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Small-scale Nuclear Extracts for Functional Assays of Gene-expression Machineries

A great deal of progress in understanding gene expression has been made using in vitro systems.  For most studies, functional assays are carried out using ...

Harvard Medical School

&#x57FA;&#x8D28;&#x91D1;&#x5C5E;&#x86CB;&#x767D;&#x9176;&#x53CA;&#x5176;&#x6291;&#x5236;&#x5242;&#x5728;&#x80BF;&#x7624;&#x7684;&#x5F62;&#x6210;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x4E2D;&#x7684;&#x91CD;&#x8981;&#x6027;&#x90FD;&#x662F;&#x6709;&#x6848;&#x53EF;&#x7A3D;&#x7684;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x60F3;&#x8981;&#x8C03;&#x67E5;&#x5982;&#x679C;&#x8FD9;&#x4E9B;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x542F;&#x52A8;&#x5B50;&#x533A;&#x57DF;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027; (SNPs) &#x5173;&#x8054;&#x7684;&#x6613;&#x611F;&#x6027;&#x6216;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x8FDB;&#x5C55;&#x3002;&#x5728;&#x6B64;&#xFF0C;&#x5230;&#x76EE;&#x524D;&#x4E3A;&#x6B62;&#x6700;&#x5927;&#x75C5;&#x4F8B;&#x5BF9;&#x7167;&#x7814;&#x7A76;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x6CCC;&#x5C3F;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x516B;&#x4E2A;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x5728;&#x4EBA;&#x4EEC;&#x719F;&#x77E5;&#x7684;&#x4E73;&#x623F;&#x764C;&#x7CFB;&#x5217; 959 &#x4F8B;&#x548C; 952 &#x63A7;&#x4EF6;&#x4ECE;&#x745E;&#x5178;&#x7684;&#x57FA;&#x8D28;&#x91D1;&#x5C5E;&#x86CB;&#x767D;&#x9176; 1&#x3001; &#x57FA;&#x8D28;&#x91D1;&#x5C5E;&#x86CB;&#x767D;&#x9176; 2&#x3001; MMP3&#x3001; MMP9&#x3001; MMP13&#x3001; RECK &#x548C; TIMP3 &#x57FA;&#x56E0;&#x3002;&#x5373;&#x4F7F;&#x6211;&#x4EEC;&#x672A;&#x89E3;&#x51B3;&#x591A;&#x4E2A;&#x6BD4;&#x8F83;&#xFF0C;&#x6CE8;&#x610F;&#x5230;&#x4E86;&#x53EA;&#x6709;&#x51E0;&#x4E2A;&#x534F;&#x4F1A;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x89C2;&#x5BDF;&#x5230;&#x4E3A; TT &#x7EAF;&#x5408;&#x4F53;&#x7684; MMP9 1562 C/T SNP 95%CI 0.97 3.63 &#x6216; 1.88&#xFF09; &#x548C; C &#x7B49;&#x4F4D;&#x57FA;&#x56E0;&#x8F7D;&#x4F53; TIMP3 1296 T/C &#x7684; SNP 95%CI 1.05 1.50 &#x6216; 1.25&#xFF09; &#x7684;&#x9002;&#x5EA6;&#x589E;&#x52A0;&#x7684;&#x98CE;&#x9669;&#x3002;&#x5728;&#x751F;&#x5B58;&#x5206;&#x6790;&#x4E2D;&#xFF0C;&#x53EA;&#x6709; RECK 420 T/C &#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x7684; TC &#x6742;&#x5408;&#x5B50;&#x663E;&#x793A;&#x76F8;&#x6BD4; TT &#x7EAF;&#x5408;&#x4F53;&#x66F4;&#x597D;&#x751F;&#x5B58; (P = 0.02 &#x5728;&#x6240;&#x6709;&#x60C5;&#x51B5;&#x4E0B;&#xFF0C;P = 0.03 &#x5728;&#x6DCB;&#x5DF4;&#x7ED3;&#x9634;&#x6027;&#x7684;&#x60C5;&#x51B5;&#x4E0B;&#xFF09;&#x3002;&#x6CA1;&#x6709;&#x4EFB;&#x4F55;&#x5176;&#x4ED6;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x8D4B;&#x4E88;&#x589E;&#x52A0;&#x7684;&#x4E73;&#x764C;&#x98CE;&#x9669;&#xFF0C;&#x4E5F;&#x4E0D;&#x80FD;&#x6CA1;&#x6709;&#x751F;&#x5B58;&#x4E0E;&#x5173;&#x8054;&#x8D77;&#x6765;&#x3002;RECK &#x57FA;&#x56E0;-585 TT homozygosity &#x548C;-1296 TT homozygosity TIMP3 &#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x7EC4;&#x5408;&#x4E0E;&#x96CC;&#x6FC0;&#x7D20;&#x548C;&#x5B55;&#x6FC0;&#x7D20;&#x53D7;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;&#x76F8;&#x5173; &#xFF08;&#x6216; 1.81&#x3001; 95%CI 1.03 3.21 &#x548C;&#x6216; 2.10&#xFF0C;95%CI 1.18-3.86&#xFF0C;&#x5206;&#x522B;)&#xFF0C;&#x548C;&#x57FA;&#x8D28;&#x91D1;&#x5C5E;&#x86CB;&#x767D;&#x9176; 2 &#x57FA;&#x56E0;-1306 TT homozygosity &#x548C;-1562 CC homozygosity &#x5728;&#x4E0E;&#x5B55;&#x6FC0;&#x7D20;&#x53D7;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001; &#xFF08;&#x6216; 2.34 MMP9 &#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x7EC4;&#x5408;95%CI 1.08 5.08)&#x3002;&#x5C3D;&#x7BA1;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x8868;&#x660E;&#x4E00;&#x4E9B;&#x76F8;&#x5173;&#x6027;&#x7814;&#x7A76;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x4E0E;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x8FDB;&#x5C55;&#xFF0C;&#x98CE;&#x9669;&#x57FA;&#x56E0;&#x578B;&#x7684;&#x7F55;&#x89C1;&#x5176;&#x7528;&#x5904;&#x5728;&#x8BCA;&#x6240;&#x53D7;&#x5230;&#x9650;&#x5236;&#x3002;

&#x542F;&#x52A8;&#x5B50;&#x533A;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x4E0E;&#x57FA;&#x8D28;&#x91D1;&#x5C5E;&#x86CB;&#x767D;&#x9176;&#x53CA;&#x5176;&#x6291;&#x5236;&#x5242;&#xFF1A; &#x4E0E;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x6613;&#x611F;&#x6027;&#x548C;&#x8FDB;&#x5C55;&#x7684;&#x51E0;&#x4E2A;&#x534F;&#x4F1A;&#x3002;

The importance of matrix metalloproteinases and their inhibitors in tumor progression is well documented. We wanted to investigate if single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the promoter regions of these genes are associated with susceptibility to or progression of breast cancer. In this, so far largest case-control study, we genotyped eight SNPs in the MMP1, MMP2, MMP3, MMP9, MMP13, RECK and TIMP3 genes in a well-characterized breast cancer series of 959 cases and 952 controls from Sweden. Even though we did not correct for multiple comparisons, only a few associations were noted. We observed a moderately increased risk for the TT homozygotes of the MMP9-1562 C/T SNP (OR 1.88, 95% CI 0.97-3.63) and for the C allele carriers of the TIMP3-1296 T/C SNP (OR 1.25, 95% CI 1.05-1.50). In the survival analysis, only the TC heterozygotes of the RECK-420 T/C SNP showed a better survival compared to the TT homozygotes (P = 0.02 in all cases and P = 0.03 in lymph node negative cases). None of the other SNPs conferred an increased breast cancer risk, nor did they correlate with survival. A combination of the -585 TT homozygosity in the RECK gene and the -1296 TT homozygosity in the TIMP3 gene correlated with estrogen and progesterone receptor status (OR 1.81, 95% CI 1.03-3.21 and OR 2.10, 95% CI 1.18-3.86, respectively), and a combination of the -1306 TT homozygosity in the MMP2 gene and the -1562 CC homozygosity in the MMP9 gene with progesterone receptor status (OR 2.34, 95% CI 1.08-5.08). Although our study suggests some correlations between the studied SNPs and the progression of breast cancer, the rarity of the risk genotypes limits their usefulness in the clinic.

Promoter polymorphisms in matrix metalloproteinases and their inhibitors: few associations with breast cancer susceptibility and progression.

L&#x26;#39;importance des m&#xE9;talloprot&#xE9;ases matricielles et leurs inhibiteurs dans la progression tumorale est bien document&#xE9;. Nous avons voulu v&#xE9;rifier si polymorphismes nucl&#xE9;otidiques simples (SNP) dans les r&#xE9;gions promotrices de ces g&#xE8;nes sont associ&#xE9;s &#xE0; une susceptibilit&#xE9; ou la progression du cancer du sein. En cela, jusqu&#x26;#39;ici la plus grande &#xE9;tude cas-t&#xE9;moins, nous avons g&#xE9;notyp&#xE9; huit SNP dans la MMP1, MMP2, MMP3, MMP9, MMP13, RECK et TIMP3 g&#xE8;nes dans une s&#xE9;rie du cancer du sein bien caract&#xE9;ris&#xE9; de 959 cas et 952 contr&#xF4;les de la Su&#xE8;de. M&#xEA;me si nous n&#x26;#39;avons pas de corriger pour les comparaisons multiples, seules quelques associations ont &#xE9;t&#xE9; not&#xE9;es. Nous avons observ&#xE9; un risque mod&#xE9;r&#xE9;ment accru pour les homozygotes TT de la MMP9-1562 C / T SNP (ou 1,88, IC &#xE0; 95% de 0,97 &#xE0; 3,63) et pour les porteurs de l&#x26;#39;all&#xE8;le C du T-1296 TIMP3 / C SNP (ou 1,25, 95 1,05 &#xE0; 1,50% CI). Dans l&#x26;#39;analyse de survie, seuls les h&#xE9;t&#xE9;rozygotes TC de la T-420 RECK / C SNP a montr&#xE9; une meilleure survie par rapport &#xE0; la homozygotes TT (P = 0,02 dans tous les cas et P = 0,03 dans le cas des ganglions lymphatiques n&#xE9;gatifs). Aucun des autres SNP conf&#xE9;r&#xE9; un risque accru de cancer du sein, et ils n&#x26;#39;ont pas corr&#xE9;l&#xE9;e &#xE0; la survie. Une combinaison de l&#x26;#39;homozygotie TT -585 dans le g&#xE8;ne RECK et l&#x26;#39;homozygotie -1296 TT dans le g&#xE8;ne TIMP3 corr&#xE9;l&#xE9;e avec de l&#x26;#39;oestrog&#xE8;ne et le statut des r&#xE9;cepteurs de progest&#xE9;rone (ou 1,81, IC &#xE0; 95% 1.3 &#xE0; 3.21 et OR 2,10, IC &#xE0; 95% de 1,18 &#xE0; 3,86, respectivement), et une combinaison de l&#x26;#39;homozygotie -1306 TT dans le g&#xE8;ne MMP2 et l&#x26;#39;homozygotie -1562 CC dans le g&#xE8;ne MMP9 avec le statut des r&#xE9;cepteurs de progest&#xE9;rone (ou 2,34, IC &#xE0; 95% 1.8 &#xE0; 5.8). Bien que notre &#xE9;tude sugg&#xE8;re que certaines corr&#xE9;lations entre les SNP &#xE9;tudi&#xE9; et la progression du cancer du sein, la raret&#xE9; des g&#xE9;notypes &#xE0; risque qui limite leur utilit&#xE9; dans la clinique.

