भाग Ⅱ किडनी रीनल क्लियर सेल कार्सिनोमा के ट्यूमर माइक्रोएन्वायरमेंट में जेनेटिक डिसरेगुलेशन की मेटाबोलिक समझ

परिणाम

1. केआईआरसी में विभेदक रूप से व्यक्त मेटाबोलिक जीन की पहचान।

KIRC में मेटाबॉलिक डिसरेगुलेशन का पता लगाने के लिए, हमने क्लिनिक में मेटाबॉलिज्म-लक्षित चिकित्सीय में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए उपलब्ध TCGA डेटा का पता लगाया। इस उद्देश्य के लिए, हमने 1916 मेटाबॉलिक जीन का एक सेट चुना, जो दो अलग-अलग डेटासेट [16, 17] से अलग किए गए थे और ट्यूमर बनाम सामान्य ऊतकों (सप्लीमेंट्री टेबल 2) में 1100 अलग-अलग व्यक्त जीनों की जांच की गई थी। इन भिन्न रूप से व्यक्त चयापचय जीनों को ज्वालामुखियों और गर्मी के नक्शे (आंकड़े 1 (ए) और 1 (बी)) में प्लॉट किया गया था। 1100 अलग-अलग व्यक्त चयापचय जीनों में से, 78 जीनों को अपग्रेड किया गया और 163 जीनों को डाउनग्रेड किया गया। इसके अलावा, 859 जीन अपरिवर्तित थे। हीट मैप ट्यूमर और सामान्य नमूनों (चित्रा 1 (बी)) में उन अंतर चयापचय जीनों की व्यक्तिगत अभिव्यक्ति सूचकांक का प्रतिनिधित्व करता है। अगला, हमने शीर्ष 10 विभेदित रूप से व्यक्त चयापचय जीनों की पहचान की; उनमें से, ENPP3, NNMT, CYP2J2, SCD, और HK2 को अपग्रेड किया गया और HSD11B2, HMGCS2, HPD, HS6ST2, और ALDOB को डाउनरेगुलेट किया गया। इन डीईएमजी के बॉक्स प्लॉट चित्र 1(सी) में दिखाए गए हैं। अपग्रेड किए गए जीनों में, ENPP3 ट्यूमर में व्यक्त ~ 7- गुना है। वैकल्पिक रूप से, जीन ALDOB विश्लेषित ट्यूमर नमूनों में ~5-गुना डाउनरेगुलेटेड है।

इसके अलावा, हमने KEGG मार्ग का मूल्यांकन किया और DEmGs का विश्लेषण किया। KEGG पाथवे विश्लेषण से पता चला है कि उच्च जीन अनुपात (प्रत्येक मार्ग में जीनों की 8–9 संख्या) (चित्र 1 (d)) के साथ अपग्रेड किए गए जीन कार्बन चयापचय, HIF1 सिग्नलिंग और ग्लाइकोलाइसिस / ग्लूकोनोजेनेसिस में काफी समृद्ध थे। इसी तरह, डाउनग्रेड किए गए DEmGs के बीच, हमने पाया कि कार्बन मेटाबॉलिज्म और वेलिन, ल्यूसीन और आइसोल्यूसीन डिग्रेडेशन मेटाबॉलिक रूप से सक्रिय जीन (चित्रा 1 (ई)) से प्रभावित शीर्ष मार्ग थे। पेरॉक्सिसोम ऑर्गेनेल से संबंधित रास्ते भी जीन ट्यूमर के नमूनों के एक डाउनग्रेड किए गए समूह में काफी समृद्ध थे। उल्लेखनीय रूप से, अपग्रेड किए गए जीनों की तुलना में, डाउनग्रेड किए गए जीनों में शामिल मार्गों में उच्च महत्वपूर्ण पी मान हैं। यह उल्लेखनीय है कि डाउनग्रेडेड जीन श्रेणियों में समृद्ध अधिकांश केईजीजी मार्ग अमीनो एसिड चयापचय से संबंधित थे। ट्यूमरजन्यजनन में डीईएमजी की भागीदारी को और अधिक विच्छेदित करने के लिए, अपग्रेडित और डाउनरेगुलेटेड जीनों के जीओ कार्यात्मक विश्लेषण किए गए। हमने GO ऑन्कोलॉजी को तीन कार्यात्मक उप-समूह समूहों, BP (जैविक प्रक्रिया), CC (सेलुलर घटक), और MF (आणविक कार्य) (आंकड़े 1 (f) और 1 (g)) में विभाजित किया है। इसके अलावा, जीएसईए विश्लेषण ने ट्यूमर में बेनपोराथ_एमवाईसी_टारगेट्स_ईबीओएक्स के साथ, जबकि ब्राउन{{11} से जुड़े जीनों के संवर्धन में महत्वपूर्ण वृद्धि का खुलासा किया। } माइलॉयड_सेल_विकास_यूपी, केईजीजी_अल्फा_ लिनोलेनिक_एसीआईडी_मेटाबॉलिज्म, और केईजीजी{ {19}}ईथर_ लिपिड_मेटाबॉलिज्म को नकारात्मक रूप से समृद्ध पाया गया। अगले चरण में, हमने अप और डाउनरेगुलेटेड DEmGs के साथ एक प्रोटीन-प्रोटीन इंटरेक्शन PPI नेटवर्क का निर्माण किया। कई जीनों ने एक दूसरे के साथ परस्पर क्रिया दिखाई। इन जीनों की बातचीत के माध्यम से, हम हब जीन को अलग करते हैं। डिग्री मान के आधार पर प्रत्येक नोड दूसरे से अलग है; इसके अलावा, हमने पीपीआई के लिए शीर्ष 7 हब जीनों को अलग किया। हमने टीसीजीए डेटासेट में इस हब जीन एक्सप्रेशन और केआईआरसी की क्लिनिकोपैथोलॉजिकल विशेषताओं के बीच संबंध का भी पता लगाया।

जानने के लिए यहां क्लिक करेंCistanche के क्या फायदे हैं.

