Zum Anzeigen dieser Inhalte ist ein JoVE-Abonnement erforderlich. Melden Sie sich an oder starten Sie Ihre kostenlose Testversion.
Method Article
Therapieresistenz entwickelt sich oft bei Patienten mit fortgeschrittenem Prostatakrebs, und in einigen Fällen entwickelt sich Krebs zu einem tödlichen Subtyp namens neuroendokrine minale Prostatakrebs. Die Bewertung der kleinen nicht-kodierenden RNA-vermittelten molekularen Veränderungen, die diesen Übergang erleichtern, würde eine bessere Krankheitsschichtung und Identifizierung von kausalen Mechanismen ermöglichen, die zur Entwicklung von neuroendokrinem Prostatakrebs führen.
Ablation von Androgen-Rezeptor (AR) Signalisierung durch Androgen-Entzug ist das Ziel der ersten Linie der Therapie für Prostatakrebs, die zunächst in Krebs Regression führt. In einer signifikanten Anzahl von Fällen entwickelt sich die Krankheit jedoch zu fortgeschrittenem, kastrationsresistentem Prostatakrebs (CRPC), der nur begrenzte therapeutische Möglichkeiten hat und oft aggressiv ist. Entfernte Metastasen werden meist in diesem Stadium der aggressiven Krankheit beobachtet. CRPC wird von einer zweiten Generation von AR-Signalweg-Inhibitoren behandelt, die das Überleben zunächst verbessern, gefolgt von der Entstehung von Therapieresistenz. Neuroendokrine Prostatakrebs (NEPC) ist eine seltene Variante von Prostatakrebs (PCa), die sich oft als Folge der Therapieresistenz über einen Transdifferenzierungsprozess entwickelt, der als neuroendokrine Differenzierung (NED) bekannt ist, wobei PCa-Zellen einem Abstammungsschalter unterzogen werden. von Adenokarzinomen und zeigen eine erhöhte Expression von neuroendokrinen (NE) Linienmarkern. Neben den genomischen Veränderungen, die das Fortschreiten und die Transdifferenzierung zu NEPC vorantreiben, werden epigenetische Faktoren und mikroökologische Hinweise als wesentliche Akteure bei der Förderung der Krankheitsprogression angesehen. Dieses Manuskript enthält ein detailliertes Protokoll zur Identifizierung der epigenetischen Treiber (d. h. kleine nicht-kodierende RNAs), die mit fortgeschrittenen PCa in Verbindung stehen. Mit gereinigten microRNAs aus formalinfixierten Paraffin-eingebetteten (FFPE) metastasierenden Geweben und entsprechenden serumabgeleiteten extrazellulären Vesikeln (EVs) beschreibt das Protokoll, wie Bibliotheken mit entsprechender Qualitätskontrolle für die Sequenzierung vorbereitet werden. microRNAs aus diesen Probenquellen. Die Isolierung von RNA sowohl aus FFPE als auch von EVs ist oft eine Herausforderung, da der größte Teil davon entweder abgebaut oder quantitativ begrenzt ist. Dieses Protokoll wird verschiedene Methoden zur Optimierung der RNA-Eingänge und cDNA-Bibliotheken erarbeiten, um bei der Sequenzierung die meisten spezifischen Lesevorgänge und qualitativ hochwertigen Daten zu liefern.