Polymorphismes des promoteurs dans m&#xE9;talloprot&#xE9;ases matricielles et leurs inhibiteurs: Associations Peu de sensibilit&#xE9; du cancer du sein et la progression

Die Bedeutung der Matrix-Metalloproteinasen und ihre Inhibitoren in Tumor Fortschreiten ist gut dokumentiert. Wir wollten untersuchen, ob Einzel-Nukleotid-Polymorphismen (SNPs) in den Regionen F&ouml;rderer dieser Gene mit Anf&auml;lligkeit f&uuml;r oder Progression von Brustkrebs verbunden sind. In dieser, bisher gr&ouml;&szlig;te Fall-Kontroll-Studie, wir genotypisierten acht SNPs in den Genen MMP1, MMP2, MMP3, MMP9, MMP13, RECK und TIMP3 in einer gut charakterisierten Brust-Krebs-Serie von 959 F&auml;lle und 952 Steuerelemente aus Schweden. Obwohl wir nicht f&uuml;r Mehrfachvergleiche behoben, wurden nur wenige Verb&auml;nde festgestellt. Wir beobachteten ein m&auml;&szlig;ig erh&ouml;htes Risiko f&uuml;r die homozygote TT von der MMP9-1562-C/T-SNP (oder 1.88, 95 % CI 0.97-3,63) und das C-Allel-&Uuml;bertr&auml;ger von der TIMP3-1296-T/C-SNP (oder 1,25, 95 % CI 1.05-1.50). In der Analyse &uuml;berleben nur die TC-heterozygot von der RECK-420-T/C-SNP zeigte eine bessere &Uuml;berlebenszeit im Vergleich zu den TT-homozygote (P = 0,02 in allen F&auml;llen und P = 0,03 in Lymphknoten-negativen F&auml;llen). Keiner von den anderen SNPs &uuml;bertragenen ein erh&ouml;htes Brustkrebsrisiko, noch haben sie korrelieren mit &uuml;berleben. Eine Kombination aus der-585-TT-Syndroms im RECK-gen und die-1296 TT-Syndroms im TIMP3-Gen korreliert mit &Ouml;strogen und Progesteron-Rezeptor-Status (oder 1.81, 95 % CI 1.03-3.21 und oder 2.10, 95 % CI 1.18-3,86, beziehungsweise), und eine Kombination aus der-1306 TT-Syndroms im MMP2-gen und die-1562-CC-Syndroms im MMP9-gen mit Progesteron-Rezeptor-Status (oder 2,3495 % CI 1.08-5.08). Obwohl unsere Studie einige Korrelationen zwischen den untersuchten SNPs und die Progression von Brustkrebs vermuten l&auml;sst, schr&auml;nkt die Seltenheit der Risiko Genotypen ihre N&uuml;tzlichkeit in der Klinik.

Projekttr&auml;ger Polymorphismen in Matrix-Metalloproteinasen und ihre Inhibitoren: einige Assoziationen mit Brust-Krebs-Anf&auml;lligkeit und Progression.

L&#39;importanza delle metalloproteinasi della matrice e loro inibitori nella progressione del tumore &egrave; ben documentato. Abbiamo voluto indagare se polimorfismi a singolo nucleotide (SNPs) nelle regioni promotore di questi geni sono associati con la suscettibilit&agrave; alla o progressione del cancro al seno. In questo, studio caso-controllo finora pi&ugrave; grande, abbiamo genotipizzati otto SNPs geni MMP1, MMP2, MMP3, MMP9, MMP13, RECK e TIMP3 in una serie di cancro al seno ben caratterizzati di 959 casi e 952 controlli dalla Svezia. Anche se abbiamo non corretta per i confronti multipli, sono state notate solo poche associazioni. Abbiamo osservato un moderato aumento del rischio per gli omozigoti TT del SNP C/T MMP9-1562 (o 1,88, IC 95% 0,97-3.63) e per i portatori di allele C della SNP TIMP3-1296 T/C (o 1,25, 95% CI 1.05-1,50). L&#39;analisi di sopravvivenza, solo gli eterozigoti TC della RECK-420 T/C SNP ha mostrato una migliore sopravvivenza rispetto agli omozigoti TT (P = 0.02 in tutti i casi e P = 0,03 nel linfonodo casi negativi). Nessuno degli altri gli SNPs conferiva un rischio di cancro al seno aumentato, n&eacute; fatto essi correlare con la sopravvivenza. Una combinazione dell&#39;omozigosi TT-585 nel gene RECK e l&#39;omozigosi TT-1296 nel gene TIMP3 correlato con lo stato del recettore degli estrogeni e progesterone (o 1.81, 95% CI 1.03-3,21 e o 2.10, IC 95% 1,18-3,86, rispettivamente) e una combinazione dell&#39;omozigosi TT-1306 nel gene MMP2 e l&#39;omozigosi CC-1562 del gene di MMP9 con stato di recettore del progesterone (o 2,34IC 95% 1,08-5.08). Anche se il nostro studio suggerisce alcune correlazioni tra i polimorfismi studiati e la progressione del cancro al seno, la rarit&agrave; dei genotipi rischio limita la loro utilit&agrave; nella clinica.

Polimorfismi del promotore in matrix metalloproteinases e loro inibitori: poche associazioni con suscettibilit&agrave; del cancro al seno e la progressione.

&#x30DE;&#x30C8;&#x30EA;&#x30C3;&#x30AF;&#x30B9;&#x30E1;&#x30BF;&#x30ED;&#x30D7;&#x30ED;&#x30C6;&#x30A2;&#x30FC;&#x30BC;&#x3068;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x9032;&#x884C;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x305D;&#x306E;&#x963B;&#x5BB3;&#x5264;&#x306E;&#x91CD;&#x8981;&#x6027;&#x306F;&#x5341;&#x5206;&#x306B;&#x6587;&#x66F8;&#x5316;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x3053;&#x308C;&#x3089;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30E2;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC;&#x9818;&#x57DF;&#x306E;&#x5358;&#x4E00;&#x5869;&#x57FA;&#x591A;&#x578B;&#xFF08;SNP&#xFF09;&#x304C;&#x611F;&#x53D7;&#x6027;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x4E73;&#x764C;&#x306E;&#x9032;&#x884C;&#x306B;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x304B;&#x3092;&#x8ABF;&#x67FB;&#x3057;&#x305F;&#x304B;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x3053;&#x306E;&#x3001;&#x4ECA;&#x306E;&#x3068;&#x3053;&#x308D;&#x6700;&#x5927;&#x306E;&#x30B1;&#x30FC;&#x30B9;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30ED;&#x30FC;&#x30EB;&#x7814;&#x7A76;&#x3067;&#x306F;&#x3001;MMP1&#x3001;MMP2&#x3001;MMP3&#x3001;MMP9&#x3001;MMP13&#x3001;RECK&#x3001;&#x30B9;&#x30A6;&#x30A7;&#x30FC;&#x30C7;&#x30F3;&#x304B;&#x3089;959&#x4F8B;&#x3068;952&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30ED;&#x30FC;&#x30EB;&#x306E;&#x3088;&#x304F;&#x7279;&#x5FB4;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x305F;&#x4E73;&#x764C;&#x30B7;&#x30EA;&#x30FC;&#x30BA;&#x306E;TIMP3&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;8&#x3064;&#x306E;SNP&#x3092;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x578B;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x8907;&#x6570;&#x306E;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3092;&#x4FEE;&#x6B63;&#x3057;&#x306A;&#x304B;&#x3063;&#x305F;&#x306B;&#x3082;&#x304B;&#x304B;&#x308F;&#x3089;&#x305A;&#x3001;&#x308F;&#x305A;&#x304B;&#x6570;&#x56E3;&#x4F53;&#x304C;&#x8A8D;&#x3081;&#x3089;&#x308C;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;MMP9-1562 C / T SNP&#xFF08;OR 1.88&#x3001;0.97&#x304B;&#x3089;3.63&#x3001;95&#xFF05;CI&#xFF09;&#x3068;&#x200B;&#x200B;TIMP3-1296 T / C SNP&#xFF08;OR 1.25&#x3001;95&#x306E;C&#x306E;&#x5BFE;&#x7ACB;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x30AD;&#x30E3;&#x30EA;&#x30A2;&#x306E;&#x306E;TT&#x30DB;&#x30E2;&#x63A5;&#x5408;&#x4F53;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x9069;&#x5EA6;&#x306B;&#x30EA;&#x30B9;&#x30AF;&#x5897;&#x52A0;&#x304C;&#x89B3;&#x5BDF;&#x3055;&#xFF05;CI 1.05&#x304B;&#x3089;1.50&#xFF09;&#x3002;&#x751F;&#x5B58;&#x5206;&#x6790;&#x3067;&#x306F;&#x3001;RECK-420 T / C SNP&#x306E;&#x552F;&#x4E00;&#x306E;TC&#x30D8;&#x30C6;&#x30ED;&#x63A5;&#x5408;&#x4F53;&#x306F;&#x3001;TT&#x30DB;&#x30E2;&#x63A5;&#x5408;&#x4F53;&#xFF08;&#x30EA;&#x30F3;&#x30D1;&#x7BC0;&#x9670;&#x6027;&#x306E;&#x5834;&#x5408;&#x306B;&#x3059;&#x3079;&#x3066;&#x306E;&#x30B1;&#x30FC;&#x30B9;&#x3068;P = 0.03&#x3067;P = 0.02&#xFF09;&#x306B;&#x6BD4;&#x3079;&#x3066;&#x826F;&#x597D;&#x306A;&#x751F;&#x5B58;&#x7387;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x4ED6;&#x306E;SNP&#x306E;&#x3044;&#x305A;&#x308C;&#x3082;&#x5897;&#x52A0;&#x3057;&#x305F;&#x4E73;&#x764C;&#x306E;&#x30EA;&#x30B9;&#x30AF;&#x3092;&#x6388;&#x4E0E;&#x3057;&#x306A;&#x3044;&#x3001;&#x307E;&#x305F;&#x3001;&#x5F7C;&#x3089;&#x306F;&#x751F;&#x5B58;&#x7387;&#x3068;&#x76F8;&#x95A2;&#x3057;&#x306A;&#x304B;&#x3063;&#x305F;&#x3002; RECK&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;-585 TT&#x30DB;&#x30E2;&#x63A5;&#x5408;&#x6027;&#x3068;&#x30A8;&#x30B9;&#x30C8;&#x30ED;&#x30B2;&#x30F3;&#x3068;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B2;&#x30B9;&#x30C6;&#x30ED;&#x30F3;&#x53D7;&#x5BB9;&#x4F53;&#x306E;&#x72B6;&#x614B;&#xFF08;OR 1.81&#x3001;1.03&#x304B;&#x3089;3.21&#x304A;&#x3088;&#x3073;OR 2.10 95&#xFF05;CI&#x3001;1.18&#x304B;&#x3089;3.86 95&#xFF05;CI&#x3001;&#x76F8;&#x95A2;TIMP3&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;-1296 TT&#x30DB;&#x30E2;&#x63A5;&#x5408;&#x6027;&#x306E;&#x7D44;&#x307F;&#x5408;&#x308F;&#x305B;&#x305D;&#x308C;&#x305E;&#x308C;&#xFF09;&#x3001;&#x304A;&#x3088;&#x3073;MMP2&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;-1306 TT&#x30DB;&#x30E2;&#x63A5;&#x5408;&#x4F53;&#x3068;&#x30D7;&#x30ED;&#x30B2;&#x30B9;&#x30C6;&#x30ED;&#x30F3;&#x53D7;&#x5BB9;&#x4F53;&#x306E;&#x72B6;&#x614B;&#xFF08;OR 2.34&#x3001;1.08&#x304B;&#x3089;5.08&#x3001;95&#xFF05;CI&#xFF09;&#x3068;&#x200B;&#x200B;MMP9&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;-1562 CC&#x30DB;&#x30E2;&#x63A5;&#x5408;&#x6027;&#x306E;&#x7D44;&#x307F;&#x5408;&#x308F;&#x305B;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306E;&#x7814;&#x7A76;&#x306F;&#x3001;&#x7814;&#x7A76;SNP&#x3068;&#x4E73;&#x764C;&#x306E;&#x9032;&#x884C;&#x306E;&#x9593;&#x306B;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x76F8;&#x95A2;&#x95A2;&#x4FC2;&#x3092;&#x793A;&#x5506;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3082;&#x306E;&#x306E;&#x3001;&#x30EA;&#x30B9;&#x30AF;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x578B;&#x306E;&#x5E0C;&#x5C11;&#x6027;&#x306F;&#x3001;&#x8A3A;&#x7642;&#x6240;&#x3067;&#x305D;&#x306E;&#x6709;&#x7528;&#x6027;&#x3092;&#x5236;&#x9650;&#x3057;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x30DE;&#x30C8;&#x30EA;&#x30C3;&#x30AF;&#x30B9;&#x30E1;&#x30BF;&#x30ED;&#x3068;&#x305D;&#x306E;&#x963B;&#x5BB3;&#x5264;&#x306E;&#x30D7;&#x30ED;&#x30E2;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC;&#x591A;&#x578B;&#xFF1A;&#x4E73;&#x764C;&#x611F;&#x53D7;&#x6027;&#x3068;&#x9032;&#x884C;&#x306B;&#x306F;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;

