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Method Article
Este manuscrito describe los procedimientos operativos y las precauciones para investigar los posibles mecanismos patogénicos comunes que vinculan el síndrome de Sjögren primario y el adenocarcinoma de pulmón a través del análisis bioinformático y la verificación experimental.
Este estudio tuvo como objetivo investigar los posibles mecanismos patogénicos comunes que vinculan el síndrome de Sjögren primario (pSS) y el adenocarcinoma de pulmón (LUAD) a través del análisis bioinformático y la verificación experimental. Los genes relevantes asociados con pSS y LUAD se recuperaron de la base de datos Gene Expression Omnibus (GEO) y de la base de datos Genecard. Posteriormente, los genes expresados diferencialmente (DEGs) asociados con pSS y LUAD se examinaron como pSS-LUAD-DEGs. Se realizaron análisis de enriquecimiento de la Enciclopedia de Genes y Genomas de Kioto (KEGG) y de Gene Ontology (GO) para dilucidar las funciones biológicas significativas de los pSS-LUAD-DEG. Los objetivos principales se identificaron mediante la construcción de la red de interacción proteína-proteína (PPI), evaluando aún más la precisión del diagnóstico del gen central a través de análisis de la curva de características operativas del receptor (ROC). En este estudio, los ratones NOD/Ltj sirvieron como modelos animales pSS y fueron estimulados con material particulado 2.5 (PM2.5) para generar una reacción inflamatoria. Se empleó la reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa en tiempo real (qPCR), el ensayo de inmunoabsorción ligado a enzimas (ELISA) y la transferencia de Western para la verificación relevante del experimento de biología molecular. Los resultados revelados a través de los análisis de enriquecimiento de KEGG y GO indican que la inflamación desempeña un papel fundamental en la vinculación de pSS y LUAD. IL6, CCNA2, JAK2, IL1B, ASPM, CCNB2, NUSAP1 y CEP55 se determinaron como objetivos clave de pSS-LUAD. Los ratones BALB/c y los ratones NOD/Ltj mostraron una mayor expresión de las citocinas inflamatorias IL-6 e IL-1β en los tejidos pulmonares después de 21 días de estimulación con PM2.5, activando la vía de señalización JAK2/STAT3 y regulando al alza la expresión de los genes asociados al tumor CCNA2, CCNB2 y CEP55, con los ratones NOD/Ltj exhibiendo cambios más pronunciados que los ratones BALB/c. Este protocolo demuestra que la carcinogénesis inducida por el microambiente inflamatorio pulmonar puede ser una razón clave para la alta incidencia de LUAD en pacientes con pSS. Además, los mecanismos relacionados con el bloqueo pueden ayudar a prevenir la aparición de LUAD en pacientes con pSS.
El síndrome primario de Sjögren (SSp) es una enfermedad autoinmune caracterizada por la infiltración linfocítica de las glándulas exocrinas y conduce a los síntomas clínicos de ojo seco (xeroftalmia) y boca seca (xerostomía)1,2. La pSS también suele acompañarse de manifestaciones extraglandulares de afectación, como hiperglobulinemia3, enfermedad pulmonar intersticial4, acidosis tubular renal5, daño neurológico6 y trombocitopenia7, que constituyen los principales factores pronósticos adversos. En los últimos años, una serie de estudios ha demostrado que la pSS generalmente se acompaña de una mayor prevalencia de cáncer, incluyendo neoplasias hematológicas malignas y tumores sólidos 8,9,10. El cáncer de pulmón es uno de los cánceres relacionados con el pSS más comunes, especialmente el adenocarcinoma de pulmón (LUAD)11.
En conjunto, investigaciones posteriores sugirieron que la pSS con LUAD puede tener alguna patogenia común subyacente. De acuerdo con nuestro conocimiento actual, aún no hay estudios especiales que expliquen los mecanismos comunes entre las dos enfermedades. Recientemente, el análisis bioinformático ofrece una posibilidad potencial para que revelemos mecanismos de enfermedad potencialmente compartidos entre especies 12,13,14. Para revelar aún más los mecanismos subyacentes, se utiliza el análisis bioinformático para el análisis de objetivos comunes y vías de señalización entre pSS y LUAD, y posteriormente se establecen modelos animales para su verificación experimental. La revelación de estos mecanismos puede ayudar a proporcionar una base de evidencia para la prevención clínica de LUAD en pacientes con pSS.
Este estudio utilizó las bases de datos GEO y Genecard para recuperar los genes relevantes asociados con pSS y LUAD. Posteriormente, los DEG asociados con pSS y LUAD se examinaron como pSS-LUAD-DEGs. Realizamos análisis de enriquecimiento de KEGG y GO para dilucidar las funciones biológicas significativas de pSS-LUAD-DEGs. Se utilizó la construcción de la red PPI para identificar los objetivos principales, y evaluamos más a fondo la precisión del diagnóstico del gen hub mediante análisis de la curva ROC. Utilizamos ratones NOD/Ltj como modelos animales de pSS estimulados con material particulado 2.5 (PM2.5) para generar una reacción inflamatoria. Se realizaron QPCR, ELISA y western blot para verificar experimentalmente el estudio. En general, los resultados aquí indican que la carcinogénesis inducida por el microambiente inflamatorio pulmonar puede ser una razón crítica para la alta incidencia de LUAD en pacientes con pSS. También sugiere que la aparición de LUAD en pacientes con pSS puede prevenirse mediante mecanismos relacionados con el bloqueo.