Prostatakrebs wird durch Androgene angetrieben, die über AR-Signale wirken. Daher ist die Ausrichtung auf den AR-Signalweg die Hauptstütze der Krankheit1. Jedoch, Resistenz enresultiert oft als Folge von gezielten Therapien und die Krankheit fortschreitet zu einem fortgeschrittenen metastasierenden CRPC2. CRPC wird von der zweiten Generation der AR-Therapie behandelt, die Enzalutamid und Abirateron2umfasst,3, die das Überleben zunächst verbessert. Allerdings treten tödliche Varianten wie NEPC häufig in 25 bis 30 % der behandelten CRPC-Fälle auf, die nur begrenzte Behandlungsmöglichkeiten haben, was zu einer erhöhten Sterblichkeitführt 3. NEPC entsteht über einen reversiblen Transdifferenzierungsprozess namens NED, bei dem PCa-Zellen einen Abstammungswechsel von Adenokarzinomen durchlaufen und eine verminderte Expression von AR und eine erhöhte Expression von NE-Linienmarkern wie Enolase 2 (ENO2), Chromogranin A (CHGA) und Synaptophysin (SYP)4zeigen. Angesichts der Tatsache, dass diese Resistenzvarianten als Ergebnis therapeutischer Interventionen entstehen, ist es wichtig, Wege zu entschlüsseln, die zur Erzeugung dieser tödlichen, schwer zu behandelnden Form von PCa führen.
Die Genomik von NEPC wurde kürzlich in einer umfassenden Studie von Beltran et al. entschlüsselt, in der Kopiernummernänderungen, Mutationen, einzelne Nukleotidpolymorphismen (SNPs) und DNA-Methylierung aus patientenabgeleiteten metastasierenden Geweben analysiert wurden5. Trotz signifikanter Fortschritte im Verständnis der Genomik dieser aggressiven Form von PCa ist wenig über die epigenetischen Faktoren bekannt, einschließlich der kleinen nicht-kodierenden RNAs (microRNAs), die am Übergang von CRPC-Adenokarzinom zu NEPC beteiligt sind. MicroRNAs (miRNAs) sind 22 bp lange, doppelsträngige RNAs, die in erster Linie durch die Unterdrückung der Genexpression posttranskriptionär durch sequenzspezifische Wechselwirkungen mit den 3'-unübersetzten Regionen (UTRs) von cognate mRNA-Targets6wirken. Mehrere OncomiRs und Tumorsuppressoren wurden jetzt identifiziert, und ihre Rolle bei der Regulierung von Krankheitsbeginn und Metastasen wurde bei verschiedenen Krebsarten gut untersucht6,7. Diese kleinen nicht-kodierenden RNAs dienen oft als sehr wichtige Ziele bei der Kontrolle der Krankheitssterblichkeit6,8,9. Neuere Forschungen konzentrierten sich auf das Verständnis der parakrinen Wirkungen von miRNAs in Krebsmetastas über ihren Transport in EVs, wie Exosomen, die in den Blutkreislauf fließen und es Tumorzellen ermöglichen, diese sekundären Botenstoffe an metastasierende Stellen in einer nukleasefreien Umgebung zu senden10,11,12. EVs tragen miRNAs aus den Tumorzellen, um die transformierenden Effekte von den Wirtszellen12zu übertragen. Die Identifizierung von Elektrofahrzeugen als sekundäre Botenstoffe von Tumorzellen kann daher bei der nichtinvasiven Erkennung des Schweregrads von Krankheiten nützlich sein.
Der miR-1246 ist stark hochreguliert in EVs von aggressiven PCa, und es zeigt die Krankheit Schwere13. Diese EV-assoziierten miRNAs dienen nicht nur als nichtinvasive Biomarker der Krankheit, sondern spielen auch eine funktionell wichtige Rolle bei der Förderung der Tumorgenese. Daher ist es wichtig, die Bedeutung des miRNA-Repertoires zu verstehen, das mit resistenten Formen von PCa verbunden ist, um eine bessere Identifizierung nichtinvasiver Biomarker sowie deren funktionelle Bedeutung zu ermöglichen.
