Identification and functional characterization of potential biomarkers in cisplatin resistance through bioinformatic analyses

Abstract

Platinum-based chemotherapies, particularly cisplatin, are often limited by the emergence ofdrug resistance, driven not only by genetic alterations in DNA repair pathways but also byclinical factors such as patient age, race, gender, metastasis status, and tumor stage. To addressthese challenges, we performed integrative bioinformatics and experimental analyses acrossmore than 7,500 tumors spanning 23 cancer types, aiming to identify key genetic determinantsof chemoresistance. Through comprehensive mutation profiling and overall survival analyses of genes involved inbase excision repair (BER), mismatch repair (MMR), and double-strand break (DSB) repairpathways, we identified PARP3, MSH6 and ATM as candidate predictive biomarkers.Functional studies using CRISPR/Cas9-and shRNA-mediated gene knockdown revealed thatsilencing these genes significantly increased cisplatin sensitivity in cancer cell lines. Mechanistic investigations further showed that PARP3 loss disrupted PDGF and G protein-coupled receptor (GPCRs) signalling pathways, enhancing drug efficacy. MSH6depletionshifted the balance of autophagy from pro-survival to pro-death, sensitizing cells to cisplatin.In parallel,ATMknockout induced oxidative stress-mediated senescence via suppression ofNRF2signaling. Collectively, our findings identifyMSH6,ATM, andPARP3as promising therapeutic targetsfor overcoming chemoresistance. The discovery of their associations with previouslyuncharacterized signalling pathways underscores their clinical and biological relevance. Byintegrating mutational landscapes with functional vulnerabilities, this study provides aconceptual framework for the development of personalized combination therapies tailored tothe molecular profile of individual tumors, ultimately offering innovative strategies to enhancetreatment efficacy in oncology.

Platinbasierte Chemotherapien, insbesondere Cisplatin, sind häufig durch das Auftreten vonArzneimittelresistenzen begrenzt, die nicht nur durch genetische Veränderungen in DNA-Reparaturwegen, sondern auch durch klinische Faktoren wie Alter, ethnische Zugehörigkeit,Geschlecht, Metastasierungsstatus und Tumorstadium der Patienten bedingt sind. Um diesenHerausforderungen zu begegnen, führten wir integrative Bioinformatik-und experimentelleAnalysen an über 7.500 Tumoren aus 23 Krebsarten durch, mit dem Ziel, zentrale genetischeDeterminanten der Chemoresistenz zu identifizieren. Durch umfassende Mutations- und Überlebensanalysen von Genen, die an derBasenexzisionsreparatur (BER), der Mismatch-Reparatur (MMR) und der Reparatur vonDoppelstrangbrüchen (DSB) beteiligt sind, identifizierten wir PARP3,MSH6undATMalspotenzielle prädiktive Biomarker. Funktionelle Studien unter Verwendung von CRISPR/Cas9-und shRNA-vermitteltem Gen-Silencing zeigten, dass die Stilllegung dieser Gene die Cisplatin-Empfindlichkeit in Krebszelllinien signifikant erhöhte. Mechanistische Untersuchungen zeigten zudem, dass der Verlust von PARP3 die PDGF-undG-Protein-gekoppelten Rezeptor-(GPCRs)Signalwege störte und so die Wirksamkeit desMedikaments erhöhte. Der Verlust von MSH6 verschob das Gleichgewicht der Autophagie vonpro-survival zu pro-death und sensibilisierte die Zellen für Cisplatin. Parallel dazu induzierteder ATM-Knockout eine durch oxidativen Stress vermittelte zelluläre Seneszenz durchUnterdrückung der NRF2-Signalübertragung. Insgesamt identifizieren unsere Ergebnisse PARP3, MSH6 und ATM als vielversprechendetherapeutische Zielstrukturen zur Überwindung von Chemoresistenz. Die Entdeckung ihrerVerbindungen zu bisher unbekannten Signalwegen unterstreicht ihre klinische und biologischeRelevanz. Durch die Integration von Mutationslandschaften mit funktionellen Schwachstellenbietet diese Studie ein konzeptuelles Rahmenwerk für die Entwicklung personalisierterKombinationstherapien, die auf das molekulare Profil individueller Tumoren zugeschnittensind–mit dem Ziel, innovative Strategien zur Verbesserung der Behandlungseffektivität in derOnkologie zu entwickeln.