Exploration de données sur l’identification de biomarqueurs de diagnostic et de pronostic dans le carcinome épidermoïde de la tête et du cou

Mutations chez les patients HNSC

Le profil de mutation des patients HNSC de la base de données TCGA a été obtenu. Chiffre 1A a montré que la distribution de fréquence des différents types de variantes était divisée en sept selon l’impact sur le codage des protéines. Nous avons constaté que la mutation faux-sens représente la majorité des types de variantes. Dans ces types de variantes, le nombre de SNP est significativement supérieur à celui de INS et DEL (Fig. 1B). En outre, la transversion C> T était le principal type de variants mononucléotidiques (SNV) dans les HNSC (Fig. 1C). Nous montrons des gènes avec une fréquence de mutation de top25 dans la Fig. 1D. Les dix principaux gènes avec une fréquence de mutation étaient TP53 (66 %), TTN (35 %), FAT1 (21 %), CDKN2A (20 %), MUC16 (17 %), CSMD3 (16 %), PIK3CA (16 %), NOTCH1 (16 %), SYNE1 (15 %), LRP1B (14 %).

Le paysage des profils de mutation chez les patients HNSC. (UN,B) classification des types de mutations selon différentes catégories. (C) la distribution de fréquence des types de mutation SNV. En catégorisant les SNP comme Transitions_vs_Transversions, les données agrégées peuvent également être affichées sous forme de boîte à moustaches montrant la distribution globale des six transitions différentes, et sous forme de graphique à barres empilées montrant la proportion de transitions dans chaque échantillon. (D) a montré un tracé en cascade des 25 principaux gènes mutés dans la cohorte TCGA HNSCC. La première partie est la carte thermique au milieu, où chaque ligne représente un gène et chaque colonne représente un échantillon, montrant la distribution des différents types de mutation pour chaque échantillon, et la deuxième partie est un graphique à barres empilées à droite, représentant les différents types de mutation sur chaque gène La distribution de fréquence des loci, la troisième partie est l’histogramme empilé ci-dessus, qui représente la distribution de fréquence des loci des différents types de mutation dans chaque échantillon.

Calcul des gènes d’expression différentielle

Chez ces patients, les niveaux d’expression dans deux groupes ont été comparés et un total de 1061 DEG ont été identifiés, avec 396 régulés à la hausse et 665 régulés à la baisse (Fig. 2UN B). Ensuite, nous avons retenu les DEG avec plus de 1% de fréquence de mutation. Après le criblage, 187 DEG communs ont été obtenus (Fig. 2C), dont 66 régulées à la hausse et 121 régulées à la baisse.

L’identification des DEG. (UN,B) a présenté la carte thermique et le volcan des DEG. (C) le diagramme de Venn a montré les DEG conservés avec une fréquence de mutation plus élevée.

Analyses des PPI et des modules clés sur les DEG

L’analyse PPI a été réalisée sur les DEG communs avec plus de fréquence de mutation. Le réseau PPI a montré 144 nœuds et 489 paires d’interactions (Fig. 3). Les DEG ayant plus d’une connexion avec d’autres DEG ont été retenus (Fichier Supplémentaire 1). De plus, deux modules de sous-réseaux ont été passés au crible, avec 15 nœuds et 102 paires d’interactions dans le module A (score = 14,571), et 14 nœuds et 75 paires d’interactions dans le module B (score = 11,538).

Analyses des PPI et des modules clés sur les DEG. Le cercle jaune est le gène régulé à la baisse, le prisme bleu est le gène régulé à la hausse, la taille du nœud est basée sur la valeur en degrés, plus la valeur en degrés est élevée, plus le nœud est grand.

De plus, nous avons répertorié les principaux DEG dans les modules de sous-réseau dans le tableau 1.

Analyse fonctionnelle des DEG dans les modules de sous-réseau

Nous avons ensuite analysé la fonction des DEG par GO-BP et KEGG. Nous avons constaté que les DEG du module A sont principalement impliqués dans les termes GO-BP, y compris l’organisation de la matrice extracellulaire, l’organisation de la structure extracellulaire, l’organisation des fibrilles de collagène, la différenciation des cellules endodermiques, la formation de l’endoderme, le développement de l’endoderme, la formation de la couche germinale primaire, la réponse cellulaire à stimulation des acides aminés, voie de signalisation du récepteur de la tyrosine kinase activée par le collagène et voie de signalisation activée par le collagène (Fig. 4UN). Ils sont également impliqués dans les voies KEGG de digestion et d’absorption des protéines, l’interaction ECM-récepteur, la voie de signalisation AGE-RAGE dans les complications diabétiques, l’amibiase, l’adhésion focale, l’infection par le papillomavirus humain, la voie de signalisation PI3K-Akt, la voie de signalisation de la relaxine, le cancer du poumon à petites cellules. , et l’activation plaquettaire (Fig. 4B).

