Post-transcriptional micro-RNAs in diagnostics and personalization of treatment in patients with thyroid tumors: literary review

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Among the unsolved problems in the treatment of patients with nodular thyroid pathology, there is a large number of diagnostic operations associated with difficulties in cytological diagnostics of follicular neoplasia, limited by opportunities in preoperative assessment of the malignant potential of thyroid cancer. A decrease in the effectiveness of targeted therapy in patients with radioiodresistant thyroid cancer occurs due to the ability of the tumor to activate parallel proliferative signaling pathways. It is assumed that the key to solving these problems lies in understanding various genetic changes in the tumor cell, such as point mutations, insertions and deletions, gene merges, rearrangements or gene translocations. A special place in this list is occupied by microRNAs. It is a class of small non-coding RNAs, which regulate post-transcriptional gene expression and thereby participate in cell differentiation, proliferation, angiogenesis, apoptosis resistance and activation of thyroid cancer metastasis. This review contains information about microRNAs detected in various types of thyroid tumors of diagnostic, prognostic and therapeutic interest. While some of them have been introduced into routine practice, others are new and require additional research before clinical use.

About the authors

S. A. Lukyanov

South Ural State Medical University

Author for correspondence.
Email: 111lll@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5559-9872
SPIN-code: 9933-8710

Assistant, Department of General and Pediatric Surgery

Russian Federation, Chelyabinsk

S. V. Sergiyko

Южно-Уральский государственный медицинский университет

Email: 111lll@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6694-9030
SPIN-code: 5558-1362

MD, PhD, Associate Professor, Head of the Department of General and Pediatric Surgery

Russian Federation, Челябинск

T. E. Ilyina

South Ural State Medical University

Email: 111lll@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4186-8108

Assistant, postgraduate student, Department of Pathological Anatomy and Forensic Medicine named after V.L. Kovalenko

