Analyse complète des régulateurs de la pyroptose et du microenvironnement immunitaire des tumeurs dans le carcinome rénal à cellules claires

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Résumé

Arrière plan: De plus en plus de preuves indiquent que la pyroptose pourrait réguler lamicroenvironnement immunitaire tumoral(TEMPS) pour affecter le développement de la tumeur. En tant que tumeur hautement immunogène, le carcinome à cellules claires du rein (ccRCC) peut bénéficier de l'immunothérapie, mais la recherche connexe sur la pyroptose au TEMPS du ccRCC est encore déficiente.

Méthodes : Les données disponibles dérivées des bases de données TCGA et GEO ont été analysées pour identifier les différents profils d'expression de la pyroptose dans le ccRCC et les tissus normaux, et la corrélation des régulateurs de la pyroptose avec TIME a été évaluée dans le cCRCC.

Résultats: Selon l'analyse de regroupement par consensus, deux niveaux d'expression différentiels de sous-types ont été identifiés comme affectant le pronostic du patient et étaient liés au stade et au grade histologiques de la tumeur. Les cellules immunitaires ont été calculées par l'algorithme CIBERSORT. Des niveaux infiltrés plus élevés de cellules B naïves, de cellules T CD4 mémoire au repos, de cellules NK au repos, de monocytes et de macrophages ont été observés dans le groupe 1, tandis que des niveaux infiltrés plus élevés de cellules CD8 plus T, de cellules auxiliaires folliculaires T et de Tregs ont été observés dans le groupe 2. L'analyse de l'enrichissement de l'ensemble de gènes a indiqué que le groupe 2 était enrichi en plusieurs voies liées au système immunitaire, y compris la voie de signalisation JAK-STAT. De plus, la surexpression de huit points de contrôle immunitaires était liée au développement du ccRCC, en particulier dans le groupe 2. En tant que quatre régulateurs potentiellement clés de la pyroptose, AIM2, CASP5, NOD2 et GZMB ont été confirmés comme étant régulés positivement dans le ccRCC par analyse RT-qPCR et vérifiés par le Base de données HPA. Une analyse pan-cancer plus poussée a suggéré que ces quatre régulateurs de pyroptose étaient exprimés de manière différentielle et liés au TIME dans plusieurs cancers.

Conclusion : La présente étude a fourni une vue d'ensemble des régulateurs de la pyroptose dans le TEMPS du ccRCC, ce qui peut apporter une valeur potentielle à l'immunothérapie.

Mots clés: Carcinome rénal à cellules claires, Pyroptose, Microenvironnement immunitaire tumoral, Points de contrôle immunitaires, Immunothérapie

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Arrière plan

Carcinome à cellules rénales(RCC) est la tumeur solide maligne du rein la plus courante chez les adultes, représentant environ 3 % de toutes les tumeurs malignes chez l'adulte et 90 % des tumeurs malignes rénales [1]. À l'heure actuelle, le nombre de décès dus au RCC chaque année dans le monde a dépassé 1,00,000, et les taux de morbidité et de mortalité augmentent à un taux de 2-3 % tous les 10 ans [2]. Selon la version 2004 de la classification pathologique RCC de l'OMS, l'incidence du carcinome rénal à cellules claires (ccRCC) est d'environ 70 % [3]. Bien que la résection chirurgicale reste le meilleur traitement pour le ccRCC, il n'existe actuellement aucun traitement adjuvant postopératoire efficace et le ccRCC n'est pas sensible à la radiothérapie et à la chimiothérapie. Selon la littérature, 20-40 % des patients présentent une récidive après la chirurgie [4]. En tant que tumeur hautement immunogène, le ccRCC peut bénéficier de l'immunothérapie.

