DOI 10.21203/rs.3.rs-10457258/v1
Комплексная биоинформатика и клиническая проверка позволяют определить HBEGF и TH17 в качестве потенциальных биомаркеров в Множестве миеломы
Аннотация
Цель настоящего исследования состояла в том, чтобы выявить генетические сигнатуры, связанные с воспалением, в множестве миеломы (ММ) и оценить их клиническую диагностическую значимость с помощью комплексного биоинформатического подхода в сочетании с предварительной клинической проверкой. Для этого мы гармонизировали транскриптомные данные GSE80608 и GSE146649 групп, с тем чтобы выявить основную подпись 22 дифференциальных генов, связанных с воспалением (IRDEG), связанных с MM патогенезом. Функциональное картирование показало, что эти посредники объединяются по критическим биологическим осям, в первую очередь цитокине, сигнализация и дифференциация клеток Th17. С помощью белково-протеинового взаимодействия (ППИ) и скрининга на предмет консенсуса мы определили группу из девяти высокодостоверных узловых генов, включая SERRIINE1, CD4 и HBEGF, все из которых продемонстрировали надежную диагностическую эффективность с значениями AUC от 0,7 до 0,9. Помимо статического выражения, иммунное профилирование выявило мощный синергизм между этой генетической сигнатурой и дисрегулируемой микроокружающей средой, особенно с учетом ускоренной инфильтрации клеток ТТ17. Очень важно, что клиническая проверка в независимых пробах пациентов подтвердила системное регулирование HBEGF и канонических маркеров TH17 (IL-17A, ROR__t). В заключение мы хотели бы отметить, что наш комплексный биоинформатический анализ и предварительное клиническое профилирование свидетельствуют о заметном совместном регулировании HBEGF и связанных с TH17 маркеров (IL-17A, ROR__t) у пациентов MM. Эти результаты наблюдений указывают на корреляцию между HBEGF и воспалительной микроокружающей средой Th17, что дает предварительные ориентиры для будущих биомаркетных исследований.
Название и аннотация на языке оригинала
Integrated bioinformatics and clinical validation identify HBEGF and Th17 markers as potential biomarkers in Multiple Myeloma
Abstract This study aimed to identify inflammation-related gene signatures in multiple myeloma (MM) and evaluate their clinical diagnostic relevance through an integrated bioinformatics approach combined with preliminary clinical validation. To achieve this, we harmonized transcriptomic data from the GSE80608 and GSE146649 cohorts to unearth a core signature of 22 inflammation-related differentially expressed genes (IRDEGs) associated with MM pathogenesis. Functional mapping revealed that these mediators converge on critical biological axes, most notably cytokine signaling and Th17 cell differentiation. Through protein-protein interaction (PPI) topology and consensus screening, we pinpointed a cluster of nine high-fidelity hub genes—including SERPINE1, CD4, and HBEGF—all of which demonstrated robust diagnostic efficacy with AUC values between 0.7 and 0.9. Beyond static expression, immune profiling identified a potent synergy between this genetic signature and a dysregulated microenvironment, specifically characterized by accelerated Th17 cell infiltration. Crucially, clinical validation in independent patient samples confirmed the systemic upregulation of HBEGF and canonical Th17 markers (IL−17A, RORγt). In conclusion, our integrated bioinformatics analysis and preliminary clinical profiling demonstrate a notable co-upregulation of HBEGF and Th17-related markers (IL−17A, RORγt) in MM patients. These observational findings suggest a correlation between HBEGF and the Th17 inflammatory microenvironment, providing preliminary clues for future biomarker research.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.