大家好，今天跟大家分享一篇题为PYGO1 drives gastric cancer progres sion via theITGB1/CD47 axis and is therapeutically targeted bypent agalloyl glucose（PYGO1通过ITGB1/CD47轴驱动癌症进展，并被五甘醇葡萄糖靶向治疗）思路上把复杂的机制研究拆解得很清晰，方向上聚焦了巨噬细胞这个国自然热点，和之前那些围绕热门分子做文章的研究比，算是换了个具体靶点但路数相通，有点换汤不换药的意思。一起看看这篇文章有啥值得学的吧～
01
研究背景
胃癌 （GC） 由于其积极进展和有限的治疗选择而面临重大治疗挑战，强调迫切需要新的治疗靶点和策略。尽管 PYGO1 作为 Wnt 共转录激活因子和染色质效应子发挥作用，但其在癌症中的作用仍然缺乏表征。本研究旨在阐明 PYGO1 在 GC 中的作用并揭示其调节机制。
采用生物信息学分析和免疫组化评估PYGO1在GC组织中的表达及其与预后和免疫细胞浸润的相关性。应用细胞和动物模型来验证PYGO1在GC中的作用。RNA测序、流式细胞术和免疫荧光探索了潜在机制。免疫共沉淀联合质谱法鉴定了PYGO1相互作用蛋白。分子对接和分子动力学模拟筛选并评估了潜在的PYGO1抑制剂。
PYGO1在GC组织中显著过表达，与M2巨噬细胞浸润和不良预后呈正相关。其敲低在体外显著抑制GC细胞增殖、迁移和侵袭，减少体内肿瘤生长和转移。从机制上讲，PYGO1敲低通过下调ITGB1/CD47轴损害细胞粘附并破坏GC细胞的细胞骨架完整性，这是由PYGO1与H3K4me2/3而不是BCL9的相互作用介导的。五合金葡萄糖（PGG）破坏了PYGO1-H3K4me2/3的相互作用，抑制了ITGB1/CD47轴和GC恶性肿瘤。
见图一PYGO1 在 GC 中过表达，与预后不良相关。
图一
A 使用 GEO1 （n = 317） 和 GEO2 （n = 232） 数据集比较 GC 组织和邻近非肿瘤组织之间 PYGO1 的相对 mRNA 水平。
B 采用多因素回归分析评估PYGO1在TCGA-STAD和GSE62254队列中的预后意义。
C Kaplan-Meier 分析以根据 PYGO1 表达水平评估 TCGA-STAD 和 GSE62254 队列的 OS 和 DFS。在TCGA-STAD数据集中比较不同肿瘤分期的D PYGO1表达。使用 WB 评估人 GC 样品中的 E PYGO1 表达 （n = 8）。
F PYGO1表达的相对定量（图E）归一化为GAPDH。
G 来自 GSGC 队列的 GC 组织微阵列中 IHC 表达 PYGO1 的代表性图像。比较 GC 组织 （n = 170） 和邻近正常组织 （n = 100） 之间 PYGO1 的 H IHC 评分。
I 基于 PYGO1 表达的 GSGC 队列 OS 的 Kaplan-Meier 生存分析。
J PYGO1 在成对相邻正常组织、GC 组织和转移性淋巴结组织中表达的代表性图像。数据以平均值表示±标准差。
见图二
PYGO1 表达升高与 M2 巨噬细胞浸润呈正相关。
图二
A TCGA-STAD 队列中 PYGO1 表达与各种免疫细胞类型浸润水平的 Spearman 相关性分析。
B 基于 PYGO1 表达和 M2 巨噬细胞水平的 OS 的 Kaplan-Meier 生存分析。使用 GEPIA 数据库，C PYGO1 表达与 CD163 表达呈正相关。
D PYGO1表达与CD47表达正相关，GEPIA数据库显示。
E 对 3 个原发性 GC 组织、2 个淋巴点头转移的 GC、2 个肝转移的 GC、1 个 GSE 163558腹膜转移的 GC 的单细胞转录组分析，鉴定出 14 个不同的细胞簇。
F Violin 图说明了标记基因在肿瘤上皮细胞簇（KRT19、CLDN4 和 EPCAM）、PYGO1 和 CD47 表达簇以及 M2 巨噬细胞簇（CD163、MACRO 和 MRC1）中的表达分布。
G 细胞-细胞接触相互作用分析具有高和低 PYGO1 表达的肿瘤细胞与 M2 巨噬细胞之间相互作用的强度。
H 比较GSGC队列中PYGO1低表达和高表达患者中CD163低表达和高表达患者的比例。
I 比较GSGC队列中PYGO1低表达和高表达的患者之间CD47高表达和低表达的比例。
J.代表性的 IHC 图像描绘了 GSGC 队列患者中 PYGO1、CD163 和 CD47 的表达水平。
见图三
敲低 PYGO1 在体外和体内均可抑制肿瘤生长和转移。
图三
A 使用qRT-PCR和WB评估GES1和5个GC细胞系中PYGO1的相对mRNA和蛋白水平。
B 使用qRT-PCR和WB评估PYGO1敲低后HGC27和MKN45细胞中PYGO1的相对mRNA和蛋白水平。
