Sobreexpresión de tropomodulina 3 como marcador de resistencia al platino e infiltración inmunitaria en el cáncer de ovario

Resumen

La tropomodulina 3 (TMOD3) se ha estudiado cada vez más en tumores en los últimos años. Este estudio es el primero en informar que TMOD3 está altamente expresado en el cáncer de ovario y está estrechamente asociado con la resistencia al platino y la infiltración inmune. Estos resultados podrían ayudar a mejorar los resultados terapéuticos para el cáncer de ovario.

Resumen

El citoesqueleto juega un papel importante en la resistencia al platino en el cáncer de ovario. La tropomodulina 3 (TMOD3) es fundamental en el desarrollo de muchos tumores, pero su papel en la resistencia a los medicamentos del cáncer de ovario sigue sin explorarse. Mediante el análisis de datos de las bases de datos Gene Expression Omnibus (GEO), The Cancer Genome Atlas (TCGA) y Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC), este estudio comparó la expresión de TMOD3 en cáncer de ovario y tejidos normales, y examinó la expresión de TMOD3 después del tratamiento con platino en cánceres de ovario sensibles al platino y resistentes al platino. Se utilizó el método de Kaplan-Meier para evaluar el efecto de TMOD3 en la supervivencia general (SG) y la supervivencia sin progresión (SSP) en pacientes con cáncer de ovario. Los microARN (miARN) dirigidos a TMOD3 se predijeron mediante TargetScan y se analizaron mediante la base de datos TCGA. Se utilizaron el Tumor Immune Estimation Resource (TIMER) y un portal de repositorio integrado de interacciones tumor-sistema inmunitario (TISIDB) para determinar la relación entre la expresión de TMOD3 y la infiltración inmunitaria. Las redes de coexpresión de TMOD3 en el cáncer de ovario se exploraron utilizando LinkedOmics, la herramienta de búsqueda para la recuperación de genes/proteínas interactuantes (STRING) y la base de datos bioinformática de anotación, visualización y descubrimiento integrado (DAVID). En los resultados se observó que TMOD3 se expresaba en gran medida en el cáncer de ovario y se relacionaba con la graduación, la estadificación y la metástasis del cáncer de ovario. La expresión de TMOD3 se redujo significativamente en las células de cáncer de ovario tratadas con platino y en las pacientes. Sin embargo, la expresión de TMOD3 fue mayor en las células y tejidos de cáncer de ovario resistentes al platino en comparación con los sensibles al platino. La expresión más alta de TMOD3 se relacionó significativamente con una SG y SSP más bajas en pacientes de cáncer de ovario tratadas con quimioterapia con derivados del platino. La regulación postranscripcional mediada por miRNA es probablemente responsable de la alta expresión de TMOD3 en el cáncer de ovario y los tejidos ováricos resistentes al platino. La expresión de ARNm de TMOD3 se asoció con la infiltración inmunitaria en el cáncer de ovario. Estos hallazgos indican que TMOD3 se expresa en gran medida en el cáncer de ovario y está estrechamente asociado con la resistencia al platino y la infiltración inmunitaria.

Introducción

El cáncer de ovario es el segundo más alto en la tasa de mortalidad de tumores ginecológicos en todo el mundo¹. Se puede clasificar en tres tipos según la histopatología: tumores de células germinales, mesenquimales gonadales y epiteliales, de los cuales el 90% de las pacientes son cáncer de ovario epitelial. Los factores de riesgo asociados con el cáncer de ovario incluyen ovulación persistente, mayor exposición a gonadotropinas y citocinas inflamatorias². Más del 75% de los casos de cáncer de ovario no se detectan hasta estadios avanzados, lo que hace que no tengan un tratamiento efica....

Protocolo

1. Ómnibus de expresión génica (GEO)

NOTA: La expresión de TMOD3 en el cáncer de ovario, en el cáncer de ovario tratado con fármacos con platino y en el cáncer de ovario resistente a los fármacos se derivó de los conjuntos de datos GEO. El tipo de estudio de todos los conjuntos de datos fue el perfil de expresión por matriz, y los organismos fueron Homo sapiens.

1. Vaya a la base de datos GEO (consulte la Tabla de materiales) e ingrese palabras clave como TMOD3, cáncer de ovario y resistente a los medicamento....

Discusión

El citoesqueleto ha sido considerado esencial en el desarrollo y progresión, tratamiento y pronóstico de diversos tumores⁵². En comparación con el TMOD1, que se restringe a los eritrocitos y al sistema cardiovascular⁵³, y el TMOD2, que se restringe al sistema nervioso⁵⁴, el TMOD3 tiene una distribución ubicua, lo que hace más popular el estudio del TMOD3 en tumores sistémicos 14,15,16,17,18,19^.......

Materiales

Name	Company	Catalog Number	Comments
cBioportal	Memorial Sloan Kettering Cancer Center		Correlation analysis of  TMOD3 with targeted miRNAs (https://www.cbioportal.org)
CTD database	North Carolina State University		To analyze the relationships between chemistry, genes, phenotype, disease, and environment (https://ctdbase.org/)
Cytoscape	National Institute of General Medical Sciences of the National Institutes of Health		Network Data Integration, Analysis, and Visualization (www.cytoscape.org/)
DAVID	Frederick National Laboratory for Cancer Research		A comprehensive set of functional annotation tools for investigators to understand the biological meaning behind large lists of genes(https://david.ncifcrf.gov/)
GEO	NCBI		Gene expression analysis (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ )
HPA	Knut & Alice Wallenberg foundation		The Human Protein Atlas (HPA) database helped analyze the distribution of TMOD3 in various immune cells (https://www.proteinatlas.org/)
KM-plotter	Department of Bioinformatics of the Semmelweis University		Prognostic Analysis (https://kmplot.com/analysis/)
LinkedOmics	Baylor College of Medicine		A platform for biologists and clinicians to access, analyze and compare cancer multi-omics data within and across tumor types (http://www.linkedomics.org/)
PubChem database	U.S. National Library of Medicine		To determine the definitive molecular structure of the drug
ROC Plotter	Department of Bioinformatics of the Semmelweis University		Validation of the interest gene as a predictive marker (http://www.rocplot.org/)
STRING	Swiss Institute of Bioinformatics		Coexpression networks analysis(https://string-db.org)
TargetScan	Whitehead Institute for Biomedical Research		Prediction of miRNA targets (www.targetscan.org/)
TIMER	Harvard University		Systematical analysis of immune infiltrates across diverse cancer types (https://cistrome.shinyapps.io/timer/)
TISIDB	The University of Hong Kong		A web portal for tumor and immune system interaction(http://cis.hku.hk/TISIDB/)
TNMplot	Department of Bioinformatics of the Semmelweis University		Gene expression analysis (https://www.tnmplot.com/ )
UALCAN	The University of ALabama at Birmingham		Gene expression analysis (http://ualcan.path.uab.edu)