connus de résistance aux médicaments, notamment l’accélération de l’efflux des médicaments, l’activation et l’inactivation des médicaments, les changements de cible des médicaments et les modifications épigénétiques produites ou obtenues par des mutations7. Plusieurs stratégies ont été conçues pour prévenir ou vaincre la résistance au traitement anticancéreux systémique, notamment des associations de médicaments et des schémas thérapeutiques séquentiels. Cependant, il semble que la résistance aux médicaments et aux schémas thérapeutiques existants soit inévitable chez les patients8. Par conséquent, nous espérons clarifier davantage les processus cellulaires et moléculaires de la résistance aux médicaments dans les cellules tumorales, utiliser de nouveaux médicaments pour combattre ces mécanismes et améliorer progressivement le pronostic des patientes atteintes d’un cancer du sein métastatique9.

 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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