Diario de Ensayos Clínicos
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abstracto

Una nueva firma de lncRNA relacionada con la cuprosis predice el pronóstico en pacientes con carcinoma de esófago

Shang Peng, Haipeng Li, Jingting Min, Ran An, Nana Du1, Zhenghong Li*

Introducción: El cáncer de esófago (ESCA) es una causa importante de mortalidad relacionada con tumores en todo el mundo. La cupropatía es una nueva forma de muerte celular que se diferencia de otras formas de muerte celular regulada, como la ferroptosis, la piroptosis y la apoptosis. Sin embargo, se desconoce el papel de la cupropatía en el inicio y la progresión del ESCA.

Materiales y métodos: Los datos del transcriptoma y los datos clínicos de 173 pacientes con cáncer de esófago en la base de datos The Cancer Genome Atlas (TCGA) se ordenaron y extrajeron con el software Perl. Se realizó un análisis de correlación de Pearson en los genes relacionados con la cupropatía y todos los LncRNA. Los LncRNA relacionados con el pronóstico se determinaron mediante análisis de regresión de Cox univariado y multivariado, y se construyó un nuevo modelo pronóstico para calcular la puntuación de riesgo de cada paciente. Se utilizaron la curva de índice C, el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis de la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) para evaluar el rendimiento de predicción del pronóstico del modelo de 3 LncRNA relacionados con la cupropatía (CRL). Además, se utilizó el análisis de Cox multivariado para evaluar el valor pronóstico del modelo en toda la cohorte y en diferentes subgrupos.

Resultados y discusión: Se establecieron los criterios de puntuación de riesgo de 3-CRL, que incluyen EWSAT1, AC125437.1 y GK-IT1, para evaluar la supervivencia global (OS) de ESCA. El análisis de supervivencia y la curva ROC mostraron que la puntuación tuvo un buen rendimiento de predicción en el grupo de entrenamiento TCGA y el grupo de prueba. Los coeficientes de cada LncRNA se analizaron utilizando regresión Lasso y se determinaron los valores lambda. Se utilizó el análisis de componentes principales para determinar si 3-CRL pueden distinguir claramente la brecha entre muestras de alto y bajo riesgo. La regresión de Cox multivariante mostró que las características de 3-CRL eran factores pronósticos independientes de la OS. El mapa de Norman mostró una eficacia sólida en la predicción del pronóstico.

Conclusión: Las características de riesgo basadas en 3-CRL pueden utilizarse para predecir el pronóstico de los pacientes con carcinoma esofágico.