バルク/シングルセルRNAシーケンスに基づく細胞の老化および代謝再プログラミングモデルは、CCRCCの治療標的としてPTGER4を明らかにします

透明細胞腎細胞癌（CCRCC）は、腎細胞癌の一般的な組織学的サブタイプであり、その発生と発達中に独自の代謝再プログラミングを持っています。細胞老化は、新たに特定された腫瘍特性の1つです。しかし、老化とCCRCCに関連する代謝プロセスの広範な変化との相関関係に関する系統的かつすべてを網羅する調査の不足があります。タンパク質 - タンパク質相互作用ネットワーク分析や最小絶対収縮および選択演算子（Lasso）回帰分析などのさまざまな分析方法論を利用して、老化代謝関連のリスクモデル（SEMRM）として知られるリスクスコアモデルを形成および検証しました。。私たちの研究は、SEMRMが使用中の臨床予後マーカーよりもCCRCC患者のOSをより正確に予測できることを実証しました。CCRCCの2つの異なるデータセット、ICGC-KIRC（International Cancer Genome Consortium）とGSE29609、および単一細胞データセット（GSE156632）と実際の患者の臨床情報を利用し、さらに老化メタボリズム関連の関係をさらに確認しました。リスクスコア（SEMR）およびCCRCC患者の進行。SEMRSに基づいて異なるサブグループに分類された患者は、代謝活性、免疫微小環境、免疫細胞型変換、変異体景観、および薬物反応性に顕著な変動を示したことは注目に値します。また、SEMRMの重要な遺伝子であるPtger4が、in vivoおよびin vitroでのCCRCC細胞の増殖、脂質レベル、細胞周期を調節することも実証しました。一緒に、SEMRMの利用は、CCRCCと診断された患者の予後評価の精度を高めるための信頼できる臨床的特徴として機能する可能性があり、それにより適切な治療戦略の選択を促進します。

Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the prevailing histological subtype of renal cell carcinoma and has unique metabolic reprogramming during its occurrence and development. Cell senescence is one of the newly identified tumor characteristics. However, there is a dearth of methodical and all-encompassing investigations regarding the correlation between the broad-ranging alterations in metabolic processes associated with aging and ccRCC. We utilized a range of analytical methodologies, such as protein‒protein interaction network analysis and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression analysis, to form and validate a risk score model known as the senescence-metabolism-related risk model (SeMRM). Our study demonstrated that SeMRM could more precisely predict the OS of ccRCC patients than the clinical prognostic markers in use. By utilizing two distinct datasets of ccRCC, ICGC-KIRC (the International Cancer Genome Consortium) and GSE29609, as well as a single-cell dataset (GSE156632) and real patient clinical information, and further confirmed the relationship between the senescence-metabolism-related risk score (SeMRS) and ccRCC patient progression. It is worth noting that patients who were classified into different subgroups based on the SeMRS exhibited notable variations in metabolic activity, immune microenvironment, immune cell type transformation, mutant landscape, and drug responsiveness. We also demonstrated that PTGER4, a key gene in SeMRM, regulated ccRCC cell proliferation, lipid levels and the cell cycle in vivo and in vitro. Together, the utilization of SeMRM has the potential to function as a dependable clinical characteristic to increase the accuracy of prognostic assessment for patients diagnosed with ccRCC, thereby facilitating the selection of suitable treatment strategies.