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

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).