Вирусные микроРНК при HPV16-ассоциированном раке шейки матки: анализ экспрессии, диагностического потенциала и биологических функций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Рак шейки матки (РШМ) — четвёртое по частоте встречаемости и смертности онкозаболевание среди женщин в мире. Вирусы папиллом человека (англ. human papillomaviruses, HPVs) высокого канцерогенного риска являются этиологическим фактором развития РШМ более чем в 90% случаев, при этом на долю HPV типа 16 (HPV16) приходится более 1/2 всех случаев. Дерегуляция экспрессии вирусных онкогенов Е6 и Е7 — основная причина онкотрансформации инфицированных клеток эпителия шейки матки. Механизмы нарушения их экспрессии до сих пор недостаточно изучены. Одной из таких причин может быть нарушение работы вирусных микроРНК.

Цель. Анализ экспрессии кодируемых HPV16 микроРНК-H1 и микроРНК-H2 в образцах РШМ, оценка корреляции их экспрессии с вирусной нагрузкой и общей выживаемостью пациентов, а также in silico анализ их потенциальных вирусных и клеточных мишеней.

Материалы и методы. Экспрессию HPV16-микроРНК-H1 и HPV16-микроРНК-H2 оценивали методом полимеразной цепной реакции в реальном времени, для этого выделяли фракцию малых РНК из 36 образцов HPV16-положительных плоскоклеточных карцином шейки матки. После этого определяли вирусную нагрузку, рассчитывая параметр «копии ДНК HPV16 на клетку». Зависимость экспрессии микроРНК от вирусной нагрузки оценивали с помощью непараметрического коэффициента корреляции Спирмена. Кривые Каплана–Майера строили для анализа зависимости 5-летней общей выживаемости от уровня экспрессии вирусных микроРНК. Для in silico поиска теоретических мишеней микроРНК использовали алгоритм miRanda и онлайн-сервисы mirDB, MR-microT и TargetScan Custom 5.2.

Результаты. Экспрессия микроРНК-Н1 выявлена в 33 из 38 образцов (86,8%), а микроРНК-H2 детектировалась в 37 из 38 образцов (97,4%) HPV16-положительного РШМ. Получена положительная корреляция экспрессии как микроРНК-H1 (r=0,36, p=0,042), так и микроРНК-H2 (r=0,51, p=0,001) с вирусной нагрузкой HPV16. Прослеживается тенденция к лучшей общей выживаемости пациентов при более высокой экспрессии вирусных микроРНК-H1 и микроРНК-H2. In silico определены теоретические мишени в геноме HPV16 для микроРНК-H1 (E7, E2, E5, L2 и URR) и микроРНК-H2 (E1, E2, E5, L2, L1, URR), а также теоретические клеточные мишени, указывающие на возможную регуляцию клеточных сигнальных путей с помощью вирусных микроРНК, — как поддерживающих нормальный вирусный цикл, так и способствующих опухолевой трансформации.

Заключение. Результаты исследования указывают на перспективность дальнейшего изучения функций вирусных микроРНК при инфекции и вирус-индуцированной онкотрансформации, и их потенциала для диагностики HPV16-ассоциированных онкопатологий.

Об авторах

Надежда Вячеславовна Елкина

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина

Автор, ответственный за переписку.
Email: n.elkina@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0002-0503-6016
SPIN-код: 2304-9710
Россия, Москва

Мария Дмитриевна Федорова

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина

Email: m.d.fedorova@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0002-8813-7516
SPIN-код: 4943-5931

канд. биол. наук

Россия, Москва

Радик Сяитович Фасхутдинов

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина

Email: r.faskhutdinov@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0002-0050-7798
Россия, Москва

Юлия Олеговна Юрченко

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина

Email: iurchenko.iuliia122@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-7357-0578
Россия, Москва

Кирилл Иосифович Жорданиа

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина

Email: k.zhordania@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0003-1380-3710
SPIN-код: 6271-8954

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Екатерина Александровна Мустафина

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина

Email: e.mustafina@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0002-1009-0383
SPIN-код: 9078-9204

канд. мед. наук

Россия, Москва

Лариса Сергеевна Павлова

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина

Email: l.pavlova@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0003-3993-4823
Россия, Москва

Светлана Владимировна Винокурова

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина

Email: s.vinokurova@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0003-1615-3928
SPIN-код: 3453-4502

