Published March 8, 2023 | Version v1
Publication Open

Development of an immune-related gene prognostic risk model and identification of an immune infiltration signature in the tumor microenvironment of colon cancer

Creators

  • 1. Peking University
  • 2. Beijing Shijitan Hospital
  • 3. Capital Medical University

Description

Abstract Background Colon cancer is a common and highly malignant tumor. Its incidence is increasing rapidly with poor prognosis. At present, immunotherapy is a rapidly developing treatment for colon cancer. The aim of this study was to construct a prognostic risk model based on immune genes for early diagnosis and accurate prognostic prediction of colon cancer. Methods Transcriptome data and clinical data were downloaded from the cancer Genome Atlas database. Immunity genes were obtained from ImmPort database. The differentially expressed transcription factors (TFs) were obtained from Cistrome database. Differentially expressed (DE) immune genes were identified in 473 cases of colon cancer and 41 cases of normal adjacent tissues. An immune-related prognostic model of colon cancer was established and its clinical applicability was verified. Among 318 tumor-related transcription factors, differentially expressed transcription factors were finally obtained, and a regulatory network was constructed according to the up-down regulatory relationship. Results A total of 477 DE immune genes (180 up-regulated and 297 down-regulated) were detected. We developed and validated twelve immune gene models for colon cancer, including SLC10A2, FABP4, FGF2, CCL28, IGKV1-6, IGLV6-57, ESM1, UCN, UTS2, VIP, IL1RL2, NGFR. The model was proved to be an independent prognostic variable with good prognostic ability. A total of 68 DE TFs (40 up-regulated and 23 down-regulated) were obtained. The regulation network between TF and immune genes was plotted by using TF as source node and immune genes as target node. In addition, Macrophage, Myeloid Dendritic cell and CD4 + T cell increased with the increase of risk score. Conclusion We developed and validated twelve immune gene models for colon cancer, including SLC10A2, FABP4, FGF2, CCL28, IGKV1-6, IGLV6-57, ESM1, UCN, UTS2, VIP, IL1RL2, NGFR. This model can be used as a tool variable to predict the prognosis of colon cancer.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

نبذة مختصرة سرطان القولون هو ورم شائع وخبيث للغاية. يزداد حدوثه بسرعة مع سوء التشخيص. في الوقت الحاضر، العلاج المناعي هو علاج سريع التطور لسرطان القولون. كان الهدف من هذه الدراسة هو بناء نموذج خطر تنبؤي يعتمد على الجينات المناعية للتشخيص المبكر والتنبؤ الدقيق بسرطان القولون. تم تنزيل بيانات Transcriptome وبيانات سريرية من قاعدة بيانات أطلس جينوم السرطان. تم الحصول على جينات المناعة من قاعدة بيانات ImmPort. تم الحصول على عوامل النسخ المعبر عنها بشكل تفاضلي (TFs) من قاعدة بيانات Cistrome. تم تحديد الجينات المناعية المعبر عنها بشكل تفاضلي في 473 حالة من سرطان القولون و 41 حالة من الأنسجة المجاورة الطبيعية. تم إنشاء نموذج تنبؤي مرتبط بالمناعة لسرطان القولون وتم التحقق من قابليته للتطبيق السريري. من بين 318 عامل نسخ متعلق بالورم، تم أخيرًا الحصول على عوامل النسخ المعبر عنها بشكل مختلف، وتم إنشاء شبكة تنظيمية وفقًا للعلاقة التنظيمية من أعلى إلى أسفل. النتائج تم الكشف عن ما مجموعه 477 جينًا مناعيًا (180 منضبطًا و 297 منضبطًا). قمنا بتطوير والتحقق من صحة اثني عشر نموذجًا للجينات المناعية لسرطان القولون، بما في ذلك SLC10A2 و FABP4 و FGF2 و CCL28 و IGKV1 -6 و IGLV6 -57 و ESM1 و UCN و UTS2 و VIP و IL1RL2 و NGFR. وقد ثبت أن النموذج متغير تنبؤي مستقل يتمتع بقدرة تنبؤية جيدة. تم الحصول على ما مجموعه 68 DE TFs (40 منظمة تنظيمًا أعلى و 23 منظمة تنظيمًا أقل). تم رسم شبكة التنظيم بين TF والجينات المناعية باستخدام TF كعقدة مصدر والجينات المناعية كعقدة مستهدفة. بالإضافة إلى ذلك، زادت الخلايا البلعمية والخلية الشجيرية النخاعية والخلية التائية CD4 + مع زيادة درجة المخاطر. استنتاج قمنا بتطوير والتحقق من صحة اثني عشر نموذجًا للجينات المناعية لسرطان القولون، بما في ذلك SLC10A2 و FABP4 و FGF2 و CCL28 و IGKV1 -6 و IGLV6 -57 و ESM1 و UCN و UTS2 و VIP و IL1RL2 و NGFR. يمكن استخدام هذا النموذج كمتغير أداة للتنبؤ بتشخيص سرطان القولون.

