Published April 25, 2022 | Version v1
Publication Open

Pyroptosis-Related Gene Signature Predicts Prognosis and Indicates Immune Microenvironment Infiltration in Glioma

Creators

  • 1. China-Japan Friendship Hospital
  • 2. Peking University
  • 3. Peking Union Medical College Hospital
  • 4. Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College
  • 5. Tianjin First Center Hospital
  • 6. Tianjin Medical University

Description

Objective: Gliomas are the most common primary tumors in the central nervous system with a bad prognosis. Pyroptosis, an inflammatory form of regulated cell death, plays a vital role in the progression and occurrence of tumors. However, the value of pyroptosis related genes (PRGs) in glioma remains poorly understood. This study aims to construct a PRGs signature risk model and explore the correlation with clinical characteristics, prognosis, tumor microenviroment (TME), and immune checkpoints. Methods: RNA sequencing profiles and the relevant clinical data were obtained from the Chinese Glioma Genome Atlas (CGGA), the Cancer Genome Atlas (TCGA), the Repository of Molecular Brain Neoplasia Data (REMBRANDT), and the Genotype-Tissue Expression Project (GTEx-Brain). Then, the differentially expressed pyroptosis related genes (PRGs) were identified, and the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and mutiCox regression model was generated using the TCGA-train dataset. Then the expression of mRNA and protein levels of PRGs signature was detected through qPCR and human protein atlas (HPA). Further, the predictive ability of the PRGs-signature, prognostic analysis, and stratification analysis were utilized and validated using TCGA-test, CGGA, and REMBRANDT datasets. Subsequently, we constructed the nomogram by combining the PRGs signature and other key clinical features. Moreover, we used gene set enrichment analysis (GSEA), GO, KEGG, the tumor immune dysfunction and exclusion (TIDE) single-sample GSEA (ssGSEA), and Immunophenoscore (IPS) to determine the relationship between PRGs and TME, immune infiltration, and predict the response of immune therapy in glioma. Results: A four-gene PRGs signature (CASP4, CASP9, GSDMC, IL1A) was identified and stratified patients into low- or high-risk group. Survival analysis, ROC curves, and stratified analysis revealed worse outcomes in the high-risk group than in the low-risk group. Correlation analysis showed that the risk score was correlated with poor disease features. Furthermore, GSEA and immune infiltrating and IPS analysis showed that the PRGs signature could potentially predict the TME, immune infiltration, and immune response in glioma. Conclusion: The newly identified four-gene PRGs signature is effective in diagnosis and could robustly predict the prognosis of glioma, and its impact on the TME and immune cell infiltrations may provide further guidance for immunotherapy.

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

Translated Description (Arabic)