2. नेटवर्क विश्लेषण से विभिन्न ट्यूमर ऑन्कोलॉजी में बुनियादी मेटाबोलिक परिवर्तन का पता चलता है।

इसके बाद, DEmGs के अभिव्यक्ति डेटा का चयन किया गया और WGCNA के लिए इनपुट डेटा के रूप में उपयोग किया गया, जिसने 6 अलग-अलग सह-अभिव्यक्ति मॉड्यूल की पहचान की, जिसमें प्रत्येक मॉड्यूल (चित्रा 2 (ए)) के लिए अलग-अलग जीन होते हैं। हमने बाहरी लक्षणों के साथ विभेदक जीनों को सहसंबद्ध किया और उन मॉड्यूलों की पहचान की जो नैदानिक ​​​​लक्षणों (चित्र 2 (बी)) से महत्वपूर्ण रूप से जुड़े थे। सहसंबंध गुणांक के आधार पर, हमने पाया कि MEturquoise मॉड्यूल जीवित रहने की स्थिति के साथ नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध थे। इन मॉड्यूल (आंकड़े 2 (सी) और 2 (डी)) से जीन का उपयोग करके जीओ और केईजीजी मार्ग संवर्धन विश्लेषण किए गए थे। सबसे समृद्ध KEGG मार्ग वेलिन, ल्यूसीन और आइसोल्यूसीन क्षरण थे; कार्बन चयापचय; प्रोपेनोएट चयापचय; फैटी एसिड चयापचय; फैटी एसिड गिरावट; पेरोक्सीसोम और ब्यूटानोएट चयापचय; ग्लाइऑक्सिलेट और डाइकारबॉक्साइलेट चयापचय; और ट्रिप्टोफैन चयापचय (चित्रा 2 (सी))। बीपी शर्तों से संबंधित जीन मुख्य रूप से छोटे अणु, कार्बोक्जिलिक एसिड और कार्बनिक एसिड कैटोबोलिक प्रक्रियाओं में समृद्ध थे। CC शर्तों से संबंधित जीन मुख्य रूप से माइटोकॉन्ड्रियल मैट्रिक्स में समृद्ध थे। एमएफ से संबंधित भिन्न रूप से व्यक्त जीन मुख्य रूप से कोएंजाइम बाइंडिंग (चित्रा 2 (डी)) में समृद्ध थे। इसके अलावा, हमने उत्तरजीविता मॉड्यूल में 8 जीनों का उत्तरजीविता विश्लेषण किया। उच्च ACADSB, PANK1, SLC25A4, PCCA, HADH, AUH, ACAT1, और ALDH6A1 अभिव्यक्ति वाले मरीजों में इन जीनों की कम अभिव्यक्ति वाले लोगों की तुलना में लंबी जीवित रहने की दर थी (p=0) (आंकड़े 2(e)–2( एल))।

3. केआईआरसी मरीजों की क्लस्टरिंग।

हमने क्लस्टर विश्लेषण के लिए शीर्ष डीईएमजी का चयन किया; KIRC रोगियों को उपापचयी जीनों की विभेदक अभिव्यक्ति के आधार पर तीन समूहों में बांटा गया था। चित्रा 3 (ए) केआईआरसी रोगियों में डीईएमजी के ताप मानचित्र दिखाता है। रंग पैमाना अभिव्यक्ति मूल्य को इंगित करता है (हल्का नीला कम अभिव्यक्ति मूल्य को इंगित करता है; गहरा नीला उच्च जीन अभिव्यक्ति मूल्यों को इंगित करता है)।

KIRC रोगियों के लिए तीन समूहों के समग्र अस्तित्व की तुलना करने के लिए KM घटता प्लॉट किया गया था। समग्र उत्तरजीविता दर तीन समूहों (p <{0}}:01 चित्र 3(b)) में महत्वपूर्ण रूप से भिन्न थी। क्लस्टर 1 ने क्लस्टर 2 और क्लस्टर 3 की तुलना में बदतर उत्तरजीविता दर दिखाई। PFS उत्तरजीविता दर भी 3 समूहों (p <0:001, चित्र 3 (c)) के बीच काफी भिन्न थी, और क्लस्टर 1 ने तुलना में बदतर PFS उत्तरजीविता दर प्रदर्शित की। क्लस्टर 2 और क्लस्टर 3 के साथ।

हमारे मॉडल में अलग-अलग रंग नैदानिक ​​मापदंडों और अंतर्निहित रोग चरणों (चित्रा 3 (डी)) का प्रतिनिधित्व करते हैं। क्लस्टर 3 में क्लस्टर 1 और 2 की तुलना में कम Mo अनुपात और उच्च M1 मान है, जो क्लस्टर 1 और 2 की तुलना में क्लस्टर 3 में उच्च कैंसर मेटास्टेसिस और ट्यूमर के अधिक उन्नत चरण का सुझाव देता है। इसी तरह, क्लस्टर 3 में, कैंसर लिम्फ नोड्स में अधिक फैल गया है। (उच्च N1) क्लस्टर 1 और 2 की तुलना में। KIRC के अधिकांश रोगियों का चरण III और IV में निदान किया गया था (आंकड़े 3(e) और 3(f)), बड़े या विस्तारित ट्यूमर का सुझाव देते हुए, साथ ही आगे बढ़ते हुए शरीर में एक दूर के क्षेत्र में रक्त या लसीका प्रणाली।

4. तीन समूहों की प्रतिरक्षा स्थिति।

हमने उनके चयापचय ट्रांसक्रिप्शनल प्रोफाइल (चित्र 4 (ए)) के आधार पर KIRC ऊतकों की एक श्रृंखला के स्ट्रोमल और प्रतिरक्षा स्कोर का अनुमान लगाने के लिए ESTIMATE एल्गोरिथ्म का उपयोग किया। बाद में, KIRC में पूर्वानुमान स्तरीकरण के लिए एक स्ट्रोमल-प्रतिरक्षा स्कोर-आधारित चयापचय जीन हस्ताक्षर विकसित करने के लिए इन अंकों को ध्यान में रखा गया। जैसा कि चित्र 4 (ए) में दिखाया गया है, तीन क्लस्टर समूहों (C1, C2, और C3) को उनके स्ट्रोमल-इम्यून स्कोर के आधार पर बॉक्स प्लॉट्स में स्तरीकृत किया गया था। तीन समूहों में, C1 ने स्ट्रोमल और प्रतिरक्षा वर्गीकरण दोनों में उच्च महत्वपूर्ण स्कोर दिखाया।

