Bioinformatische Analyse zur Identifizierung prognostischer Lipidtröpfchen-assoziierter Gene beim Pankreaskrebs

Hintergrund Pankreaskrebs ist die vierthäufigste Todesursache bei Krebserkrankungen in den USA. Bis 2030 wird er voraussichtlich die zweithäufigste krebsbedingte Todesursache sein. Die 5-Jahres-Überlebensrate liegt bei nur rund 10%. Der Stoffwechsel, insbesondere der Fettstoffwechsel spielt bei der Progression und Metastasierung von Pankreaskrebs eine wichtige Rolle. Lipidtröpfchen können intrazellulär nicht nur Lipide speichern und übertragen, sondern auch als molekulare Botenstoffe und Signalfaktoren wirken. Da Lipidtröpfchen an der Reprogrammierung des Tumorzellstoffwechsels sowie an der Invasion und Migration von Pankreaskrebszellen beteiligt sind, wollten wir Lipidtröpfchen-assoziierte Gene als prognostische Marker bei Pankreaskrebs identifizieren.

Methoden Wir führten eine Literaturrecherche zu dem Stichwort Lipidtröpfchen-assoziierte Proteine in Übersichtsartikeln durch. Um relevante Lipidtröpfchen-assoziierte Faktoren zu detektieren, wurde die GEPIA-Plattform (Daten sind öffentlich verfügbar) für die bioinformatische Analyse von ausgewählten Genen durchgeführt, um eine potentiell unterschiedliche Expression von Pankreaskrebs im Vergleich zu gesundem Pankreasgewebe zu identifizieren. Des Weiteren wurden differenziell exprimierte Gene hinsichtlich des Gesamtüberlebens von Pankreaskrebspatienten analysiert.

Ergebnisse 65 Faktoren wurden als Lipidtröpfchen-assoziierte Faktoren identifiziert. Die bioinformatische Analyse von 179 Pankreaskrebsproben und 171 normalen Pankreasgewebeproben auf der GEPIA-Plattform, identifizierte 39 differenziell exprimierte Gene beim Pankreaskrebs im Vergleich zu gesundem Pankreasgewebe, wobei 36 ​​Gene hochreguliert und 3 Gene im PDAC herunterreguliert waren. Im Hinblick auf das Gesamtüberleben von Pankreaskrebspatienten waren davon sieben hochregulierte Gene (CAV2, CIDEC, HILPDA, HSD17B11, NCEH1, RAB5A und SQLE) und zwei herunterregulierte Gene (BSCL2 und FITM1) signifikant assoziiert. Die multivariate Cox-Regressionsanalyse identifizierte CAV2 als den einzigen unabhängigen Prognosefaktor.

Schlussfolgerungen Durch die bioinformatische Analyse identifizierten wir neun prognostisch relevante differentiell exprimierte Gene, die die Rolle von Lipidtröpfchen-assoziierten Faktoren beim Pankreaskrebs beschreiben.

Publication History

Article published online:
07 September 2021