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Chinese medical sciences journal = Chung-kuo i hsueh k'o hsueh tsa chih2024Jun18Vol.issue()

PPP1R14Aは、単一細胞およびバルクRNAシーケンスによって特定された頭頸部扁平上皮癌の免疫療法耐性に関連しています

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

単一細胞およびバルクRNAシーケンスデータを使用して、頭頸部扁平上皮癌(HNSCC)の患者におけるニボルマブ耐性関連遺伝子を特定すること。方法遺伝子発現Omnibusデータベースからダウンロードされた単一細胞およびバルクRNAシーケンスデータを分析して、Rソフトウェアを使用してニボルマブ耐性患者とニボルマブ感受性患者の間で差次的に発現した遺伝子(degs)をスクリーニングしました。Nivolumab耐性に関連する重要な遺伝子を特定するために、最小絶対収縮選択演算子(Lasso)回帰および再帰機能除去(RFE)アルゴリズムが実行されました。DEGの機能的濃縮は、遺伝子オントロジーと京都百科事典とゲノム分析で分析されました。重要な遺伝子と免疫細胞浸潤、異なる軌道、動的遺伝子発現プロファイル、およびリガンドと受容体の相互作用との関係が調査されました。結果83度が見つかりました。それらは、主にT細胞分化、PD-1およびPD-L1チェックポイント経路、およびT細胞受容体経路で濃縮されていました。機械学習アルゴリズムを使用して特定された6つの重要な遺伝子では、免疫療法の前後でのニボルマブ耐性グループとニボルマブ感受性グループの間でPPP1R14A遺伝子のみが差次的に発現しました(P <0.05)。高いPPP1R14A遺伝子発現グループは、免疫スコアが低く(P <0.01)、免疫抑制因子の発現が高かった(PDCD1、CTLA4、PDCD1LG2など)(R> 0、P <0.05)、浸潤免疫細胞の分化が低い(P <<<<<<0.05)0.05)、およびHLAとCD4の間の高度な相互作用(P <0.05)。結論PPP1R14a遺伝子は、HNSCC患者のニボルマブに対する耐性と密接に関連しています。したがって、PPP1R14Aは、HNSCC患者のニボルマブ耐性を改善する標的である可能性があります。

単一細胞およびバルクRNAシーケンスデータを使用して、頭頸部扁平上皮癌(HNSCC)の患者におけるニボルマブ耐性関連遺伝子を特定すること。方法遺伝子発現Omnibusデータベースからダウンロードされた単一細胞およびバルクRNAシーケンスデータを分析して、Rソフトウェアを使用してニボルマブ耐性患者とニボルマブ感受性患者の間で差次的に発現した遺伝子(degs)をスクリーニングしました。Nivolumab耐性に関連する重要な遺伝子を特定するために、最小絶対収縮選択演算子(Lasso)回帰および再帰機能除去(RFE)アルゴリズムが実行されました。DEGの機能的濃縮は、遺伝子オントロジーと京都百科事典とゲノム分析で分析されました。重要な遺伝子と免疫細胞浸潤、異なる軌道、動的遺伝子発現プロファイル、およびリガンドと受容体の相互作用との関係が調査されました。結果83度が見つかりました。それらは、主にT細胞分化、PD-1およびPD-L1チェックポイント経路、およびT細胞受容体経路で濃縮されていました。機械学習アルゴリズムを使用して特定された6つの重要な遺伝子では、免疫療法の前後でのニボルマブ耐性グループとニボルマブ感受性グループの間でPPP1R14A遺伝子のみが差次的に発現しました(P <0.05)。高いPPP1R14A遺伝子発現グループは、免疫スコアが低く(P <0.01)、免疫抑制因子の発現が高かった(PDCD1、CTLA4、PDCD1LG2など)(R> 0、P <0.05)、浸潤免疫細胞の分化が低い(P <<<<<<0.05)0.05)、およびHLAとCD4の間の高度な相互作用(P <0.05)。結論PPP1R14a遺伝子は、HNSCC患者のニボルマブに対する耐性と密接に関連しています。したがって、PPP1R14Aは、HNSCC患者のニボルマブ耐性を改善する標的である可能性があります。

Objective To identify nivolumab resistance-related genes in patients with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) using single-cell and bulk RNA-sequencing data. Methods The single-cell and bulk RNA-sequencing data downloaded from the Gene Expression Omnibus database were analyzed to screen out differentially expressed genes (DEGs) between the nivolumab resistant and nivolumab sensitive patients using R software. The Least Absolute Shrinkage Selection Operator (LASSO) regression and Recursive Feature Elimination (RFE) algorithm were performed to identify key genes associated with nivolumab resistance. Functional enrichment of DEGs was analyzed with Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes analyses. The relationships of key genes with immune cell infiltration, differentation trajectory, dynamic gene expression profiles, and ligand-receptor interaction were explored. Results We found 83 DEGs. They were mainly enriched in T-cell differentiation, PD-1 and PD-L1 checkpoint pathways, and T-cell receptor pathways. In six key genes identified using machine learning algorithms, only PPP1R14A gene was differentially expressed between the nivolumab resistant and nivolumab sensitive groups both before and after immunotherapy (P < 0.05). The high PPP1R14A gene expression group had lower immune score (P < 0.01), higher expression of immunosuppressive factors (such as PDCD1, CTLA4, and PDCD1LG2) (r > 0, P < 0.05), lower differentiation of infiltrated immune cells (P < 0.05), and a higher degree of interaction between HLA and CD4 (P < 0.05). Conclusions PPP1R14A gene is closely associated with resistance to nivolumab in HNSCC patients. Therefore, PPP1R14A may be a target to ameliorate nivolumab resistance of HNSCC patients.

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