Perfiles multiómicos integrados del microambiente inmune y las firmas de resistencia a los medicamentos para el...

Área de la Ciencia:

• En el campo de la oncología
• Inmunología
• La genómica

Sus antecedentes:

• El cáncer de próstata (PCa) sigue siendo la principal causa de mortalidad por cáncer en los hombres.
• La resistencia al tratamiento en PCa está significativamente influenciada por el complejo microambiente tumoral (TME).

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de pronóstico centrado en el sistema inmunológico para la PCa.
• Para correlacionar la dinámica de la EMT, la inestabilidad genómica y la heterogeneidad de la resistencia a los medicamentos.

Principales métodos:

• Datos multiómicos integrados de las bases de datos TCGA y GEO (554 muestras de PCa).
• Se evaluó la infiltración de células inmunes utilizando CIBERSORT y ESTIMATE.
• Empleado WGCNA para identificar módulos relacionados con el sistema inmunológico.
• Se utilizó la secuenciación de ARN unicelular (ScRNA-seq) para descubrir patrones de resistencia.
• Construido y validado un modelo de pronóstico de 10 genes utilizando regresión LASSO.

Principales resultados:

• Se identificaron dos subtipos inmunes: los subgrupos de alto riesgo mostraron mutaciones de TP53, aumento de la carga de mutación tumoral (TMB) y enriquecimiento del metabolismo energético.
• ScRNA-seq reveló agrupaciones de células PCa con subtipos de alto riesgo sensibles a la bendamustina/dacomitinib y resistentes a la apalutamida/neratinib.
• El modelo de 10 genes clasificó con precisión a los pacientes en grupos de alto / bajo riesgo con resultados de supervivencia distintos (log-rank P < 0,0001) y alta precisión predictiva (AUC: 0,854-0,889) en conjuntos de datos de validación.

Conclusiones:

• Estableció un marco de pronóstico impulsado por TME que conecta la heterogeneidad inmune, la inestabilidad genómica y la resistencia terapéutica en PCa.
• Dependencias metabólicas identificadas y vulnerabilidades específicas de los subtipos para las terapias dirigidas.
• Los hallazgos ofrecen estrategias para superar el fracaso del tratamiento dirigiéndose al metabolismo energético o adaptando terapias basadas en firmas de resistencia.