&#xB9E4;&#xD2B8;&#xB9AD;&#xC2A4; metalloproteinases &#xBC0F; &#xC885;&#xC591; &#xC9C4;&#xD589;&#xC5D0; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xC5B5;&#xC81C;&#xC81C;&#xC758; &#xC911;&#xC694;&#xC131;&#xC740; &#xC798; &#xBB38;&#xC11C;&#xD654; &#xB418;&#xC5B4;&#xC788;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xB2E8;&#xC77C; &#xB274;&#xD074;&#xB808;&#xC624;&#xD2F0;&#xB4DC; polymorphisms (Snp)&#xC774;&#xC774; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758; &#xBC1C;&#xAE30;&#xC778; &#xC9C0;&#xAD6C;&#xC5D0; &#xBBFC;&#xAC10;&#xC131; &#xB610;&#xB294; &#xC720;&#xBC29;&#xC554;&#xC758; &#xC9C4;&#xD589;&#xACFC; &#xAD00;&#xB828; &#xB418;&#xC5B4; &#xC788;&#xB294; &#xACBD;&#xC6B0; &#xC870;&#xC0AC; &#xC2F6; &#xC5C8; &#xC5B4; &#xC694;. &#xC774;, &#xC9C0;&#xAE08;&#xAE4C;&#xC9C0; &#xAC00;&#xC7A5; &#xD070; &#xCF00;&#xC774;&#xC2A4; &#xCEE8;&#xD2B8;&#xB864; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC6B0;&#xB9AC; genotyped 8 &#xAC1C;&#xC758; Snp well-characterized &#xC720; &#xBC29; &#xC554; &#xC2DC;&#xB9AC;&#xC988; 959 &#xC0AC;&#xB840;&#xC640; &#xC2A4;&#xC6E8;&#xB374;&#xC5D0;&#xC11C; 952 &#xCEE8;&#xD2B8;&#xB864;&#xC758; MMP1, MMP2, MMP3, MMP9, MMP13, RECK &#xBC0F; TIMP3 &#xC720;&#xC804;&#xC790;. &#xBE44;&#xB85D; &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xBE44;&#xAD50;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD574;&#xACB0; &#xB418;&#xC9C0; &#xC54A;&#xC740;, &#xBA87; &#xB2E8;&#xCCB4;&#xB9CC; &#xC9C0;&#xC801; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xAD00;&#xCC30; MMP9 1562 C/T SNP (&#xB610;&#xB294; 1.88, 95% CI 0.97 3.63)&#xC758; TT homozygotes&#xC640; C &#xB300;&#xB9BD; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC0AC;&#xC5C5;&#xC790; (&#xB610;&#xB294; 1.25, 95% CI 1.05-1.50) TIMP3-1296 T/C SNP&#xC758; &#xC704;&#xD5D8;&#xC774; &#xB2E4;&#xC18C; &#xC99D;&#xAC00; &#xD588;&#xB2E4;. &#xC0DD;&#xC874; &#xBD84;&#xC11D; RECK 420 T/C SNP&#xC758; TC heterozygotes TT homozygotes&#xC5D0; &#xBE44;&#xD574; &#xB354; &#xB098;&#xC740; &#xC0DD;&#xC874;&#xC744; &#xBCF4;&#xC5EC; &#xC8FC;&#xC5C8;&#xB2E4; (P = 0.02 &#xBAA8;&#xB4E0; &#xACBD;&#xC6B0;&#xC5D0; P = 0.03 &#xB9BC;&#xD504; &#xB178;&#xB4DC; &#xBD80;&#xC815;&#xC801;&#xC778; &#xACBD;&#xC6B0;&#xC5D0;). &#xC544;&#xBB34;&#xB3C4; &#xB2E4;&#xB978; Snp&#xB97C; &#xC99D;&#xAC00; &#xC720;&#xBC29;&#xC554; &#xC704;&#xD5D8;, &#xC218; &#xC5EC;&#xB3C4; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC740; &#xC0DD;&#xC874;&#xC744; &#xC5F0;&#xAD00; &#xC54A;&#xC558;&#xB2E4;. RECK &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758;-585 TT homozygosity &#xBC0F; TIMP3 &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758;-1296 TT homozygosity &#xC870;&#xD569; &#xC5D0;&#xC2A4;&#xD2B8;&#xB85C;&#xAC90;&#xACFC; &#xD669; &#xCCB4; &#xD638;&#xB974;&#xBAAC; &#xC218;&#xC6A9; &#xCCB4; &#xC0C1;&#xD0DC;&#xC640; &#xC0C1;&#xAD00; (&#xB610;&#xB294; 1.81, 95% CI 1.03-3.21 &#xBC0F; &#xB610;&#xB294; 2.10, 95% CI 1.18 3.86 &#xAC01;&#xAC01;), &#xBC0F; MMP2 &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC758;-1306 TT homozygosity &#xBC0F;-1562 &#xCC38;&#xC870; homozygosity &#xD669; &#xCCB4; &#xD638;&#xB974;&#xBAAC; &#xC218;&#xC6A9; &#xCCB4; &#xC0C1;&#xD0DC; (&#xB610;&#xB294; 2.34 MMP9 &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC5D0;&#xC11C;&#xC758; &#xC870;&#xD569;95% CI 1.08 5.08). &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C; &#xC81C;&#xC548; &#xC5B4;&#xB5A4; &#xC0C1;&#xAD00; &#xAD00;&#xACC4; &#xACF5;&#xBD80; Snp&#xC640; &#xC720;&#xBC29;&#xC554;&#xC758; &#xC9C4;&#xD589;, &#xBE44;&#xB85D; &#xC704;&#xD5D8; genotypes&#xC758; &#xD76C;&#xADC0; &#xD55C; &#xBCD1;&#xC6D0;&#xC5D0;&#xC11C; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xC720;&#xC6A9;&#xC131;&#xC744; &#xC81C;&#xD55C; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xB9E4;&#xD2B8;&#xB9AD;&#xC2A4; metalloproteinases&#xC640; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xC5B5;&#xC81C;&#xC81C;&#xC5D0; &#xBC1C;&#xAE30;&#xC778; polymorphisms: &#xC720; &#xBC29; &#xC554; &#xBBFC;&#xAC10;&#xC131;&#xACFC; &#xC9C4;&#xD589;&#xC744; &#xD568;&#xAED8; &#xBA87; &#xC5F0;&#xACB0;.