La pyroptose est un type de mort cellulaire programmée accompagnée deinflammationdéclenchée par une infection par un micro-organisme pathogène ou d'autres signaux nocifs [5]. La pyroptose est principalement caractérisée par un gonflement cellulaire, une lyse et la libération du contenu cytoplasmique. Une pyroptose appropriée est un mécanisme important permettant à l'hôte de résister à l'infection par des micro-organismes pathogènes étrangers. Cependant, une pyroptose excessive est nocive voire mortelle pour l'hôte. Un nombre croissant d'études ont montré que la pyroptose joue également un rôle important dans le développement des tumeurs [6]. La pyroptose crée un environnement inhibiteur de tumeur en libérant des facteurs inflammatoires. Cependant, la pyroptose peut également affaiblir la fonction immunitaire du corps contre les cellules tumorales et accélérer la croissance des tumeurs dans différents cancers. Certaines études ont montré que l'effet pro-inflammatoire efficace de la pyroptose est lié à la régulation du microenvironnement immunitaire tumoral [7]. Ces résultats suggèrent que la pyroptose joue un rôle important dans le développement tumoral et le processus anti-tumoral. Cependant, l'effet de la pyroptose sur le pronostic du ccRCC n'est pas clair. Une compréhension globale de la pyroptose dans le ccRCC fait toujours défaut, y compris la diaphonie entre les régulateurs de la pyroptose et le microenvironnement immunitaire de la tumeur.

Dans la présente étude, nous avons effectué une analyse rétrospective complète basée sur la base de données The Cancer Genome Atlas (TCGA) et la base de données Gene Expression Omnibus (GEO) pour estimer l'influence de la pyroptose sur le TEMPS et exploré plus avant les mécanismes sous-jacents entre la pyroptose et le TEMPS individuel. caractérisations basées sur l'analyse par grappes consensuelle. En outre, la présente étude a également vérifié la relation entre la pyroptose et l'expression du point de contrôle immunitaire à chaud.

matériaux et méthodes

Acquisition de données et identification de l'expression différentielle

Les données de séquençage d'ARN (ARN-seq) de 539 tissus ccRCC et 72 tissus normauxun reintissus ainsi que les caractéristiques cliniques correspondantes de la base de données TCGA (https://portal.gdc.cancer.gov/) ont été obtenues. Les données GSE46699 et GSE53757 de la base de données GEO (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) ont été collectées et utilisées pour évaluer l'expression du régulateur de pyroptose. De plus, les données d'expression des gènes pan-cancer TCGA pour 33 types de tumeurs malignes et les informations cliniques correspondantes, telles que les scores de souche basés sur l'ARNm (ARNss) et la méthylation de l'ADN (DNAss) ainsi que les sous-types immunitaires, ont été obtenues auprès de l'Université Base de données Californie Santa Cruz (UCSC Xena, http://xena.ucsc.edu/). Les 37 régulateurs de pyroptose sont présentés dans le fichier complémentaire 4 : tableau S1 et ont été extraits d'études antérieures [8, 9]. En utilisant le package « limma », des changements plus que doublés et un taux de fausses découvertes (FDR, valeur p ajustée)<0.05 is="" considered="" differential="" gene="" expression.="" the="" immunohistochemistry="" (ihc)="" staining="" images="" of="" pyroptosis="" regulators="" in="" normal="" kidney="" and="" tumor="" tissues="" were="" analyzed="" and="" obtained="" from="" the="" hpa="" database="" (http://www.proteinatlas.org/).to="" compare="" the="" expression="" between="" normal="" and="" tumor="" samples,="" all="" tissues="" were="" selected="" using="" the="" same="">

Regroupement consensuel

L'analyse de régression univariée de Cox a été utilisée pour extraire les régulateurs de pyroptose via la valeur p "survie" du package R<0.05). consensus="" clustering="" was="" performed="" to="" explore="" the="" potential="" molecular="" subtype="" between="" the="" bca="" patients="" using="" the="" r="" package"consensus="" cluster="" plus".="" the="" cluster="" count="" (k)="" was="" set="" from="" 1="" to="" 9,="" and="" the="" best="" optimal="" k="" value="" was="" selected="" for="" further="">

