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Potential predictive value of SCN4A mutation status for immune checkpoint inhibitors in melanoma - 28/10/20

Doi : 10.1016/j.biopha.2020.110633 
Weiyin Lin a, 1, Anqi Lin a, 1, Zhefu Li b, Chaozheng Zhou a, Chufeng Chen a, Boliang Chen a, Qingwen Lyu c, d, , Jian Zhang a, , Peng Luo a,
a Department of Oncology, Zhujiang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, People’s Republic of China 
b Central Sterile Supply Department, Integrated Hospital of Traditional Chinese Medicine, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, People’s Republic of China 
c Department of Information, Zhujiang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong, People’s Republic of China 
d Guangdong Fusion Application Engineering Center of Medical Big Data, Guangzhou, Guangdong, People’s Republic of China 

Corresponding authors at: Department of Oncology, Zhujiang Hospital, Southern Medical University, 253 Industry Road, Guangzhou, 510282, People’s Republic of China.Department of OncologyZhujiang HospitalSouthern Medical University253 Industry RoadGuangzhou510282People’s Republic of China⁎⁎Corresponding author at: Department of Information, Zhujiang Hospital, Southern Medical University, 253 Industry Road, Guangzhou, 510282, People’s Republic of China.Department of InformationZhujiang HospitalSouthern Medical University253 Industry RoadGuangzhou510282People’s Republic of China

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Highlights

Find predictable biomarker to predict the prognosis of patients receiving ICIs.
SCN4A gene mutations may be one of the indicators to predict the prognosis of ICIs.
We illustrate the mechanism from a macroscopic and microscopic perspective.

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Abstract

Melanoma refers to a pigmented nevus with malignant changes. The preferred treatment for primary melanoma is surgical excision and postoperative radiotherapy, but the prognosis is poor. Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have been remarkably successful in different types of cancers, but not all cancer patients can benefit from it. Therefore, it is essential to find predictable biomarkers and improve the accuracy of treatment. In this study, we used survival analysis, gene panorama analysis, immune cell enrichment analysis, TMB analysis, and GSEA to demonstrate that SCN4A gene mutations may be used as one of the indicators to predict the prognosis of melanoma patients undergoing ICI treatment. The research further indicates that SCN4A gene mutations improve the prognosis of ICI treatment. It is hoped that the effect of SCN4A on immunogenicity and tumor immunity can be demonstrated to further suggest the effect of this gene on the efficacy of ICIs.

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Keywords : SCN4A, TMB, DDR, Melanoma, Immune checkpoint inhibitor


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Vol 131

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