Russian Federation, Chelyabinsk

References

  1. Guth S., Theune U., Aberle J., Galach A., Bamberger C.M. Very High Prevalence of Thyroid Nodules Detected by High Frequency (13 MHz) Ultrasound Examination. Eur. J. Clin. Investig. 2009; 39: 699–706.
  2. Haugen B.R., Alexander E.K., Bible K.C., Doherty G.M., Mandel S.J., Nikiforov Y.E., Pacini F., Randolph G.W., Sawka A.M., Schlumberger M., et al. 2015 American Thyroid Association Management Guidelines for Adult Patients with Thyroid Nodules and Differentiated Thyroid Cancer: The American Thyroid Association Guidelines Task Force on Thyroid Nodules and Differentiated Thyroid Cancer. Thyroid. 2016; 26: 1–133.
  3. Keh S.M., El-Shunnar S.K., Palmer T., Ahsan S.F. Incidence of Malignancy in Solitary Thyroid Nodules. J. Laryngol. Otol. 2015; 129: 677–681.
  4. Kakudo K., Bychkov A., Bai Y., Li Y., Liu Z., Jung C.K. The New 4th Edition World Health Organization Classification for Thyroid Tumors, Asian Perspectives. Pathol. Int. 2018; 68: 641–664.
  5. Suteau V, Munier M, Briet C, Rodien P. Sex Bias in Differentiated Thyroid Cancer. Int J Mol Sci. 2021; 22 (23): 12992.
  6. Dean D.S., Gharib H. Epidemiology of thyroid nodules. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 2008; 22 (6): 901–911.
  7. Lloyd R.V., Osamura R.Y., Kloppel G., Rosai J. WHO Classification of Tumours of Endocrine Organ. International Agency for Research on Cancer (IARC). Lyon, France: 2017; Chapter 2 Tumours of the Thyroid Gland: 65–143.
  8. Onenerk A.M., Pusztaszeri M.P., Canberk S., Faquin W.C. Triage of the Indeterminate Thyroid Aspirate: What Are the Options for the Practicing Cytopathologist? Cancer Cytopathol. 2017; 125: 477–485.
  9. Baloch Z.W. Diagnostic terminology and morphologic criteria for cytologic diagnosis of thyroid lesions: a synopsis of National Cancer Institute Thyroid Fine-Needle Aspiration State of the Science Conference. Diagn Cytopathol. 2008; 36: 425–437.
  10. Sergiyko S.V., Lukyanov S.A., Titiv S.E., Veryaskina Yu.A. Molecular-genetic testing in differential diagnostics of node lesions in thyroid gland with cytological conclusion of «follicular tumor Bethesda IV». Practical medicine 2019; 17 (4): 149–152 (in Russian).
  11. Goldfarb M., Casillas J. Unmet information and support needs in newly diagnosed thyroid cancer: comparison of adolescents/young adults (AYA) and older patients. J Cancer Surviv 2014; 394–401.
  12. Hirsch D., Levy S., Tsvetov G., Gorshtein F., Slutzky-Shraga I., Akirov A., Robenshtok E., Shimon I., Benbassat C. Long-term outcomes and prognostic factors in patients with differentiated thyroid cancer and distant metastases. Endocr Pract. 2017; 23 (10): 1193–1200.
  13. Haugen B.R., Alexander E.K., Bible K.C., Doherty G.M., Mandel S.J., Nikiforov Y.E., Pacini F., Randolph G.W., Sawka A.M., Schlumberger M., Schuff K.G., Sherman S.I., Sosa J.A., Steward D.L., Tuttle R.M., Wartofsky L. 2015 American Thyroid Association Management Guidelines for Adult Patients with Thyroid Nodules and Differentiated Thyroid Cancer: The American Thyroid Association Guidelines Task Force on Thyroid Nodules and Differentiated Thyroid Cancer. Thyroid 2016; 26: 1–33.
  14. American Cancer Society. Cancer Facts & Figures. Atlanta: G.A.C.S 2017.
  15. Bikas A. et al. Targeted therapies in thyroid cancer: an extensive review of the literature. Expert Rev Clin Pharmacol. 2016: 1–15.
  16. Mansoori B., Mohammadi A., Shirjang S., Baradaran B. Micro-RNAs: The new potential biomarkers in cancer diagnosis, prognosis and cancer therapy. Cell Mol Biol (Noisy-legrand) 2015; 61: 1–10.
  17. Fire A., Xu S., Montgomery M.K., Kostas S.A., Driver S.E., Mello C.C. Potent and specific genetic interference by double-stranded RNA in Caenorhabditis elegans. Nature 1998; 391: 806–311.