La importancia de las metaloproteinasas de la matriz y sus inhibidores en la progresi&#xF3;n tumoral est&#xE1; bien documentada. Quer&#xED;amos investigar si polimorfismos de nucle&#xF3;tido &#xFA;nico (SNP) en las regiones promotoras de estos genes est&#xE1;n asociados con la susceptibilidad o la progresi&#xF3;n del c&#xE1;ncer de mama. En este, el m&#xE1;s grande hasta el momento estudio caso-control, genotipo ocho SNPs en el MMP1, MMP2, MMP3, MMP9, MMP13, RECK y TIMP3 genes en una serie de c&#xE1;ncer de mama bien caracterizado de 959 casos y controles 952 de Suecia. A pesar de que no haya corregido para comparaciones m&#xFA;ltiples, s&#xF3;lo unas pocas asociaciones se observaron. Se observ&#xF3; un aumento moderado del riesgo para los homocigotos TT de la MMP9-1562 C / T SNP (OR 1.88, IC 95% 0.97-3.63) y para los portadores del alelo C de la T-1296 TIMP3 / C SNP (OR 1.25, IC 95 IC 1.05-1.50%). En el an&#xE1;lisis de supervivencia, s&#xF3;lo los heterocigotos TC de la T-420 RECK / SNP C mostr&#xF3; una mejor supervivencia en comparaci&#xF3;n con los homocigotos TT (p = 0,02 en todos los casos y P = 0,03 en los casos en los ganglios linf&#xE1;ticos negativos). Ninguno de los SNPs dem&#xE1;s que le confieran un mayor riesgo de c&#xE1;ncer de mama, ni se relacionan con la supervivencia. Una combinaci&#xF3;n de la homocigosis TT -585 en el gen RECK y la homocigosis TT -1296 en el gen TIMP3 correlacionada con el estr&#xF3;geno y el estado del receptor de progesterona (OR 1.81, IC 95% 1.03-3.21 y OR 2.10, IC 95% 1.18-3.86, respectivamente), y una combinaci&#xF3;n de la homocigosis TT -1306 en el gen MMP2 y la homocigosis CC -1562 en el gen MMP9 con el estado del receptor de progesterona (O 2,34, 95% IC 1.8 a 5.8). Aunque nuestro estudio sugiere algunas correlaciones entre los SNPs estudiados y la progresi&#xF3;n del c&#xE1;ncer de mama, la rareza de los genotipos de riesgo limita su utilidad en la cl&#xED;nica.

Polimorfismos de promotor de metaloproteinasas de la matriz y sus inhibidores: pocas asociaciones con la susceptibilidad del c&#xE1;ncer de pecho y la progresi&#xF3;n

&#xB2E8;&#xC77C; &#xB274;&#xD074;&#xB808;&#xC624;&#xD2F0;&#xB4DC; polymorphisms DMBT1 &#xD504;&#xB85C;&#xBAA8;&#xD130; &#xBC0F; &#xC720;&#xBC29;&#xC554;&#xC758; &#xC9C4;&#xD589;.

Polimorfismos de nucle&#xF3;tido &#xFA;nico en el promotor DMBT1 y la progresi&#xF3;n del c&#xE1;ncer de mama

&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027; DMBT1 &#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x542F;&#x52A8;&#x4E0E;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x7684;&#x7814;&#x7A76;&#x8FDB;&#x5C55;&#x3002;

Single nucleotide polymorphisms in the DMBT1 promoter and the progression of breast cancer.

Single Nucleotide Polymorphism dans le promoteur DMBT1 et la progression du cancer du sein

Einzel-Nukleotid-Polymorphismen in der DMBT1 Projekttr&auml;ger und die Progression von Brustkrebs.

Polimorfismi a singolo nucleotide nel promotore DMBT1 e la progressione del cancro al seno.

DMBT1&#x30D7;&#x30ED;&#x30E2;&#x30FC;&#x30BF;&#x30FC;&#x304A;&#x3088;&#x3073;&#x4E73;&#x764C;&#x306E;&#x9032;&#x884C;&#x306E;&#x4E00;&#x5869;&#x57FA;&#x591A;&#x578B;

&#x7EC6;&#x80DE;&#x5916;&#x57FA;&#x8D28;&#x964D;&#x89E3;&#xFF0C;&#x4ECB;&#x5BFC;&#x5C3F;&#x6FC0;&#x9176;&#x578B;&#x7EA4;&#x6EB6;&#x9176;&#x539F;&#x6FC0;&#x6D3B; (uPA) &#x7CFB;&#x7EDF;&#xFF0C;&#x662F;&#x5728;&#x80BF;&#x7624;&#x4FB5;&#x88AD;&#x548C;&#x8F6C;&#x79FB;&#x4E2D;&#x7684;&#x5173;&#x952E;&#x6B65;&#x9AA4;&#x3002;UPA &#x6392;&#x5934;-1 &#x53CA;&#x5176;&#x6291;&#x5236;&#x5242;&#x7684;&#x9AD8;&#x80BF;&#x7624;&#x6C34;&#x5E73;&#x5DF2;&#x4E0E;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x9884;&#x540E;&#x8F83;&#x5DEE;&#x5DF2;&#x5173;&#x8054;&#x8D77;&#x6765;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5BA1;&#x67E5;&#x4E86;&#x662F;&#x5426;&#x9057;&#x4F20;&#x57FA;&#x56E0;&#x53D8;&#x5F02;&#x7684; uPA &#x7CFB;&#x7EDF;&#x5F71;&#x54CD;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x6613;&#x611F;&#x6027;&#x548C;&#x9884;&#x540E;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x6CCC;&#x5C3F;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x516B;&#x4E2A;&#x6F5C;&#x5728;&#x529F;&#x80FD;&#x7684;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027; (SNPs) 959 &#x745E;&#x5178; uPA &#x7CFB;&#x7EDF;&#x7684;&#x516D;&#x4E2A;&#x57FA;&#x56E0;&#x5728;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x60A3;&#x8005;&#x7528;&#x4E86; 15 &#x5E74;&#x7684;&#x540E;&#x7EED;&#x884C;&#x52A8;&#x4EE5;&#x53CA; 952 &#x5339;&#x914D;&#x63A7;&#x4EF6;&#x548C;&#x8BE6;&#x7EC6;&#x7684;&#x4E34;&#x5E8A;&#x6570;&#x636E;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7528;&#x7684;&#x65E0;&#x6761;&#x4EF6;&#x7684;&#x903B;&#x8F91;&#x56DE;&#x5F52;&#x6A21;&#x578B;&#x6765;&#x8BC4;&#x4EF7;&#x57FA;&#x56E0;&#x578B;&#x548C;&#x4E73;&#x623F;&#x764C;&#x98CE;&#x9669;&#x4E0E;&#x80BF;&#x7624;&#x7279;&#x5F81;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x5173;&#x8054;&#x3002;&#x5361;&#x666E;&#x5170;&#x7F8E;&#x5C14;&#x65B9;&#x6CD5;&#x88AB;&#x7528;&#x6765;&#x4F30;&#x8BA1;&#x751F;&#x5B58;&#x6982;&#x7387; &#xFF1B;&#x65E5;&#x5FD7;&#x7B49;&#x7EA7;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x7528;&#x4E8E;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x5206;&#x7EC4;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x5DEE;&#x5F02;&#x3002;&#x65E0;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x8D4B;&#x4E88;&#x589E;&#x52A0;&#x7684;&#x4E73;&#x764C;&#x98CE;&#x9669;&#xFF0C;&#x4F46;&#x4E0E;&#x4E00;&#x4E9B;&#x4F20;&#x7EDF;&#x7684;&#x9884;&#x540E;&#x56E0;&#x7D20;&#x7684;&#x76F8;&#x5173;&#x6027;&#x89C2;&#x5BDF;&#x5230;&#x7684;&#x51E0;&#x4E2A;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x3002;&#x6700;&#x91CD;&#x8981;&#x7684;&#x662F;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x53D1;&#x73B0;-675 4 G/5 G &#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x4E2D; pai-1 &#x57FA;&#x56E0;&#x6709;&#x5E0C;&#x671B;&#x6CBB;&#x7597;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x9884;&#x540E;&#x6807;&#x8BB0;&#x7269;&#x3002;&#x76F8;&#x6BD4;&#x66F4;&#x7CDF;&#x751F;&#x5B58;&#x4E0E;&#x663E;&#x8457;&#x76F8;&#x5173;&#x7684;&#x6BCF; 4 G 4 G &#x548C; 4 G/5 G &#x57FA;&#x56E0;&#x578B;&#x6BCF; 5 G 5 G homozygosity (RR 2.04&#xFF0C;95%CI 1.45 2.86&#xFF0C;P &lt; 0.001&#xFF09;&#xFF0C;&#x7279;&#x522B;&#x662F;&#x5728;&#x66F4;&#x5177;&#x4FB5;&#x7565;&#x6027;&#x7684;&#x80BF;&#x7624;&#x60A3;&#x8005;&#x3002;5 G/5 G &#x7EAF;&#x5408;&#x4F53;&#x4E5F;&#x5177;&#x6709;&#x66F4;&#x7CDF;&#x7CD5;&#x7684;&#x662F;&#x95F4;&#x6DCB;&#x5DF4;&#x7ED3;&#x9634;&#x6027;&#x7684;&#x60C5;&#x51B5;&#x4E0B;&#x751F;&#x5B58;&#x7684;&#x7EC4;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x7684;&#x53D1;&#x73B0;&#x8868;&#x660E;&#x8BE5;&#x57FA;&#x56E0;&#x5206;&#x578B;&#x767D;-1-675 4 G/5 G &#x53EF;&#x80FD;&#x6709;&#x52A9;&#x4E8E;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x60A3;&#x8005;&#x7684;&#x4E34;&#x5E8A;&#x9884;&#x540E;&#x3002;

&#x77F3;&#x6392;-1-675 4 G/5 G &#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x9884;&#x540E;&#x7684;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x3002;

Extracellular matrix degradation, mediated by the urokinase plasminogen activation (uPA) system, is a critical step in tumor invasion and metastasis. High tumor levels of uPA and its inhibitor PAI-1 have been correlated with poor prognosis in breast cancer. We examined whether genetic variation in the genes of the uPA system affect breast cancer susceptibility and prognosis. We genotyped eight potentially functional single nucleotide polymorphisms (SNPs) in six genes of the uPA system in 959 Swedish breast cancer patients with detailed clinical data and up to 15 years of follow-up together with 952 matched controls. We used the unconditional logistic regression models to evaluate the associations between genotypes and breast cancer risk and tumor characteristics. The Kaplan-Meier method was used to estimate the survival probabilities; the log-rank test was used to test differences between subgroups. None of the SNPs conferred an increased breast cancer risk, but correlation with some traditional prognostic factors was observed for several SNPs. Most importantly, we identified the -675 4G/5G SNP in the PAI-1 gene as a promising prognostic biomarker for breast cancer. Compared to the 4G/4G and 4G/5G genotypes 5G/5G homozygosity correlated significantly with worse survival (RR 2.04, 95% CI 1.45-2.86, P<0.001), especially in patients with more aggressive tumors. 5G/5G homozygotes were also the group with worse survival among lymph node negative cases. Our finding suggests that genotyping PAI-1 -675 4G/5G may help in clinical prognosis of breast cancer.