канд. мед. наук

Россия, Москва

Список литературы

  1. Sung H., Ferlay J., Siegel R., et l. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries // CA Cancer J Clin. 2021. Vol. 71, N 3. P. 209–249. doi: 10.3322/caac.21660
  2. Mesri E., Feitelson M., Munger K. Human viral oncogenesis: a cancer hallmarks analysis // Cell Host Microbe. 2014. Vol. 15, N 3. P. 266–282. doi: 10.1016/j.chom.2014.02.011
  3. MacLennan S., Marra M. Oncogenic Viruses and the Epigenome: How Viruses Hijack Epigenetic Mechanisms to Drive Cancer // Int J Mol Sci. 2023. Vol. 24, N 11. P. 9543 doi: 10.3390/ijms24119543
  4. O’Brien J., Hayder H., Zayed Y., Peng C. Overview of MicroRNA Biogenesis, Mechanisms of Actions, and Circulation // Front Endocrinol (Lausanne). 2018. Vol. 9. P. 402. doi: 10.3389/fendo.2018.00402
  5. Jorge A., Pereira E., Oliveira C., et al. MicroRNAs: understanding their role in gene expression and cancer // Einstein (Sao Paulo). 2021. Vol. 19. P. eRB5996. doi: 10.31744/einstein_journal/2021RB5996
  6. Pfeffer S., Zavolan M., Grasser F., et al. Identification of virus-encoded microRNAs // Science. 2004. Vol. 304, N 5671. P. 734–736. doi: 10.1126/science.1096781
  7. Kozomara A., Birgaoanu M., Griffiths-Jones S. miRBase: from microRNA sequences to function // Nucleic Acids Res. 2019. Vol. 47, N D1. P. D155-D162. doi: 10.1093/nar/gky1141
  8. Yang X., Li H., Sun H., et al. Hepatitis B Virus-Encoded MicroRNA Controls Viral Replication // J Virol. 2017. Vol. 91, N 10. P. e01919-16doi: 10.1128/JVI.01919-16
  9. Vojtechova Z., Tachezy R. The Role of miRNAs in Virus-Mediated Oncogenesis // Int J Mol Sci. 2018. Vol. 19, N 4. doi: 10.3390/ijms19041217
  10. Kandeel M. Oncogenic Viruses-Encoded microRNAs and Their Role in the Progression of Cancer: Emerging Targets for Antiviral and Anticancer Therapies // Pharmaceuticals (Basel). 2023. Vol. 16, N 4. P. 485. doi: 10.3390/ph16040485
  11. Bruni L., Albero G., Mena M., et al. ICO/IARC Information Centre on HPV and Cancer (HPV Information Centre). Human papillomavirus and related diseases in the world // Summary Report 10 March 2023. Режим доступа: https://hpvcentre.net/ Дата обращения: 10 октября 2024
  12. Bray F., Laversanne M., Sung H., et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries // CA Cancer J Clin. 2024. Vol. 74, N 3. P. 229–263. doi: 10.3322/caac.21834
  13. de Martel C., Georges D., Bray F., et al. Global burden of cancer attributable to infections in 2018: a worldwide incidence analysis // Lancet Glob Health. 2020. Vol. 8, N 2. P. e180–e190. doi: 10.1016/S2214-109X(19)30488-7
  14. Qian K., Pietila T., Ronty M., et al. Identification and validation of human papillomavirus encoded microRNAs // PLoS One. 2013. Vol. 8, N 7. P. e70202. doi: 10.1371/journal.pone.0070202
  15. Virtanen E., Pietila T., Nieminen P., et al. Low expression levels of putative HPV encoded microRNAs in cervical samples // Springerplus. 2016. Vol. 5, N 1. P. 1856. doi: 10.1186/s40064-016-3524-3
  16. Chen C., Ridzon D., Broomer A., et al. Real-time quantification of microRNAs by stem-loop RT-PCR // Nucleic Acids Res. 2005. Vol. 33, N 20. P. e179. doi: 10.1093/nar/gni178
  17. Enright A., John B., Gaul U., et al. MicroRNA targets in Drosophila // Genome Biol. 2003. Vol. 5, N 1. C. R1. doi: 10.1186/gb-2003-5-1-r1
  18. Tang D., Chen M., Huang X., et al. SRplot: A free online platform for data visualization and graphing // PLoS One. 2023. Vol. 18, N 11. P. e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236
  19. Chen Y., Wang X. miRDB: an online database for prediction of functional microRNA targets // Nucleic Acids Res. 2020. Vol. 48, N D1. P. D127–D131. doi: 10.1093/nar/gkz757
  20. Liu W., Wang X. Prediction of functional microRNA targets by integrative modeling of microRNA binding and target expression data // Genome Biol. 2019. Vol. 20, N 1. P. 18. doi: 10.1186/s13059-019-1629-z
  21. Lewis B., Burge C., Bartel D. Conserved seed pairing, often flanked by adenosines, indicates that thousands of human genes are microRNA targets // Cell. 2005. Vol. 120, N 1. P. 15–20. doi: 10.1016/j.cell.2004.12.035
  22. Kanellos I., Vergoulis T., Sacharidis D., et al. MR-microT: a MapReduce-based MicroRNA target prediction method // Proceedings of the 26th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, 2014. P. 1–4. doi: 10.1145/2618243.2618289
  23. Reczko M., Maragkakis M., Alexiou P., et al. Functional microRNA targets in protein coding sequences // Bioinformatics. 2012. Vol. 28, N 6. C. 771–776. doi: 10.1093/bioinformatics/bts043
  24. Zhou Y., Zhou B., Pache L., et al. Metascape provides a biologist-oriented resource for the analysis of systems-level datasets // Nat Commun. 2019. Vol. 10, N 1. P. 1523. doi: 10.1038/s41467-019-09234-6
  25. Rao X., Huang X., Zhou Z., Lin X. An improvement of the 2^(-delta delta CT) method for quantitative real-time polymerase chain reaction data analysis // Biostat Bioinforma Biomath. 2013. Vol. 3, N 3. P. 71–85.
  26. Lopez-Raton M., Rodriguez-Álvarez M., Cadarso-Suarez C., Gude-Sampedro F. OptimalCutpoints: an R package for selecting optimal cutpoints in diagnostic tests // Journal of statistical software. 2014. Vol. 61. P. 1–36. doi: 10.18637/jss.v061.i08
  27. Fobian S., Mei X., Crezee J., et al. Increased human papillomavirus viral load is correlated to higher severity of cervical disease and poorer clinical outcome: A systematic review // J Med Virol. 2024. Vol. 96, N 6. P. e29741. doi: 10.1002/jmv.29741
  28. Zhou Y., Shi X., Liu J., Zhang L. Correlation between human papillomavirus viral load and cervical lesions classification: A review of current research // Front Med (Lausanne). 2023. Vol. 10. P. 1111269. doi: 10.3389/fmed.2023.1111269
  29. Baron C., Henry M., Tamalet C., et al. Relationship between HPV 16, 18, 31, 33, 45 DNA detection and quantitation and E6/E7 mRNA detection among a series of cervical specimens with various degrees of histological lesions // J Med Virol. 2015. Vol. 87, N 8. P. 1389–1396. doi: 10.1002/jmv.24157
  30. Camus C., Vitale S., Loubatier C., et al. Quantification of HPV16 E6/E7 mRNA Spliced Isoforms Viral Load as a Novel Diagnostic Tool for Improving Cervical Cancer Screening // J Clin Med. 2018. Vol. 7, N 12. P. 530. doi: 10.3390/jcm7120530
  31. Lin X., Liang D., He Z., et al. miR-K12-7-5p encoded by Kaposi’s sarcoma-associated herpesvirus stabilizes the latent state by targeting viral ORF50/RTA // PLoS One. 2011. Vol. 6, N 1. P. e16224. doi: 10.1371/journal.pone.0016224
  32. Seo G., Chen C., Sullivan C. Merkel cell polyomavirus encodes a microRNA with the ability to autoregulate viral gene expression // Virology. 2009. Vol. 383, N 2. P. 183–187. doi: 10.1016/j.virol.2008.11.001
  33. Theiss J., Gunther T., Alawi M., et al. A Comprehensive Analysis of Replicating Merkel Cell Polyomavirus Genomes Delineates the Viral Transcription Program and Suggests a Role for mcv-miR-M1 in Episomal Persistence // PLoS Pathog. 2015. Vol. 11, N 7. P. e1004974. doi: 10.1371/journal.ppat.1004974
  34. Zhang J., Pu X., Xiong Y. kshv-mir-k12-1-5p promotes cell growth and metastasis by targeting SOCS6 in Kaposi’s sarcoma cells // Cancer Manag Res. 2019. Vol. 11. P. 4985–4995. doi: 10.2147/CMAR.S198411

