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Le gliome est l'une des tumeurs cérébrales malignes les plus courantes et présente un faible taux de résection et un risque de récurrence élevé.

Bien qu'un grand nombre d'études sur les gliomes utilisant des technologies de séquençage à haut débit aient permis d'obtenir des ensembles de données multi-marqueurs massifs, il manque une intégration complète des ensembles de données sur les gliomes pour découvrir les gènes candidats aux biomarqueurs.

Résultats

Dans cette étude, nous avons recueilli un ensemble de données multi-omiques à grande échelle, provenant de ressources publiques mondiales, impliquant un total de 16 939 échantillons dans 19 études indépendantes. Grâce à un profilage moléculaire complet de différents ensembles de données, nous avons révélé que la PRKCG (Protéine Kinase C Gamma), un gène spécifique du cerveau détectable dans le liquide céphalorachidien, est étroitement associée au gliome. Plus précisément, il présente une expression plus faible et une méthylation plus élevée dans les échantillons de gliome par rapport aux échantillons normaux. Le changement de l'expression/méthylation du PRKCG de haut en bas indique une progression du gliome de bas grade à haut grade et l'expression élevée de l'ARN suggère une bonne survie. Il est important de noter que la PRKCG, combinée à la MGMT, est efficace pour prédire les résultats de la survie de manière plus précise.

Conclusions

Le PRKCG présente un grand potentiel pour le diagnostic, le pronostic et la thérapie des gliomes, et les gènes de type PRKCG peuvent représenter un ensemble de gènes importants associés à différents mécanismes moléculaires dans la tumorigenèse des gliomes. Notre étude indique l'importance de l'analyse computationnelle et intégrative des données multi-omiques et représente un schéma axé sur les données vers un sous-typage précis des tumeurs et des soins de santé personnalisés précis.

Lire l'intégralité de l'étude en anglais.