  18. Ren B. Transcription: Enhancers make non-coding RNA. Nature 2010; 465: 173–174.
  19. Kelly L.M., Barila G., Liu P., Evdokimova V.N., Trivedi S., Panebianco F., Gandhi M., Carty S.E., Hodak S.P., Luo J. Identification of the Transforming STRN-ALK Fusion as a Potential Therapeutic Target in the Aggressive Forms of Thyroid Cancer. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2014; 111: 4233–4238.
  20. Lukyanov S.A., Sergiyko S.V., Titov S.E., Reshetov I.V., Veryaskina Yu.A., Vazhenin A.V., Gostimsky A.V., Ippolitov L.I., Rogova M.O. Stratification of papillary thyroid cancer relapse risk based on the results of molecular genetic studies. Head and Neck Tumors (HNT) 2020; 10 (1): 93–100 (in Russian).
  21. Boufraqech M., Klubo-Gwiezdzinska J., Kebebew E. MicroRNAs in the Thyroid. Best Pract. Res. Clin. Endocrinol. Metab. 2016; 30: 603–619.
  22. Park J.-L., Kim S.-K., Jeon S., Jung C.-K., Kim Y.-S. MicroRNA Profile for Diagnostic and Prognostic Biomarkers in Thyroid Cancer. Cancers. 2021; 13: 632.
  23. Wojtas B., Ferraz C., Stokowy T., Hauptmann S., Lange D., Dralle H., Musholt T., Jarzab B., Paschke R., Eszlinger M. Differential MiRNA Expression Defines Migration and Reduced Apoptosis in Follicular Thyroid Carcinomas. Mol. Cell. Endocrinol. 2014; 388: 1–9.
  24. Dettmer M., Vogetseder A., Durso M.B., Moch H., Komminoth P., Perren A., Nikiforov Y.E., Nikiforova M.N. MicroRNA Expression Array Identifies Novel Diagnostic Markers for Conventional and Oncocytic Follicular Thyroid Carcinomas. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2013; 98: E1–E7.
  25. Jikuzono T., Kawamoto M., Yoshitake H., Kikuchi K., Akasu H., Ishikawa H., Hirokawa M., Miyauchi A., Tsuchiya S., Shimizu K. The MiR-221/222 Cluster, MiR-10b and MiR-92a Are Highly Upregulated in Metastatic Minimally Invasive Follicular Thyroid Carcinoma. Int. J. Oncol. 2013; 42: 1858–1868.
  26. Fuziwara C.S., Kimura E.T. MicroRNA Deregulation in Anaplastic Thyroid Cancer Biology. Int. J. Endocrinol. 2014; 2014: 743450.
  27. Lukyanov S.A., Sergiyko S.V., Titov S.E., Veryaskina Yu.A., Mudunov A.M., Dobrokhotova V.Z., Kozorezova E.S., Vorobyov S.L., Vazhenin A.V., Romanchishen A.F., Vabalaite K.V., Vilkova A.S., Timofeeva N.I., Ilinа T.E. New opportunities for preoperative diagnosis of anaplastic thyroid cancer. Head and Neck Tumors (HNT). 2021; 11 (1): 34–40 (in Russian).
  28. Abraham D., Jackson N., Gundara J.S., Zhao J., Gill A.J., Delbridge L., Robinson B.G., Sidhu S.B. MicroRNA Profiling of Sporadic and Hereditary Medullary Thyroid Cancer Identifies Predictors of Nodal Metastasis, Prognosis, and Potential Therapeutic Targets. Clin. Cancer Res. 2011; 17: 4772–4781.
  29. Pennelli G., Galuppini F., Barollo S., Cavedon E., Bertazza L., Fassan M., Guzzardo V., Pelizzo M.R., Rugge M., Mian C. The PDCD4/ MiR-21 Pathway in Medullary Thyroid Carcinoma. Hum. Pathol. 2015; 46: 50–57.
  30. Chu Y.-H., Lloyd R.V. Medullary Thyroid Carcinoma: Recent Advances Including MicroRNA Expression. Endocr. Pathol. 2016; 27: 312–324.
  31. Chudova D., Wilde J.I., Wang E.T. Molecular classification of thyroid nodules using high-dimensionality genomic data. J Clin Endocrinol Metab. 2010; 95: 5296–5304.
  32. Alexander E.K., Kennedy G.C., Baloch Z.W. Preoperative diagnosis of benign thyroid nodules with indeterminate cytology. N Engl J Med. 2012; 367: 705–715.
  33. Silaghi C.A., Lozovanu V., Georgescu C.E. Thyroseq v3, Afirma GSC, and microRNA Panels Versus Previous Molecular Tests in the Preoperative Diagnosis of Indeterminate Thyroid Nodules: A Systematic Review and Meta-Analysis. Front Endocrinol (Lausanne). 2021; 12: 649522. Published 2021 May 13.
  34. Patel K.N., Yip L., Lubitz C.C. The American Association of Endocrine Surgeons Guidelines for the Definitive Surgical Management of Thyroid Disease in Adults. Ann Surg. 2020; 271 (3): e21-e93.