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Тепловая карта экспрессии вирусных микроРНК-H1 и микроРНК-H2 в клинических образцах HPV16-положительного пло- скоклеточного рака шейки матки. Уровень микроРНК представлен цветовой схемой от красного (максимальный уровень экспрес- сии) до синего (минимальный уровень экспрессии), чёрными прямоугольниками указаны образцы без амплификации (англ. no amplification) соответствующей микроРНК (N/А). Образцы на схеме сгруппированы в соответствии с вирусной нагрузкой ДНК HPV16: 0–1 — образцы с низкой вирусной нагрузкой; 1–10 — образцы со средней вирусной нагрузкой; 10–450 — образцы с высокой вирусной нагрузкой. В нижней части указаны условные обозначения образцов рака шейки матки.

Скачать (160KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Корреляционный анализ экспрессии вирусных микроРНК-H1 (a) и микроРНК-H2 (b) от вирусной нагрузки HPV16, r — коэффициент корреляции, p — значение p-value.

Скачать (138KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Кривые Каплана–Майера 5-летней общей выживаемости пациентов с плоскоклеточным РШМ в зависимости от уровня экспрессии микроРНК-H1 (a) и микроРНК-H2 (b), p — значение p-value.

Скачать (131KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Результаты биоинформатического поиска потенциальных клеточных генов-мишеней вирусных микроРНК-H1 и микроРНК-H2. a, b — диаграммы Венна объединения мишеней для микроРНК-H1 (a) и микроРНК-H2 (b), c, d — топ-20 обогащённых категорий для генов-мишеней микроРНК-H1 (c) и микроРНК-H2 (d), ранжированных по уровню значимости (-log10 p-value).

Скачать (296KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».