Estimation du microenvironnement immunitaire tumoral

CIBERSORT, un outil d'analyse basé sur la signature du gène immunitaire LM22, a été utilisé pour évaluer les niveaux d'infiltration immunitaire tumorale du ccRCC. L'algorithme a été exécuté pour 1000 permutations et échantillons ccRCC avec une sortie P<0.05 were="" selected="" for="" further="" analysis.="" the="" "estimate"="" package="" in="" r="" was="" used="" to="" evaluate="" the="" immune="" score="" and="" the="" stromal="" score.="" moreover,="" 8="" com-mon="" immune="" checkpoint="" genes,="" including="" pd-1,="" pd-l1,="" pd-l2,="" ctla4,="" siglec15,="" tigit,="" tim3,="" and="" lad3,="" were="" extracted="" and="" evaluated="" for="" their="" correlations="" with="" pyroptosis="" regulators="" in="">

Analyse d'enrichissement fonctionnel

L'analyse Gene Ontology (GO) et l'analyse des voies de signalisation de l'Encyclopédie des gènes et des génomes de Kyoto (KEGG) ont été effectuées à l'aide du package "cluster Profiler" dans R. gènes exprimés entre les deux clusters dans l'enrichissement de la voie KEGG. Le nombre de permutations a été effectué 1000 fois pour

chaque analyse, et les voies avec la valeur de p ajustée<0.05 and="" q="" values=""><0.05 were="" considered="" statistically="">

Prédiction de la réponse aux médicaments

Sur la base des informations extraites de la base de données Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC) (https://www.cancerrxgene.org/), les sensibilités chimiothérapeutiques pour le ccRCC ont été calculées. Trois médicaments cliniques courants ont été sélectionnés pour prédire la réponse chimiothérapeutique, et le package R "pRRophetic" a été utilisé pour estimer la réponse chimiothérapeutique déterminée par la concentration inhibitrice demi-maximale (IC50).

Lignées cellulaires et analyse RT-qPCR

Les lignées cellulaires humaines ccRCC, 786-O et Caki-1, ont été fournies par Haixiang Shen, et la lignée cellulaire épithéliale du cortex rénal humain normal, HK-2, a été fournie par Yanhong Ma.RPMI Le milieu 1640 (Gibco) additionné de 10 % de sérum bovin fœtal (FBS, Gibco) a été utilisé pour cultiver les cellules. Et toutes les cellules ont été cultivées à 37 degrés avec 5 % de dioxyde de carbone. Les ARN totaux ont été extraits des cellules avec le kit Trizol (Invitrogen, Carlsbad, CA, USA) conformément aux instructions du fabricant. Le premier brin (ADNc) a été rétrotranscrit et utilisé comme matrice pour l'analyse qPCR comme décrit précédemment [10]. Les niveaux d'expression des régulateurs de pyroptose (AIM2, NOD2, GZMB et CASP5) ont été mesurés à l'aide d'un kit SYBR Green qPCR (Takara, Japon). Le nom du gène et les séquences d'amorces sont répertoriés dans le fichier supplémentaire 5 : tableau S2. Les niveaux d'ARNm de tous les gènes ont été normalisés à GAPDH (une référence de normalisation endogène).

analyses statistiques

L'analyse statistique a été réalisée à l'aide du logiciel R (http://www.R-project.org, version 4.0.3), du langage de programmation PERL (version 5.32.1.1, https://www.perl.org /), et GraphPad Prism 8.0. Les coefficients de corrélation ont été calculés par Spearmen et des analyses de corrélation de distance. Les courbes de Kaplan-Meier ont été tracées et un test du log-rank a été utilisé pour calculer la différence de survie significative. Le test des rangs signés de Wilcoxon a été utilisé pour analyser les variables continues, tandis que le test du chi carré a été utilisé pour analyser les données catégorielles. Les résultats de la RT-qPCR ont été exprimés en moyenne ± SEM. Les différences entre les groupes ont été évaluées par ANOVA unidirectionnelle suivie du test de comparaisons multiples ad hoc de Dunnett pour comparer aux cellules rénales normales. Une valeur de p inférieure à 0.05 a été considérée comme statistiquement significative pour toutes les analyses.

