Сравнительный анализ профиля экспрессии генов в опухолевой и здоровой ткани у больных колоректальным раком

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Введение. В структуре заболеваемости злокачественными новообразованиями колоректальный рак (КРР) без учета пола уверенно лидирует (12,3%). Пятилетняя выживаемость при КРР I стадии — 91%, IV стадии — 14%. Существующие на сегодняшний день методики лечения не помогают существенно снизить смертность — подходы необходимо персонифицировать, в т. ч. с помощью молекулярно-генетических методов.

Цель. Произвести сравнительную оценку экспрессионного профиля образцов опухолевой и здоровой ткани толстой кишки при КРР.

Материалы и методы. Материалом для исследования послужили 19 образцов опухолевой ткани, взятых из патологически измененной ткани слизистой толстого отдела кишечника у 19 пациентов с КРР, и 7 образцов «здоровой» ткани, отобранной на расстоянии 10-12 см дистальнее или проксимальнее от визуальной границы опухоли. Гомогенезация биоптатов выполнена механическим методом. Качество и количество рибонуклеиновой кислоты в элюированном растворе оценивались с помощью наноспектрофотометра IMPLEN (Германия). Для оценки экспрессии генов использовался набор микрочипов SurePrint G3 HumanGeneExpv3 ArrayKit (Agilent, США). Сканирование микрочипов производилось на аппарате InnoScan 1100 AL (США) с последующей обработкой изображения на программном обеспечении Mapix Software (США).

Результаты. Анализ экспрессионного профиля продемонстрировал 505 дифференциально экспрессируемых генов, среди них 337 проявили сниженную экспрессию в опухолевом материале и 168 — повышенную. Наиболее высокую экспрессию продемонстрировали гены, связанные с миРНК: hsa-miR-29b-3p и hsa-miR-1-5p, а также гены Н19, FOXQ1, INHBA, MMP1, CDH3, CXCL2, MDFI, THBS2. Напротив, гены TMIGD1, GUCA2B, ZG16, AQP8, SLC4A4, CDKN2B-AS1, CA4, СА1 продемонстрировали низкую экспрессию в опухолевом материале. Экспрессия генов, ответственных за функционирование сигнальных путей: IL-17, NF-kappa B, TNF, — увеличена в опухолевых образцах. Гены, ответственные за сигнальные пути «Fatty acid degradation», «Drug metabolism — cytochrome P450», «Metabolic pathways», «Fatty acid metabolism» и «Steroid hormone biosynthesis», показали сниженную экспрессию.

Заключение. Выявлены значительные различия экспрессионного профиля между опухолевой и здоровой тканью у пациентов с КРР. Сравнительный анализ обогащения генов с данными международных баз данных позволил выявить ряд терминов, генов, кластеров, которые в дальнейшем могут быть использованы в поиске предикторов прогноза и ответа на лечение.

Об авторах

Сергей Александрович Мерцалов

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова

Email: mrst16rzn@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8804-3034
SPIN-код: 3925-4546

к.м.н., доцент

Россия, Рязань

Евгений Петрович Куликов

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова

Email: e.kulikov@rzgmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4926-6646
SPIN-код: 8925-0210

д.м.н., профессор

Россия, Рязань

Владимир Викторович Стрельников

Медико-генетический научный центр имени академика Н. П. Бочкова

Email: vstrel@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-9283-902X
SPIN-код: 9118-7267

д.б.н.

Россия, Москва

Алексей Игоревич Калинкин

Медико-генетический научный центр имени академика Н. П. Бочкова

Email: alexeika2@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9215-4581
SPIN-код: 6746-0447
Россия, Москва

Евгения Игоревна Шумская

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова

Email: evenok84@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-7223-6058
SPIN-код: 3047-7723
Россия, Рязань

Роман Олегович Пискунов

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова

Автор, ответственный за переписку.
Email: feodal123@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3238-3192
Россия, Рязань

