El cáncer colorrectal (CRC) se clasifica como el tercer cáncer más prevalente a nivel mundial, mostrando tendencias significativas hacia la recurrencia y metástasis. El CRC avanzado generalmente requiere tratamientos sistémicos como quimioterapia, terapia dirigida e inmunoterapia, pero el desarrollo de resistencia primaria y adquirida a los medicamentos sigue siendo un desafío significativo. Las trampas extracelulares neutrófilicas (NETs) representan una estructura compleja compuesta por ADN, histonas y péptidos antimicrobianos generados por neutrófilos activados, que se han implicado en la promoción de la progresión del cáncer.
Sin embargo, los mecanismos precisos subyacentes a la interacción entre las firmas génicas relacionadas con NETs y las células cancerosas aún no están bien comprendidos. El perfil de expresión génica de TCGA-CRC se obtuvo desde la base de datos Xena. Utilizando los niveles de expresión de 69 biomarcadores iniciales de NETs, un modelo de regresión Cox LASSO fue utilizado para desarrollar una puntuación de NETs de 10 genes. Esta puntuación se analizó en detalle, centrándose en diversos aspectos como el microambiente tumoral (TME), resistencia a los medicamentos, mutaciones tumorales e respuesta a la inmunoterapia.
Se desarrolló un modelo pronóstico para NETs utilizando análisis de regresión Cox multivariante y LASSO. Se creó una nomograma personalizada para mejorar la precisión predictiva de la puntuación de NETs. La puntuación de NETs está involucrada en el TME y las características clínico-patológicas, donde una puntuación más baja se asocia con un pronóstico más favorable. Un examen adicional indicó que la puntuación de NETs puede predecir cómo responderá un paciente a la quimioterapia e identificar a aquellos que podrían potencialmente beneficiarse del tratamiento anti-CTLA4 y PD-L1.
La puntuación de NETs introduce un nuevo modelo pronóstico efectivo y preciso para el CRC, mejorando la predicción de las respuestas a la quimioterapia e inmunoterapia. Esta mejora también impulsa estrategias personalizadas de tratamiento del cáncer en los campos de la quimioterapia e inmunoterapia.
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