C 使用 EdU 方法和 FCM 比较 PYGO1 敲低 GC 细胞 （sh1） 和对照细胞 （scr） 的细胞增殖情况。
D PYGO1敲低细胞与对照细胞的集落形成能力比较。
E 用PYGO1敲低MKN45细胞和皮下对照细胞处理的荷瘤裸鼠的生物发光成像（n = 5）。
F 在裸鼠中形成的异种移植物图像 （n = 5）。比较 MKN45-sh1 组和 MKN45-scr 组 （n = 5） 的 G-H 肿瘤生长曲线和肿瘤重量。
I Transwell 测定以比较 HGC27-sh1 细胞和 HGC27-scr 细胞之间的迁移和侵袭能力（有或没有基质胶）（× 200）。
J.进行伤口愈合试验以比较 HGC27-sh1 细胞和 HGC27-scr 细胞之间的迁移 （× 200）。 MKN45-sh1组和MKN45-scr组转移性肝组织的K HE染色图像（n = 3）。
见图四
PYGO1 水平降低会通过肌动蛋白细胞骨架失调破坏粘连斑和 ECM-受体相互作用。
图四
A 基于 HGC27 细胞 RNA-seq 数据中的 DEG，有或没有 PYGO1 敲低，对各种生物学类别的 KEGG 通路富集。
B 基于 RNA-seq 数据（左）和 TCGA-STAD 数据库（右）中的 DEG 的前 20 名 KEGG 富集途径。
C 维恩图说明了两个数据集之间富含 KEGG 的途径的重叠。
D 前2个常见的KEGG富集通路分别为“ECM-受体相互作用”（hsa04512）和“粘附灶”（hsa04510）。基于 RNA-seq 数据中的 DEG 的各种生物类别的 E GO 通路富集。
F 基于 RNA-seq 数据（左）和 TCGA-STAD 数据库（右）的 DEG 的前 20 名 GO 富集途径。
G 维恩图显示了两个数据集之间富含 GO 的途径的重叠。
H 图像显示了两个数据集之间最显着重叠的GO项，显示了生物过程、细胞成分和分子功能中富集最多的项。
I 使用带有 Hallmark 基因集的预排名基因列表对 RNA-seq 数据进行 GSEA 分析。
J 使用共聚焦显微镜通过 IF 测定评估有或没有 PYGO1 敲低的 GC 细胞中细胞骨架的完整性。
见图五
PYGO1 的敲低抑制 ITGB1/CD47 轴的转录表达。
图五
A、B 采用qRT-PCR和WB检测有或没有PYGO1敲低的GC细胞中ITGB1的表达水平。
C 使用GEPIA数据库分析PYGO1与ITGB1在GC组织中表达的相关性。
D、E qRT-PCR和FCM检测有或没有PYGO1敲低的GC细胞中CD47的表达。
F WB检测有或没有PYGO1敲低的GC细胞中pSRC-Y419、SRC、pFAK-Y397、FAK和pPXN-Y118的表达水平。
G 使用GEPIA数据库分析了GC组织中ITGB1和CD47表达之间的相关性。
H， I 通过qRT-PCR和WB评价有或没有ITGB1敲低的GC细胞中ITGB1的表达。
J、K 通过qRT-PCR和FCM检测有或没有ITGB1敲低的GC细胞中CD47的表达。数据以平均值表示±标准差。
见图六
PYGO1 通过与 H3K4 me2/3 结合来调节 ITGB1/CD47 轴的转录。
图六
A， B AlphaFold3 预测的 PYGO1 PHD 结构域与 H3K4 me2/3 之间相互作用的结构模型。
C 使用 AutoDock Vina 和薛定谔软件将 PGG 与 PYGO1 PHD 结构域进行分子对接。
D PGG 和 PYGO1 PHD 结构域之间结合模式的三维 （3D） 和二维 （2D） 可视化。
E 24 小时时 GC 细胞上 PGG 的 IC50 值 F PGG 对 24 小时通过 qRT-PCR 评估的 GC 细胞中 ITGB1/CD47 轴转录的影响 G PGG 对 24 小时时通过 WB 评估的 GC 细胞中 ITGB1-FAK 信号通路的影响 H PGG 对 24 小时时通过 FCM 分析的 GC 细胞中 CD47 表达的影响。使用共聚焦显微镜通过IF测定评估用或不用PGG处理24小时的GC细胞的细胞骨架完整性。比例尺，5 μm。数据以标准差±平均值表示。
02
研究结论
这项研究有几个局限性。首先，尽管我们已经证明了 PYGO1 在 GC 中的关键作用，但其表达模式和跨不同分子亚型的临床相关性需要通过多中心、大规模前瞻性研究进行验证。其次，PYGO1调节转移和调节TIME的机制仍不清楚，应使用更临床相关的动物模型和先进的共培养系统进行研究。第三，鉴于 PYGO1 在心脏中的生理重要性，使用器官芯片技术等先进模型评估组织特异性毒性对于开发用于 GC 治疗的 PYGO1 靶向疗法至关重要。
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