  35. Nikiforova M.N., Mercurio S., Wals A., Barbi de Moura M., Callenberg K., Santana-Santos L., Gooding W.E., Yip L., Ferris R.L., Nikiforov Y.E. Analytical performance of the ThyroSeq v3 genomic classifier for cancer diagnosis in thyroid nodules. Cancer 2018; 124: 1682–1690.
  36. Beaudenon-Huibregtse S., Alexander E.K., Guttler R.B. Centralized molecular testing for oncogenic gene mutations complements the local cytopathologic diagnosis of thyroid nodules. Thyroid 2014; 24: 1479–1487.
  37. Patel K.N., Angell T.E., Babiarz J., Barth N.M., Blevins T., Duh Q.Y., Ghossein R.A., Harrell R.M., Huang J., Kennedy G.C., Kim S.Y., Kloos R.T., LiVolsi V.A., Randolph G.W., Sadow P.M., Shanik M.H., Sosa J.A., Traweek S.T., Walsh P.S., Whitney D., Yeh M.W., Ladenson P.W. 2018 Performance of a Genomic Sequencing Classifier for the Preoperative Diagnosis of Cytologically Indeterminate Thyroid Nodules. JAMA Surg Published online 2018; 1153.
  38. Santos M.T.D., Buzolin A.L., Gama R.R., Silva E.C.A.D., Dufloth R.M., Figueiredo D.L.A., Carvalho A.L. Molecular Classification of Thyroid Nodules with Indeterminate Cytology: Development and Validation of a Highly Sensitive and Specific New miRNA-Based Classifier Test Using Fine-Needle Aspiration Smear Slides. Thyroid. 2018; 22.
  39. Lupo M.A., Walts A.E., Sistrunk J.W. Multiplatform molecular test performance in indeterminate thyroid nodules. Diagn Cytopathol. 2020; 48 (12): 1254–1264.
  40. Titov S., Demenkov P.S., Lukyanov S.A. Preoperative detection of malignancy in fine-needle aspiration cytology (FNAC) smears with indeterminate cytology (Bethesda III, IV) by a combined molecular classifier. J Clin Pathol. 2020; 73 (11): 722–727.
  41. Haddad R.I., Nasr C., Bischoff L. NCCN Guidelines Insights: Thyroid Carcinoma, Version 2.2018. J Natl Compr Canc Netw. 2018; 16 (12): 1429–1440.
  42. Nikiforov Y.E., Steward D.L., Robinson-Smith T.M. Molecular testing for mutations in improving the fine-needle aspiration diagnosis of thyroid nodules. J Clin Endocrinol Metab. 2009; 94 (6): 2092–2098.
  43. Cantara S., Capezzone M., Marchisotta S. Impact of proto-oncogene mutation detection in cytological specimens from thyroid nodules improves the diagnostic accuracy of cytology. J Clin Endocrinol Metab. 2010; 95: 1365–1369.
  44. Labourier E., Shifrin A., Busseniers A.E. Molecular testing for miRNA, mRNA, and DNA on fine-needle aspiration improves the preoperative diagnosis of thyroid nodules with indeterminate cytology. J Clin Endocrinol Metab. 2015; 100: 2743–2750.
  45. Steward D.L., Carty S.E., Sippel R.S. Performance of a multigene genomic classifier in thyroid nodules with indeterminate cytology: a prospective blinded multicenter study. JAMA Oncol. 2019; 5: 204–212.
  46. Christopher A.F., Kaur R.P., Kaur G., Kaur A., Gupta V., and Bansal P. MicroRNA therapeutics: discovering novel targets and developing specific therapy. Perspectives in Clinical Research 2016; 7 (2): 68–74.
  47. Li Z. and Rana T.M. Therapeutic targeting of microRNAs: current status and future challenges. Nature Reviews Drug Discovery 2014; 13 (8): 622–638.
  48. Wójcicka A., Kolanowska M., Jażdżewski K. Mechanisms IN endocrinology: microRNA in diagnostics and therapy of thyroid cancer. European Journal of Endocrinology 2016; 174 (3): R89–R98.
  49. Bonneau E., Neveu B., Kostantin E., Tsongalis G.J., De Guire V. How close are miRNAs from clinical practice? a perspective on the diagnostic and therapeutic market. EJIFCC, 2019; 30 (2): 114–127.
  50. Krystal Santiago, Yan Chen Wongworawat, Salma Khan, Differential MicroRNA-Signatures in Thyroid Cancer Subtypes. Journal of Oncology 2020; 2052396: 14.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2022 Eco-Vector


 


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».