PAI-1 -675 4G/5G polymorphism as a prognostic biomarker in breast cancer.

D&#xE9;gradation de la matrice extracellulaire, m&#xE9;di&#xE9; par l&#x26;#39;activation du plasminog&#xE8;ne urokinase (uPA) du syst&#xE8;me, est une &#xE9;tape critique dans l&#x26;#39;invasion tumorale et les m&#xE9;tastases. Des taux &#xE9;lev&#xE9;s de tumeurs de l&#x26;#39;uPA et de son inhibiteur PAI-1 ont &#xE9;t&#xE9; corr&#xE9;l&#xE9;es &#xE0; un mauvais pronostic dans le cancer du sein. Nous avons examin&#xE9; si la variation g&#xE9;n&#xE9;tique dans les g&#xE8;nes du syst&#xE8;me uPA incidence sur la susceptibilit&#xE9; du cancer du sein et le pronostic. Nous avons g&#xE9;notyp&#xE9; huit potentiellement fonctionnels polymorphismes nucl&#xE9;otidiques simples (SNP) dans six g&#xE8;nes du syst&#xE8;me uPA de 959 patients su&#xE9;dois du cancer du sein avec des donn&#xE9;es cliniques d&#xE9;taill&#xE9;es et jusqu&#x26;#39;&#xE0; 15 ans de suivi ainsi que avec 952 t&#xE9;moins appari&#xE9;s. Nous avons utilis&#xE9; les mod&#xE8;les de r&#xE9;gression logistique inconditionnelle pour &#xE9;valuer les associations entre les g&#xE9;notypes et le risque de cancer du sein et caract&#xE9;ristiques de la tumeur. La m&#xE9;thode de Kaplan-Meier a &#xE9;t&#xE9; utilis&#xE9;e pour estimer les probabilit&#xE9;s de survie, le test du log-rank a &#xE9;t&#xE9; utilis&#xE9; pour tester les diff&#xE9;rences entre sous-groupes. Aucun des SNP conf&#xE9;r&#xE9; un risque accru de cancer du sein, mais la corr&#xE9;lation avec des facteurs pronostiques traditionnels a &#xE9;t&#xE9; observ&#xE9;e pour plusieurs SNP. Plus important encore, nous avons identifi&#xE9; la 4G/5G -675 SNP dans le g&#xE8;ne PAI-1 comme marqueur pronostique prometteur pour le cancer du sein. Par rapport aux g&#xE9;notypes 4G/4G et 4G/5G 5G/5G homozygotie une corr&#xE9;lation significative avec la survie pire (RR 2,04, IC &#xE0; 95% de 1,45 &#xE0; 2,86, P &#x26;lt;0,001), en particulier chez les patients atteints d&#x26;#39;autres tumeurs agressives. Homozygotes 5G/5G ont &#xE9;galement le groupe avec la survie pire parmi les cas de ganglions lymphatiques n&#xE9;gatifs. Notre &#xE9;tude sugg&#xE8;re que le g&#xE9;notypage de PAI-1 -675 4G/5G peut aider dans le pronostic clinique du cancer du sein.

PAI-1 -675 Polymorphisme 4G/5G comme marqueur pronostique dans le cancer du sein

Extrazellul&auml;ren Matrix Erniedrigung, vermittelt durch die Urokinase Plasminogen (uPA) Aktivierungssystem, ist ein entscheidender Schritt in der Tumorinvasion und Metastasierung. Hohe Tumor Ebenen der uPA und seine Inhibitoren PAI-1 haben mit schlechte Prognose bei Brustkrebs aufeinander bezogen worden. Wir pr&uuml;fen, ob genetische Variation in den Genen des uPA Systems beeinflussen, Brust-Krebs-Anf&auml;lligkeit und Prognose. Wir genotypisierten acht potentiell funktionalen Einzel-Nukleotid-Polymorphismen (SNPs) in sechs Genen des uPA Systems 959 Schwedisch Brust-Krebs-Patienten mit detaillierte klinische Daten und bis zu 15 Jahre zusammen mit 952 abgestimmt Steuerelemente. Wir verwendet die bedingungslose logistische Regressionsmodelle, um die Zuordnungen zwischen Genotypen und Brust-Krebs-Risiko und Tumor-Eigenschaften zu bewerten. Die Kaplan-Meier-Methode wurde verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des &Uuml;berlebens zu sch&auml;tzen; der Protokoll-Rang-Test wurde verwendet, um Unterschiede zwischen Untergruppen zu testen. Keiner von den SNPs &uuml;bertragenen ein erh&ouml;htes Brustkrebsrisiko, sondern Korrelation mit einigen traditionellen prognostischen Faktoren f&uuml;r verschiedene SNPs beobachtet wurde. Vor allem aber haben wir die-675 4G/5G SNP im PAI-1-Gen als vielversprechende prognostische Biomarker f&uuml;r Brustkrebs identifiziert. Im Vergleich zu den 4G/4 G und 4 G/5 G Genotypen 5 G/5 G Syndroms korreliert signifikant mit schlechter &Uuml;berleben (RR 2.04, 95 % CI 1,45-2,86, P &lt; 0,001), vor allem bei Patienten mit aggressiver Tumoren. 5 G/5 G homozygote waren auch die Gruppe mit schlechter &Uuml;berleben unter Lymphknoten-negativen F&auml;llen. Unsere Erkenntnis schl&auml;gt vor, dass Genotypisierung PAI-1-675 4G/5G in klinischen Prognose von Brustkrebs zu helfen.

PAI-1-675 4G/5G Polymorphismus als prognostische Biomarker bei Brustkrebs.

Degradazione della matrice extracellulare, mediata dal sistema di attivazione (uPA) del plasminogeno urochinasi, &egrave; un passo fondamentale nell&#39;invasione del tumore e metastasi. Tumore alta di uPA e suo inibitore PAI-1 sono stato correlato con prognosi nel cancro della mammella. Abbiamo esaminato se genetico variazione dei geni del sistema uPA influenzano la suscettibilit&agrave; del cancro al seno e la prognosi. Abbiamo genotipizzati otto potenzialmente funzionale polimorfismi a singolo nucleotide (SNPs) in sei geni del sistema uPA in 959 svedese del seno i malati di cancro con dati clinici dettagliati e fino a 15 anni di follow-up insieme a 952 abbinati i controlli. Abbiamo utilizzato i modelli di regressione logistica incondizionato per valutare le associazioni tra genotipi e caratteristiche di rischio e tumore cancro al seno. Il metodo di Kaplan-Meier &egrave; stato utilizzato per stimare le probabilit&agrave; di sopravvivenza; il log-rank test &egrave; stato utilizzato per testare le differenze fra sottogruppi. Nessuno gli SNPs conferiva un rischio di cancro al seno aumentato, ma &egrave; stata osservata correlazione con alcuni fattori prognostici tradizionali per diversi SNPs. Soprattutto, abbiamo individuato la-675 4G/5g SNP del gene PAI-1 come un promettente biomarcatore prognostico per il cancro al seno. Rispetto all&#39;omozigosi di 5 G/5 G genotipi G 4/4 G e 4G/5g correlato significativamente con la sopravvivenza peggiore (RR 2.04, 95% CI 1,45-2,86, P &lt; 0.001), specialmente in pazienti con tumori pi&ugrave; aggressivi. Gli omozigoti 5g/5g erano anche il gruppo con la peggiore sopravvivenza tra i casi negativi di linfonodo. La nostra ricerca suggerisce che genotyping-675 PAI-1 4G/5G pu&ograve; aiutare nella prognosi clinica del cancro al seno.

PAI-1-675 polimorfismo 4G/5g come un biomarcatore prognostico nel cancro al seno.