Résultats

Identification et classification des régulateurs différentiellement associés à la pyroptose

L'expression de 37 gènes associés à la pyroptose a été comparée dans la cohorte TCGA-KIRC et 11 gènes ont été identifiés comme des gènes exprimés de manière différentielle (Fig. 1A). Après que deux ensembles de données indépendants de la base de données GEO aient été utilisés pour illustrer de manière externe l'expression de ces 11 gènes dans le ccRCC, six régulateurs associés à la pyroptose (AIM2, CASP5, NLRP3, NOD2, GZMA et GZMB) se sont révélés être fortement exprimés dans le ccRCC (Fig. .1B). Combinée aux informations pronostiques des patients téléchargées à partir des ensembles de données TCGA, la régression univariée de Cox a ensuite été mise en œuvre pour dépister les gènes de ces 6 régulateurs, et quatre d'entre eux (AIM2, CASP5, NOD2 et GZMB) étaient significativement liés au pronostic des patients ccRCC (Fig. 1C) . Pour étudier plus avant la relation entre l'expression de ces 4 régulateurs et les sous-types de ccRCC, une analyse de regroupement par consensus a été réalisée avec des patients de la cohorte TCGA-KIRC. L'analyse de regroupement par consensus a été réalisée avec des patients ccRCC sur la base de ces quatre régulateurs de pyroptose, et le résultat a montré que la variable de regroupement (k) =2 a été identifiée comme la stabilité de regroupement la plus élevée de k =1 à 9, indiquant que les patients ccRCC pourraient être divisés en deux groupes avec les corrélations intragroupe les plus élevées et les corrélations intergroupes les plus faibles (Fig. 1D). De plus, les patients du groupe 1 avaient une survie globale (SG) favorable par rapport à ceux du groupe 2 (Fig.1E).

Analyse TIME des clusters selon les régulateurs de pyroptose

Pour déterminer quelles voies sont enrichies dans les clusters, une analyse GSEA a été effectuée pour identifier les voies KEGG significatives associées aux deux clusters. Les résultats ont montré que l'interaction des récepteurs des cytokines, la voie de signalisation des récepteurs des cellules T, le traitement et la présentation des antigènes, la voie de signalisation des chimiokines, la cytotoxicité médiée par les cellules tueuses naturelles, la voie de signalisation des récepteurs de type péage, la voie de signalisation des récepteurs des cellules B et la signalisation JAK-STAT étaient significativement liés au groupe 2 (fichier supplémentaire 1 : figure S1), indiquant que les groupes contenant des régulateurs de pyroptose étaient associés au microenvironnement immunitaire tumoral. Par conséquent, pour explorer la différence de fonction immunitaire entre les deux groupes, les scores ESTIMATE ont été calculés et ont démontré que le groupe 2 avait des scores ESTIMATE, stromal et immunitaire significativement plus élevés par rapport au groupe 1 (Fig. 2A), et les quatre régulateurs de pyroptose étaient positivement en rapport avec ces scores (Fig. 2B). De plus, les deux groupes ont révélé des différences significatives dans l'infiltration des cellules immunitaires (Fig. 2C). Le cluster 1 présentait des niveaux infiltrés plus élevés de lymphocytes B naïfs, de lymphocytes T CD4 mémoire au repos, de cellules NK au repos, de monocytes, de macrophages M0, de macrophages M2, de cellules dendritiques activées et de mastocytes au repos, tandis que le cluster 2 était plus élevé liés aux cellules plasmatiques, aux cellules T CD8, aux cellules T activées en mémoire, aux cellules T auxiliaires folliculaires, aux cellules T régulatrices (Tregs), aux cellules T gamma delta et aux cellules NK activées. L'analyse de la corrélation entre les quatre régulateurs et les types de cellules immunitaires a montré que les quatre régulateurs avaient une corrélation positive ou négative avec la plupart des types de cellules immunitaires (Fig.2D). Fait intéressant, une enquête plus approfondie sur l'expression différentielle des gènes immunitaires entre deux groupes a révélé qu'une masse de gènes immunitaires était régulée à la hausse dans le groupe 2 alors que seuls 5 gènes étaient régulés à la baisse (fichier supplémentaire 2 : Figure S2A). Les 10 gènes les plus régulés positivement et négativement ont été sélectionnés pour analyser la corrélation et les résultats sont présentés dans le fichier supplémentaire 2 : Figure S2B. L'analyse GO des processus biologiques a montré que l'expression différentielle des gènes immunitaires entre les clusters était enrichie en activant la voie de signalisation du récepteur de surface cellulaire et la transduction du signal deréponse immunitaire. L'analyse des composants cellulaires a indiqué que les gènes immunitaires différentiellement exprimés étaient abondants dans le complexe d'immunoglobuline. L'analyse de la fonction moléculaire a indiqué que les gènes immunitaires différentiellement exprimés impliquaient la liaison à l'antigène. L'analyse KEGG a montré que les gènes immunitaires exprimés de manière différentielle étaient enrichis en interactions cytokine-récepteur de cytokine (fichier supplémentaire 2 : Figure S2C, D). Ces résultats indiquent que le groupe 2 et les quatre régulateurs sont impliqués dans le microenvironnement immunitaire tumoral.

