RNA-SEQ В ИЗУЧЕНИИ ВИРУС-АССОЦИИРОВАННЫХ ОПУХОЛЕЙ: РАК ШЕЙКИ МАТКИ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)


Цитировать

Полный текст

Аннотация

За последние несколько лет секвенирование нового поколения и его приложения заняли центральное место в арсенале аналитических методов, используемых при изучении механизмов индукции и прогрессии злокачественных образований. Среди разнообразных экспериментальных возможностей высокопроизводительного секвенирования большое значение имеет РНК-секвенирование (RNA-Seq), позволяющее исследовать высшие уровни регуляции экспрессии генома, которые определяют молекулярный фенотип клеток в составе опухоли. Существенная доля современных работ, проводимых с помощью метода RNA-Seq, представляет собой пан-раковые интегрированные исследования, в которых особое внимание уделяется группе вирус-ассоциированных опухолей, в том числе папилломавирус-зависимому раку шейки матки. В обзоре обобщены результаты исследований, опубликованных в мировой литературе за 2017-2019 гг., проведённые на клиническом биоматериале с использованием RNA-Seq в применении к раку шейки матки. В статье рассматриваются новые факты по таким актуальным проблемам онкологии, как геномная и транскриптомная нестабильность, неоантигенная нагрузка, клеточная и молекулярная гетерогенность, эпигенетическая регуляция, противоопухолевый и противовирусный иммунный ответ, хроническое воспаление, иммунное истощение, фенотипическая пластичность и резистентность опухолевых клеток. Весь спектр вопросов, активно обсуждаемых в публикациях, систематизирован согласно 3 уровням: 1) «молекулярный», 2) «клеточный», 3) «организменный». Представленные в статье сведения убедительно говорят о том, что широкое применение технологии RNA-Seq для анализа первичных опухолей человека действительно способствовало переходу на новый уровень понимания механизмов канцерогенеза и появлению новых перспектив в лечении онкозаболеваний с использованием таргетной и иммунотерапии.

Об авторах

О. В Курмышкина

ФГБОУ ВО «Петрозаводский государственный университет» (ПетрГУ)

185910, Петрозаводск, Россия

А. А Богданова

ФГБОУ ВО «Петрозаводский государственный университет» (ПетрГУ)

185910, Петрозаводск, Россия

А. П Спасова

ФГБОУ ВО «Петрозаводский государственный университет» (ПетрГУ)

185910, Петрозаводск, Россия

П. И Ковчур

ФГБОУ ВО «Петрозаводский государственный университет» (ПетрГУ)

185910, Петрозаводск, Россия

Татьяна Олеговна Волкова

ФГБОУ ВО «Петрозаводский государственный университет» (ПетрГУ)

Email: VolkovaTO@yandex.ru
доктор биологических наук, профессор, директор Института высоких биомедицинских технологий ПетрГУ, 185910, Петрозаводск, Россия 185910, Петрозаводск, Россия