इसके अलावा, CIBERSORT द्वारा पी-मान <0.1 (चित्र 4(b)) के साथ तीन समूहों का विश्लेषण किया गया था। 3 समूहों के पैथोलॉजिकल चरणों के साथ ट्यूमर की शुद्धता, प्रतिरक्षा स्कोर और स्ट्रोमल स्कोर को हीट मैप के शीर्ष पर दिखाया गया है। इस विश्लेषण में, हमने प्रमुख रूप से पाया कि विनियामक टी कोशिकाएं (Tregs) क्लस्टर C1 में समृद्ध थीं और C1 में मरीज मुख्य रूप से पैथोलॉजिकल स्टेज III और IV में थे। इसके अलावा, C1 क्लस्टर में सक्रिय NK कोशिकाएँ, CD8 प्लस T कोशिकाएँ, T कूपिक सहायक कोशिकाएँ, और M 0 मैक्रोफेज; C2 क्लस्टर में CD8 प्लस T कोशिकाएँ और T कूपिक सहायक कोशिकाएँ; और C3 क्लस्टर में मस्तूल कोशिकाओं, M2 मैक्रोफेज, रेस्टिंग मेमोरी CD4 T कोशिकाओं, मोनोसाइट्स, भोली बी कोशिकाओं और M1 मैक्रोफेज का भी पता लगाया गया (चित्र 4 (b))।

CIBERSORT के अलावा, हमने प्रतिरक्षा घुसपैठ की स्थिति की जांच करने के लिए अन्य एल्गोरिथम पैकेजों को नियोजित किया। MCP विश्लेषण का श्रेणीबद्ध ताप मानचित्र चित्र 4(c) में दिखाया गया है। MCP विश्लेषण के प्रमुख निष्कर्ष क्लस्टर C3 में न्युट्रोफिल घुसपैठ और एंडोथेलियल सेल घुसपैठ थे जो क्लस्टर C1 में गायब थे। इस विश्लेषण से क्लस्टर C3 में NK सेल, मोनोसाइटिक वंश और माइलॉयड डेंड्राइटिक सेल घुसपैठ का भी पता चला। अन्य प्रतिरक्षा सेल आबादी को तीन विश्लेषण किए गए समूहों (चित्रा 4 (सी)) में मिलाया गया था।

CIBERSORT और MCP विश्लेषणों के पूरक के लिए, हमने R पैकेज GSVA में लागू प्रतिरक्षा सेल प्रकारों के लिए घुसपैठ के स्तर को निर्धारित करने के लिए ssGSEA लागू किया। तीन समूहों के डेटा को ssGSEA पैकेज में फीड किया गया और KIRC नमूनों में 28 प्रतिरक्षा-संबंधी कोशिकाओं और प्रकारों की समृद्धि प्राप्त की। परिणामों से पता चला कि C1 और C2 में अधिक प्रतिरक्षा घुसपैठ थी; एनके, न्यूट्रोफिल और ईोसिनोफिल सहित कुछ जन्मजात प्रतिरक्षा कोशिकाओं को 3 समूहों में मिलाया गया था (चित्र 4(डी))।

5. डीईएमजी के आधार पर भविष्यवाणी करने वाले मॉडल का निर्माण और सत्यापन।

अंत में, हमने उपापचयी जीनों की विभेदक अभिव्यक्ति के आधार पर भविष्यवाणी मॉडल का निर्माण और सत्यापन किया। हमने समग्र उत्तरजीविता के आधार पर डीईएमजी के प्रतिरक्षा संबंधी जोखिम स्कोर की गणना की। इस प्रयोजन के लिए, हमने जोखिम स्कोर के सहसंबंध का मूल्यांकन करने के लिए दो समूह तैयार किए; एक प्रशिक्षण दल के लिए है, और दूसरा परीक्षण पलटन के लिए है। हमने पाया कि समग्र अस्तित्व कम था और जोखिम स्कोर (आंकड़े 5 (ए) और 5 (बी)) में बिखरा हुआ था। अगला, औसत जोखिम स्कोर के आधार पर, हमने KIRC रोगियों को आगे के मूल्यांकन के लिए उच्च और निम्न-जोखिम वाले समूहों को सौंपा। फिर हमने प्रशिक्षण और परीक्षण समूहों में इन दो जोखिम समूहों का उत्तरजीविता विश्लेषण किया। जैसा कि अपेक्षित था, उच्च जोखिम वाले समूहों को कम जोखिम वाले समूहों (आंकड़े 5 (सी) और 5 (डी)) की तुलना में कम जीवित पाया गया। इसके अलावा, प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए आरओसी वक्र विश्लेषण किया गया था। हमने परीक्षण समूहों में 5 वर्षों में 0.68 का आरओसी स्कोर देखा, जो केआईआरसी (आंकड़े 5(ई) और 5(एफ)) के पूर्वानुमान की भविष्यवाणी करने में अच्छे प्रदर्शन का संकेत देता है। आरओसी वक्र विश्लेषण के अलावा, हमने आंशिक संभावना विचलन (पूरक चित्रा 5 (ए)) और डीईएमजी के प्रतिगमन गुणांक (पूरक चित्रा 5 (बी)) के संकेत के अनुसार हमारे पूर्वानुमान मॉडल को मान्य करने के लिए LASSO COX प्रतिगमन मॉडल को भी निष्पादित किया। अंत में, पाँच जीन (ABCG1, CRYL1, FDX1, PANK1, और SLC44A) को HR <1 (पूरक चित्रा 5 (c)) के साथ संभावित रोगनिरोधी कारक होने का अनुमान लगाया गया था।

