Contexte : Le cancer colorectal reste l'une des malignités gastro-intestinales les plus fréquentes. Cette étude vise à identifier les gènes clés associés à la récidive du cancer colorectal, offrant de nouvelles perspectives pour l'évaluation pronostique et les stratégies de traitement personnalisées. Méthodes : En s'appuyant sur le jeu de données TCGA, nous avons mené une analyse complète des gènes différemment exprimés entre les patients atteints de cancer colorectal récidivant et non récidivant. Nous avons développé un modèle de signature génique associée à la récidive (RAGS) pour l'évaluation pronostique et avons utilisé neuf algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire le risque de récidive. De plus, nous avons réalisé des études fonctionnelles approfondies sur les gènes les plus significatifs, en examinant leurs motifs d'expression, leur pertinence pronostique, et leurs effets sur la prolifération cellulaire, la métastase et la chimiorésistance. Résultats : Nos analyses ont identifié 45 gènes clés liés à la récidive et au pronostic du cancer colorectal. En utilisant la régression LASSO, nous avons construit le modèle RAGS, incorporant TMEM213, SAP25, POU4F1, RSPO4 et PAGE2B. Ce modèle a montré une performance exceptionnelle dans la prédiction du pronostic global et des résultats post-chimothérapie. Parmi les algorithmes d'apprentissage automatique testés, XGBoost a présenté la plus haute précision diagnostique pour la prédiction de récidive, avec POU4F1 émergeant comme le gène prédictif le plus significatif. Des expériences fonctionnelles ont révélé que la réduction de POU4F1 inhibait considérablement la prolifération et la métastase des cellules du cancer colorectal à la fois in vitro et in vivo, tout en réduisant également la résistance au 5-fluorouracile et à l'oxaliplatine. Conclusion : Cette étude a réussi à identifier des gènes cruciaux associés à la récidive du cancer colorectal et à développer un modèle pronostique RAGS robuste. L'algorithme XGBoost a souligné l'importance de POU4F1 dans la prédiction de la récidive du cancer colorectal. Notre analyse fonctionnelle de POU4F1 fournit de nouvelles perspectives sur les mécanismes de progression du cancer colorectal et informe le développement d'approches thérapeutiques ciblées. Ces résultats non seulement améliorent notre compréhension des bases moléculaires du cancer colorectal, mais établissent également une base solide pour faire progresser le diagnostic et le traitement de précision dans la pratique clinique.
Li et al. (2025) ont étudié cette question.