Viral microRNA in HPV16-associated cervical cancer: expression, diagnostic potential, and biological functions

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: Cervical cancer (CC) is the fourth most common cancer among women worldwide in terms of incidence and mortality. High-risk human papillomaviruses (HPVs) are etiologic factor of CC in more than 90% of cases, with type 16 HPV (HPV16) revealed in >50% of cancers. Dysregulation of expression of viral oncogenes E6 and E7 is the main cause of malignant transformation in infected cervical epithelial cells. The mechanisms of impaired expression of these genes are still underexplored. The dysfunction of viral microRNAs may be among the underlying factors.

AIM: To analyze the expression of HPV16-associated microRNA-H1 and microRNA-H2 in cervical cancer specimens, evaluate the correlation of their expression to viral load and overall patient survival, and analyze in silico their potential viral and cellular targets.

MATERIALS AND METHODS: The expression of HPV16 microRNA-H1 and HPV16 microRNA-H2 was evaluated in the real-time polymerase chain reaction. With this purpose, small RNAs were isolated from 36 specimens of HPV16-positive squamous cell carcinomas of the cervix. Further, the viral load was assessed after calculating the value of HPV16 DNA copies per cell. The association between microRNA expression and the viral load was evaluated using the nonparametric Spearman’s correlation coefficient. Kaplan-Meier curves were plotted to analyze the dependence of 5-year overall survival on the level of viral microRNA expression. The miRanda algorithm and online services mirDB, MR-microT and TargetScan Custom 5.2 were used for in silico search of theoretical microRNA targets.

RESULTS: MicroRNA-H1 expression was revealed in 33 of 38 specimens (86.8%), microRNA-H2 was detected in 37 of 38 specimens (97.4%) of HPV16-positive cervical cancer. There was a positive correlation between both microRNA-H1 (r=0.36, p=0.042) and microRNA-H2 (r=0.51, p=0.001) expression and HPV16 viral load. Higher level of expression of viral microRNA-H1 and microRNA-H2 tended to correlate with better overall patient survival. The theoretical microRNA-H1 (E7, E2, E5, L2 and URR) and microRNA-H2 (E1, E2, E5, L2, L1, URR) targets in the HPV16 genome were identified in silico, as well as theoretical cellular targets indicating possible regulation of cellular signaling pathways by means of viral microRNAs, both controlling normal viral cycle and promoting tumor transformation.

CONCLUSION: The results of this study demonstrate promising further investigation of the functions of viral microRNAs in relation with the infectious process and virus-induced malignant transformation, and their potential importance in the diagnosis of HPV16-associated cancers.

作者简介

Nadezhda Elkina

Blokhin National Medical Research Center of Oncology

编辑信件的主要联系方式.
Email: n.elkina@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0002-0503-6016
SPIN 代码: 2304-9710
俄罗斯联邦, Moscow

Mariya Fedorova

Blokhin National Medical Research Center of Oncology

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

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Moscow

Radik Faskhutdinov

Blokhin National Medical Research Center of Oncology

Email: r.faskhutdinov@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0002-0050-7798
俄罗斯联邦, Moscow

Iuliia Iurchenko

Blokhin National Medical Research Center of Oncology

Email: iurchenko.iuliia122@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-7357-0578
俄罗斯联邦, Moscow

Kirill Zhordania

Blokhin National Medical Research Center of Oncology

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

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

Ekaterina Mustafina

Blokhin National Medical Research Center of Oncology

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

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Moscow

Larisa Pavlova

Blokhin National Medical Research Center of Oncology

Email: l.pavlova@ronc.ru
ORCID iD: 0000-0003-3993-4823
俄罗斯联邦, Moscow

Svetlana Vinokurova

Blokhin National Medical Research Center of Oncology

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

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Sung H, Ferlay J, Siegel R, et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):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;15(3):266–82. 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;24(11):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;9:402. 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;19:eRB5996. doi: 10.31744/einstein_journal/2021RB5996
  6. Pfeffer S, Zavolan M, Grasser F, et al. Identification of virus-encoded microRNAs. Science. 2004;304(5671):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;47(D1):D155-D62. 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;91(10):e01919-16. doi: 10.1128/JVI.01919-16
  9. Vojtechova Z, Tachezy R. The Role of miRNAs in Virus-Mediated Oncogenesis. Int J Mol Sci. 2018;19(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;16(4):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. Available from: https://hpvcentre.net/. Accessed 10 october 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;74(3):229–63. 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;8(2):e180–e90. 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;8(7):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;5(1):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;33(20):e179. doi: 10.1093/nar/gni178
  17. Enright A, John B, Gaul U, et al. MicroRNA targets in Drosophila. Genome Biol. 2003;5(1):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;18(11):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;48(D1):D127–D31. 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;20(1):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;120(1):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. doi: 10.1145/2618243.2618289
  23. Reczko M, Maragkakis M, Alexiou P, et al. Functional microRNA targets in protein coding sequences. Bioinformatics. 2012;28(6):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;10(1):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;3(3):71–85.
  26. López-Ratón M, Rodríguez-Álvarez M, Cadarso-Suárez C, Gude-Sampedro F. OptimalCutpoints: an R package for selecting optimal cutpoints in diagnostic tests. Journal of statistical software. 2014;61:1–36. 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;96(6):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;10:1111269. 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;87(8):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;7(12):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;6(1):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;383(2):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;11(7):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;11:4985–4995. doi: 10.2147/CMAR.S198411

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Heat map of viral microRNA-H1 and microRNA-H2 expression in clinical samples of HPV16-positive squamous cell carcinoma. The microRNA level is represented by a color scheme from red (maximum expression level) to blue (minimum expression level), black rectangles indicate samples without amplification of the corresponding microRNA (N/A). Samples in the scheme are grouped according to the viral load of HPV16 DNA: 0–1 — samples with low viral load; 1–10 — samples with medium viral load; 10–450 — samples with high viral load. The lower part shows the labels of the CC samples.

下载 (164KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Correlation analysis of viral microRNA-H1 (a) and microRNA-H2 (b) expression from HPV16 viral load. r — correlation coefficient, p — p-value.

下载 (138KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Kaplan–Meier curves of the 5-year overall survival of patients with squamous cell carcinoma depending on the expression level of microRNA-H1 (a) and microRNA-H2 (b), p — значение p-value.

下载 (127KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Results of bioinformatic search for potential cellular target genes of viral microRNA-H1 and microRNA-H2, a, b — Venn diagrams of target association for microRNA-H1 (a) and microRNA-H2 (b), c, d — Top 20 enriched categories for microRNA-H1 (c) and microRNA-H2 (d) target genes, ranked by significance level (-log10 p-value).

下载 (256KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».