&#x30A6;&#x30ED;&#x30AD;&#x30CA;&#x30FC;&#x30BC;&#x30D7;&#x30E9;&#x30B9;&#x30DF;&#x30CE;&#x30FC;&#x30B2;&#x30F3;&#x6D3B;&#x6027;&#x5316;&#x56E0;&#x5B50;&#xFF08;uPA&#xFF09;&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x306B;&#x3088;&#x3063;&#x3066;&#x5A92;&#x4ECB;&#x3055;&#x308C;&#x308B;&#x7D30;&#x80DE;&#x5916;&#x30DE;&#x30C8;&#x30EA;&#x30C3;&#x30AF;&#x30B9;&#x306E;&#x5206;&#x89E3;&#x306F;&#x3001;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x6D78;&#x6F64;&#x3084;&#x8EE2;&#x79FB;&#x306B;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x30B9;&#x30C6;&#x30C3;&#x30D7;&#x3067;&#x3059;&#x3002; uPA&#x3068;&#x305D;&#x306E;&#x30A4;&#x30F3;&#x30D2;&#x30D3;&#x30BF;&#x30FC;PAI-1&#x306E;&#x9AD8;&#x3044;&#x816B;&#x760D;&#x30EC;&#x30D9;&#x30EB;&#x306F;&#x4E73;&#x764C;&#x306E;&#x4E88;&#x5F8C;&#x4E0D;&#x826F;&#x3068;&#x76F8;&#x95A2;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;UPA&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x7684;&#x5909;&#x7570;&#x306F;&#x3001;&#x4E73;&#x764C;&#x611F;&#x53D7;&#x6027;&#x3084;&#x4E88;&#x5F8C;&#x306B;&#x5F71;&#x97FF;&#x3092;&#x4E0E;&#x3048;&#x308B;&#x304B;&#x3069;&#x3046;&#x304B;&#x3092;&#x691C;&#x8A0E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306F;&#x4E00;&#x7DD2;&#x306B;952&#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x3055;&#x305B;&#x305F;&#x5BFE;&#x7167;&#x3068;&#x306E;&#x8A73;&#x7D30;&#x306A;&#x81E8;&#x5E8A;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3068;&#x30D5;&#x30A9;&#x30ED;&#x30FC;&#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x306E;&#x6700;&#x5927;15&#x5E74;&#x306E;959&#x30B9;&#x30A6;&#x30A7;&#x30FC;&#x30C7;&#x30F3;&#x306E;&#x4E73;&#x764C;&#x60A3;&#x8005;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;UPA&#x30B7;&#x30B9;&#x30C6;&#x30E0;&#x306E;6&#x3064;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;8&#x3064;&#x306E;&#x6F5C;&#x5728;&#x7684;&#x6A5F;&#x80FD;&#x306E;&#x4E00;&#x5869;&#x57FA;&#x591A;&#x578B;&#xFF08;SNP&#xFF09;&#x306E;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x578B;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x578B;&#x3068;&#x4E73;&#x304C;&#x3093;&#x30EA;&#x30B9;&#x30AF;&#x3068;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x7279;&#x6027;&#x9593;&#x306E;&#x95A2;&#x9023;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x3001;&#x7121;&#x6761;&#x4EF6;&#x30ED;&#x30B8;&#x30B9;&#x30C6;&#x30A3;&#x30C3;&#x30AF;&#x56DE;&#x5E30;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002; Kaplan-Meier&#x6CD5;&#x306F;&#x751F;&#x5B58;&#x78BA;&#x7387;&#x3092;&#x63A8;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3002;log-rank&#x691C;&#x5B9A;&#x306F;&#x3001;&#x30B5;&#x30D6;&#x30B0;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x9593;&#x306E;&#x9055;&#x3044;&#x3092;&#x30C6;&#x30B9;&#x30C8;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x4F7F;&#x7528;&#x3055;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3057;&#x305F;&#x3002; SNP&#x306E;&#x3044;&#x305A;&#x308C;&#x3082;&#x5897;&#x52A0;&#x3057;&#x305F;&#x4E73;&#x764C;&#x306E;&#x30EA;&#x30B9;&#x30AF;&#x3092;&#x6388;&#x4E0E;&#x307E;&#x305B;&#x3093;&#x304C;&#x3001;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;&#x4F1D;&#x7D71;&#x7684;&#x306A;&#x4E88;&#x5F8C;&#x56E0;&#x5B50;&#x3068;&#x306E;&#x76F8;&#x95A2;&#x306F;&#x3001;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;SNP&#x304C;&#x89B3;&#x5BDF;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3002;&#x6700;&#x3082;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x306E;&#x306F;&#x3001;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x4E73;&#x764C;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x6709;&#x671B;&#x306A;&#x4E88;&#x5F8C;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3068;&#x3057;&#x3066;PAI-1&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;-675 4G/5G SNP&#x3092;&#x540C;&#x5B9A;&#x3057;&#x305F;&#x3002; 4G/4G&#x306B;&#x6BD4;&#x3079;&#x3066;&#x3001;&#x7279;&#x306B;&#x3001;&#x3088;&#x308A;&#x7A4D;&#x6975;&#x7684;&#x306A;&#x816B;&#x760D;&#x3092;&#x6301;&#x3064;&#x60A3;&#x8005;&#x3067;&#x306F;&#x3001;&#x60AA;&#x5316;&#x7387;&#xFF08;RR 2.04&#x3001;95&#xFF05;CI 1.45&#x304B;&#x3089;2.86&#x3001;P &#x26;lt;0.001&#xFF09;&#x3068;&#x6709;&#x610F;&#x306B;&#x76F8;&#x95A2;&#x3057;&#x3066;&#x30DB;&#x30E2;&#x63A5;&#x5408;&#x306E;5G/5G&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x578B;&#x3092;4G/5G&#x3002; 5G/5G&#x30DB;&#x30E2;&#x63A5;&#x5408;&#x4F53;&#x306F;&#x307E;&#x305F;&#x3001;&#x30EA;&#x30F3;&#x30D1;&#x7BC0;&#x9670;&#x6027;&#x75C7;&#x4F8B;&#x9593;&#x306E;&#x60AA;&#x3044;&#x751F;&#x5B58;&#x7387;&#x3092;&#x6301;&#x3064;&#x30B0;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x3067;&#x3042;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x79C1;&#x305F;&#x3061;&#x306E;&#x767A;&#x898B;&#x306F;&#x3001;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x578B;PAI-1 -675 4G/5G&#x306F;&#x3001;&#x4E73;&#x304C;&#x3093;&#x306E;&#x81E8;&#x5E8A;&#x7684;&#x4E88;&#x5F8C;&#x306B;&#x5F79;&#x7ACB;&#x3064;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x5506;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;

&#x4E73;&#x304C;&#x3093;&#x306E;&#x4E88;&#x5F8C;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3068;&#x3057;&#x3066;PAI-1 -675 4G/5G&#x591A;&#x578B;

&#xC138;&#xD3EC; &#xC678; &#xAE30;&#xC9C8; &#xC800;&#xD558;, urokinase plasminogen &#xD65C;&#xC131;&#xD654; (uPA) &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C;&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xC911;&#xC7AC; &#xC885;&#xC591; &#xB0B4; &#xC2B5; &#xBC0F; &#xC804;&#xC774;&#xC5D0; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xB2E8;&#xACC4;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. Upa&#xC640; &#xADF8; &#xC5B5;&#xC81C;&#xC81C; &#xD30C;&#xC774; 1 &#xC218;&#xC900;&#xC758; &#xB192;&#xC740; &#xC885;&#xC591; &#xC720;&#xBC29;&#xC554;&#xC5D0; &#xC788;&#xB294; &#xBE48;&#xC57D;&#xD55C; &#xC608; &#xC9C0; &#xC0C1;&#xD638; &#xC5F0;&#xAD00; &#xB418;&#xC5B4; &#xC788;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC720;&#xC804; &#xC5EC;&#xBD80; &#xAC80;&#xC0AC; uPA &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C;&#xC758; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC5D0;&#xC11C; &#xBCC0;&#xD615; &#xC720; &#xBC29; &#xC554; &#xC790;&#xD654; &#xC728; &#xBC0F; &#xC608; &#xD6C4;&#xC5D0; &#xC601;&#xD5A5;&#xC744; &#xC90D;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC; genotyped 8 &#xAC1C;&#xC758; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xC801; &#xAE30;&#xB2A5; &#xB2E8;&#xC77C; &#xB274;&#xD074;&#xB808;&#xC624;&#xD2F0;&#xB4DC; polymorphisms (Snp) 959 &#xC2A4;&#xC6E8;&#xB374;&#xC5B4;&#xC5D0;&#xC11C; uPA &#xC2DC;&#xC2A4;&#xD15C;&#xC758; 6 &#xAC1C;&#xC758; &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC554; &#xD658;&#xC790;&#xB97C; &#xC720;&#xBC29;&#xC554; &#xC784;&#xC0C1; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xB97C; &#xC0C1;&#xC138; &#xD558; &#xACE0; &#xCD5C;&#xB300; 952 &#xD568;&#xAED8; &#xD6C4;&#xC18D;&#xC758; 15 &#xB144; &#xCEE8;&#xD2B8;&#xB864;&#xC744; &#xC77C;&#xCE58; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. Genotypes &#xBC0F; &#xC720; &#xBC29; &#xC554; &#xC704;&#xD5D8;&#xACFC; &#xC885;&#xC591; &#xD2B9;&#xC131; &#xAC04;&#xC758; &#xAD00;&#xACC4;&#xB97C; &#xD3C9;&#xAC00; &#xD558; &#xBB34;&#xC870;&#xAC74; &#xB85C;&#xC9C0;&#xC2A4;&#xD2F1; &#xD68C;&#xADC0; &#xBAA8;&#xB378;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xCE74; &#xD50C; &#xB780;-&#xB9C8;&#xC774;&#xC5B4; &#xBA54;&#xC11C;&#xB4DC;; &#xC0DD;&#xC874; &#xD655;&#xB960;&#xC744; &#xCD94;&#xC815; &#xD558;&#xB294; &#xB370; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD55C; &#xB85C;&#xADF8; &#xC21C;&#xC704; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xD558;&#xC704; &#xADF8;&#xB8F9; &#xAC04;&#xC758; &#xCC28;&#xC774; &#xD14C;&#xC2A4;&#xD2B8; &#xD558;&#xB294; &#xB370; &#xC0AC;&#xC6A9;&#xD55C;. &#xC544;&#xBB34;&#xB3C4; Snp &#xC99D;&#xAC00; &#xC720; &#xBC29; &#xC554; &#xC704;&#xD5D8;&#xC744; &#xC218; &#xC5EC; &#xD558;&#xC9C0;&#xB9CC; &#xC77C;&#xBD80; &#xC804;&#xD1B5;&#xC801;&#xC778; &#xC804;&#xC870; &#xC694;&#xC778;&#xC640;&#xC758; &#xC0C1;&#xAD00; &#xAD00;&#xACC4;&#xB294; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xAC00;&#xC9C0; Snp&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAD00;&#xCC30; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xAC00;&#xC7A5; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xAC83;&#xC740;, &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC720;&#xBC29;&#xC554;&#xC744; &#xC704;&#xD55C; &#xC720;&#xB9DD;&#xD55C; &#xC804;&#xC870; biomarker&#xB85C;-675 4g/5g SNP &#xD30C;&#xC774; 1 &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC5D0; &#xD655;&#xC778;. &#xB354; &#xC0DD;&#xC874;&#xC5D0; &#xD06C;&#xAC8C; &#xC5F0;&#xAD00; 4g/4g&#xC640; 3g/4g/5g genotypes 5 G/5 G homozygosity&#xC5D0; &#xBE44;&#xD574; (RR 2.04, 95% CI 1.45 2.86, P &lt; 0.001), &#xACF5;&#xACA9;&#xC801;&#xC778; &#xC885;&#xC591;&#xC744; &#xAC00;&#xC9C4; &#xD658;&#xC790;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD2B9;&#xD788;. 5 G/5 G homozygotes &#xB9BC;&#xD504; &#xB178;&#xB4DC; &#xBD80;&#xC815;&#xC801;&#xC778; &#xC0AC;&#xAC74; &#xAC00;&#xC6B4;&#xB370; &#xB354; &#xC0DD;&#xC874; &#xADF8;&#xB8F9;&#xB3C4; &#xC788;&#xC5C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xAC00; &#xCC3E;&#xB294; &#xADF8; &#xC720;&#xC804;&#xD615; &#xD30C;&#xC774;-1-675 4g/5g &#xC720;&#xBC29;&#xC554;&#xC758; &#xC784;&#xC0C1; &#xC608; &#xD6C4;&#xC5D0; &#xB3C4;&#xC6C0;&#xC774; &#xB420; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4; &#xC81C;&#xC548; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xC720;&#xBC29;&#xC554;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC804;&#xC870; biomarker&#xB85C; &#xD30C;&#xC774;-1-675 4g/5g &#xB2E4;&#xD615;&#xC131;.