الهدف: الأورام الدبقية هي الأورام الأولية الأكثر شيوعًا في الجهاز العصبي المركزي مع تشخيص سيء. يلعب التدلي الحراري، وهو شكل التهابي من موت الخلايا المنظم، دورًا حيويًا في تطور الأورام وحدوثها. ومع ذلك، لا تزال قيمة الجينات المرتبطة بالتدلي الحراري (PRGs) في الورم الدبقي غير مفهومة بشكل جيد. تهدف هذه الدراسة إلى بناء نموذج مخاطر توقيع PRGs واستكشاف العلاقة مع الخصائص السريرية، والتشخيص، والميكروبات الورمية (TME)، ونقاط التفتيش المناعية. الطرق: تم الحصول على ملفات تسلسل الحمض النووي الريبي والبيانات السريرية ذات الصلة من أطلس جينوم الورم الدبقي الصيني (CGGA)، وأطلس جينوم السرطان (TCGA)، ومستودع بيانات أورام الدماغ الجزيئية (رامبرانت)، ومشروع التعبير عن الأنسجة الوراثية (GTEx - Brain). بعد ذلك، تم تحديد الجينات المرتبطة بالارتفاع الحراري المعبر عنها بشكل تفاضلي (PRGs)، وتم إنشاء أقل عامل انكماش وانتقاء مطلق (LASSO) ونموذج الانحدار المعطي باستخدام مجموعة بيانات تدريب TCGA. ثم تم الكشف عن التعبير عن الحمض النووي الريبوزي المرسال ومستويات البروتين من توقيع PRGs من خلال QPCR وأطلس البروتين البشري (HPA). علاوة على ذلك، تم استخدام القدرة التنبؤية لتوقيع PRGs والتحليل التنبئي وتحليل التقسيم الطبقي والتحقق من صحتها باستخدام مجموعات بيانات TCGA - test و CGGA و REMBRANDT. في وقت لاحق، أنشأنا المخطط التوضيحي من خلال الجمع بين توقيع PRGs والميزات السريرية الرئيسية الأخرى. علاوة على ذلك، استخدمنا تحليل إثراء مجموعة الجينات (GSEA)، GO، KEGG، الخلل المناعي للورم والاستبعاد (TIDE) عينة واحدة GSEA (ssGSEA)، و Immunophenoscore (IPS) لتحديد العلاقة بين PRGs و TME، والتسلل المناعي، والتنبؤ باستجابة العلاج المناعي في الورم الدبقي. النتائج: تم تحديد توقيع أربع جينات (CASP4، CASP9، GSDMC، IL1A) وتقسيم المرضى إلى مجموعات منخفضة أو عالية الخطورة. كشف تحليل البقاء على قيد الحياة ومنحنيات روك والتحليل الطبقي عن نتائج أسوأ في المجموعة عالية المخاطر منها في المجموعة منخفضة المخاطر. أظهر تحليل الارتباط أن درجة المخاطر كانت مرتبطة بسمات المرض السيئة. علاوة على ذلك، أظهر تحليل GSEA والتسلل المناعي و IPS أن توقيع PRGs يمكن أن يتنبأ على الأرجح بـ TME، والتسلل المناعي، والاستجابة المناعية في الورم الدبقي. الخلاصة: إن توقيع مجموعات PRG المكونة من أربعة جينات الذي تم تحديده حديثًا فعال في التشخيص ويمكن أن يتنبأ بقوة بتشخيص الورم الدبقي، وقد يوفر تأثيره على TME وارتشاحات الخلايا المناعية مزيدًا من التوجيه للعلاج المناعي.

Translated Description (French)

Objectif : Les gliomes sont les tumeurs primitives les plus fréquentes dans le système nerveux central avec un mauvais pronostic. La pyroptose, une forme inflammatoire de mort cellulaire régulée, joue un rôle vital dans la progression et la survenue des tumeurs. Cependant, la valeur des gènes liés à la pyroptose (PRG) dans le gliome reste mal comprise. Cette étude vise à construire un modèle de risque de signature PRGs et à explorer la corrélation avec les caractéristiques cliniques, le pronostic, le micro-enviroment tumoral (TME) et les points de contrôle immunitaires. Méthodes : Les profils de séquençage de l'ARN et les données cliniques pertinentes ont été obtenus auprès du Chinese Glioma Genome Atlas (CGGA), du Cancer Genome Atlas (TCGA), du Repository of Molecular Brain Neoplasia Data (REMBRANDT) et du Genotype-Tissue Expression Project (GTEx-Brain). Ensuite, les gènes liés à la pyroptose (PRG) exprimés de manière différentielle ont été identifiés, et l'opérateur de rétrécissement et de sélection le moins absolu (LASSO) et le modèle de régression mutiCox ont été générés à l'aide de l'ensemble de données TCGA-train. Ensuite, l'expression des niveaux d'ARNm et de protéines de la signature des PRG a été détectée par qPCR et atlas des protéines humaines (HPA). En outre, la capacité prédictive de la signature PRG, de l'analyse pronostique et de l'analyse de stratification a été utilisée et validée à l'aide des ensembles de données TCGA-test, CGGA ET REMBRANDT. Par la suite, nous avons construit le nomogramme en combinant la signature des PRG et d'autres caractéristiques cliniques clés. De plus, nous avons utilisé l'analyse de l'enrichissement des ensembles de gènes (GSEA), GO, KEGG, le GSEA à échantillon unique du dysfonctionnement immunitaire tumoral et de l'exclusion (TIDE) (ssGSEA) et l'immunophénoscore (IPS) pour déterminer la relation entre les PRG et l'EMT, l'infiltration immunitaire et prédire la réponse de l'immunothérapie dans le gliome. Résultats : Une signature PRG à quatre gènes (CASP4, CASP9, GSDMC, IL1A) a été identifiée et stratifiée en patients à faible ou à haut risque. L'analyse de la survie, les courbes roc et l'analyse stratifiée ont révélé des résultats plus mauvais dans le groupe à haut risque que dans le groupe à faible risque. L'analyse de corrélation a montré que le score de risque était corrélé à de mauvaises caractéristiques de la maladie. En outre, l'analyse de la GSEA et de l'infiltration immunitaire et de l'IPS a montré que la signature des PRG pouvait potentiellement prédire l'EMT, l'infiltration immunitaire et la réponse immunitaire dans le gliome. Conclusion : La signature des GRP à quatre gènes nouvellement identifiée est efficace pour le diagnostic et pourrait prédire de manière fiable le pronostic du gliome, et son impact sur l'EMT et les infiltrations de cellules immunitaires peut fournir des indications supplémentaires pour l'immunothérapie.

