膀胱癌中乳酸化相关特征的多维分析：为预后评估和治疗提供新见解

《Cancer Cell International》：Multi-dimensional profiling of lactylation-related signatures for prognostic and therapeutic insights in bladder cancer

　　

摘要

背景

膀胱癌（BCa）是一种常见的恶性肿瘤，其预后和治疗都颇具挑战性。乳酰化是一种新的翻译后修饰方式，在多种癌症中都存在失调现象。本研究探讨了基于乳酰化的特征谱在膀胱癌预后评估和治疗决策中的应用。

方法

我们使用免疫组化（IHC）技术分析组织微阵列（TMA），并通过Western blot方法研究膀胱癌细胞系，以评估整体的乳酰化水平。基于乳酰化相关基因（LRGs），我们利用共识聚类方法将癌症基因组图谱（TCGA）中的样本分为两个簇。我们分析了患者的生存率、临床特征、肿瘤微环境（TME）以及对免疫疗法和化疗的反应。我们开发了一个由AHNAK、ALDH1A1和CALR三个基因组成的乳酰化相关基因风险评分（LRGRS），该评分通过最小绝对收缩选择算法（LASSO）回归、随机森林（RF）和支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）进行建模，并通过10折交叉验证进行了验证。随后在基因表达组学数据库（GEO）中对该评分进行了验证，并在单细胞数据集中进一步进行了研究。随后，我们将LRGRS与临床特征、突变谱、生物功能、免疫细胞浸润、免疫疗法反应和药物敏感性等因素进行了综合分析。此外，还在体外实验中检测了相关核心基因的表现。

结果

我们的研究发现，膀胱癌患者的泛赖氨酸乳酰化（Pan-kla）水平显著升高。通过整合TCGA数据集、GEO数据集、单细胞数据集以及体外实验结果，我们建立并验证了一个包含三个基因的LRGRS模型，该模型能够预测膀胱癌患者的预后。不同风险组之间的临床特征、生物功能、免疫细胞浸润、免疫检查点表达、免疫疗法反应和药物敏感性存在显著差异。

结论

总之，我们的研究表明LRGRS是一种创新且可靠的膀胱癌预后生物标志物，能够准确且一致地预测患者的生存率，为个性化治疗提供依据，并为该疾病的治疗开辟新的途径。

背景

膀胱癌（BCa）是一种常见的恶性肿瘤，其预后和治疗都颇具挑战性。乳酰化是一种新的翻译后修饰方式，在多种癌症中都存在失调现象。本研究探讨了基于乳酰化的特征谱在膀胱癌预后评估和治疗决策中的应用。

方法

我们使用免疫组化（IHC）技术分析组织微阵列（TMA），并通过Western blot方法研究膀胱癌细胞系，以评估整体的乳酰化水平。基于乳酰化相关基因（LRGs），我们利用共识聚类方法将癌症基因组图谱（TCGA）中的样本分为两个簇。我们分析了患者的生存率、临床特征、肿瘤微环境（TME）以及对免疫疗法和化疗的反应。我们开发了一个由AHNAK、ALDH1A1和CALR三个基因组成的乳酰化相关基因风险评分（LRGRS），该评分通过最小绝对收缩选择算法（LASSO）回归、随机森林（RF）和支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）进行建模，并通过10折交叉验证进行了验证。随后在基因表达组学数据库（GEO）中进行了验证，并在单细胞数据集中进一步进行了研究。随后，我们将LRGRS与临床特征、突变谱、生物功能、免疫细胞浸润、免疫疗法反应和药物敏感性等因素进行了综合分析。此外，还在体外实验中检测了相关核心基因的表现。

结果

我们的研究发现，膀胱癌患者的泛赖氨酸乳酰化（Pan-kla）水平显著升高。通过整合TCGA数据集、GEO数据集、单细胞数据集以及体外实验结果，我们建立并验证了一个包含三个基因的LRGRS模型，该模型能够预测膀胱癌患者的预后。不同风险组之间的临床特征、生物功能、免疫细胞浸润、免疫检查点表达、免疫疗法反应和药物敏感性存在显著差异。

结论

总之，我们的研究表明LRGRS是一种创新且可靠的膀胱癌预后生物标志物，能够准确且一致地预测患者的生存率，为个性化治疗提供依据，并为该疾病的治疗开辟新的途径。