Association des régulateurs de la pyroptose avec les inhibiteurs de point de contrôle immunitaire et les sensibilités médicamenteuses ciblées Les thérapies par inhibiteur de point de contrôle immunitaire (ICI) ont été établies comme une option de traitement puissante pour plusieurs types de tumeurs, alors que seule une fraction des patients bénéficie d'une telle thérapie. Par conséquent, l'expression différentielle des ICI dans différents sous-types a été explorée plus avant. Huit gènes de points de contrôle immunitaires chauds (SIGLEC15, TIGIT, PD-L1, TIM3, PD -1, CTLA4, LAG3 et PD-L2) étaient positivement liés au cluster 2 (Fig.3A, B). Fait intéressant, quatre régulateurs étaient étroitement liés à la plupart des ICI, alors qu'il n'y avait pas de relation significative entre GZMB et SIGLEC15 (Fig.3C). De plus, compte tenu de la valeur du traitement clinique dans la sensibilité aux médicaments cibles, le sunitinib et le temsirolimus ont montré une plus grande sensibilité dans le groupe 1, tandis qu'axitinib était étroitement lié au groupe 2 (Fig. 3D-F). Ces résultats indiquent que cette classification peut fournir une certaine valeur de référence pour la médication clinique de différents patients atteints de ccRCC.

Analyse de stratification de l'utilité clinique du cluster Pour explorer davantage la valeur clinique de la relation entre cette classification et différentes caractéristiques cliniques, les patients atteints de ccRCC ont été divisés en différents groupes en fonction de l'âge, du sexe, du grade et du stade de la maladie. Il convient de noter que le stade supérieur de la maladie était davantage associé aux patients du groupe 2, ainsi qu'au grade pathologique (tableau 1 ; Fig.4B). Une analyse plus approfondie de la relation entre les régulateurs de pyroptose et les caractéristiques cliniques a démontré que le niveau d'expression des quatre régulateurs augmentait avec l'augmentation du stade de la maladie et du grade pathologique, alors que seul AIM2 était plus fortement exprimé chez les hommes que chez les femmes. Il n'y avait pas de différence significative entre l'expression des quatre régulateurs et l'âge du patient (Fig.4A).

Vérification expérimentale de l'expression des quatre régulateurs Sur la base de l'analyse bioinformatique de l'expression de ces quatre régulateurs, nous avons analysé les niveaux d'expression des ARNm et des protéines. Par rapport aux cellules normales, les niveaux d'expression de ces 4 gènes ont été régulés positivement à des degrés divers dans les deux lignées cellulaires ccRCC (Fig. 5A). De même, les modèles d'expression des protéines de AIM2, NOD2 et GZMB de la base de données HPA ont révélé que les régulateurs étaient également surexprimés dans le tissu ccRCC par rapport au tissu normal (Fig. 5B).

Quatre profils d'expression du régulateur de pyroptose dans plusieurs cancers

Une enquête plus approfondie sur le modèle d'expression de ces quatre régulateurs de pyroptose dans le pan-cancer a montré que quatre régulateurs de pyroptose étaient exprimés de manière différentielle dans plusieurs cancers (Fig.6A). , poumon, estomac et endomètre, ainsi que CASP5, NOD2 et GZMB (Fig.6A). Une analyse plus approfondie a révélé que AIM2 était le plus positivement lié à HNSC, tandis que CASP5 était négativement lié à COAD (Fig.6B). Et AIM2 et GZMB étaient les deux gènes avec l'association positive la plus significative (coefficient de corrélation =0.59, Fig.6C).

