Histórico: O microambiente tumoral e os biomarcadores desempenham um papel fundamental na pesquisa do câncer de mama, mas ainda há uma necessidade prévia de biomarcadores eficazes. Este estudo se concentra na identificação de uma nova subpopulação de células T IGKC+ e seus biomarcadores relacionados para abrir caminho para terapias direcionadas inovadoras e melhores resultados clínicos.
Métodos: Primeiro, realizamos a análise de sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-seq) para caracterizar a heterogeneidade das células imunes no microambiente tumoral, levando à identificação da subpopulação celular em série. Em seguida, ao realizar uma análise univariada para correlacionar as proporções celulares com o prognóstico do paciente, identificamos uma nova subpopulação de células T IGKC+. Em seguida, aplicamos algoritmos de deconvolução de RNA-seq em massa para estimar a abundância dessa subpopulação em coortes de câncer de mama. A análise de expressão diferencial e a análise de rede de coexpressão gênica ponderada (WGCNA) foram empregadas para identificar genes associados à população de células T IGKC+. Para identificar os principais genes regulatórios, aplicamos algoritmos de aprendizado de máquina. Com base nos genes centrais identificados, construímos um modelo de risco prognóstico e desenvolvemos um nomograma para auxiliar na tomada de decisões clínicas. Os padrões de infiltração imune foram avaliados posteriormente em grupos de alto versus baixo risco definidos pelo modelo. Finalmente, a validação funcional foi realizada por meio da superexpressão de BCL2L14 in vitro, e as vias de sinalização a jusante foram examinadas.
Resultados: Identificamos a nova subpopulação de células T IGKC+ e os genes centrais. O aprendizado de máquina identificou BCL2L14, IGHD, MAPT-AS1, NT5DC4 e TNIP3 como os principais reguladores da progressão do câncer de mama nessa subpopulação. O modelo estratificou os pacientes em grupos de alto e baixo risco, com pacientes de alto risco apresentando pior prognóstico e infiltração imune mais fraca. Foi demonstrado experimentalmente que a superexpressão de BCL2L14 acelera a progressão do câncer de mama, ligada ao aumento da fosforilação da via NF-b.
Conclusão: Nossos resultados destacam o BCL2L14 como um fator potencial dentro da nova subpopulação de células T e um biomarcador crítico para o diagnóstico do câncer de mama. Essas descobertas fornecem uma base para o desenvolvimento de ferramentas avançadas de diagnóstico e terapias direcionadas, que podem, em última instância, melhorar o prognóstico do paciente.
Palavras-chave: Randomização mendeliana; bioinformática; câncer de mama; SCPAgWAS; sequenciamento unicelular.
