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【Nature子刊】中国科学技术大学胡青松团队:铁死亡基因标记精准预测EGFR野生型肺腺癌预后

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【导读】表皮生长因子受体野生型肺腺癌(EGFRWTLUAD)的治疗选择仍然有限,且临床结果不令人满意。据报道,铁死亡作为细胞死亡的一种形式,在调节肿瘤细胞存活中起双重作用。在这项研究中,团队构建了一个3-铁死亡基因特征FeSig,并验证了其预测EGFR的准确性和有效性WTRNA和蛋白质水平的LUAD预后。

2024年10月30日,中国科学技术大学生命科学与医学部和附属第一医院胡青松团队在期刊《Communications Biology》上发表了题为“Ferroptosis-related gene signature for predicting prognosis and identifying potential therapeutic drug in EGFR wild-type lung adenocarcinoma”的研究论文。团队发现,FeSig评分较高的患者临床结局较差。团队还探讨了FeSig与肿瘤微环境之间的关系,揭示了FeSig中成纤维细胞与肿瘤细胞之间的相互作用。团队最终确定,6-巯卡嘌呤(6-MP)是一个有前途的候选药物。

https://www.nature.com/articles/s42003-024-07117-1

铁死亡与肺癌

01

越来越多的证据表明,激活铁死亡可以促进各种肿瘤的抗肿瘤治疗。例如,erastin通过诱导铁死亡增强顺铂对NSCLC的治疗效果,为治疗耐药肿瘤提供了新策略。erastin和对乙酰氨基酚联合治疗,为肺癌铁死亡诱导提供了新策略。

在这项研究中,团队通过分析RNA-seq数据和EGFR的相应临床信息,开发了3基因铁死亡相关的预后特征模型。团队还使用临床组织微阵列,验证了核心基因的蛋白质表达谱。为了提高FeSig模型的临床适用性,团队筛选了6-巯基嘌呤(6-MP),作为治疗高危EGFR患者的有前途的药物。

图形摘要

FeSig与肿瘤微环境中成纤维细胞浸润密切相关

02

在所有4个独立数据集中,成纤维细胞与FeSig评分呈显著正相关,并且随着FeSig评分的增加,成纤维细胞特征基因如COL1A1、 COL1A2、 LUM的表达上调,强调成纤维细胞可能在FeSig建模中,发挥关键作用。FeSig高患者的TME中表现出丰富的成纤维细胞浸润,而FeSig低患者的TME主要由肿瘤细胞和微血管组成。这些数据强调,成纤维细胞可能有助于EGFR中的铁死亡调节WTLUAD TME,可能影响LUAD患者的临床结果。

FeSig的TME组成特征和队列。

基于FeSig的药物筛选和测试

03

团队结合了NCI-60数据库(NCI-60人类肿瘤细胞系筛选)和连接图数据库,以确定可能改善FeSig患者预后的化合物。最终产生17种化合物,包括4种敏感药物和13种耐药药物。通过将NCI-60敏感药物与Connectivity map药物集交叉,团队确定了嘌呤拮抗剂 6-巯基嘌呤 (6-MP) 是一个有前途的候选药物。

基于FeSig的药物筛选和验证。

总结

04

1. FeSig分子特征的构建:基于DDIT4、NOX4和GCLC三个基因构建了称为FeSig的分子特征,用于预测EGFR WT LUAD患者的预后。

2. FeSig在临床治疗中的应用:FeSig可以通过IHC或mIF技术应用于临床,分析患者的铁死亡状态,指导个体化治疗。

3. CAFs在TME中的作用:FeSig高患者表征了CAF屏障包围肿瘤区域的表型,可能阻碍T细胞浸润,这类患者可能受益于CAF靶向治疗。

4. 潜在治疗药物的筛选:筛选出FDA批准的嘌呤拮抗剂6-MP作为潜在候选药物,体外和体内实验验证了其对EGFR WT LUAD的有益作用。

5. 研究的未来方向:需要进一步研究6-MP调节肿瘤铁死亡和影响TME中成纤维细胞浸润的作用,以及IGF和相关途径在调节铁死亡中的潜在机制。

参考资料:

1.Siegel, R. L., Miller, K. D., Fuchs, H. E. & Jemal, A. Cancer Statistics, 2021. CA Cancer J. Clin. 71, 7–33 (2021).

2.Marentakis, P. et al. Lung cancer histology classification from CT images based on radiomics and deep learning models. Med. Biol. Eng. Comput. 59, 215–226 (2021).

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