Список литературы

  1. Cubuk C., Hidalgo MR., Amadoz A., Pujana M.A., Mateo F., Herranz C. et al. Gene Expression Integration into Pathway Modules Reveals a Pan-Cancer Metabolic Landscape. Cancer Res. 2018; 78 (21): 6059-72.
  2. Thorsson V., Gibbs D.L., Brown S.D., Wolf D., Bortone D.S., Ou Yang T.H. et al. The Immune Landscape of Cancer. Immunity. 2018; 48 (4): 812-30.
  3. Campbell J.D., Yau C., Bowlby R., Liu Y., Brennan K., Fan H. et al. Genomic, Pathway Network, and Immunologic Features Distinguishing Squamous Carcinomas. Cell Rep. 2018; 23(1): 194-12.
  4. Berger A.C., Korkut A., Kanchi R.S., Hegde A.M., Lenoir W., Liu W. et al. A Comprehensive Pan-Cancer Molecular Study of Gynecologic and Breast Cancers. Cancer Cell. 2018; 33(4): 690-705.
  5. Cantalupo P.G., Katz J.P., Pipas J.M. Viral sequences in human cancer. Virology. 2018; 513: 208-16.
  6. Lau D., Bobe A.M., Khan A.A. RNA Sequencing of the Tumor Microenvironment in Precision Cancer Immunotherapy. Trends Cancer. 2019; 5 (3): 149-56.
  7. Finotello F., Trajanoski Z. Quantifying tumor-infiltrating immune cells from transcriptomics data. Cancer Immunol. Immunother. 2018; 67 (7): 1031-40.
  8. Hao Y., Yan M., Heath B.R., Lei Y.L., Xie Y. Fast and robust deconvolution of tumor infiltrating lymphocyte from expression profiles using least trimmed squares. PLoS Comput. Biol. 2019; 15 (5): e1006976.
  9. Nirmal A.J., Regan T., Shih B.B., Hume D.A., Sims A.H., Freeman T.C. Immune Cell Gene Signatures for Profiling the Microenvironment of Solid Tumors. Cancer Immunol. Res. 2018; 6 (11): 1388-400.
  10. Lawson J.S., Salmons B., Glenn W.K. Oncogenic Viruses and Breast Cancer: Mouse Mammary Tumor Virus (MMTV), Bovine Leukemia Virus (BLV), Human Papilloma Virus (HPV), and Epstein-Barr Virus (EBV). Front. Oncol. 2018; 8: 1.
  11. Wu Y., Zhao J., Dong S., Wang Y., Li A., Jiang Y. et al. Whole-exome and RNA sequencing reveal novel insights into the pathogenesis of HPV associated cervical cancer. Cancer Biomark. 2019; 25 (4): 341-50.
  12. Cui T., Enroth S., Ameur A., Gustavsson I., Lindquist D., Gyllensten U. Invasive cervical tumors with high and low HPV titer represent molecular subgroups with different disease etiology. Carcinogenesis. 2019; 40 (2): 269-78.
  13. Bhuvaneshwar K., Song L., Madhavan S., Gusev Y. viGEN: An Open Source Pipeline for the Detection and Quantification of Viral RNA in Human Tumors. Front. Microbiol. 2018; 9: 1172.
  14. Chen Y.P., Wang Y.Q., Lv J.W., Li Y.Q., Chua M.L.K., Le Q.T. et al. Identification and validation of novel microenvironment-based immune molecular subgroups of head and neck squamous cell carcinoma: implications for immunotherapy. Ann. Oncol. 2019; 30 (1): 68-75.
  15. Banister C.E., Liu C., Pirisi L., Creek K.E., Buckhaults P.J. Identification and characterization of HPV-independent cervical cancers. Oncotarget. 2017; 8(8): 13375-86.
  16. Tamura R., Yoshihara K., Saito T., Ishimura R., Martínez-Ledesma J.E., Xin H. et al. Novel therapeutic strategy for cervical cancer harboring FGFR3-TACC3 fusions. Oncogenesis. 2018; 7 (1): 4.
  17. Qin Y., Ekmekcioglu S., Forget M.A., Szekvolgyi L., Hwu P., Grimm E.A. et al. Cervical Cancer Neoantigen Landscape and Immune Activity is Associated with Human Papillomavirus Master Regulators. Front. Immunol. 2017; 8: 689.
  18. Wu P., Yang S., Singh S., Qin F., Kumar S., Wang L. et al. The Landscape and Implications of Chimeric RNAs in Cervical Cancer. EBioMedicine. 2018; 37: 158-67.
