Исследователи применили мультиомиксный подход, объединив транскриптомное профилирование, скрининг генов, связанных с возрастом, и методы машинного обучения для анализа четырёх наборов данных GEO с целью выявления ключевых диагностических биомаркеров рака предстательной железы (РПЖ).

Выявлены дифференциально экспрессированные гены, связанные со старением, анализ обогащения которых показал значимую вовлечённость в патогенез РПЖ. С использованием алгоритмов машинного обучения разработана диагностическая модель на основе GSTP1 с высокой предсказательной способностью.

Истощение GSTP1 запускало множественные онкогенные фенотипы: усиление пролиферации, миграции, инвазии, а также подавление клеточного старения и повреждения ДНК. Полученные данные указывают, что GSTP1 может способствовать клеточной сенесценции, сдерживая злокачественную прогрессию.

Экспрессия GSTP1 коррелировала с различными профилями иммунных клеток, что подчёркивает его роль в формировании иммунного ландшафта РПЖ.

Результаты подтверждают функцию GSTP1 как гена стресс-ответа, связанного со старением, предлагая новые перспективы понимания патогенеза РПЖ. Исследование создаёт комплексную платформу для использования биомаркеров старения в прецизионной онкологии и выделяет GSTP1 как перспективный кандидат для клинической трансляции в ведении пациентов с раком предстательной железы.