Au cours de la progression du cancer, les cellules tumorales peuvent progressivement perdre un phénotype différencié et acquérir des caractéristiques progénitrices et de type cellule souche [11]. Généralement, le RNAss et le DNAss peuvent être utilisés pour évaluer le caractère souche des cellules souches cancéreuses [12]. Par conséquent, la corrélation entre les régulateurs de pyroptose et la tige tumorale mesurée par RNAss et DNAss a été explorée. Les quatre régulateurs étaient significativement corrélés positivement ou négativement avec l'ARNss et l'ADNss dans la plupart des pan-cancers (Fig.6D). Notamment, dans KIRC, AIM2 et GZMB étaient respectivement associés positivement ou négativement aux ARN, tandis que NOD2 était associé négativement à l'ADNss (fichier supplémentaire 3 : figure S3).

Association des quatre régulateurs de la pyroptose avec le microenvironnement immunitaire tumoral dans le pan-cancer

Sur la base de l'important effet régulateur des gènes de pyroptose sur différents types de cellules immunitaires, les quatre régulateurs ont été étudiés plus en détail dans le micro-environnement pancancer. Fait intéressant, sauf que AIM2 était négativement associé à DLBC et que CASP5 était négativement associé à COAD et READ dans le score ESTIMATE et le score stromal, d'autres étaient positivement associés aux cancers dans le score immunitaire, le score stromal et le score ESTI-MATE (Fig.7A ). Pour explorer l'expression des quatre régulateurs de pyroptose dans différents sous-types immunitaires dans le pan-cancer, les infiltrats immunitaires ont été divisés en six types d'analyse qui correspondent respectivement à la promotion tumorale et à la suppression tumorale, y compris la cicatrisation des plaies, l'IFN-y dominant, l'inflammation, les lymphocytes appauvri, immunologiquement calme et TGF-dominant. Fait intéressant, les quatre régulateurs de pyroptose étaient tous significativement liés aux sous-types immunitaires, et les quatre régulateurs de pyroptose étaient les plus fortement exprimés dans l'IFN-y dominant, suivi par le TGF-dominant (Fig.7B). Dans KIRC, cependant, l'expression des quatre régulateurs de pyroptose était la plus élevée dans C2, comme dans l'analyse pan-cancer. AIM2, qui présentait la deuxième expression la plus élevée dans les sous-types immunitaires, était lié à Cl, tandis que NOD2, CASP5 et GZMB étaient liés à C6 (Fig. 2E).

Discussion

La résection chirurgicale est le premier traitement du carcinome à cellules rénales dans notre pratique clinique. Cependant, il est encore difficile d'éliminer les métastases de carcinome à cellules rénales. Le carcinome à cellules rénales métastatique est résistant à la radiothérapie et à la thérapie systémique, y compris l'hormonothérapie et la chimiothérapie [13]. Un essai clinique sur le nivolumab, un inhibiteur du point de contrôle immunitaire anti-PD-L1, pour le traitement du ccRCC métastatique (CheckMate-025) a démontré que le nivolumab a une SG, un risque relatif, un ORR et un taux de réponse global significativement supérieurs [ 14]. Ces études indiquent que l'application de l'immunothérapie dans le traitement du ccRCC a de grandes perspectives. Une analyse approfondie de l'hétérogénéité du ccRCC TIME peut permettre une prise en charge précise et individualisée de l'immunothérapie pour améliorer l'effet du traitement et la qualité pronostic survie du patient. Ici, les patients atteints de ccRCC ont été séparés en deux sous-types moléculaires indépendants avec des caractéristiques cliniques, une expression des gènes immunitaires et un TEMPS différents grâce à un regroupement consensuel pour quatre principaux régulateurs de la pyroptose. Selon la présente étude, le cluster 2 avait un plus mauvais pronostic que le cluster 1, mais le cluster 2 était plus sensible à l'immunothérapie.