6. केआईआरसी प्रगति के अंतर्निहित तंत्र।

KIRC प्रगति के लिए अंतर्निहित तंत्र की जांच करने के लिए, हमने सभी समूहों के बीच अंतर अभिव्यक्ति विश्लेषण किया और परिणामों की कल्पना करने के लिए हीट मैप प्लॉट का उपयोग किया (चित्र 6 (ए))। डीईएमजी के सिग्नलिंग रास्ते की पहचान करने के लिए, हमने तीन समूहों में डीईजी के केईजीजी और जीओ संवर्धन विश्लेषण किए। संक्षेप में, इन परिणामों से पता चला कि तीन समूहों के डीईजी मुख्य रूप से फोकल आसंजन, फॉक्सो सिग्नलिंग मार्ग, और क्लस्टर सी 3 के लिए एपेलिन सिग्नलिंग मार्ग और क्लस्टर सी 2 (चित्रा 6) के लिए खनिज अवशोषण, न्युट्रोफिल बाह्यकोशिकीय जाल गठन और स्टेफिलोकोकस ऑरियस संक्रमण में समृद्ध थे। (बी))। इसके अलावा, डीईजी के कार्यात्मक विश्लेषण ने एमएफ-, सीसी-, और बीपी से संबंधित ऑन्कोलॉजी को चित्र 6 (सी) में दिखाया। दिलचस्प बात यह है कि अंतर अभिव्यक्ति विश्लेषण ने तीन समूहों में जीन के नियमन के असामान्य व्यवहार का खुलासा किया। अधिकतर, NUDT1 को C1 में अत्यधिक अभिव्यक्त किया गया था, जिसमें सबसे खराब उत्तरजीविता थी। आगे की जांच से पता चला कि NUDT1 अभिव्यक्ति को C1 से C3 (चित्रा 6 (डी)) की प्रगति के माध्यम से काफी हद तक कम किया गया था। इसके अलावा, NUDT1 को KIRC ट्यूमर के नमूनों (चित्र 6 (e)) में अपग्रेड किया गया पाया गया। इसके बाद, हमने प्रत्येक ट्यूमर के चरणों में NUDT1 अभिव्यक्ति पर प्रकाश डाला (चित्र 6(f))। कापलान-मायर प्लॉटर द्वारा समग्र उत्तरजीविता विश्लेषण भी किया गया था, और हमने पाया कि एनयूडीटी1 की उच्च अभिव्यक्ति वाले रोगियों में समग्र उत्तरजीविता (एचआर=1: 82 (1.34-2.48), लॉग-रैंक पी {{27} }:00012) (चित्र 6(जी))।

अंत में, हमने NUDT1 के साथ बातचीत करने वाले जीन के लिए KEGG और GO कार्यात्मक संवर्धन विश्लेषण किया। जीन को दो समूहों में विभाजित किया गया था- NUDT1 के साथ सकारात्मक रूप से सहसंबद्ध और NUDT1 के साथ नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध। KEGG पाथवे विश्लेषण से पता चला है कि सकारात्मक रूप से सहसंबद्ध जीन मुख्य रूप से राइबोसोमल पाथवे, हंटिंगटन रोग, एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस और अल्जाइमर रोग में समृद्ध थे। दूसरी ओर, नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध जीन मुख्य रूप से हेपेटाइटिस बी और फॉक्सो सिग्नलिंग (चित्रा 6 (एच)) में समृद्ध हुए थे। इसके अलावा, सकारात्मक और नकारात्मक दोनों सहसंबद्ध जीनों के लिए तीन अलग-अलग समूहों एमएफ, सीसी और बीपी की जीओ ऑन्कोलॉजी को चित्र 6 (i) में दिखाया गया था। इसके अलावा, हमने पाया कि NUDT1 की अभिव्यक्ति प्रतिरक्षा कोशिकाओं (पूरक चित्रा 6) की घुसपैठ और KIRC रोगियों (तालिका 1) की विभिन्न नैदानिक ​​​​विशेषताओं के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध थी।

Cistanche की खुराक

7. NUDT1 का नुकसान गुर्दे के कैंसर सेल प्रसार और प्रवासन को रोकता है।

अगला, हमने KIRC ऊतकों और उनके संबंधित सामान्य ऊतकों में NUDTI के अभिव्यक्ति स्तर की तुलना की, जिससे पता चला कि NUDT1 KIRC ऊतकों (चित्र 7 (ए)) में अत्यधिक व्यक्त किया गया है। इसके अलावा, हमने siRNA की मध्यस्थता निषेध का उपयोग करके गुर्दे के कैंसर सेल लाइनों पर NUDT1 नुकसान के प्रभावों को निर्धारित किया। NUDT1 को दो सेल लाइनों 786-O और ACHN में siRNA नॉकडाउन के लिए लक्षित किया गया था और NUDT1 mRNA स्तर सफलतापूर्वक qPCR विश्लेषण (चित्र 7(b)) द्वारा स्पष्ट किए गए थे। NUDT1 की siRNA की मध्यस्थता वाली दस्तक के बाद, सेल व्यवहार्यता परख ने दोनों सेल लाइनों (आंकड़े 7 (सी) और 7 (डी)) में सेल व्यवहार्यता को कम दिखाया। बाद में, NUDT1 के खटखटाने पर सेल माइग्रेशन परख ने NUDT 1- में कमी 786- O और ACHN कोशिकाओं (आंकड़े 7(e) और 7(f)) में काफी कम सेल माइग्रेशन दिखाया। 786-O कोशिकाओं की माइग्रेशन क्षमता लगभग 50 प्रतिशत तक कम हो गई थी, और NUDT1 नॉकडाउन (चित्र 7(f)) पर ACHN कोशिकाओं में 70 प्रतिशत की कमी देखी गई थी। जब NUDT1 जीन को खटखटाया गया था (आंकड़े 7 (जी) और 7 (एच)) दोनों सेल लाइनों में सेल आक्रमण को भी रोक दिया गया था। माइग्रेशन को पूरा करने के लिए, जब NUDT1 को 786-O और ACHN सेल लाइन से हटा दिया गया था, तो हमने एक घाव भरने की जांच भी की थी और हमने NUDT1 की कमी वाले दोनों सेल लाइन में कम घाव भरने की क्षमता के समान परिणाम देखे (आंकड़े 7(l)– 7 (एन))। इन परिणामों के आधार पर, हमने अनुमान लगाया कि NUDT1 के नुकसान से गुर्दे की कैंसर कोशिकाओं में एपोप्टोसिस हो सकता है। इसलिए, हमने NUDT1 को बंद करने पर एपोप्टोटिक कोशिकाओं का प्रतिशत मापा। दिलचस्प बात यह है कि हमने पाया कि एनयूडीटी 1- क्षीण कोशिकाओं (आंकड़े 7(i)-7(k)) में एपोप्टोटिक कोशिकाओं का प्रतिशत काफी बढ़ गया था।