Список литературы

  1. Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О., ред. Злокачественные новообразования в России в 2020 году (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2021.
  2. Dienstmann R., Mason M.J., Sinicrope F.A., et al. Prediction of overall survival in stage II and III colon cancer beyond TNM system: a retrospective, pooled biomarker study // Annals of Oncology. 2017. Vol. 28, No. 5. P. 1023–1031. doi: 10.1093/annonc/mdx052
  3. Böckelman C., Engelmann B.E., Kaprio T., et al. Risk of recurrence in patients with colon cancer stage II and III: a systematic review and meta-analysis of recent literature // Acta Oncologica. 2015. Vol. 54, No. 1. P. 5–16. doi: 10.3109/0284186X.2014.975839
  4. Куликов Е.П., Судаков А.И., Никифоров А.А., и др. Значение полиморфизма генов в развитии колоректального рака // Российский медико-биологический вестник имени академика И. П. Павлова. 2020. Т. 28, № 2. C. 127–134. doi: 10.23888/PAVLOVJ2020282127-134
  5. Brenner H., Kloor M., Pox C.P. Colorectal cancer // Lancet. 2014. Vol. 383, No. 9927. P. 1490–1502. doi: 10.1016/S0140-6736(13)61649-9
  6. Cardoso F., van't Veer L.J., Bogaerts J., et al.; MINDACT Investigators. 70-Gene Signature as an Aid to Treatment Decisions in Early-Stage Breast Cancer // The New England Journal of Medicine. 2016. Vol. 375, No. 8. P. 717–729. doi: 10.1056/NEJMoa1602253
  7. Greiner T.C. mRNA Microarray Analysis in Lymphoma and Leukemia. In: Finn WG, Petrson LAC, editors. Hematopathology in Oncology. Cancer Treatment and Research. Springer; Boston, MA; 2004. Vol. 121. doi: 10.1007/1-4020-7920-6_1
  8. Андреева Т.В., Кунижева С.С. Анализ регуляторных РНК, связанных с развитием болезней мозга. М.: Цифровичок; 2012.
  9. Liu H.Y., Zhang C.J. Identification of differentially expressed genes and their upstream regulators in colorectal cancer // Cancer Gene Therapy. 2017. Vol. 24, No. 6. P. 244–250. doi: 10.1038/cgt.2017.8
  10. Zheng Y., Xu B., Zhao Y., et al. CA1 contributes to microcalcification and tumourigenesis in breast cancer // BMC Cancer. 2015. Vol. 15. P. 679. doi: 10.1186/s12885-015-1707-x
  11. Kummola L., Hämäläinen J.M., Kivelä J., et al. Expression of a novel carbonic anhydrase, CA XIII, in normal and neoplastic colorectal mucosa // BMC Cancer. 2005. Vol. 5. P. 41. doi: 10.1186/1471-2407-5-41
  12. Zhou W., Ye X.–L., Xu J., et al. The lncRNA H19 mediates breast cancer cell plasticity during EMT and MET plasticity by differentially sponging miR-200b/c and let-7b // Science Signaling. 2017. Vol. 10, No. 483. P. eaak9557. doi: 10.1126/scisignal.aak9557
  13. De Craene B., Berx G. Regulatory networks defining EMT during cancer initiation and progression // Nature Reviews. Cancer. 2013. Vol. 13, No. 2. P. 97–110. doi: 10.1038/nrc3447
  14. Zhang Y., Huang W., Yuan Y., et al. Long non-coding RNA H19 promotes colorectal cancer metastasis via binding to hnRNPA2B1 // Journal of Experimental & Clinical Cancer Research. 2020. Vol. 39, No. 1. P. 141. doi: 10.1186/s13046-020-01619-6
  15. Mejlvang J., Kriajevska M., Vandewalle C., et al. Direct repression of cyclin D1 by SIP1 attenuates cell cycle progression in cells undergoing an epithelial mesenchymal transition // Molecular Biology of the Cell. 2007. Vol. 18, No. 11. P. 4615–4624. doi: 10.1091/mbc.e07-05-0406
  16. Ansieau S., Bastid J., Doreau A., et al. Induction of EMT by twist proteins as a collateral effect of tumor-promoting inactivation of premature senescence // Cancer Cell. 2008. Vol. 14, No. 1. P. 79–89. doi: 10.1016/j.ccr.2008.06.005
  17. Yu C., Chen F., Jiang J., et al. Screening key genes and signaling pathways in colorectal cancer by integrated bioinformatics analysis // Molecular Medicine Reports. 2019. Vol. 20, No. 2. P. 1259–1269. doi: 10.3892/mmr.2019.10336