Das Aufkommen der Sequenzierung der nächsten Generation bietet die umfassendste Plattform, um die Details der Tumorlandschaft mit Veränderungen im Genom wie Mutationen, chromosomale Verlagerungen, Chromothripse und Methylierung zu untersuchen, die alle wesentlich zur Form und Natur von Krebs beitragen14,15,16. Ebenso ist es auch ein wesentliches Werkzeug, um die enormen epigenomischen Veränderungen zu verstehen, die in einer Tumorzelle auftreten und die oft wichtige Akteure in der Krankheitsschwere17sind. Mit dem Ziel, das miRNA-Repertoire zu verstehen, das mit der Generierung von NEPC verbunden ist, wurde eine kleine RNA-Sequenzierung an FFPE-metastasierenden CRPC-Geweben und den entsprechenden Serum-abgeleiteten EVs durchgeführt. RNA, die aus einer dieser beiden Probenquellen gewonnen wird, ist (1) ertragsarm und (2) von schlechter Qualität aufgrund des Abbaus, der häufig durch Formalinfixierung und EV-Isolation auftritt. Darüber hinaus ist das Generieren von cDNA-Bibliotheken ein kritischer, aber umständlicher Schritt eines Sequenzierungslaufs. Daher erfordern Methoden zur Isolierung dieser RNAs und deren Verwendung zum Generieren von Bibliotheken für die kleine RNA-Sequenzierung eine Optimierung, um genaue und zuverlässige Daten zu generieren.
Es gibt mehrere Methoden, um die miRNA-Expression in verschiedenen Proben zu profilieren, einschließlich RT-PCR, Mikroarrays und In-situ-Hybridisierung (ISH). Ein Protokoll, das FFPE-Gewebe-abgeleitete RNA zur Bewertung der miRNA-Expression durch RT-PCR und ISH verwendet, wurde kürzlich veröffentlicht18. Neuere Technologien bieten umfassendere und umfassendere Plattformen für die Profilierung der miRNA-Expression in einer Stichprobe. NanoString nCounter bietet eine empfindliche miRNA-Erkennungsplattform19, aber die Erkennung wird oft durch die Anzahl der miRNAs begrenzt, die im Array verfügbar sind (2.000). In einem solchen Szenario bietet eine sensiblere und erschöpfendere Plattform wie die Sequenzierung der nächsten Generation eine viel breitere Tiefe der miRNA-Identifikation und gleichzeitigen Profilerstellung in verschiedenen Proben20. Die Methode wurde verwendet, um die miRNA-Signaturen im Urin oder Plasma von PCa-Patienten21,22,23zu bestimmen. Im aktuellen Artikel wird ein Protokoll vorgestellt, um eine Sequenzierungsplattform der nächsten Generation zu verwenden, um miRNA-Profile im Zusammenhang mit aggressivem CRPC mit FFPE-Geweben und serumabgeleiteten EV RNAs zu untersuchen.
Diese Studie wurde in Übereinstimmung mit den ethischen Richtlinien der US Common Rule durchgeführt und vom Institutional Committee on Human Research genehmigt.
1. Mikrodissektion
HINWEIS: FFPE-metastasiertes CRPC-Gewebe mit Adenokarzinom-Merkmalen (CRPC-Adeno) oder NE-Differenzierung (CRPC-NE) wurden aus dem Prostate Cancer Biorepository Network (PCBN) gewonnen. ZehnMikron PCa Abschnitte auf Glasrutschen wurden für die manuelle Mikrodissektion vorbereitet, wie zuvor18diskutiert. Um kurz zusammenzufassen:
2. Isolierung von Serum-abgeleiteten Elektrofahrzeugen
HINWEIS: Gefrorene Patientenserumproben, die von Patienten mit metastasierendem CRPC mit Adenokarzinom-Eigenschaften (CRPC-adeno) oder NE-Differenzierung (CRPC-NE) entnommen wurden, wurden von PCBN mit einem zugelassenen IRB-Protokoll beschafft und vor ihrer Verwendung bei -80 °C gespeichert. Serumproben wurden von der gleichen Gruppe von Patienten wie für mikrosezierte Gewebe entnommen, um einen Vergleich zwischen den entsprechenden Geweben und den serumabgeleiteten Elektrofahrzeugen zu ermöglichen. Zur Erfassung der Elektrofahrzeuge wurde ein handelsübliches Serum-EV-Isolationsreagenz verwendet.