Translated Description (Spanish)

Objetivo: Los gliomas son los tumores primarios más frecuentes en el sistema nervioso central con mal pronóstico. La piroptosis, una forma inflamatoria de muerte celular regulada, desempeña un papel vital en la progresión y aparición de tumores. Sin embargo, el valor de los genes relacionados con la piroptosis (PRG) en el glioma sigue siendo poco conocido. Este estudio tiene como objetivo construir un modelo de riesgo distintivo de PRG y explorar la correlación con las características clínicas, el pronóstico, el microambiente tumoral (TME) y los puntos de control inmunitario. Métodos: los perfiles de secuenciación de ARN y los datos clínicos relevantes se obtuvieron del Atlas del Genoma del Glioma Chino (CGGA), el Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA), el Repositorio de Datos de Neoplasia Cerebral Molecular (REMBRANDT) y el Proyecto de Expresión Genotípica-Tisular (GTEx-Brain). Luego, se identificaron los genes relacionados con la piroptosis (PRG) expresados diferencialmente, y se generó el modelo de regresión de operador de contracción y selección menos absoluto (LASSO) y mutiCox utilizando el conjunto de datos del tren TCGA. A continuación, se detectó la expresión de ARNm y los niveles de proteína de la firma de PRGs a través de qPCR y atlas de proteínas humanas (HPA). Además, la capacidad predictiva de la firma PRGs, el análisis de pronóstico y el análisis de estratificación se utilizaron y validaron utilizando conjuntos de datos TCGA-test, CGGA y REMBRANDT. Posteriormente, construimos el nomograma combinando la firma PRGS y otras características clínicas clave. Además, utilizamos el análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes (GSEA), GO, KEGG, la GSEA de una sola muestra de disfunción y exclusión inmunitaria tumoral (TIDE) (ssGSEA) e Immunophenoscore (IPS) para determinar la relación entre PRGs y TME, la infiltración inmunitaria y predecir la respuesta de la inmunoterapia en el glioma. Resultados: Se identificó una firma de PRG de cuatro genes (CASP4, CASP9, GSDMC, IL1A) y se estratificó a los pacientes en grupos de bajo o alto riesgo. El análisis de supervivencia, las curvas Roc y el análisis estratificado revelaron peores resultados en el grupo de alto riesgo que en el grupo de bajo riesgo. El análisis de correlación mostró que la puntuación de riesgo se correlacionó con características deficientes de la enfermedad. Además, el análisis de GSEA e infiltración inmune e IPS mostró que la firma de PRGs podría predecir potencialmente el TME, la infiltración inmune y la respuesta inmune en el glioma. Conclusión: La firma PRGs de cuatro genes recientemente identificada es efectiva en el diagnóstico y podría predecir de manera sólida el pronóstico del glioma, y su impacto en el TME y las infiltraciones de células inmunitarias puede proporcionar más orientación para la inmunoterapia.