  18. Qiu X., Feng J.–R., Wang F., et al. Profiles of differentially expressed genes and overexpression of NEBL indicates a positive prognosis in patients with colorectal cancer // Molecular Medicine Reports. 2018. Vol. 17, No. 2. P. 3028–3034. doi: 10.3892/mmr.2017.8210
  19. Lascorz J., Chen B., Hemminki K., et al. Consensus pathways implicated in prognosis of colorectal cancer identified through systematic enrichment analysis of gene expression profiling studies // PLoS One. 2011. Vol. 6, No. 4. P. e18867. doi: 10.1371/journal.pone.0018867
  20. Li C., Gao Y., Lu C., et al. Identification of potential biomarkers for colorectal cancer by clinical database analysis and Kaplan-Meier curves analysis // Medicine. 2023. Vol. 102, No. 6. P. e32877. doi: 10.1097/MD.0000000000032877
  21. Bian Q., Chen J., Qiu W., et al. Four targeted genes for predicting the prognosis of colorectal cancer: A bioinformatics analysis case // Oncology Letters. 2019. Vol. 18, No. 5. P. 5043–5054. doi: 10.3892/ol.2019.10866
  22. Ding C., Shan Z., Li M., et al. Characterization of the fatty acid metabolism in colorectal cancer to guide clinical therapy // Molecular Therapy Oncolytics. 2021. Vol. 20. P. 532–544. doi: 10.1016/j.omto.2021.02.010
  23. Shen Y., Tong M., Liang Q., et al. Epigenomics alternations and dynamic transcriptional changes in responses to 5-fluorouracil stimulation reveal mechanisms of acquired drug resistance of colorectal cancer cells // The Pharmacogenomics Journal. 2018. Vol. 18, No. 1. P. 23–28. doi: 10.1038/tpj.2016.91
  24. Qiu C., Zhang Y., Chen L. Impaired Metabolic Pathways Related to Colorectal Cancer Progression and Therapeutic Implications // Iranian Journal of Public Health. 2020. Vol. 49, No. 1. P. 56–67.
  25. Razi S., Noveiry B.B., Keshavarz–Fathi M., et al. IL-17 and colorectal cancer: From carcinogenesis to treatment // Cytokine. 2019. Vol. 116. P. 7–12. doi: 10.1016/j.cyto.2018.12.021
  26. Soleimani A., Rahmani F., Ferns G.A., et al. Role of the NF-κB signaling pathway in the pathogenesis of colorectal cancer // Gene. 2020. Vol. 726. P. 144132. doi: 10.1016/j.gene.2019.144132
  27. Goodla L., Xue X. The Role of Inflammatory Mediators in Colorectal Cancer Hepatic Metastasis // Cells. 2022. Vol. 11, No. 15. P. 2313. doi: 10.3390/cells11152313
  28. Ding D., Li C., Zhao T., et al. LncRNA H19/miR-29b-3p/PGRN Axis Promoted Epithelial-Mesenchymal Transition of Colorectal Cancer Cells by Acting on Wnt Signaling // Molecules and Cells. 2018. Vol. 41, No. 5. P. 423–435. doi: 10.14348/molcells.2018.2258
  29. Mo W.–Y., Cao S.–Q. MiR-29a-3p: a potential biomarker and therapeutic target in colorectal cancer // Clinical & Translational Oncology. 2023. Vol. 25, No. 3. P. 563–577. doi: 10.1007/s12094-022-02978-6
  30. Safa A., Bahroudi Z., Shoorei H., et al. miR-1: A comprehensive review of its role in normal development and diverse disorders // Biomedicine & Pharmacotherapy. 2020. Vol. 132. P. 110903. doi: 10.1016/j.biopha.2020.110903

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Диаграммы размаха для (А) сырых данных, полученных с экспрессионных чипов и (Б) данных, полученных после фильтрации и проведении нормализации.влен

Скачать (90KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Идентификация дифференциально экспрессируемых генов при раке толстого отдела кишечника. Примечание: красные и синие точки указывают повышенную и пониженную экспрессию генов в опухолевом материале пациентов.

Скачать (47KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Анализ биологических процессов (А), молекулярных функций (Б), сигнальных путей (В) и миРНК (Г) для групп с повышенной и пониженной экспрессией генов. По оси x — группы экспрессий, по оси y — измененные в ходе повышенной и пониженной экспресиии генов различные процессы и сигнальные пути.

Скачать (63KB)
Метаданные

© Мерцалов С.А., Куликов Е.П., Стрельников В.В., Калинкин А.И., Шумская Е.И., Пискунов Р.О., 2023

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».