3. RNA-Isolierung aus mikrosezierten Prostatageweben und Elektrofahrzeugen
HINWEIS: Total RNA wurde aus mikrosezierten Geweben und gereinigten Elektrofahrzeugen mit einem handelsüblichen Kit (Tabelle der Materialien) nach den Anweisungen des Herstellers mit einigen Modifikationen isoliert. In den folgenden Abschnitten werden diese Verfahren kurz beschrieben, wobei der Schwerpunkt auf den wichtigen Schritten liegt:
4. Bibliotheksvorbereitung für die kleine RNA-Sequenzierung
HINWEIS: Ein kleines RNA-Bibliotheks-Vorbereitungskit (Table of Materials) wurde verwendet, um cDNA-Bibliotheken aus den isolierten RNA-Proben zu generieren. Die Schritte zum Generieren von Bibliotheken, Zum Reinigen und Zur Qualitätsprüfung vor der Ausführung auf einem Sequenzer sind für jedes Sequenzierungsprotokoll von entscheidender Bedeutung, da sie schließlich die Qualität der Ausgabedaten aus einer Ausführung bestimmen. Gehen Sie daher mit jedem Schritt vorsichtig vor. Die Richtlinien des Herstellers schlagen vor, mindestens 50 ng RNA zu verwenden. Angesichts der schlechten Qualität und der geringen Mengen an Gesamt-RNA, die normalerweise aus diesen beiden Probenquellen gewonnen werden, ist dieses Protokoll für RNA-Konzentrationen von nur 100 ng optimiert. Das folgende Protokoll ist für ein Beispiel einer Bibliothek.
5. Datenanalyse
Die Bibliothek wurde nach der RNA-Isolierung vorbereitet und eine Qualitätsprüfung durchgeführt. Die Gelreinigung für die verstärkte cDNA-Bibliothek, die aus RNA hergestellt wird, die aus mikrosezierten Geweben und serumabgeleiteten Elektrofahrzeugen isoliert ist, ist in Abbildung 1 und Abbildung 2dargestellt. Die Produktgröße für adaptor-ligted miRNAs entsprach etwa 136-160 bp für jede Probe. Abbildung 1A-B
In diesem Artikel beschreiben wir ein Protokoll zum Isolieren von RNA aus FFPE-Geweben und serumabgeleiteten Elektrofahrzeugen mithilfe von Kits, die optimiert wurden, um die Ausbeute und Qualität isolierter RNAs zu erhöhen. Darüber hinaus wurden die gereinigten RNAs verwendet, um cDNA-Bibliotheken für die kleine RNA-Sequenzierung zu generieren. Beide aufgeführten Schritte sind für die Bestimmung der Qualität und Tiefe der Sequenzierungslesevorgänge, die das Endergebnis der Ausführung24si...
Die Autoren haben keinen Interessenkonflikt zu erklären.