बहस

किडनी रीनल क्लियर सेल कार्सिनोमा (KIRC) दुनिया भर में होने वाले सबसे आम कैंसर में से एक है, आम तौर पर कोई शुरुआती लक्षण नहीं दिखाते हैं जब तक कि ट्यूमर काफी बड़ा नहीं हो जाता; इसलिए, मृत्यु दर अपेक्षाकृत अधिक है [18-20]। इस प्रकार, KIRC के कार्सिनोजेनेसिस की जांच करना और इसके शीघ्र निदान के लिए उपयोगी बायोमार्कर की पहचान करना आवश्यक है। हालांकि, अभी तक KIRC के रोगजनन और कार्सिनोजेनेसिस के बारे में सीमित ज्ञान स्थापित है। इसके अलावा, नैदानिक ​​​​अभ्यास के लिए कई आणविक मार्करों को मान्य नहीं किया गया है। उन्नत उच्च-थ्रूपुट अनुक्रमण और जैव सूचना विज्ञान प्रौद्योगिकी प्रभावी बायोमार्कर [21] का चयन करना संभव बनाती है। टीसीजीए डेटाबेस पर पांच सौ से अधिक केआईआरसी मामलों के आरएनए अनुक्रमण डेटा और क्लिनिकल एनोटेशन स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं। टीसीजीए से इस स्वतंत्र रूप से उपलब्ध डेटा का लाभ उठाते हुए, हमने ट्यूमर बनाम सामान्य ऊतक नमूनों में भिन्न रूप से व्यक्त चयापचय जीन के लिए आरएनए अनुक्रम डेटा का विश्लेषण किया। अपग्रेडित और डाउनग्रेड किए गए जीनों में, हमने शीर्ष 10 विभेदित रूप से व्यक्त चयापचय जीन (DEmGs) की पहचान की। हम मानते हैं कि KIRC में चयापचय जीन के विविध कार्य हैं; फिर भी, विविध प्रकार्यों वाले जीनों के पूल से उपयुक्त निदानात्मक और उपचारात्मक चिन्हकों को ढूँढना एक चुनौती हो सकती है।

पहले, अध्ययनों ने कई कैंसर के ट्यूमर माइक्रोएन्वायरमेंट में प्रतिरक्षा सेल घुसपैठ का अनुमान लगाया है। TCGA से प्राप्त KIRC नमूनों के डेटा में ट्यूमर प्रतिरक्षा कोशिकाओं और एंजियोजेनेसिस के बीच संबंध का अध्ययन किया गया था, और RFX2, SOX13, और THRA को KIRC रोगियों [4] में एंजियोजेनेसिस सिग्नेचर को विनियमित करने वाले शीर्ष तीन MTFs के रूप में पहचाना गया था। इसके अलावा, दो स्वतंत्र m6A संशोधन पैटर्न KIRC [22] के जैविक कार्यों, प्रतिरक्षात्मक विशेषताओं और पूर्वानुमानों को नियंत्रित करते हैं। Autophagy-संबंधित प्रोटीन 5 (ATG5) को KIRC [23] सहित कई कैंसर की प्रगति से जोड़ा गया है। वर्तमान विश्लेषण में, PBRM1, SET2, VHL, और BAP1 सहित विभेदित व्यक्त जीनों में से कुछ ने KIRC डेटा में चयापचय मार्गों के साथ महत्वपूर्ण सहसंबंध दिखाया। आगे की गहन जाँच के लिए, हमने DEmGs के आधार पर रोगियों का समूह बनाया; क्लस्टर 1 ने अन्य समूहों की तुलना में बदतर समग्र उत्तरजीविता दर दिखाई; किसी भी तरह, क्लस्टर 3 में KIRC रोगियों में उन्नत ट्यूमर चरण होते हैं और क्लस्टर 1 और 2 में उन लोगों की तुलना में उच्च लिम्फ नोड्स (उच्च N1) होते हैं, जो कैंसर मेटास्टेसिस और क्लस्टर 3 में ट्यूमर के विस्तार को दिखाते हैं। यह चयापचय जीन की कम संख्या को दर्शाता है। कैंसर मेटास्टेसिस से जुड़े समूहों में।

इसके अलावा, विभिन्न समूहों में प्रतिरक्षा घुसपैठ स्कोर C1 को स्ट्रोमल और प्रतिरक्षा वर्गीकरण में उच्च स्कोर के साथ दिखाते हैं। उल्लेखनीय रूप से, III और IV के पैथोलॉजिकल चरणों में C1 रोगियों में CD8 प्लस T कोशिकाओं, T कूपिक सहायक कोशिकाओं और मैक्रोफेज के साथ-साथ T कोशिकाओं की उच्च घुसपैठ होती है। प्रचुर मात्रा में Tregs होने के दौरान भी। प्रतिरक्षा सहिष्णुता और होमियोस्टैसिस [24] में ट्रेग्स की महत्वपूर्ण भूमिका है। कई कैंसर जैसे पेट के कैंसर, स्तन कैंसर और अग्न्याशय के कैंसर में, Tregs का बढ़ा हुआ प्रतिशत कैंसर के खराब पूर्वानुमान [25, 26] से जुड़ा है। एम 0 मैक्रोफेज कोशिकाओं के आक्रमण और प्रसार को प्रेरित करता है [27], और मैक्रोफेज के ऊंचे स्तर आरसीसी [28] में खराब पूर्वानुमान से जुड़े हैं। इसी तरह, सीडी 8 प्लस टी कोशिकाओं को प्रमुख एंटीट्यूमर कोशिकाओं के रूप में जाना जाता है और कैंसर [29] के लिए लक्षित प्रतिरक्षा सेल थेरेपी के लिए शीर्ष विकल्प है। हालाँकि C1 में अन्य समूहों की तुलना में CD8 प्लस T कोशिकाओं की उच्चतम घुसपैठ है, लेकिन इसका समग्र अस्तित्व सबसे खराब था।

