Characterization of ferroptosis driver gene signature in head and neck squamous cell carcinoma (HNSC).
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Head and neck squamous cell carcinoma (HNSC), a prevalent malignant tumor with a low survival rate, is often accompanied by ferroptosis, which is a recently-described type ofprogrammed cell death. Investigating the significance of ferroptosis driver genes in HNSC, this study aimed to assess their diagnostic and prognostic values, as well as their impact on treatment and tumor immune function. The results of this investigation provide novel insight into using ferroptosis-related genes as molecular biomarkers as well as precise chemotherapeutic targets for the therapy of HNSC. METHODOLOGY: A detailed in silico and in vitro experiment-based methodology was adopted to achieve the goals. RESULTS: A total of 233 ferroptosis driver genes were downloaded from the FerrDB database. After comprehensively analyzing these 233 ferroptosis driver genes by various TCGA databases, RNA-sequencing (RNA-seq), and Reverse Transcription Quantitative Real-Time Polymerase Chain Reaction (RT-qPCR) techniques, TP53 (tumor protein 53), PTEN (Phosphatase and TENsin homolog deleted on chromosome 10), KRAS (Ki-ras2 Kirsten rat sarcoma viral oncogene homolog), and HRAS (Harvey Rat sarcoma virus) were identified as differentially expressed hub genes. Interestingly, these hub genes were found to have significant (P < 0.05) variations in their mRNA and protein expressions and effects on overall survival of the HNSC patients. Moreover, targeted bisulfite-sequencing (bisulfite-seq) analysis revealed that promoter hypomethylation pattern was associated with up-regulation of hub genes (TP53, PTEN, KRAS, and HRAS). In addition to this, hub genes were involved in diverse oncogenic pathways. CONCLUSION: Since HNSC pathogenesis is a complex process, using ferroptosis driver hub genes (TP53, PTEN, KRAS, and HRAS) as a diagnostic and prognostic tool, and therapeutically targeting those genes through appropriate drugs could bring a milestone change in the drug discovery and management and survival in HNSC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».