  19. Kahles A., Lehmann K.V., Toussaint N.C., Hüser M., Stark S.G., Sachsenberg T. et al. Comprehensive Analysis of Alternative Splicing Across Tumors from 8,705 Patients. Cancer Cell. 2018; 34 (2): 211-24.
  20. Gong J., Jiang H., Shu C., Hu M.Q., Huang Y., Liu Q. et al. Integrated analysis of circular RNA-associated ceRNA network in cervical cancer: Observational Study. Medicine (Baltimore). 2019; 98 (34): e16922.
  21. Luo W., Wang M., Liu J., Cui X., Wang H. Identification of a six lncRNAs signature as novel diagnostic biomarkers for cervical cancer. J. Cell Physiol. 2019. doi: 10.1002/jcp.29015.
  22. Wu W.J., Shen Y., Sui J., Li C.Y., Yang S., Xu S.Y. et al. Integrated analysis of long non-coding RNA competing interactions revealed potential biomarkers in cervical cancer: Based on a public database. Mol. Med. Rep. 2018; 17 (6): 7845-58.
  23. Chen B.J., Byrne F.L., Takenaka K., Modesitt S.C., Olzomer E.M., Mills J.D. et al. Transcriptome landscape of long intergenic non-coding RNAs in endometrial cancer. Gynecol. Oncol. 2017; 147(3): 654-62.
  24. Chen H., Li C., Peng X., Zhou Z., Weinstein J.N.; Cancer Genome Atlas Research Network, Liang H. A Pan-Cancer Analysis of Enhancer Expression in Nearly 9000 Patient Samples. Cell. 2018; 173 (2): 386-99.
  25. Snoek B.C., Verlaat W., Babion I., Novianti P.W., van de Wiel M.A., Wilting S.M1. et al. Genome-wide microRNA analysis of HPV-positive self-samples yields novel triage markers for early detection of cervical cancer. Int. J. Cancer. 2019; 144 (2): 372-79.
  26. Shi C., Yang Y., Zhang L., Zhang T., Yu J., Qin S., Gao Y. Optimal subset of signature miRNAs consisting of 7 miRNAs that can serve as a novel diagnostic and prognostic predictor for the progression of cervical cancer. Oncol. Rep. 2019; 41 (6): 3167-78.
  27. Weng S.L., Huang K.Y., Weng J.T., Hung F.Y., Chang T.H., Lee T.Y. Genome-wide discovery of viral microRNAs based on phylogenetic analysis and structural evolution of various human papillomavirus subtypes. Brief Bioinform. 2018; 19(6): 1102-14.
  28. Cui J.H., Lin K.R., Yuan S.H., Jin Y.B., Chen X.P., Su X.K. et al. TCR Repertoire as a Novel Indicator for Immune Monitoring and Prognosis Assessment of Patients With Cervical Cancer. Front. Immunol. 2018; 9: 2729.
  29. Hu X., Zhang J., Wang J., Fu J., Li T., Zheng X., et al. Landscape of B cell immunity and related immune evasion in human cancers. Nat. Genet. 2019; 51 (3): 560-67.
  30. Valdes-Mora F., Handler K., Law A.M.K., Salomon R., Oakes S.R., Ormandy C.J., Gallego-Ortega D. Single-Cell Transcriptomics in Cancer Immunobiology: The Future of Precision Oncology. Front. Immunol. 2018; 9: 2582.
  31. Punt S., Corver W.E., van der Zeeuw S.A., Kielbasa S.M., Osse E.M., Buermans H.P. et al. Whole-transcriptome analysis of flow-sorted cervical cancer samples reveals that B cell expressed TCL1A is correlated with improved survival. Oncotarget. 2015; 6 (36): 38681-94.
  32. Cao S., Wylie K.M., Wyczalkowski M.A., Karpova A., Ley J., Sun S. et al. Dynamic host immune response in virus-associated cancers. Commun. Biol. 2019; 2: 109.
  33. Wang J., Li Z., Gao A., Wen Q., Sun Y. The prognostic landscape of tumor-infiltrating immune cells in cervical cancer. Biomed. Pharmacother. 2019; 120: 109444.
  34. Roufas C., Chasiotis D., Makris A., Efstathiades C., Dimopoulos C., Zaravinos A. The Expression and Prognostic Impact of Immune Cytolytic Activity-Related Markers in Human Malignancies: A Comprehensive Meta-analysis. Front. Oncol. 2018; 8: 27.
  35. Rooney M.S., Shukla S.A., Wu C.J., Getz G., Hacohen N. Molecular and genetic properties of tumors associated with local immune cytolytic activity. Cell. 2015; 160 (1-2): 48-61.