Parmi les mécanismes de mort intrinsèques des cellules, la pyroptose fait l'objet d'une attention croissante. La pyroptose est un type nouvellement reconnu de mort cellulaire inflammatoire programmée qui est activée par des voies médiées par la caspase classique-1 les inflammasomes ou la caspase non classique-4, la caspase-5 et la caspase{{4} } [15]. Récemment, des preuves émergentes ont rapporté le rôle important de la pyroptose dans la tumorigenèse des tumeurs malignes humaines [16,17]. La pyroptose inhibe la croissance tumorale dans le cancer colorectal, le cancer du foie et le cancer de la peau, mais elle a un effet bidirectionnel sur le cancer du sein [18-20]. Dans le ccRCC, on ne sait toujours pas comment les gènes liés à la pyroptose interagissent et s'ils sont liés au temps de survie des patients. L'expression de la plupart des gènes régulateurs de la pyroptose est positivement corrélée et joue un rôle pronostique important dans le ccRCC. Ces résultats suggèrent que les régulateurs de la pyroptose peuvent jouer un rôle clé dans la régulation de la tumorigenèse et du développement du ccRCC. Dans la présente étude, quatre régulateurs de pyroptose qui sont fortement exprimés dans le cancer du rein et entraînent un mauvais pronostic ont été identifiés. AIM2 est un récepteur immunitaire inné cytosolique qui reconnaît l'ADN double brin (dsDNA) libéré lors d'une perturbation cellulaire et d'une agression pathogène. L'AIM2 activé active la voie classique de la pyroptose via la caspase-1 [21]. AIM2 peut jouer un rôle unique dans différents types de cancer [22-25], et la présente étude a montré que AIM2 joue un rôle favorisant le cancer dans le ccRCC. La caspase-5(CASP5), similaire à la caspase-4 et à la caspase-1l, est une protéine exécutive de la pyroptose indépendante de la caspase-1-[26]. Le GZMB est utilisé par les lymphocytes cytotoxiques comme arme moléculaire de défense contre les cellules hôtes infectées par des virus et transformées de manière maligne [27]. La faible expression de GZMB est liée à des métastases précoces dans le cancer colorectal, suggérant l'infiltration des vaisseaux sanguins et des nerfs [28]. Fait intéressant, notre analyse a révélé que GZMB est un gène positivement corrélé dans le cancer du rein. NOD2 est un récepteur de reconnaissance de formes qui peut réguler la réponse immunitaire innée de l'hôte et prévenir l'inflammation, la stéatose et l'obésité [29]. L'histone H3 extracellulaire induite par le LPS pourrait provoquer une pyroptose au cours du sepsis via les voies NOD2 et VSIG4/NLRP3 [30]. On ne sait toujours pas comment ces gènes interagissent les uns avec les autres au cours de la pyroptose cellulaire dans le ccRCC.

Dans notre pratique clinique, les inhibiteurs de la tyrosine kinase du récepteur du facteur de croissance de l'endothélium vasculaire (VEGFR-TKI) sont devenus la norme de soins pour le mRCC [31]. Le sunitinib, un inhibiteur à large spectre des récepteurs tyrosine kinases, a été largement utilisé comme traitement de référence pour le traitement de première intention du CCRcc avancé [32]. Cependant, tous les patients atteints de RCC ne sont pas sensibles au traitement par le sunitinib, et la plupart des patients développeront une résistance au sunitinib après quelques mois de traitement. Par conséquent, la clé du choix du sunitinib pour le traitement consiste à sélectionner des patients sensibles au sunitinib. La présente étude a démontré que le groupe 1 est plus sensible au sunitinib, tandis que le groupe 2 est plus sensible à l'axitinib.