Files

pdf.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
md5:677f453be7c078c04fb4b5a3bdbb138f
7.3 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
يتنبأ التوقيع الجيني المرتبط بالتدلي الحراري بالتكهن ويشير إلى تسلل البيئة الدقيقة المناعية في الورم الدبقي
Translated title (French)
La signature génétique liée à la pyroptose prédit le pronostic et indique l'infiltration du microenvironnement immunitaire dans le gliome
Translated title (Spanish)
La firma génica relacionada con la piroptosis predice el pronóstico e indica la infiltración del microambiente inmune en el glioma

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4224326774
DOI
10.3389/fcell.2022.862493

Is supplement to
https://openalex.org/W4386306301 (Other)
https://openalex.org/W4315754280 (Other)
https://openalex.org/W4286252599 (Other)
https://openalex.org/W3039374476 (Other)
https://openalex.org/W3030255104 (Other)
https://openalex.org/W3017185797 (Other)
https://openalex.org/W3016527951 (Other)
https://openalex.org/W3006826877 (Other)
https://openalex.org/W2991971006 (Other)
https://openalex.org/W2904552328 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1882905539
  • https://openalex.org/W1977556410
  • https://openalex.org/W1983716676
  • https://openalex.org/W2033945320
  • https://openalex.org/W2035618305
  • https://openalex.org/W2038182824
  • https://openalex.org/W2038979563
  • https://openalex.org/W2040239825
  • https://openalex.org/W2068619092
  • https://openalex.org/W2077706404
  • https://openalex.org/W2097049582
  • https://openalex.org/W2119683782
  • https://openalex.org/W2130410032
  • https://openalex.org/W2130430382
  • https://openalex.org/W2148977460
  • https://openalex.org/W2165169849
  • https://openalex.org/W2172160537
  • https://openalex.org/W2172537925
  • https://openalex.org/W2175794645
  • https://openalex.org/W219963632
  • https://openalex.org/W2202001486
  • https://openalex.org/W2346799309
  • https://openalex.org/W2366536035
  • https://openalex.org/W2418806051
  • https://openalex.org/W2553460354
  • https://openalex.org/W2560541542
  • https://openalex.org/W2585659713
  • https://openalex.org/W2608687752
  • https://openalex.org/W2755796574
  • https://openalex.org/W2777214868
  • https://openalex.org/W2783806340
  • https://openalex.org/W2792225600
  • https://openalex.org/W2885788218
  • https://openalex.org/W2886498337
  • https://openalex.org/W2892748656
  • https://openalex.org/W2895588157
  • https://openalex.org/W2897923935
  • https://openalex.org/W2908857457
  • https://openalex.org/W2911937431
  • https://openalex.org/W2919260269
  • https://openalex.org/W2928665623
  • https://openalex.org/W2949273159
  • https://openalex.org/W2971507339
  • https://openalex.org/W2980821196
  • https://openalex.org/W2989083977
  • https://openalex.org/W2991198107
  • https://openalex.org/W2993119172
  • https://openalex.org/W3011500848
  • https://openalex.org/W3012485477
  • https://openalex.org/W3045333816
  • https://openalex.org/W3084494759
  • https://openalex.org/W3094916111
  • https://openalex.org/W3095927180
  • https://openalex.org/W3118985871
  • https://openalex.org/W3127784676
  • https://openalex.org/W3142080073
  • https://openalex.org/W3143999967
  • https://openalex.org/W3144571741
  • https://openalex.org/W3164791653
  • https://openalex.org/W3171550932
  • https://openalex.org/W3177607563
  • https://openalex.org/W3180091720
  • https://openalex.org/W3181797561
  • https://openalex.org/W3195490970
  • https://openalex.org/W3201800866
  • https://openalex.org/W3206352627
  • https://openalex.org/W3214332554
  • https://openalex.org/W4210837388
  • https://openalex.org/W4211132876