Les analyses GO-BP et KEGG sur les DEG dans les modules de sous-réseaux. (UN) L’analyse GO-BP sur les DEG dans le module A du sous-réseau. (B) L’analyse KEGG sur les DEG dans le module de sous-réseau A. (C) L’analyse GO-BP sur les DEG dans le sous-réseau module B. (D) L’analyse KEGG sur les DEG dans le module B du sous-réseau.

Les DEG du module B ont principalement participé à la contraction musculaire, au processus du système musculaire, à l’assemblage des myofibrilles, à l’assemblage des composants cellulaires impliqués dans la morphogenèse, au développement des cellules musculaires striées, au développement des cellules musculaires cardiaques, au développement des cellules cardiaques, au glissement des filaments musculaires, au glissement des filaments d’actine-myosine et développement des fibres musculaires cardiaques (Fig. 4C). De plus, les voies KEGG de la cardiomyopathie hypertrophique, de la cardiomyopathie dilatée, de la contraction du muscle cardiaque, de la voie de signalisation des hormones thyroïdiennes, de la signalisation adrénergique dans les cardiomyocytes, de la voie de signalisation cGMP-PKG, de la myocardite virale et de la cardiomyopathie ventriculaire droite arythmogène ont été enrichies (Fig. 4D).

Validation de l’expression clé DEG, courbe de survie et analyse UALCAN Pan-Cancer

Certaines des DEG clés ont été validées par le GEPIA. ACTN2, MYH1, MYH2, MYH7 et NEB étaient significativement régulés à la baisse chez les patients HNSC (P< 0,05 ; Figue. 5). Patients avec une expression plus faible d’ACTN2 (P= 0,039, HR = 1,3), MYH1 (P= 0,005, HR = 1,5), MYH2 (P= 0,035, HR = 1,3), MYH7 (P= 0,053, HR = 1,3), et NEB (P= 0,0043, HR = 1,5) présentent une durée de survie globale plus longue. Ces résultats ont démontré que ces DEG pourraient être essentiels pour prédire la survie globale des HNSC.

Validation de l’expression clé DEG et analyses des courbes de survie. Les niveaux d’expression et l’analyse de la survie globale d’ACTN2, MYH1, MYH2, MYH7 et NEB par GEPIA.

Ensuite, nous avons évalué leur expression dans d’autres cancers (Fig. 6A–E). ACTN2 était significativement régulé à la baisse dans le carcinome urothélial de la vessie (BLCA), le chromophobe rénal (KICH), le carcinome papillaire rénal du rein (KIRP), l’adénocarcinome pulmonaire (LUAD), le carcinome épidermoïde pulmonaire (LUSC), l’adénocarcinome de la prostate (PRAD), l’adénocarcinome de l’estomac ( STAD), le carcinome de la thyroïde (THCA) et le carcinome de l’endomètre du corps utérin (UCEC) (P< 0,001 ); régulé à la hausse dans le carcinome invasif du sein (BRCA), le cholangiocarcinome (CHOL) et l'adénocarcinome du côlon (COAD). Nous pouvons observer que bien que MYH1, MYH2 et MYH7 aient été dérégulés dans certains des cancers, leurs niveaux d'expression sont très faibles, à l'exception de HNSC. Par conséquent, MYH1, MYH2 et MYH7 peuvent être considérés comme des biomarqueurs HNSC spécifiques. Quant au NEB, il a été significativement régulé à la baisse dans le BRCA, le HNSC, le KICH, le KIRP et le THCA ; régulé à la hausse dans BLCA, CHOL, COAD, carcinome de l'œsophage (ESCA), carcinome hépatocellulaire du foie (LIHC), LUAD, LUSC, adénocarcinome du rectum (READ), adénocarcinome de l'estomac (STAD) et UCEC (P< 0,05 ; P< 0,01 ; P< 0,001). De plus, nous avons évalué les niveaux d'expression d'ACTN2, MYH1, MYH2, MYH7 et NEB dans des échantillons HNSC positifs et négatifs pour le VPH. Leurs niveaux d'expression n'ont montré aucune différence significative dans les échantillons HNSC positifs et négatifs pour le VPH (Fig. 6F).