हर्बा सिस्टैंच

हमने KIRC ट्यूमर माइक्रोएन्वायरमेंट में प्रतिरक्षा सेल घुसपैठ का अध्ययन करने के लिए तीन तरीकों CIBERSORT, MCP और ssGSEA का इस्तेमाल किया। ट्यूमर प्रतिरक्षा घुसपैठ को मापने के लिए पारंपरिक विधि ऊतक वर्गों पर हिस्टोलॉजी के माध्यम से होती है और व्यक्तिगत मार्करों के इम्यूनोहिस्टोकेमिस्ट्री द्वारा अनुमानित प्रतिरक्षा सबसेट होती है। हालाँकि, ऐसी कई सीमाएँ हैं जहाँ इम्यूनोहिस्टोकेमिस्ट्री कई प्रतिरक्षा आबादी की पहचान नहीं कर सकती है और कार्यात्मक फ़ेनोटाइप (जैसे, सक्रिय बनाम आराम करने वाले लिम्फोसाइट्स) पर कब्जा करने में खराब प्रदर्शन करती है। इसलिए, हमने CIBERSORT का उपयोग किया, [30] द्वारा विकसित एक कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण जो इम्यूनोहिस्टोकेमिस्ट्री द्वारा सामना की जाने वाली चुनौतियों का समाधान करता है। CIBERSORT के अलावा, हमने प्रतिरक्षा घुसपैठ की स्थिति की जांच करने के लिए अन्य एल्गोरिथम पैकेजों को नियोजित किया। ऐसा इसलिए है क्योंकि CIBERSORT प्रतिरक्षा सेल आबादी के केवल इंट्रासैंपल अनुपात को मापता है जिसे MCP-काउंटर जैसे किसी अन्य पैकेज द्वारा हल किया जा सकता है जो कोशिकाओं की आबादी का बहुतायत में अनुमान लगा सकता है जो ट्यूमर माइक्रोएन्वायरमेंट [31] में घुसपैठ करने वाली कोशिकाओं की एक प्रतिच्छेदन तुलना को सक्षम बनाता है। CIBERSORT और MCP विश्लेषणों के पूरक के लिए, हमने R पैकेज GSVA [32, 33] में लागू प्रतिरक्षा सेल प्रकारों के लिए घुसपैठ के स्तर को निर्धारित करने के लिए ssGSEA लागू किया। जीएसए एक रैंक-आधारित पद्धति है जो जीनोम में अन्य सभी जीनों के सापेक्ष जीन की रुचि की सूची के लिए एक अतिअभिव्यक्ति की गणना करती है। CIBERSORT ने अन्य दो विधियों की तुलना में बेहतर परिणाम दिखाए; इस प्रकार, CIBERSORT से प्राप्त आंकड़ों से और विश्लेषण किए गए।

इसके अलावा, हमने RNA-seq डेटा के आधार पर अंतर अभिव्यक्ति विश्लेषण द्वारा KIRC प्रगति के अंतर्निहित तंत्र पर ध्यान केंद्रित किया। कुल मिलाकर, हमने तीन समूहों के बीच सामान्य जीनों की असामान्य अंतर अभिव्यक्ति को लक्षित किया। C1 में NUDT1 को छोड़कर अधिकांश जीनों को डाउनग्रेड किया गया था; हालाँकि, C1 से C3 की प्रगति के माध्यम से इसकी अभिव्यक्ति को काफी हद तक कम कर दिया गया था। इस प्रकार, KIRC प्रगति में अपनी भूमिका के लिए NUDT1 को और मान्य किया गया। दो KIRC सेल लाइनों (786-O और ACHN) में NUDTI जीन एक्सप्रेशन के siRNA-मध्यस्थता निषेध ने सेल की व्यवहार्यता और सेल माइग्रेशन को कम कर दिया और एपोप्टोसिस को बढ़ा दिया, जो ट्यूमर के बढ़ने में इसकी भूमिका की पुष्टि करता है। पहले, यह बताया गया है कि NUDT1 अभिव्यक्ति का स्तर ट्यूमर ग्रेड, चरण, आकार, विभेदन, संवहनी आक्रमण की डिग्री, समग्र अस्तित्व (OS), और रोग-मुक्त अस्तित्व (DFS) के साथ HCC रोगियों में भी भविष्यवाणी की गई है। एचसीसी रोगियों [34] में चिकित्सीय क्षमता के साथ एक भविष्यसूचक मार्कर। फुफ्फुसीय धमनी उच्च रक्तचाप में ओवरएक्सप्रेसिंग एनयूडीटी1 ऑक्सीडेटिव तनाव और डीएनए क्षति को कम करता है, इसलिए सेल प्रसार को बढ़ावा देता है और एपोप्टोसिस [35] को कम करता है। यह दिखाया गया है कि NUDT1 की उच्च अभिव्यक्ति वाले ओरल स्क्वैमस सेल कार्सिनोमा (OSCC) वाले रोगियों ने जीवित रहने की दर [36] दिखाई है। इस तथ्य के आधार पर कि कैंसर में NUDTI की भूमिका के बारे में पर्याप्त साहित्य उपलब्ध नहीं है और अभी तक किसी भी अध्ययन ने KIRC में इसकी भूमिका की सूचना नहीं दी है, इसलिए, हम पहली बार KIRC प्रगति में NUDTI की भूमिका की रिपोर्ट कर रहे हैं। वर्तमान अध्ययन की कुछ सीमाएँ थीं; हालांकि हमारे शोध में पाया गया कि हस्ताक्षर KIRC की इम्यूनोथेरेपी से जुड़ा हो सकता है, डेटा की कमी, संभावित अंतर्निहित तंत्र और KIRC में NUDT1 की कार्यात्मक भूमिकाओं और नैदानिक ​​​​अभ्यास के कारण हस्ताक्षर की प्रभावकारिता को मान्य नहीं किया जा सकता है।