Comprendre l'expression des régulateurs de la pyroptose dans le ccRCC avant le traitement peut aider à concevoir des options de traitement ciblées plus optimisées au profit des patients. Certaines études ont montré que l'effet pro-inflammatoire efficace de la pyroptose est lié à la régulation du microenvironnement immunitaire tumoral [33]. Cependant, le rôle potentiel de la pyroptose dans le microenvironnement immunitaire du ccRCC est encore insaisissable. Sur la base des caractéristiques d'expression des régulateurs de pyroptose, la présente étude a indiqué que les patients de différents groupes ont des corrélations différentes avec différentes infiltrations immunitaires. Des niveaux infiltrés plus élevés de lymphocytes B naïfs, de cellules T mémoire CD4 au repos, de cellules NK au repos, de monocytes, de macrophages M0 et de macrophages M2 ont été observés dans le groupe 1. D'autre part, le groupe 2 était plus élevé lié à CD8 plus Cellule T, Tregs et cellules auxiliaires folliculaires T. Les Tregs peuvent sécréter une variété de cytokines immunosuppressives, conduisant à l'échappement immunitaire des cellules tumorales. Des études ont montré que les Tregs inhibent efficacement la prolifération des lymphocytes T effecteurs et qu'un niveau élevé d'infiltration de lymphocytes T CD8+ est un facteur pronostique défavorable pour le ccRCC [34,35]. Le mauvais pronostic du cluster 2 et les conclusions de ces deux conclusions sont mutuellement cohérentes. Le cluster 2 est positivement corrélé avec huit ICI chauds (SIGLEC15, TIGIT, PD-L1, T IM3, PD-1, CTLA4, L AG3 et PD-L2). Sur la base de ces résultats, les faibles résultats de survie du groupe 2 peuvent être causés par le niveau réduit d'immunité anti-tumorale, et le groupe 2 peut être plus bénéfique en immunothérapie. Les résultats de GSEA indiquent que le groupe 2 est lié à une variété de voies de signalisation de régulation immunitaire. Il est important de noter que la voie de signalisation JAK-STAT est liée à la carcinogenèse et à l'infiltration immunitaire du ccRCC. Ainsi, nous avons émis l'hypothèse que la pyroptose pourrait réguler la composition du microenvironnement immunitaire de la tumeur. Notre étude a suggéré que le ccRCC avec une expression élevée de ces 4 gènes pourrait être plus sensible à l'immunothérapie.

Le niveau d'expression des quatre régulateurs augmentait avec l'augmentation du stade de la maladie et du grade pathologique, et il n'y avait pas de différence significative entre l'expression des quatre régulateurs et l'âge du patient, ce qui était cohérent avec le pire pronostic du groupe 2.

Étant donné que la pyroptose est largement impliquée dans divers processus biologiques, nous avons cherché à savoir si ces quatre régulateurs de pyroptose du groupe 2 jouaient également un rôle important dans d'autres types de cancer. Une analyse pan-cancer a ensuite été réalisée et les résultats ont montré que ces quatre régulateurs de pyroptose étaient étroitement liés au score stromal, au score immunitaire et au score ESTIMATE dans plusieurs types de cancer. Ces résultats indiquent que ces quatre régulateurs de pyroptose sont des cibles potentielles pour une variété d'immunothérapies anticancéreuses et ne se limitent pas au ccRCC.

À l'avenir, une analyse de vérification plus fiable est nécessaire dans une cohorte plus importante. De plus, des expériences supplémentaires in vitro et in vivo sont nécessaires pour clarifier le mécanisme de régulation entre les régulateurs de pyroptose et le microenvironnement immunitaire tumoral.

conclusion

En résumé, cette étude a analysé systématiquement le profil d'expression des régulateurs de la pyroptose dans le ccRCC et sa corrélation avec les points de contrôle immunitaires et le rôle dans le microenvironnement immunitaire de la tumeur. L'expression des régulateurs de la pyroptose est significativement liée aux points de contrôle immunitaires tels que PD-L1 et CTLA4. Deux sous-types indépendants ont également été établis grâce au regroupement cohérent de régulateurs de pyroptose. L'hétérogénéité tumorale et les différences dans l'expression du point de contrôle immunitaire et le microenvironnement immunitaire tumoral ont été observées entre les deux sous-types, ce qui aidera à la stratification des risques et au traitement précis des patients atteints de ccRCC. Une analyse pan-cancer en une étape a montré que ces régulateurs de pyroptose sont étroitement liés au score stromal, au score immunitaire et au score ESTIMATE dans de nombreux types de cancer. Il est important de noter que les futurs essais cliniques et la recherche fondamentale aideront à déterminer les objectifs d'amélioration de l'efficacité de l'immunothérapie anticancéreuse.