L’expression d’ACTN2, MYH1, MYH2, MYH7 et NEB dans les Pan-cancers. (UN–E) représentaient les niveaux d’expression d’ACTN2, MYH1, MYH2, MYH7 et NEB dans les Pan-cancers. (F) représentaient les niveaux d’expression d’ACTN2, MYH1, MYH2, MYH7 et NEB dans des échantillons HNSC HPV positifs et négatifs. ACC, carcinome corticosurrénalien ; BLCA, carcinome urothélial de la vessie ; BRCA, carcinome invasif du sein ; CESC, carcinome épidermoïde cervical et adénocarcinome endocervical ; CHOL, Cholangiocarcinome ; COAD, adénocarcinome du côlon ; COAD, adénocarcinome du côlon ; LISEZ, Adénocarcinome du rectum Carcinome de l’œsophage ; DLBC, Tumeur Lymphoïde Diffuse Lymphome à Grandes Cellules B ; ESCA, carcinome de l’œsophage ; FPPP, FFPE Phase II pilote ; GBM, Glioblastome multiforme ; GBMLGG, Gliome; HNSC, carcinome épidermoïde de la tête et du cou ; KICH, Rein Chromophobe ; KIRC, carcinome rénal à cellules claires ; KIRP, carcinome à cellules papillaires rénales du rein ; LAML, leucémie myéloïde aiguë ; LGG, gliome cérébral de grade inférieur ; LIHC, carcinome hépatocellulaire du foie ; LUAD, adénocarcinome pulmonaire ; LUSC, carcinome épidermoïde du poumon ; MESO, mésothéliome ; OV, cystadénocarcinome séreux ovarien ; PAAD, adénocarcinome pancréatique ; PCPG, phéochromocytome et paragangliome ; PRAD, adénocarcinome de la prostate ; LISEZ, Adénocarcinome du rectum ; SARC, sarcome ; SKCM, mélanome cutané cutané ; STAD, adénocarcinome de l’estomac ; STES, carcinome de l’estomac et de l’œsophage ; TGCT, tumeurs des cellules germinales testiculaires ; THCA, carcinome thyroïdien ; THYM, Thymome ; UCEC, carcinome de l’endomètre du corps utérin ; UCS, carcinosarcome utérin ; UVM, mélanome uvéal ; LAM, leucémie myéloïde aiguë ; CCSK, sarcome à cellules claires du rein ; NBL, neuroblastome ; OS, ostéosarcome ; RT, tumeur rhabdoïde ; WT, tumeur de Wilms à haut risque.

Analyse de corrélation de l’infiltration des cellules immunitaires

La corrélation entre les principaux DEG et les cellules d’infiltrat immunitaire dans les échantillons HNSC totaux, positifs pour HNSC et négatifs pour HNSC a été évaluée. En ce qui concerne les échantillons HNSC totaux, nous avons constaté que ACTN2, MYH1, MYH2 et MYH7 étaient négativement corrélés avec les cellules B, les cellules CD8 + T et positivement corrélés avec les cellules CD4 + T, les macrophages, les neutrophiles et les cellules dendritiques (Fig. 7A–E). Les cinq DEG ont une corrélation positive significative avec les cellules CD4+T et les macrophages.

L’analyse de corrélation d’infiltration de cellules immunitaires d’ACTN2 (UN), MYH1 (B), MYH2 (C), MYH7 (D) et ONE (E) dans les cellules immunitaires. Toute l’analyse de corrélation d’infiltration immunitaire a été effectuée dans tous les échantillons HNSC, les échantillons HNSC positifs et négatifs pour le VPH.

ACTN2 avait une corrélation positive avec les lymphocytes CD4+T (corrélation partielle = 0,253 ; P= 2,03e−08), macrophage (corrélation partielle = 0,181 ; P= 6,03e−05), neutrophile (corrélation partielle = 0,157 ; P= 5,82e-04) et cellule dendritique (corrélation partielle = 0,161 ; P = 4,02e-04) dans les échantillons HNSC. Il a montré une corrélation opposée entre HNSC-HPV positif et HNSC-HPV négatif dans l’infiltration des cellules immunitaires des lymphocytes B et des lymphocytes T CD8 +, mais non significative (Fig. 7UN). Par conséquent, l’infection par le VPH n’a eu aucune influence significative sur l’infiltration de l’ACTN2 par les cellules immunitaires.

MYH1 a montré une corrélation positive avec les cellules CD4+T (corrélation partielle = 0,201 ; P = 8,71e-06), les macrophages (corrélation partielle = 0,146 ; P= 1,31e−03), neutrophile (corrélation partielle = 0,095 ; P= 3,76e−02), et cellule dendritique (corrélation partielle = 0,104 ; P= 2.30e−02 ; Figue. 7B). Le MYH1 a montré une corrélation constante dans les cellules immunitaires des échantillons positifs et négatifs HNSC-HPV, sauf dans les neutrophiles. Bien que MYH1 dans l’échantillon positif HNSC-HPV soit corrélé négativement avec les neutrophiles, mais n’est pas significatif.

En ce qui concerne MYH2, MYH7 et NEB étaient significativement positivement corrélés avec les cellules CD4 + T (P< 0,001 ; Figue. 7C–E). Ils ont montré une corrélation constante dans les cellules immunitaires parmi les échantillons HNSC totaux, HNSC-HPV positifs et négatifs ; Une légère opposition de corrélation a été observée chez HNSC-HPV positif ou négatif avec HNSC total, mais non significative. Par conséquent, nous avons conclu qu’aucune différence significative n’a été identifiée entre HNSC-HPV positif ou négatif avec HNSC total en termes d’infiltration de cellules immunitaires d’ACTN2, MYH1, MYH2, MYH7 et NEB.