सिस्टैंच ट्यूबलोसा

निष्कर्ष

हमने सामान्य और ट्यूमर के ऊतकों के बीच विकृत चयापचय जीन की जांच की और उनके कार्य का पता लगाया। WGCNA विश्लेषण ने KIRC के जीवित रहने की स्थिति से संबंधित जीनों के एक समूह की पहचान की। जीवित रहने से संबंधित जीनों पर आधारित आम सहमति क्लस्टरिंग ने विभिन्न जीवित रहने की दर और प्रतिरक्षा घुसपैठ पैटर्न के साथ तीन समूहों का प्रदर्शन किया। NUDT1 नकारात्मक रूप से अस्तित्व के साथ सहसंबद्ध है, और आगे के विश्लेषणों से पता चला है कि NUDT1 की खराबी ट्यूमर कोशिकाओं के प्रसार और प्रवास को रोकती है। ध्यान दें, जीवित रहने से संबंधित जीनों के आधार पर एक भविष्यवाणी मॉडल का निर्माण किया गया था, जिसने KIRC के अस्तित्व की भविष्यवाणी करने में उच्च दक्षता दिखाई। अंत में, हमने KIRC में चयापचय जीनों का एक विस्तृत विश्लेषण किया और NUDT1 की पहचान एक ऑन्कोजीन के रूप में की जिसे चिकित्सीय और रोगसूचक लक्ष्य के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है।

गुर्दे की पारदर्शिता पर सिस्टेन्च एक्सट्रैक्ट का प्रभाव

गुर्दे की पारदर्शिता पर सिस्टैंच के प्रभाव के सीमित वैज्ञानिक प्रमाण हैं। हालांकि, कुछ अध्ययनों से पता चलता है कि सिस्टैंच के अर्क का गुर्दे के स्वास्थ्य पर सकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है।

गुर्दे शरीर से अपशिष्ट और विषाक्त पदार्थों को छानने के लिए जिम्मेदार होते हैं, और समग्र स्वास्थ्य के लिए उनका स्वास्थ्य आवश्यक है। अध्ययनों से पता चला है कि सिस्टैंच के अर्क में शक्तिशाली एंटीऑक्सिडेंट और एंटी-इंफ्लेमेटरी गुण होते हैं, जो किडनी में ऑक्सीडेटिव तनाव और सूजन से बचाने में मदद कर सकते हैं।

पारंपरिक चीनी चिकित्सा में, Cistanche का उपयोग किडनी को टोन करने और उनके कार्य को बेहतर बनाने के लिए भी किया जाता है। कुछ चिकित्सकों का मानना ​​है कि सिस्टैंच के अर्क के नियमित सेवन से गुर्दे की पारदर्शिता में सुधार करने में मदद मिल सकती है, हालांकि यह दावा मजबूत नैदानिक ​​अनुसंधान द्वारा समर्थित नहीं है।

इसलिए, गुर्दे की पारदर्शिता पर सिस्टंच के अर्क के संभावित लाभों को पूरी तरह से समझने के लिए और अधिक कठोर शोध की आवश्यकता है। बहरहाल, जैसा कि किसी भी आहार पूरक या वैकल्पिक चिकित्सा के साथ होता है, अपने आहार में कुछ नया शामिल करने से पहले एक स्वास्थ्य देखभाल पेशेवर से परामर्श करना महत्वपूर्ण है, खासकर यदि आपके पास पहले से कोई चिकित्सीय स्थिति है।

संदर्भ

[18] आरएल सीगल, केडी मिलर, और ए जेमल, "कैंसर सांख्यिकी, 2019," सीए: ए कैंसर जर्नल फॉर क्लिनिशियन, वॉल्यूम। 69, नहीं। 1, पीपी. 7–34, 2019.

[19] आरएल सीगल, केडी मिलर, एचई फुच्स, और ए। जेमल, "कैंसर सांख्यिकी, 2021," सीए: ए कैंसर जर्नल फॉर क्लिनिशियन, वॉल्यूम। 71, नहीं. 1, पीपी. 7–33, 2021.

[20] जेसी अंगुलो और ओ शापिरो, "मेटास्टैटिक रीनल कैंसर के बदलते चिकित्सीय परिदृश्य," कैंसर, वॉल्यूम। 11, नहीं। 9, पृ. 1227, 2019।

[21] ए के शर्मा, "इमर्जिंग ट्रेंड्स इन बायोमार्कर डिस्कवरी: ईज ऑफ प्रोग्नोसिस एंड प्रेडिक्शन इन कैंसर," सेमिनार्स इन कैंसर बायोलॉजी, वॉल्यूम। 52, भाग 1, पीपी। iii-iv, 2018।

[22] एच. ली, जे. हू, ए. यू एट अल।, "एन 6- मेथिलैडेनोसिन का आरएनए संशोधन प्रतिरक्षा फेनोटाइप और किडनी रीनल क्लियर सेल कार्सिनोमा में चिकित्सीय अवसरों की भविष्यवाणी करता है," फ्रंटियर्स इन ऑन्कोलॉजी, वॉल्यूम। 11, अनुच्छेद 642159, 2021।

[23] सी. जू, वाई. ज़ैंग, वाई. झाओ, एट अल।, "व्यापक पैन-कैंसर विश्लेषण ने पुष्टि की कि एटीजी5 ने ट्यूमर चयापचय के रखरखाव और ट्यूमर प्रतिरक्षा से बचने की घटना को बढ़ावा दिया," ऑन्कोलॉजी में फ्रंटियर्स, वॉल्यूम। 11, अनुच्छेद 652211, 2021।

[24] वाई। टेकूची और एच। निशिकावा, "कैंसर प्रतिरक्षा में नियामक टी कोशिकाओं की भूमिका," अंतर्राष्ट्रीय इम्यूनोलॉजी, वॉल्यूम। 28, नहीं। 8, पीपी। 401–409, 2016।