Degradaci&#xF3;n de la matriz extracelular, mediada por la activaci&#xF3;n del plasmin&#xF3;geno urocinasa (UPA) del sistema, es un paso cr&#xED;tico en la invasi&#xF3;n tumoral y met&#xE1;stasis. Los niveles altos de tumores de uPA y su inhibidor PAI-1 se han correlacionado con mal pron&#xF3;stico en c&#xE1;ncer de mama. Hemos examinado si la variaci&#xF3;n gen&#xE9;tica en los genes del sistema UPA afectar a la susceptibilidad del c&#xE1;ncer de mama y el pron&#xF3;stico. Estamos genotipo ocho potencialmente funcionales polimorfismos de nucle&#xF3;tido &#xFA;nico (SNPs) en seis genes del sistema de UPA en 959 pacientes suecos con c&#xE1;ncer de mama con los datos cl&#xED;nicos detallados y hasta 15 a&#xF1;os de seguimiento, junto con 952 controles emparejados. Se utilizaron los modelos incondicionales de regresi&#xF3;n log&#xED;stica para evaluar las asociaciones entre los genotipos y el riesgo de c&#xE1;ncer de mama y las caracter&#xED;sticas del tumor. El m&#xE9;todo de Kaplan-Meier se utiliz&#xF3; para estimar las probabilidades de supervivencia, la prueba de log-rank se utiliz&#xF3; para probar las diferencias entre los subgrupos. Ninguno de los SNPs confieren un mayor riesgo de c&#xE1;ncer de mama, pero la correlaci&#xF3;n con algunos factores pron&#xF3;sticos tradicionales se observ&#xF3; en varios SNPs. Lo m&#xE1;s importante, hemos identificado los -675 4G/5G SNP en el gen PAI-1 como un biomarcador pron&#xF3;stico prometedor para el c&#xE1;ncer de mama. En comparaci&#xF3;n con los genotipos 4G/4G y 4G/5G 5G/5G homocigosis se correlacion&#xF3; significativamente con una peor supervivencia (RR 2,04, IC 95% 1.45-2.86, p &#x26;lt;0,001), especialmente en pacientes con tumores m&#xE1;s agresivos. Homocigotos 5G/5G tambi&#xE9;n fueron el grupo con peor supervivencia en los casos de ganglios linf&#xE1;ticos negativos. Nuestro hallazgo sugiere que el genotipo de PAI-1 4G/5G -675 puede ayudar en el pron&#xF3;stico cl&#xED;nico del c&#xE1;ncer de mama.

PAI-1 4G/5G polimorfismo -675 como un biomarcador pron&#xF3;stico en el c&#xE1;ncer de mama

&#x6574;&#x5408;&#x7D20;&#x63A7;&#x5236;&#x7EC6;&#x80DE;&#x5916;&#x57FA;&#x8D28;&#x7684;&#x7EC6;&#x80DE;&#x9644;&#x4EF6;&#x548C;&#x8C03;&#x89E3;&#x7EC6;&#x80DE;&#x589E;&#x6B96;&#x3001; &#x8FC1;&#x79FB;&#x548C;&#x751F;&#x5B58;&#x7684;&#x91CD;&#x8981;&#x4F5C;&#x7528;&#x3002;&#x4E00;&#x5927;&#x6279;&#x91CD;&#x8981;&#x764C;&#x75C7;&#x76F8;&#x5173;&#x6574;&#x5408;&#x7D20;&#x57FA;&#x56E0;&#x53EF;&#x4EE5;&#x53D7; Microrna &#xFF08;Mirna&#xFF09; &#x7ED1;&#x5B9A;&#x5230;&#x5176;&#x76EE;&#x6807;&#x7AD9;&#x70B9; 3&#39; &#x975E;&#x7FFB;&#x8BD1;&#x533A;&#x57DF;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x5BF9;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x53D1;&#x75C5;&#x7387; (BC) &#x53CA;&#x4E34;&#x5E8A;&#x7ED3;&#x5C40;&#x9884;&#x6D4B;&#x7684;&#x7C73;&#x5C14;&#x76EE;&#x6807;&#x7AD9;&#x70B9;&#x7684;&#x516D;&#x4E2A;&#x6574;&#x5408;&#x7D20;&#x57FA;&#x56E0; (ITGA3&#x3001; ITGA6&#x3001; ITGAv&#x3001; ITGB3&#x3001; ITGB4 &#x548C; ITGB5&#xFF09; &#x5728;&#x5BA1;&#x67E5;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027; (SNPs) &#x7684;&#x5F71;&#x54CD;&#x3002;&#x516D;&#x4E2A;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x57FA;&#x56E0;&#x578B;&#x5728;&#x745E;&#x5178;&#x4E8B;&#x4EF6; BC 749 &#x4F8B;&#x4E34;&#x5E8A;&#x7684;&#x8BE6;&#x7EC6;&#x6570;&#x636E;&#xFF0C;&#x8D77;&#x5230; 15 &#x5E74;&#x7684;&#x540E;&#x7EED;&#x884C;&#x52A8;&#x4EE5;&#x53CA;&#x7B2C; 1493&#x5E74;&#x5339;&#x914D;&#x7684;&#x63A7;&#x4EF6;&#x3002;&#x6211;&#x4EEC;&#x8BC4;&#x4F30;&#x57FA;&#x56E0;&#x578B;&#x548C; BC &#x98CE;&#x9669;&#x548C;&#x4E34;&#x5E8A;&#x80BF;&#x7624;&#x7279;&#x5F81;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684;&#x5173;&#x8054;&#x3002;&#x751F;&#x5B58;&#x6982;&#x7387;&#x4E0D;&#x540C;&#x5206;&#x7EC4;&#x4E4B;&#x95F4;&#x8FDB;&#x884C;&#x6BD4;&#x8F83;&#x3002;&#x627E;&#x4E00;&#x672C;&#x5C0F;&#x8BF4;&#xFF0C;&#x51E0;&#x4E2A;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x4F3C;&#x4E4E;&#x4E0E;&#x6FC0;&#x7D20;&#x53D7;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;&#x76F8;&#x5173;&#x8054;&#x3002;&#x6700;&#x5F3A;&#x7684;&#x534F;&#x4F1A;&#x4E0E;&#x4F1A;&#x8005;&#x4E4B;&#x95F4;&#x7684; A &#x7B49;&#x4F4D;&#x57FA;&#x56E0;&#x7684;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027; rs743554 ITGB4 &#x57FA;&#x56E0;&#x4E0E;&#x96CC;&#x6FC0;&#x7D20;&#x53D7;&#x4F53;&#x9634;&#x6027;&#x80BF;&#x7624; [&#x8D54;&#x7387;&#x6BD4;&#x7387; 2.09&#xFF0C;95%&#x7F6E;&#x4FE1;&#x533A;&#x95F4; (&#x72EC;&#x8054;&#x4F53;) 1.19 3.67] &#x4E2D;&#x3002;&#x76F8;&#x540C;&#x7684;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x662F;&#x4E0E;&#x751F;&#x5B58;&#x76F8;&#x5173;&#x8054;&#x3002;A &#x7B49;&#x4F4D;&#x57FA;&#x56E0;&#x627F;&#x8FD0;&#x4EBA;&#x4E0E;&#x91CE;&#x751F;&#x578B;&#x57FA;&#x56E0;&#x8F7D;&#x4F53; &#xFF08;&#x5371;&#x9669;&#x6BD4; 2.11&#xFF0C;95%&#x72EC;&#x8054;&#x4F53; 1.21 368&#xFF09; &#x76F8;&#x6BD4;&#x66F4;&#x7CDF;&#x751F;&#x5B58;&#x3002;&#x7A77;&#x4EBA;&#x7684;&#x751F;&#x5B58;&#x662F;&#x5177;&#x6709;&#x4FB5;&#x7565;&#x6027;&#x7684;&#x80BF;&#x7624;&#x7279;&#x5F81;&#x663E;&#x8457;&#x5173;&#x8054;&#xFF1A; &#x6863;&#x6B21;&#x6700;&#x9AD8;&#x3001; &#x6DCB;&#x5DF4;&#x7ED3;&#x8F6C;&#x79FB;&#x3001; &#x9AD8;&#x9636;&#x6BB5;&#x3002;&#x6CA1;&#x6709;&#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x4E0E; BC &#x98CE;&#x9669;&#x663E;&#x8457;&#x76F8;&#x5173;&#x3002;ITGB4 &#x5355;&#x6838;&#x82F7;&#x9178;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#x4F3C;&#x4E4E;&#x5F71;&#x54CD;&#x80BF;&#x7624;&#x7684;&#x653B;&#x51FB;&#x6027;&#x548C;&#x751F;&#x5B58;&#xFF0C;&#x5B83;&#x53EF;&#x80FD;&#x5728;&#x4E34;&#x5E8A;&#x9884;&#x540E;&#x7684;&#x4EF7;&#x503C;&#x3002;

&#x5728;&#x6574;&#x5408;&#x7D20;&#x57FA;&#x56E0;&#x4E0E;&#x4E73;&#x817A;&#x764C;&#x53D1;&#x75C5;&#x7684;&#x9884;&#x6D4B; microRNA &#x7ED1;&#x5B9A;&#x7AD9;&#x70B9;&#x4E2D;&#x7684;&#x591A;&#x6001;&#x6027;&#xFF1A; ITGB4 &#x4F5C;&#x4E3A;&#x9884;&#x540E;&#x7684;&#x6807;&#x5FD7;&#x7269;&#x3002;

Integrins control the cell attachment to the extracellular matrix and play an important role in mediating cell proliferation, migration and survival. A number of important cancer-associated integrin genes can be regulated by microRNAs (miRNAs) that bind to their target sites in the 3' untranslated regions. We examined the effect of single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in predicted miRNA target sites of six integrin genes (ITGA3, ITGA6, ITGAv, ITGB3, ITGB4 and ITGB5) on breast cancer (BC) risk and clinical outcome. Six SNPs were genotyped in 749 Swedish incident BC cases with detailed clinical data and up to 15 years of follow-up together with 1493 matched controls. We evaluated associations between genotypes and BC risk and clinical tumour characteristics. Survival probabilities were compared between different subgroups. As a novel finding, several SNPs seemed to associate with the hormone receptor status. The strongest association was observed between the A allele of the SNP rs743554 in the ITGB4 gene and oestrogen receptor-negative tumours [odds ratio 2.09, 95% confidence intervals (CIs) 1.19-3.67]. The same SNP was associated with survival. The A allele carriers had a worse survival compared with the wild-type genotype carriers (hazard ratio 2.11, 95% CIs 1.21-3.68). The poor survival was significantly associated with the aggressive tumour characteristics: high grade, lymph node metastasis and high stage. None of the SNPs was significantly associated with BC risk. As the ITGB4 SNP seems to influence tumour aggressiveness and survival, it may have prognostic value in the clinic.

Polymorphisms in predicted microRNA-binding sites in integrin genes and breast cancer: ITGB4 as prognostic marker.

