Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một chữ ký liên quan đến điểm kiểm soát miễn dịch mới cho chẩn đoán và phân tích miễn dịch trong ung thư vú
Tóm tắt
Ung thư vú là một trong những loại ung thư phổ biến nhất toàn cầu. Liệu pháp miễn dịch đã chứng tỏ hiệu quả trong việc cải thiện tỷ lệ sống sót tổng thể của bệnh nhân ung thư vú. Mục tiêu của chúng tôi là phát triển một chữ ký mới dựa trên các gen liên quan đến điểm kiểm soát miễn dịch (ICGs) có thể dự đoán tiên lượng và phân tích tình trạng miễn dịch của bệnh nhân ung thư vú. Sau khi thu thập dữ liệu, chúng tôi đã xác định được các ICGs chính thức để xây dựng mô hình tiên lượng cho ung thư vú. Chúng tôi đã xây dựng một mô hình tiên lượng mới và tạo ra một điểm rủi ro mới có tên gọi là Điểm Rủi Ro Liên Quan Đến Điểm Kiểm Soát Miễn Dịch trong ung thư vú (ICRSBC). Nomogram đã được xây dựng để đánh giá độ chính xác của mô hình, và một công cụ trực tuyến mới đã được phát triển để thân thiện hơn trong việc dự đoán tiên lượng. Chúng tôi cũng đã điều tra đáp ứng với liệu pháp miễn dịch và phân tích khối lượng đột biến khối u (TMB) trong các nhóm ICRSBC. ICRSBC đã được phát hiện có mối tương quan đáng kể với môi trường miễn dịch, khả năng đáp ứng với điều trị bằng liệu pháp miễn dịch và TMB. Mức độ biểu hiện của 9 ICGs cấu thành mô hình tiên lượng và mức độ methyl hóa của chúng cũng khác biệt đáng kể giữa ung thư vú và mô bình thường. Hơn nữa, hồ sơ đột biến, biến đổi số bản sao và mức độ biểu hiện protein cũng cho thấy sự chênh lệch rõ rệt giữa 9 ICGs. Chúng tôi đã xác định và xác thực một chữ ký mới liên quan đến ICGs có liên hệ chặt chẽ với sự tiến triển của ung thư vú. Chữ ký này cho phép chúng tôi tạo ra một điểm rủi ro để dự đoán sức sống và đánh giá tình trạng miễn dịch của các cá nhân bị ảnh hưởng bởi ung thư vú.
Từ khóa
#ung thư vú #liệu pháp miễn dịch #điểm kiểm soát miễn dịch #mô hình tiên lượng #khối lượng đột biến khối u #môi trường miễn dịchTài liệu tham khảo
Sung H, Ferlay J, Siegel RL, et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):209–49.
McDonald ES, Clark AS, Tchou J, Zhang P, Freedman GM. Clinical diagnosis and management of breast cancer. J Nucl Med. 2016;57 Suppl 1(1535–5667 (Electronic)):9S-16S.
Condorelli R, Vaz-Luis I. Managing side effects in adjuvant endocrine therapy for breast cancer. Expert Rev Anticancer Ther. 2018;18(11):1101–12.
Tan S, Li D, Zhu X. Cancer immunotherapy: pros, cons and beyond. Biomed Pharmacother. 2020;124(1950–6007 (Electronic)):109821.
O’Donnell JS, Teng MWL, Smyth MJ. Cancer immunoediting and resistance to T cell-based immunotherapy. Nat Rev Clin Oncol. 2019;16(3):151–67.
Lei X, Lei Y, Li JK, et al. Immune cells within the tumor microenvironment: biological functions and roles in cancer immunotherapy. Cancer Lett. 2020;470(1872-7980 (Electronic)):126–33.
Bates JP, Derakhshandeh R, Jones L, Webb TJ. Mechanisms of immune evasion in breast cancer. BMC Cancer. 2018;18(1):556.
Barzaman K, Moradi-Kalbolandi S, Hosseinzadeh A, et al. Breast cancer immunotherapy: current and novel approaches. Int Immunopharmacol. 2021;98(1878–1705 (Electronic)):107886.
Binnewies M, Roberts EW, Kersten K, et al. Understanding the tumor immune microenvironment (TIME) for effective therapy. Nat Med. 2018;24(5):541–50.
Alsaab HO, Sau S, Alzhrani R, et al. PD-1 and PD-L1 checkpoint signaling inhibition for cancer immunotherapy: mechanism, combinations, and clinical outcome. Front Pharmacol. 2017;8(1663–9812 (Print)):561.
Frelaut M, du Rusquec P, de Moura A, Le Tourneau C, Borcoman E. Pseudoprogression and hyperprogression as new forms of response to immunotherapy. BioDrugs. 2020;34(4):463–76.
Seymour L, Bogaerts J, Perrone A, et al. iRECIST: guidelines for response criteria for use in trials testing immunotherapeutics. Lancet Oncol. 2017;18(3):e143–52.
Li L, Li L, Liu M, Li Y, Sun Q. Novel immune-related prognostic model and nomogram for breast cancer based on ssGSEA. Front Genet. 2022;13(1664–8021 (Print)):957675.