Diese Arbeit wird von der US Army Medical Research Acquisition Activity (USAMRAA) durch den Idea Development Award unter dem Award Nr. W81XWH-18-1-303 und W81XWH-18-2-0013 und zusätzlich durch Award-Nr. W81XWH-18-2-0015, W81XWH-18-2-0016, W81XWH-18-2-0017, W81XWH-18-2-0018 und W81XWH-18-2-0019 Prostate Cancer Biorepository Network (PCBN). Die Förderung des Autorenlabors durch das National Cancer Institute der National Institutes of Health (Grant Number RO1CA177984) wird ebenfalls anerkannt. Rajvir Dahiya ist Senior Research Career Scientist am Department of Veterans Affairs, BX004473 und finanziert von NIH-UO1CA199694 (RD). Meinungen, Interpretationen, Schlussfolgerungen und Empfehlungen sind die des Autors und werden nicht unbedingt vom Verteidigungsministerium oder der US-Armee unterstützt. Wir danken Judy Shigenaga, Direktorin der Kernanlage bei San Francisco VAMC, für ihre Unterstützung mit dem NextSeq 500 Sequenzer.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
3 M NaOAc pH 5.5 | USB Corp. | 75897 100 mL | |
5 µm filter tubes | IST Engineering Inc. | 5388-50 | |
6% TBE polyacrylamide gels | Novex | EC6265BOX | |
BaseSpace | Illumina | Analysis software | |
Bio-analyzer | Agilent | ||
DNA loading dye | Novex | LC6678 | |
Eppendorf Thermostat plus | Eppendorf 1.5 mL | ||
EtBr | Pierce | 17898 | |
Ethyl alcohol 200 proof | Pharmco | 111000200 | |
Exosomal RNA isolation kit | Norgen | 58000 | |
Gel breaking tubes | IST Engineering Inc. | 3388-100 | |
Glycogen molecular biology grade | Thermo Scientifc | R0561 | |
Hematoxylin Select | Stat lab | SL401 | |
Microcentrifuge | Fisher Scientific | 13-100-676 | accuSpin Micro 17R |
miRNeasy FFPE kit | Qiagen | 217504 | |
Nanodrop | Thermo Scientifc | Nano Drop 1000 | |
Nanosight NTA | Malvern | LM14 | |
NextSeq 500 Sequencer | Illumina | ||
NextSeq 500/550 Mid Output Kit v2 (150 cycles) | Illumina | FC-404-2001 | |
Pellet paint | Millipore | 70748-3 | |
Superscript II Reverse Transcriptase | Invitogen | 18064014 | |
T4 RNA Ligase 2 Deletion Mutant | Lucigen | LR2D11310K | |
TBE Running buffer (5x) | Novex | LC6675 | |
Thermal cycler | MJ Research | PTC100 | |
Total exosome isolation reagent (from serum) | Invitrogen | 4478360 | |
TrueSeq small RNA library Prep kit-Set A (Indexes 1-12) | Illumina | RS-200-0012 | |
Xylene | Fisher Scientific | X3P- 1GAL | |
RNA 3' Primer | GUUCAGAGUUCUACAGUCCGACGAUC | ||
RNA 5' Primer | TGGAATTCTCGGGTGCCAAGG | ||
Stop Oligo | GAAUUCCACCACGUUCCCGUGG | ||
RNA RT Primer | GCCTTGGCACCCGAGAATTCCA | ||
RNA PCR Primer | AATGATACGGCGACCACCGAGATCTACACGTTCAGAGTTCTACAGTCCGA | ||
RNA PCR Index Primer | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGAT[6 bases]GTGACTGGAGTTCCTTGGCACCCGAGAATTCCA | ||
- | - | - | 6 bases in adapter |
RNA PCR Index Primer 1 | CGTGAT | ||
RNA PCR Index Primer 2 | ACATCG | ||
RNA PCR Index Primer 3 | GCCTAA | ||
RNA PCR Index Primer 4 | TGGTCA | ||
RNA PCR Index Primer 5 | CACTGT | ||
RNA PCR Index Primer 6 | ATTGGC | ||
RNA PCR Index Primer 7 | GATCTG | ||
RNA PCR Index Primer 8 | TCAAGT | ||
RNA PCR Index Primer 9 | CTGATC | ||
RNA PCR Index Primer 10 | AAGCTA | ||
RNA PCR Index Primer 11 | GTAGCC | ||
RNA PCR Index Primer 12 | TACAAG |
Genehmigung beantragen, um den Text oder die Abbildungen dieses JoVE-Artikels zu verwenden
Genehmigung beantragenThis article has been published
Video Coming Soon
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. Alle Rechte vorbehalten