  36. Royse K.E., Zhi D., Conner M.G., Clodfelder-Miller B., Srinivasasainagendra V., Vaughan L.K. et al. Differential Gene Expression Landscape of Co-Existing Cervical Pre-Cancer Lesions Using RNA-seq. Front. Oncol. 2014; 4: 339.
  37. Tian R., Li X., Gao Y., Li Y., Yang P., Wang K. Identification and validation of the role of matrix metalloproteinase-1 in cervical cancer. Int. J. Oncol. 2018; 52 (4): 1198-208.
  38. Zhang Y., Li X., Zhou D., Zhi H., Wang P., Gao Y. et al. Inferences of individual drug responses across diverse cancer types using a novel competing endogenous RNA network. Mol. Oncol. 2018; 12 (9): 1429-46.
  39. Xie F., Dong D., Du N., Guo L., Ni W., Yuan H. et al. An 8-gene signature predicts the prognosis of cervical cancer following radiotherapy. Mol. Med. Rep. 2019; 20 (4): 2990-3002.
  40. Cancer Genome Atlas Research Network. Integrated genomic and molecular characterization of cervical cancer. Nature. 2017; 543 (7645): 378-84.
  41. Lu X., Jiang L., Zhang L., Zhu Y., Hu W., Wang J. et al. Immune Signature-Based Subtypes of Cervical Squamous Cell Carcinoma Tightly Associated with Human Papillomavirus Type 16 Expression, Molecular Features, and Clinical Outcome. Neoplasia. 2019; 21 (6): 591-601.
  42. Liu H., Liu L., Zhu H. The Role of Significantly Deregulated MicroRNAs in Recurrent Cervical Cancer Based on Bioinformatic Analysis of the Cancer Genome Atlas Data. J. Comput. Biol. 2019; 26 (4): 387-95.
  43. Mao Y., Fu Z., Dong L., Zheng Y., Dong J., Li X. Identification of a 26-lncRNAs Risk Model for Predicting Overall Survival of Cervical Squamous Cell Carcinoma Based on Integrated Bioinformatics Analysis. DNA Cell Biol. 2019; 38 (4): 322-32.
  44. Xiong J., Guo S., Bing Z., Su Y., Guo L. A Comprehensive RNA Expression Signature for Cervical Squamous Cell Carcinoma Prognosis. Front. Genet. 2019; 9: 696.
  45. Xia L., Wang H., Cai S., Su X., Shen J., Meng Q. et al. Integrated Analysis of a Competing Endogenous RNA Network Revealing a Prognostic Signature for Cervical Cancer. Front. Oncol. 2018; 8: 368.
  46. Qin S., Gao Y., Yang Y., Zhang L., Zhang T., Yu J., Shi C. Identifying Molecular Markers of Cervical Cancer Based on Competing Endogenous RNA Network Analysis. Gynecol. Obstet. Invest. 2019; 84(4): 350-9.
  47. Eoh K.J., Kim H.J., Lee J.Y., Nam E.J., Kim S., Kim S.W., Kim Y.T. Upregulation of homeobox gene is correlated with poor survival outcomes in cervical cancer. Oncotarget. 2017; 8 (48): 84396-402.
  48. Li X., Tian R., Gao H., Yang Y., Williams B.R.G., Gantier M.P. et al. Identification of a histone family gene signature for predicting the prognosis of cervical cancer patients. Sci. Rep. 2017; 7 (1): 16495.
  49. Li X., Tian R., Gao H., Yan F., Ying L., Yang Y. et al. Identification of Significant Gene Signatures and Prognostic Biomarkers for Patients With Cervical Cancer by Integrated Bioinformatic Methods. Technol. Cancer Res Treat. 2018; 17: 1533033818767455.
  50. Wang Q., Zhang L., Yan Z., Xie L., An Y., Li H. et al. OScc: an online survival analysis web server to evaluate the prognostic value of biomarkers in cervical cancer. Future Oncol. 2019; doi: 10.2217/fon-2019-0412.
  51. Nie Y.H., Liu X.D., Huang R., Xie D.F., Yin W.J., Guan H. et al. Analysis of mRNA Expression Patterns in Peripheral Blood Cells of 3 Patients With Cancer After the First Fraction of 2 Gy Irradiation: An Integrated Case Report and Systematic Review. Dose Response. 2019; 17 (1): 1559325819833474.

© ООО "Эко-Вектор", 2019


 


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах