CYP4F12 является потенциальным биомаркером и ингибирует миграцию клеток плоскоклеточного рака головы и шеи по пути ЕМТ.

Aug 12, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 10956 (2023) Цитировать эту статью

331 Доступов

Подробности о метриках

Плоскоклеточный рак головы и шеи (ПГНШ) — наиболее распространенная злокачественная опухоль головы и шеи. Из-за коварной природы HNSC и отсутствия эффективных индикаторов ранней диагностики разработка новых биомаркеров для улучшения прогноза пациентов становится особенно актуальной. В этом исследовании мы изучили и подтвердили корреляцию между уровнями экспрессии члена 12 подсемейства F цитохрома P450 семейства 4 (CYP4F12) и прогрессированием HNSC, используя данные из Атласа генома рака (TCGA), наборов данных Gene Expression Omnibus (GEO) и собранных образцов пациентов. Мы проанализировали связь экспрессии CYP4F12 с клинико-патологическими особенностями, иммунной корреляцией и прогнозом. Наконец, мы проанализировали корреляцию между CYP4F12 и путями и подтвердили экспериментами. Результаты показали, что CYP4F12 мало экспрессируется в опухолевых тканях, участвует в различных фенотипических изменениях HNSC и влияет на инфильтрацию иммунных клеток. Анализ путей показал, что CYP4F12 может играть ключевую роль в миграции и апоптозе опухолевых клеток. Экспериментальные результаты показали, что сверхэкспрессия CYP4F12 ингибирует миграцию клеток и усиливает адгезию между клетками и матриксом за счет ингибирования пути эпителиально-мезенхимального перехода (EMT) в клетках HNSC. В заключение, наше исследование дало представление о роли CYP4F12 в HNSC и показало, что CYP4F12 может быть потенциальной терапевтической мишенью для HNSC.

HNSC, на долю которого приходится 90% всех случаев рака головы и шеи, является шестым наиболее распространенным типом рака в мире1,2. HNSC развивается в слизистых оболочках носовой, ротовой, гортарингеальной и гортанной полостей3,4. HNSC обычно связан с воздействием канцерогенов, вызываемых табаком, чрезмерным употреблением алкоголя и инфекцией вируса папилломы человека (ВПЧ)5,6. Хотя методы лечения улучшились за последние сорок лет, общие показатели выживаемости существенно не изменились7,8. Поэтому крайне важно продолжить изучение патогенеза HNSC и разработать прогностические биомаркеры для улучшения выявления и выживаемости пациентов с HNSC.

Суперсемейство цитохрома P450 человека (CYP450) представляет собой полигенное семейство ферментов, состоящее из 18 семейств, которые экспрессируются во многих тканях9,10. Ферменты CYP450 участвуют в окислительном метаболизме различных эндогенных соединений (таких как липиды и стероиды) и экзогенных соединений (таких как лекарства и токсины)11,12. Недавно в литературе было показано, что эти ферменты также могут играть важную роль в онкогенезе13,14,15. Они могут непосредственно участвовать в инициировании и прогрессировании опухоли16,17 или участвовать в опухолевом процессе через некоторые метаболиты18,19,20 или влиять на лечение опухоли путем метаболизма химиотерапевтических препаратов21,22. Растущее количество литературы предполагает, что члены семейства CYP450 играют решающую роль в прогрессировании рака. Однако роль и механизмы CYP4F12 при HNSC остаются неясными.

В этом исследовании мы изучили экспрессию CYP4F12 в различных типах опухолей, изучили его скрытую роль в иммунной инфильтрации HNSC и оценили его прогностическую ценность у пациентов с HNSC. Кроме того, мы исследовали молекулярные изменения и иммунные характеристики HNSC и оценили их влияние на клинические результаты. Далее мы проанализировали дифференциально экспрессируемые гены и функциональное обогащение, связанное с экспрессией CYP4F12. Наконец, мы провели эксперименты in vitro, чтобы определить ингибирующее действие CYP4F12 на миграцию и адгезию клеток HNSC, и исследовали потенциальный основной механизм. Целью настоящего исследования было подтвердить, может ли CYP4F12 быть многообещающим прогностическим биомаркером для прогноза HNSC и ответа на иммунотерапию.

Экспрессию CYP4F12 в различных линиях раковых клеток и специфических клеточных линиях HNSC анализировали с использованием набора данных Энциклопедии раковых клеточных линий (CCLE) (https://portals.broadinstitute.org/ccle/about) с помощью R V4.0.3. программное обеспечение (https://www.r-project.org/) пакет GGplot2 (v3.3.3)23.