Los animales de experimentación se alojaron en el animalario del Hospital de la Amistad China-Japón, donde las condiciones de alojamiento cumplían con el entorno de alimentación animal de acuerdo con el estándar nacional de China, Requisitos de Animales de Laboratorio del Medio Ambiente y las Instalaciones de Alojamiento (GB14925-2010). Todos los procedimientos y experimentos de cuidado animal cumplieron con las directrices ARRIVE y se basaron en los principios de las 3R (reducción, reemplazo, refinamiento), adhiriéndose a las directrices de la Ley Nacional de Bienestar Animal de China. Los ratones BALB/c se compraron a SPF (Beijing) Biotechnology Co., Ltd., y los ratones NOD/Ltj se compraron a Huafukang (Beijing) Biotechnology Co., Ltd.
1. Análisis bioinformático
2. Verificación experimental
NOTA: Consulte la Tabla de materiales para obtener detalles sobre los materiales, reactivos e instrumentos utilizados en este protocolo.
Nombre del gen | Secuencia (5′ a 3′) |
Ratón CCNA2 hacia adelante | CCCAGAAGTAGCAGAGTTTGTG |
Ratón CCNA2 reverso | TTGTCCCGTGACTGTGTAGAG |
Avance ASPM del ratón | CTTATTCAGGCTATGTGGAGGA |
Ratón ASPM inverso | CCAGGCTTGAATCTTGCAG |
Ratón CCNB2 hacia adelante | TTGAAATTTGAGTTGGGTCGAC |
Ratón CCNB2 inverso | CTGTTCAACATCAACCTCCC |
Ratón NUSAP1 hacia adelante | CTCCCTCAAGTACAGTGACC |
Ratón NUSAP1 reverso | TTTAACAACTTGGTTGCCCTC |
Ratón CEP55 hacia adelante | CCGCCAGAATATGCAGCATCAAC |
Ratón CEP55 reverso | AGTGGGAATGGCTGCTCTGTGA |
Tabla 1: Secuencias de cebado para PCR cuantitativa en tiempo real.
Se identificaron un total de 3290 DEG de los 23348 genes en GSE84884 (pSS), incluidos 2659 genes regulados al alza y 631 genes regulados a la baja (Figura 1A). Para GSE51092 (pSS), se identificaron un total de 3290 DEG de los 11409 genes, incluidos 667 genes regulados al alza y 587 genes regulados a la baja (Figura 1B). La base de datos GeneCards obtuvo 102 DEG relacionados con pSS ováricos, y la puntuación de correlación de ...
A pesar de que la pSS es considerada una enfermedad caracterizada principalmente por la invasión de glándulas exocrinas, el daño de las extraglándulas no puede ser ignorado24. Los pulmones representan un órgano diana para la pSS, y la afectación pulmonar es una manifestación extraglandular común de la pSS, que suele implicar la infiltración linfocítica de la mucosa bronquial y el intersticio pulmonar25. Las investigaciones indican...
Los autores no tienen conflictos de intereses que revelar.
Este estudio contó con el apoyo de la Financiación de Investigación Clínica del Hospital Nacional de Alto Nivel (2023-NHLHCRF-BQ-01) y el Proyecto Juvenil del Hospital de la Amistad China-Japón (No.2020-1-QN-8).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
3-Color Prestained Protein Marker | Epizyme | WJ103 | Western Blot |
Antibody Dilution Buffer | Epizyme | PS119 | Western Blot |
BCA Protein Quantification Kit | Epizyme | ZJ101 | Western Blot |
Cytoscape 3.7.1 software | National Institute of General Medical Sciences (NIGMS), National Institutes of Health (NIH) | Version 3.7.1. | Open-source software for biological network analysis and visualization |
ECL Luminous Fluid | Epizyme | SQ203 | Western Blot |
Electrophoresis Buffer | Epizyme | PS105S | Western Blot |
GraphPad Prism 10.0 | GraphPad | Version 10.0 | Data analysis |
HRP-conjugated Goat anti-Rabbit IgG (H+L) (AS014) | abclonal | AS014 | Western Blot |
JAK2 Antibody | Cell Signaling Technology | 3230T | Western Blot |
Mouse IL-1β ELISA Kit | Beijing 4A Biotech Co., Ltd | CME0015 | ELISA |
Mouse IL-6 ELISA Kit | Beijing 4A Biotech Co., Ltd | CME0006 | ELISA |
Phosphatase Inhibitor Cocktail (100×) | Epizyme | GRF102 | Western Blot |
Phospho-JAK2 (Tyr1007/1008) Antibody | Cell Signaling Technology | 3776S | Western Blot |
Phospho-STAT3 (Tyr705) Antibody | Cell Signaling Technology | 9145S | Western Blot |
Protease Inhibitor Cocktail (100×) | Epizyme | GRF101 | Western Blot |
Protein Free Rapid Blocking Buffer (5×) | Epizyme | PS108 | Western Blot |
PVDF membrane | Millipore | IPVH00010 | Western Blot |
R software | R Foundation for Statistical Computing | Not Applicable | Statistical analysis software and programming language used for data analysis, visualization, and machine learning applications |
Radio Immunoprecipitation Assay | Epizyme | PC101 | Western Blot |
Reverse Transcription System | Promega | A3500 | PCR |
SDS-PAGE | Epizyme | LK303 | Western Blot |
SDS-PAGE Protein Loading Buffer (5×) | Epizyme | LT103 | Western Blot |
STAT3 Antibody | Cell Signaling Technology | 9139S | Western Blot |
SYBR Green Realtime PCR Master Mix | TOYOBO | QPK-201 | PCR |
TBST (10×) | Epizyme | PS103 | Western Blot |
Western Blot Transfer Buffer (10×) | Epizyme | PS109 | Western Blot |
β-Actin Antibody | abclonal | AC026 | Western Blot |
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