Translated Description (French)

Résumé Contexte Le cancer du côlon est une tumeur courante et très maligne. Son incidence augmente rapidement avec un mauvais pronostic. À l'heure actuelle, l'immunothérapie est un traitement du cancer du côlon qui se développe rapidement. L'objectif de cette étude était de construire un modèle de risque pronostique basé sur les gènes immunitaires pour un diagnostic précoce et une prédiction pronostique précise du cancer du côlon. Méthodes Les données du transcriptome et les données cliniques ont été téléchargées à partir de la base de données de l'Atlas du génome du cancer. Les gènes d'immunité ont été obtenus à partir de la base de données ImmPort. Les facteurs de transcription (TF) exprimés différentiellement ont été obtenus à partir de la base de données Cistrome. Des gènes immunitaires exprimés de manière différentielle (DE) ont été identifiés dans 473 cas de cancer du côlon et 41 cas de tissus adjacents normaux. Un modèle pronostique immunologique du cancer du côlon a été établi et son applicabilité clinique a été vérifiée. Parmi les 318 facteurs de transcription liés à la tumeur, des facteurs de transcription exprimés de manière différentielle ont finalement été obtenus et un réseau de régulation a été construit en fonction de la relation de régulation ascendante. Résultats Un total de 477 gènes immunitaires DE (180 régulés à la hausse et 297 régulés à la baisse) ont été détectés. Nous avons développé et validé douze modèles de gènes immunitaires pour le cancer du côlon, y compris SLC10A2, FABP4, FGF2, CCL28, IGKV1-6, IGLV6-57, ESM1, UCN, UTS2, VIP, IL1RL2, NGFR. Le modèle s'est avéré être une variable pronostique indépendante avec une bonne capacité pronostique. Au total, 68 TF DE (40 régulées à la hausse et 23 régulées à la baisse) ont été obtenues. Le réseau de régulation entre le TF et les gènes immunitaires a été tracé en utilisant le TF comme nœud source et les gènes immunitaires comme nœud cible. De plus, les macrophages, les cellules myéloïdes dendritiques et les lymphocytes T CD4 + ont augmenté avec l'augmentation du score de risque. Conclusion Nous avons développé et validé douze modèles de gènes immunitaires pour le cancer du côlon, y compris SLC10A2, FABP4, FGF2, CCL28, IGKV1-6, IGLV6-57, ESM1, UCN, UTS2, VIP, IL1RL2, NGFR. Ce modèle peut être utilisé comme une variable outil pour prédire le pronostic du cancer du côlon.

Translated Description (Spanish)

Resumen Antecedentes El cáncer de colon es un tumor común y altamente maligno. Su incidencia está aumentando rápidamente con mal pronóstico. En la actualidad, la inmunoterapia es un tratamiento de rápido desarrollo para el cáncer de colon. El objetivo de este estudio fue construir un modelo de riesgo pronóstico basado en genes inmunes para el diagnóstico precoz y la predicción pronóstica precisa del cáncer de colon. Métodos Los datos del transcriptoma y los datos clínicos se descargaron de la base de datos del Atlas del Genoma del cáncer. Los genes de inmunidad se obtuvieron de la base de datos ImmPort. Los factores de transcripción (TF) expresados diferencialmente se obtuvieron de la base de datos Cistrome. Se identificaron genes inmunes expresados diferencialmente (DE) en 473 casos de cáncer de colon y 41 casos de tejidos adyacentes normales. Se estableció un modelo de pronóstico inmunorrelacionado del cáncer de colon y se verificó su aplicabilidad clínica. Entre 318 factores de transcripción relacionados con tumores, finalmente se obtuvieron factores de transcripción expresados diferencialmente y se construyó una red reguladora de acuerdo con la relación reguladora ascendente-descendente. Resultados Se detectó un total de 477 genes inmunitarios DE (180 regulados positivamente y 297 regulados negativamente). Desarrollamos y validamos doce modelos de genes inmunitarios para el cáncer de colon, incluidos SLC10A2, FABP4, FGF2, CCL28, IGKV1-6, IGLV6-57, ESM1, UCN, UTS2, VIP, IL1RL2, NGFR. El modelo demostró ser una variable de pronóstico independiente con buena capacidad de pronóstico. Se obtuvieron un total de 68 DE TF (40 regulados al alza y 23 regulados a la baja). La red de regulación entre el FT y los genes inmunitarios se trazó utilizando el FT como nodo fuente y los genes inmunitarios como nodo diana. Además, los macrófagos, las células dendríticas mieloides y las células T CD4 + aumentaron con el aumento de la puntuación de riesgo. Conclusión Desarrollamos y validamos doce modelos de genes inmunitarios para el cáncer de colon, incluidos SLC10A2, FABP4, FGF2, CCL28, IGKV1-6, IGLV6-57, ESM1, UCN, UTS2, VIP, IL1RL2, NGFR. Este modelo se puede utilizar como una variable de herramienta para predecir el pronóstico del cáncer de colon.

