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基底膜蛋白表达对子宫内膜癌及其免疫浸润的关系分析

张莺 罗相如 王星 赵盼 廉坤 李元琴 邵明琨

张莺, 罗相如, 王星, 赵盼, 廉坤, 李元琴, 邵明琨. 基底膜蛋白表达对子宫内膜癌及其免疫浸润的关系分析[J]. 昆明医科大学学报.
引用本文: 张莺, 罗相如, 王星, 赵盼, 廉坤, 李元琴, 邵明琨. 基底膜蛋白表达对子宫内膜癌及其免疫浸润的关系分析[J]. 昆明医科大学学报.
Ying ZHANG, Xiangru LUO, Xing WANG, Pan ZHAO, Kun LIAN, Yuanqin LI, Mingkun SHAO. Analysis on the Expression of Basement Membrane Protein in Endometrial Carcinoma and Its Relationship with Immune Invasion[J]. Journal of Kunming Medical University.
Citation: Ying ZHANG, Xiangru LUO, Xing WANG, Pan ZHAO, Kun LIAN, Yuanqin LI, Mingkun SHAO. Analysis on the Expression of Basement Membrane Protein in Endometrial Carcinoma and Its Relationship with Immune Invasion[J]. Journal of Kunming Medical University.

基底膜蛋白表达对子宫内膜癌及其免疫浸润的关系分析

基金项目: 昆明医科大学第二附属医院人才梯队项目后备人才(RCTDHB202312)
详细信息
    作者简介:

    张莺(1991~),女,云南昆明人,主治医师,在读硕士研究生,主要从事妇产科临床研究工作

    通讯作者:

    邵明琨,E-mail:19091302@qq.com

  • 中图分类号: R737.33

Analysis on the Expression of Basement Membrane Protein in Endometrial Carcinoma and Its Relationship with Immune Invasion

  • 摘要:   目的  探讨Hub基因与子宫内膜癌的预后、免疫浸润及泛癌的关系,建立临床预后模型。  方法  利用癌症基因图谱(the cancer genome atlas,TCGA)子宫内膜癌数据库中的子宫内膜癌组织及癌旁组织表达谱和临床信息,筛选出差异表达基因,对LncRNA共表达的mRNA进行GO富集分析及KEGG信号通路分析,将子宫内膜癌与癌旁组织的差异基因与基底膜蛋白基因进行交集,将筛选出的差异表达基因与生存状态、生存时间进行合并通过Lasso-cox回归分析筛选出Hub基因,利用多因素Cox回归分析建立预后模型,进一步进行泛癌分析以及免疫浸润相关性分析。  结果  确定了6个与子宫内膜癌患者预后相关的基底膜蛋白Hub基因,ADAMTS5、EVA1C、THBS4、CTSD、ITGAV和LAMA1,发现患者随着风险评分增加,患者生存率明显下降。进行泛癌分析发现这6个基因在大多数癌症类型中显著差异(P < 0.05),且在多形性胶质母细胞瘤(glioblastoma multiform,GBMLGG)、脑低级别胶质瘤(low grade glioma,LGG)、急性髓细胞样白血病(acute myeloid leukemia,LAML)、葡萄膜黑色素瘤(uveal melanom,UVM)、肾上腺皮质癌(adrenocortical carcinom,ACC)等癌症中高表达预后差。并探究了这些基因在肿瘤免疫治疗中的潜在作用发现与Th17 cells、Th2 cells 、NK CD56bright cells等免疫细胞存在显著负相关,与Tcm、iDC、Eosinophils、aDC等免疫细胞存在显著正相关。  结论  基底膜蛋白基因在子宫内膜癌的诊断和预后方面有较高的临床价值,可作为子宫内膜癌患者的预后标志物和潜在治疗靶点。
  • 图  1  子宫内膜癌组织与癌旁组织筛选差异基因

    A:火山图;B:DEG热图;C:GO富集分析;D:KEGG富集分析

    Figure  1.  Screening of differential genes between endometrial carcinoma and adjacent tissues

    图  2  基因交集与建立预后模型

    A:子宫内膜癌与基底膜基因交集的韦恩图筛查108个基因;B、C: Lasso-cox回归筛选出11个基因;D:多因素cox回归筛选出6个基因

    Figure  2.  Gene intersection and establishment of prognosis model

    图  3  风险评分模型的预后

    A:11个显著基因表达热图;B:6个基因ROC曲线;C:6个基因Kaplan-Meier生存曲线

    Figure  3.  Prognosis of risk scoring model

    图  4  泛癌分析

    A-F:比较TCGA数据库和GTEx数据库中ADAMTS5、EVA1C、THBS4、CTSD、ITGAV、LAMA1基因表达差异的匹配分析。*P < 0.05;**P < 0.01;P < 0.001;***P < 0.0001。

    Figure  4.  Pan-cancer analysis

    图  5  泛癌分析

    A:ADAMTS5在泛癌中的预后表达;B:BEVA1C在泛癌中的预后表达;C:THBS4在泛癌中的预后表达(GBMLGG:胶质瘤; LGG:脑低级别胶质瘤;SARC:肉瘤; COADREAD:结直肠癌)。

    Figure  5.  Pan-cancer analysis

    图  6  泛癌分析

    A:CTSD在泛癌中的预后表达;B:ITGAV在泛癌中的预后表达;C:LAMA1在泛癌中的预后表达(GBMLGG:胶质瘤; LGG:脑低级别胶质瘤; KIPAN:混合肾癌; LGG:脑低级别胶质瘤; SARC:肉瘤; KIRC:肾透明细胞癌; UVMU:葡萄膜黑色素瘤; ACC:肾上腺皮质癌)。

    Figure  6.  Pan-cancer analysis

    图  7  基因与免疫浸润细胞水平的相关性

    ***P < 0.001。A-F:ADAMTS5、EVA1C、THBS4、CTSD、ITGAV、LAMA1表达与24种免疫细胞的相关性;*P < 0.05;**P < 0.01;***P < 0.001。

    Figure  7.  Correlation between genes and immune infiltrating cells

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  • 收稿日期:  2024-04-05
  • 网络出版日期:  2024-11-22

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