Lv LH, Lu JR, Zhao T, Liu JL, Liang HQ. A CD8(+) T Cell-related genes expression signature predicts prognosis and the efficacy of immunotherapy in breast cancer. J Mammary Gland Biol Neoplasia. 2022;27(1):53–65.
Yao Y, Kong X, Liu R, Xu F, Liu G, Sun C. Development of a novel immune-related gene prognostic index for breast cancer. Front Immunol. 2022;13(1664–3224 (Electronic)):845093.
Chandrashekar DS, Karthikeyan SK, Korla PK, et al. UALCAN: an update to the integrated cancer data analysis platform. Neoplasia. 2022;25(1476–5586 (Electronic)):18–27.
Ferris RL. Immunology and immunotherapy of head and neck cancer. J Clin Oncol. 2015;33(29):3293–304.
Pfail JL, Katims AB, Alerasool P, Sfakianos JP. Immunotherapy in non-muscle-invasive bladder cancer: current status and future directions. World J Urol. 2021;39(5):1319–29.
Cha JH, Chan LC, Song MS, Hung MC. New approaches on cancer immunotherapy. Cold Spring Harb Perspect Med. 2020;10(8):a036863.
Coutzac C, Pernot S, Chaput N, Zaanan A. Immunotherapy in advanced gastric cancer, is it the future? Crit Rev Oncol/Hematol. 2019;133(1879-0461 (Electronic)):25–32.
Keenan TE, Tolaney SM. Role of immunotherapy in triple-negative breast cancer. J Natl Compr Canc Netw. 2020;18(4):479–89.
Li Y, Zhang H, Merkher Y, et al. Recent advances in therapeutic strategies for triple-negative breast cancer. J Hematol Oncol. 2022;15(1):121.
Bernard V, Young J, Binart N. Prolactin: a pleiotropic factor in health and disease. Nat Rev Endocrinol. 2019;15(6):356–65.
Karayazi Atici O, Govindrajan N, Lopetegui-Gonzalez I, Shemanko CS. Prolactin: a hormone with diverse functions from mammary gland development to cancer metastasis. Semin Cell Dev Biol. 2021;114(1096–3634 (Electronic)):159–70.
Tabibzadeh S. Signaling pathways and effectors of aging. Front Biosci (Landmark Ed). 2021;26(1):50–96.
Soria-Bretones I, Saez C, Ruiz-Borrego M, Japon MA, Huertas P. Prognostic value of CtIP/RBBP8 expression in breast cancer. Cancer Med. 2013;2(6):774–83.
Ashour N, Angulo JC, Gonzalez-Corpas A, et al. Epigenetic regulation of gfi1 in endocrine-related cancers: a role regulating tumor growth. Int J Mol Sci. 2020;21(13):4687.
Downs-Canner SM, Meier J, Vincent BG, Serody JS. B cell function in the tumor microenvironment. Annu Rev Immunol. 2022;40(1545–3278 (Electronic)):169–93.
Pan Y, Yu Y, Wang X, Zhang T. Tumor-associated macrophages in tumor immunity. Front Immunol. 2020;11(1664–3224 (Electronic)):583084.
Lee YS, Radford KJ. The role of dendritic cells in cancer. Int Rev Cell Mol Biol. 2019;348(1937–6448 (Print)):123–78.
Silwal-Pandit L, Langerod A, Borresen-Dale AL. TP53 mutations in breast and ovarian cancer. Cold Spring Harb Perspect Med. 2017;7(1):a026252.
Schon K, Tischkowitz M. Clinical implications of germline mutations in breast cancer: TP53. Breast Cancer Res Treat. 2018;167(2):417–23.
Pollock NC, Ramroop JR, Hampel H, et al. Differences in somatic TP53 mutation type in breast tumors by race and receptor status. Breast Cancer Res Treat. 2022;192(3):639–48.
Liu CL, Cheng SP, Huang WC, et al. Aberrant expression of solute carrier family 35 member A2 correlates with tumor progression in breast cancer. In Vivo. 2023;37(1):262–9.
Kabakov AE, Gabai VL. HSP70s in breast cancer: promoters of tumorigenesis and potential targets/tools for therapy. Cells. 2021;10(12):3446.
Na Y, Kaul SC, Ryu J, et al. Stress chaperone mortalin contributes to epithelial-mesenchymal transition and cancer metastasis. Cancer Res. 2016;76(9):2754–65.
Stephens PJ, Tarpey PS, Davies H, et al. The landscape of cancer genes and mutational processes in breast cancer. Nature. 2012;486(7403):400–4.
Jeong YJ, Oh HK, Choi HR, Park SH. Methylation of the NT5E gene is associated with poor prognostic factors in breast cancer. Diagnostics (Basel). 2020;10(11):939.
Godbole M, Togar T, Patel K, et al. Up-regulation of the kinase gene SGK1 by progesterone activates the AP-1-NDRG1 axis in both PR-positive and -negative breast cancer cells. J Biol Chem. 2018;293(50):19263–76.