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Lange nicht-kodierende RNAs (lncRNAs) spielen entscheidende Rollen in der Immunregulation und der Umgestaltung des tumoralen Mikroumfelds (TME). Ihr Beitrag zur Heterogenität bei nicht-kleinzelligem Lungenkrebs (NSCLC) und zur Reaktion auf Immuntherapien bleibt jedoch unklar. Wir integrierten transkriptomische Daten aus TCGA- und GEO-Kohorten nach Batch-Korrektur. Immune-bezogene lncRNAs wurden identifiziert und für die unsupervidierte Clusterbildung verwendet, um molekulare Subtypen zu definieren. Überlebensausgänge, immunologische Infiltration, somatische Mutationsprofile und vorhergesagte Arzneimittelempfindlichkeiten wurden zwischen den Subtypen verglichen. Eine gewichtete Gen-Co-Expressionsnetzwerkanalyse (WGCNA) und eine Pfadanreicherung wurden durchgeführt, um zentrale Gene und biologische Prozesse zu identifizieren. Drei lncRNA-definierte Subtypen mit unterschiedlichen TME-Eigenschaften wurden identifiziert: ein immun-inflammtierter Subtyp angereichert mit B-/T-Zellen und HLA-Expression, ein immun-escapierender Subtyp mit interferon-gesteigerter MHC-Hochregulation und ein immun-wüstenähnlicher Subtyp mit minimaler Immuninfiltration. Diese Subtypen waren signifikant mit Prognose, genomischen Veränderungen und klinischen Merkmalen verbunden. Cluster A (vorwiegend LUAD) wies eine überlegene Gesamtüberlebensrate und höhere vorhergesagte Empfindlichkeit gegenüber Immuntherapien auf, während Cluster C (angereichert in LUSC) eine höhere vorhergesagte Empfindlichkeit gegenüber Chemotherapie zeigte. Zentrale Gene wie SOX2, KRAS, KEAP1 und STAT1 waren in die TME-Regulation involviert. Die Vorhersage der Arzneimittelempfindlichkeit deutete auf eine potenzielle therapeutische Stratifikation zwischen den Clustern hin. Immune-bezogene lncRNA-Signaturen definieren neuartige NSCLC-Subtypen mit unterschiedlichen immunologischen Phänotypen und therapeutischen Antworten. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die lncRNA-basierte TME-Klassifikation PD-L1 und die Tumormutationslast als prädiktive Biomarker für Immuntherapien ergänzen könnte. Eine Validierung in prospektiven klinischen Kohorten ist erforderlich, um ihre translationalen Nutzen zu etablieren.
Li et al. (Di,) untersuchten diese Frage.