[25] सी. झूओ, वाई. जू, एम. यिंग, एट अल।, "एफओएक्सपी3 प्लस ट्रेग्स: कोलोरेक्टल कैंसर के रोगियों में जीवित रहने के परिणामों पर विषम फेनोटाइप और परस्पर विरोधी प्रभाव," इम्यूनोलॉजिक रिसर्च, वॉल्यूम। 61, नहीं। 3, पीपी। 338–347, 2015।

[26] एच। वांग, एफ। फ्रेंको, और पीसी हो, "कैंसर में ट्रेग्स का मेटाबोलिक विनियमन: इम्यूनोथेरेपी के अवसर," रुझान कैंसर, वॉल्यूम। 3, नहीं। 8, पीपी। 583–592, 2017।

[27] बीजेड कियान और जेडब्ल्यू पोलार्ड, "मैक्रोफेज विविधता ट्यूमर की प्रगति और मेटास्टेसिस को बढ़ाती है," सेल, वॉल्यूम। 141, नहीं। 1, पीपी। 39-51, 2010।

[28] ए. हजीरन, एन. चकिर्यान, एएम आयडिन, एट अल।, "मेटास्टैटिक रीनल सेल कार्सिनोमा में ट्यूमर इम्यून माइक्रोएन्वायरमेंट स्थानिक विषमता की टोही और इम्यूनोथेरेपी प्रतिक्रिया के साथ सहसंबंध," क्लिनिकल एंड एक्सपेरिमेंटल इम्यूनोलॉजी, वॉल्यूम। 204, नहीं। 1, पीपी. 96–106, 2021.

[29] बी. फरहूड, एम. नजफी, और के. मोर्टेज़ी, "सीडी8 (प्लस) साइटोटॉक्सिक टी लिम्फोसाइट्स इन कैंसर इम्यूनोथेरेपी: ए रिव्यू," जर्नल ऑफ सेल्युलर फिजियोलॉजी, वॉल्यूम। 234, नहीं। 6, पीपी. 8509–8521, 2019.

[30] एएम न्यूमैन, सीएल लियू, एमआर ग्रीन, एट अल।, "ऊतक अभिव्यक्ति प्रोफाइल से सेल सबसेट की मजबूत गणना," प्रकृति के तरीके, वॉल्यूम। 12, नहीं। 5, पीपी। 453–457, 2015।

[31] ई. बेख्त, एनए गिराल्डो, एल. लैक्रोइक्स, एट अल।, "जीन अभिव्यक्ति का उपयोग करके ऊतक-घुसपैठ करने वाली प्रतिरक्षा और स्ट्रोमल सेल आबादी की जनसंख्या बहुतायत का अनुमान लगाना," जीनोम बायोलॉजी, वॉल्यूम। 17, नहीं। 1, पृ. 218, 2016।

[32] डीए बार्बी, पी. तामायो, जेएस बोहेम, एट अल।, "व्यवस्थित आरएनए हस्तक्षेप से पता चलता है कि ऑन्कोजेनिक केआरएएस-संचालित कैंसर के लिए टीबीके1 की आवश्यकता होती है," प्रकृति, वॉल्यूम। 462, नहीं। 7269, पीपी. 108–112, 2009.

[33] एस. हेंज़ेलमैन, आर. कैस्टेलो, और जे. गिनी, "जीएसवीए: जीन सेट वेरिएशन एनालिसिस फॉर माइक्रोएरे एंड आरएनए-सीक्यू डेटा," बीएमसी बायोइनफॉरमैटिक्स, वॉल्यूम। 14, नहीं। 1, 2013।

[34] क्यू ओयू, एन मा, जेड यू एट अल।, "न्यूडिक्स हाइड्रॉलेज़ 1 हेपेटोसेलुलर कार्सिनोमा में एक रोगसूचक बायोमार्कर है," एजिंग, वॉल्यूम। 12, नहीं। 8, पीपी. 7363–7379, 2020.

[35] जी. विट्री, आर. पॉलिन, वाई. ग्रोब्स, एट अल।, "एनयूडीटी1 द्वारा ऑक्सीडाइज़्ड डीएनए प्रीकर्सर क्लीनअप फुफ्फुसीय धमनी उच्च रक्तचाप में वैस्कुलर रीमॉडेलिंग में योगदान देता है," अमेरिकन जर्नल ऑफ़ रेस्पिरेटरी एंड क्रिटिकल केयर मेडिसिन, वॉल्यूम। 203, नहीं. 5, पीपी. 614–627, 2021.

[36] वाई शेन, एल झांग, एस पियाओ, एट अल।, "एनयूडीटी 1: ओरल स्क्वैमस सेल कार्सिनोमा वाले रोगियों के पूर्वानुमान के लिए एक संभावित स्वतंत्र भविष्यवक्ता," जर्नल ऑफ़ ओरल पैथोलॉजी एंड मेडिसिन, वॉल्यूम। 49, नहीं। 3, पीपी. 210–218, 2020.

जुनवेई ज़ी, 1,2,3,4,5 लिंगांग कुई, 6 शाओकांग पैन, 1,2,3,4,5 डोंगवेई लियू, 1,2,3,4,5 फेंगशुन लियू, 1,2,3,4 ,5 और झांगसुओ लियू 1,2,3,4,5

1 नेफ्रोलॉजी विभाग, झेंग्झौ विश्वविद्यालय का पहला संबद्ध अस्पताल, झेंग्झौ 450052, चीन

नेफ्रोलॉजी के 2 अनुसंधान संस्थान, झेंग्झौ विश्वविद्यालय, झेंग्झौ 450052, चीन

3 किडनी रोग अनुसंधान केंद्र, झेंग्झौ, 450052 हेनान, चीन

हेनान प्रांत, झेंग्झौ 450052, चीन में क्रोनिक किडनी रोग के सटीक निदान और उपचार की 4 प्रमुख प्रयोगशाला

किडनी रोग, झेंग्झौ 450052, चीन के राष्ट्रीय नैदानिक ​​चिकित्सा अनुसंधान केंद्र की 5 कोर यूनिट

6 यूरोलॉजी विभाग, झेंग्झौ विश्वविद्यालय का पहला संबद्ध अस्पताल, झेंग्झौ 450052, चीन