El carcinoma de células renales de células claras (ccRCC) es el subtipo de carcinoma renal más común. Los genes relacionados con el envejecimiento (ARGs) están implicados en la progresión del ccRCC, aunque sus mecanismos siguen sin estar claros. Este estudio tiene como objetivo elucidar los mecanismos moleculares de los ARGs en el ccRCC e identificar biomarcadores pronósticos y objetivos terapéuticos potenciales. Se analizaron datos transcriptómicos de la cohorte del atlas genómico del cáncer (TCGA-ccRCC). Se intersecaron genes expresados diferencialmente y ARGs para identificar genes candidatos. Los ARGs pronósticos se seleccionaron utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Se construyó y validó un modelo de riesgo a través del análisis de supervivencia, estratificando a los pacientes en grupos de alto y bajo riesgo. Se realizaron análisis de enriquecimiento funcional, infiltración inmune y predicción de fármacos. Los niveles de expresión de los genes pronósticos en tejidos de ccRCC se validaron mediante reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa por transcripción inversa (RT-qPCR). Se identificaron un total de 2312 genes expresados diferencialmente y 307 ARGs, de los cuales se seleccionaron 25 genes superpuestos como candidatos. Siete ARGs estaban significativamente asociados con el pronóstico de los pacientes: PCK1 protectora, y TOP2A, TFAP2A, CCNA2, FOXM1, CDKN2A, y PLAU relacionados con riesgo. Los pacientes de alto riesgo mostraron tasas de supervivencia global reducidas. La infiltración inmune y la expresión de puntos de control diferían significativamente entre los grupos de riesgo. El análisis de curva de decisión indicó una alta utilidad clínica. La predicción de fármacos identificó 69 compuestos terapéuticos potenciales, incluidos inhibidores de la quinasas de tirosina y mTOR. RT-qPCR validó la expresión de 5 genes, consistente con las predicciones bioinformáticas, aunque se observaron discrepancias en los patrones de expresión de FOXM1 y CDKN2A. Siete ARGs fueron identificados como marcadores pronósticos clave en el ccRCC. Se estableció un modelo de riesgo robusto, proporcionando información sobre mecanismos relacionados con los ARG y estrategias diagnósticas y terapéuticas potenciales.
Liu et al. (Fri,) estudió esta cuestión.