Files

s12876-023-02679-6.pdf

Files (7.3 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:c7c3caecc7dec14754029d600e8f285d
7.3 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تطوير نموذج المخاطر التنبؤية للجينات المرتبطة بالمناعة وتحديد بصمة الارتشاح المناعي في البيئة الدقيقة للورم لسرطان القولون
Translated title (French)
Développement d'un modèle de risque pronostique des gènes immunitaires et identification d'une signature d'infiltration immunitaire dans le microenvironnement tumoral du cancer du côlon
Translated title (Spanish)
Desarrollo de un modelo de riesgo pronóstico de genes relacionados con el sistema inmunitario e identificación de una firma de infiltración inmunitaria en el microambiente tumoral del cáncer de colon

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4323543969
DOI
10.1186/s12876-023-02679-6

Is supplement to
https://openalex.org/W4388725868 (Other)
https://openalex.org/W4388386498 (Other)
https://openalex.org/W4379374180 (Other)
https://openalex.org/W4229998356 (Other)
https://openalex.org/W3150324899 (Other)
https://openalex.org/W2982720988 (Other)
https://openalex.org/W2942994004 (Other)
https://openalex.org/W2523545060 (Other)
https://openalex.org/W2399513595 (Other)
https://openalex.org/W2028462563 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1959446569
  • https://openalex.org/W1963778872
  • https://openalex.org/W1967628954
  • https://openalex.org/W1970479651
  • https://openalex.org/W1985249949
  • https://openalex.org/W1998869482
  • https://openalex.org/W2015192752
  • https://openalex.org/W2040438865
  • https://openalex.org/W2058968166
  • https://openalex.org/W2089071334
  • https://openalex.org/W2091478067
  • https://openalex.org/W2096213695
  • https://openalex.org/W2125362831
  • https://openalex.org/W2127851171
  • https://openalex.org/W2136892614
  • https://openalex.org/W2152337512
  • https://openalex.org/W2158485828
  • https://openalex.org/W2159675211
  • https://openalex.org/W2299919100
  • https://openalex.org/W2541686416
  • https://openalex.org/W2568854722
  • https://openalex.org/W2593977463
  • https://openalex.org/W2617691667
  • https://openalex.org/W2765224588
  • https://openalex.org/W2789900268
  • https://openalex.org/W2792468812
  • https://openalex.org/W2801309958
  • https://openalex.org/W2802206159
  • https://openalex.org/W2809192924
  • https://openalex.org/W2888821439
  • https://openalex.org/W2893423544
  • https://openalex.org/W2898627041
  • https://openalex.org/W2899996870
  • https://openalex.org/W2902572945
  • https://openalex.org/W2909175997
  • https://openalex.org/W2940449029
  • https://openalex.org/W2965300169
  • https://openalex.org/W3006458539
  • https://openalex.org/W3011225243
  • https://openalex.org/W3082519146
  • https://openalex.org/W3083225270
  • https://openalex.org/W3092017180
  • https://openalex.org/W3092326634
  • https://openalex.org/W3093942306
  • https://openalex.org/W3095637995
  • https://openalex.org/W3107658976
  • https://openalex.org/W3115854866
  • https://openalex.org/W3128646645
  • https://openalex.org/W3129326806
  • https://openalex.org/W3134887329
  • https://openalex.org/W3174092471
  • https://openalex.org/W3184399262
  • https://openalex.org/W3215476134
  • https://openalex.org/W4200349561
  • https://openalex.org/W4210927613
  • https://openalex.org/W4214837536
  • https://openalex.org/W4220711426
  • https://openalex.org/W4220871154