Les int&#xE9;grines contr&#xF4;ler la fixation des cellules &#xE0; la matrice extracellulaire et jouent un r&#xF4;le important dans la m&#xE9;diation de la prolif&#xE9;ration cellulaire, la migration et la survie. Un certain nombre de g&#xE8;nes importants int&#xE9;grines associ&#xE9;es au cancer peut &#xEA;tre r&#xE9;gl&#xE9;e par les microARN (miARN) qui se lient &#xE0; leurs sites cibles dans la 3 &#x26;#39;des r&#xE9;gions non traduites. Nous avons examin&#xE9; l&#x26;#39;effet de polymorphismes de nucl&#xE9;otides simples (SNP) dans des sites cibles pr&#xE9;dites miRNA de g&#xE8;nes de l&#x26;#39;int&#xE9;grine six (ITGA3, ITGA6, ITGAv, ITGB3, ITGB4 et ITGB5) sur le cancer du sein (BC) des risques et le r&#xE9;sultat clinique. Six SNPs ont &#xE9;t&#xE9; g&#xE9;notyp&#xE9;s chez 749 cas su&#xE9;dois BC incidents avec des donn&#xE9;es cliniques d&#xE9;taill&#xE9;es et jusqu&#x26;#39;&#xE0; 15 ans de suivi ainsi que 1493 t&#xE9;moins appari&#xE9;s. Nous avons &#xE9;valu&#xE9; les associations entre les g&#xE9;notypes et les risques en Colombie-Britannique et cliniques caract&#xE9;ristiques de la tumeur. Les probabilit&#xE9;s de survie ont &#xE9;t&#xE9; compar&#xE9;es entre les diff&#xE9;rents sous-groupes. Comme une conclusion nouvelle, SNP plusieurs semblait &#xE0; associer &#xE0; l&#x26;#39;&#xE9;tat des r&#xE9;cepteurs hormonaux. La plus forte association a &#xE9;t&#xE9; observ&#xE9;e entre l&#x26;#39;all&#xE8;le A du SNP rs743554 du g&#xE8;ne ITGB4 et &#xE0; r&#xE9;cepteurs d&#x26;#39;estrog&#xE8;nes n&#xE9;gatifs tumeurs [odds ratio 2,09, intervalle de confiance 95% (IC) de 1,19 &#xE0; 3,67]. Le m&#xEA;me SNP a &#xE9;t&#xE9; associ&#xE9;e &#xE0; une survie. Les porteurs de l&#x26;#39;all&#xE8;le A a eu un mal de survie par rapport aux transporteurs g&#xE9;notype de type sauvage (hazard ratio 2,11, IC &#xE0; 95% de 1,21 &#xE0; 3,68). Le faible taux de survie &#xE9;tait significativement associ&#xE9;e &#xE0; des caract&#xE9;ristiques tumorales agressives: grade &#xE9;lev&#xE9;, m&#xE9;tastase ganglionnaire et le stade &#xE9;lev&#xE9;. Aucun des SNP a &#xE9;t&#xE9; significativement associ&#xE9;e &#xE0; un risque en Colombie-Britannique. Comme le SNP ITGB4 semble influencer l&#x26;#39;agressivit&#xE9; tumorale et la survie, il peut avoir une valeur pronostique dans la clinique.

Les polymorphismes dans Pr&#xE9;dictions microARN sites de liaison dans les g&#xE8;nes des int&#xE9;grines et le cancer du sein: ITGB4 Comme marqueur pronostique

Integrine Steuern der Zelladh&auml;sion, der extrazellul&auml;ren Matrix und spielen eine wichtige Rolle bei der Vermittlung von Zellproliferation, Migration und &uuml;berleben. Eine Reihe von wichtigen Krebs-assoziierte Integrin-Gene kann durch MicroRNAs (MiRNAs) geregelt werden, die ihre Ziel-Sites in 3&#39; nicht &uuml;bersetzte Regionen gebunden. Wir untersuchten den Effekt einer Einzel-Nukleotid-Polymorphismen (SNPs) im vorhergesagten MiRNA Ziel-Sites von sechs Integrin-Genen (ITGA3, ITGA6, ITGAv, ITGB3, ITGB4 und ITGB5) auf Brustkrebsrisiko (BC) und klinischen Ergebnis. Sechs SNPs wurden genotypisierten in 749 schwedische Vorfall BC-F&auml;llen mit detaillierten klinischen Daten und bis zu 15 Jahre zusammen mit 1493 abgestimmt Steuerelemente. Wir evaluieren die Zuordnungen zwischen Genotypen und BC Risiko und klinische Tumor Merkmale. &Uuml;berleben Wahrscheinlichkeiten wurden zwischen verschiedenen Untergruppen verglichen. Als Roman zu finden schien einige SNPs der Hormon-Rezeptor-Status zuordnen. Der st&auml;rkste Zusammenhang wurde zwischen der A-Allel von der SNP-rs743554 in die ITGB4 gen und &Ouml;strogen-Rezeptor-negativen Tumoren [Quotenverh&auml;ltnis 2.09, 95 % Konfidenzintervall (CIs) 1.19-3.67] beobachtet. Die gleiche SNP wurde &uuml;berleben zugeordnet. Die A-Allel-Tr&auml;ger hatten eine schlechtere &uuml;berleben verglichen mit den Wildtyp Genotyp-Tr&auml;gern (Risikoverh&auml;ltnis 2.11, 95 % CIs 1.21-3,68). Das arme &uuml;berleben war deutlich in Zusammenhang mit aggressiver Tumor Merkmale: hochwertig, Lymphknoten-Metastasierung und hohe B&uuml;hne. Keiner der SNPs war deutlich mit BC Risiko verbunden. Wie die ITGB4 SNP Tumor Aggressivit&auml;t und &Uuml;berleben zu beeinflussen scheint, haben es prognostische Wert in der Klinik.

Polymorphismen in der vorhergesagten MicroRNA-Bindungsstellen im Integrin-Gene und Brustkrebs: ITGB4 als prognostische Marker.

Le integrine controllano l&#39;attaccamento delle cellule alla matrice extracellulare e giocano un ruolo importante nella mediazione della sopravvivenza, la migrazione e la proliferazione cellulare. Un certo numero di geni importanti integrina associati al cancro pu&ograve; essere regolato da microRNA (miRNAs) che si legano ai loro siti bersaglio nelle regioni non tradotta 3&#39;. Abbiamo esaminato l&#39;effetto dei polimorfismi a singolo nucleotide (SNPs) nei siti di destinazione previsto miRNA di sei geni integrina (ITGA3, ITGA6, ITGAv, ITGB3, ITGB4 e ITGB5) sul rischio di cancro (BC) al seno e l&#39;esito clinico. Sei SNPs sono stati genotipizzati in casi di incidente svedese BC 749 con dati clinici dettagliati e fino a 15 anni di follow-up insieme al 1493 abbinati i controlli. Abbiamo valutato le associazioni tra genotipi e BC rischio e caratteristiche cliniche del tumore. Le probabilit&agrave; di sopravvivenza sono state confrontate tra diversi sottogruppi. Come trovare un romanzo, diversi SNPs sembrava associare con lo stato del recettore ormonale. L&#39;associazione pi&ugrave; forte &egrave; stata osservata tra l&#39;allele A del rs743554 SNP in ITGB4 gene ed estrogeno recettore-negativo tumori [odds ratio 2,09, intervalli di confidenza del 95% (CIs) 1.19-3,67]. Lo stesso SNP &egrave; stato associato con la sopravvivenza. I vettori di allele A avevano una sopravvivenza peggiore rispetto ai vettori genotipo wild-type (rapporto di rischio 2.11, CIs 95% 1,21-3,68). La scarsa sopravvivenza era significativamente associata con le caratteristiche di tumore aggressivo: alto grado, metastasi linfonodale e stadio alta. Nessuno gli SNPs era significativamente associata con il rischio di BC. Come lo SNP ITGB4 sembra influenzare la sopravvivenza e l&#39;aggressivit&agrave; del tumore, pu&ograve; avere valore prognostico nella clinica.

Polimorfismi nel predetti siti microRNA-associazione integrina geni e cancro al seno: ITGB4 come indicatore prognostico.

&#x30A4;&#x30F3;&#x30C6;&#x30B0;&#x30EA;&#x30F3;&#x306F;&#x7D30;&#x80DE;&#x5916;&#x30DE;&#x30C8;&#x30EA;&#x30C3;&#x30AF;&#x30B9;&#x3078;&#x306E;&#x7D30;&#x80DE;&#x63A5;&#x7740;&#x3092;&#x5236;&#x5FA1;&#x3057;&#x3001;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x5897;&#x6B96;&#x3001;&#x904A;&#x8D70;&#x3001;&#x751F;&#x5B58;&#x3092;&#x5A92;&#x4ECB;&#x306B;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x5F79;&#x5272;&#x3092;&#x679C;&#x305F;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x308B;&#x3002;&#x91CD;&#x8981;&#x306A;&#x764C;&#x95A2;&#x9023;&#x30A4;&#x30F3;&#x30C6;&#x30B0;&#x30EA;&#x30F3;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x6570;&#x306F;&#x3001;3 &#x26;#39;&#x975E;&#x7FFB;&#x8A33;&#x9818;&#x57DF;&#x3067;&#x3001;&#x305D;&#x306E;&#x6A19;&#x7684;&#x90E8;&#x4F4D;&#x306B;&#x7D50;&#x5408;&#x3059;&#x308B;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED;RNA&#xFF08;miRNA&#xFF09;&#x306B;&#x3088;&#x308A;&#x8ABF;&#x7BC0;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x4E73;&#x764C;&#x306E;6&#x3064;&#x306E;&#x30A4;&#x30F3;&#x30C6;&#x30B0;&#x30EA;&#x30F3;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;&#x4E88;&#x6E2C;miRNA&#x306E;&#x6A19;&#x7684;&#x90E8;&#x4F4D;&#x306E;&#x5358;&#x4E00;&#x5869;&#x57FA;&#x591A;&#x578B;&#xFF08;SNP&#xFF09;&#xFF08;ITGA3&#x3001;ITGA6&#x3001;ITGAv&#x3001;ITGB3&#x3001;ITGB4&#x3068;ITGB5&#xFF09;&#x306E;&#x52B9;&#x679C;&#xFF08;BC&#xFF09;&#x30EA;&#x30B9;&#x30AF;&#x3068;&#x81E8;&#x5E8A;&#x8EE2;&#x5E30;&#x3092;&#x691C;&#x8A0E;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x516D;&#x500B;&#x306E;SNP&#x306F;&#x3001;&#x8A73;&#x7D30;&#x306A;&#x81E8;&#x5E8A;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3068;1493&#x30DE;&#x30C3;&#x30C1;&#x30B3;&#x30F3;&#x30C8;&#x30ED;&#x30FC;&#x30EB;&#x3068;&#x4E00;&#x7DD2;&#x306B;&#x30D5;&#x30A9;&#x30ED;&#x30FC;&#x30A2;&#x30C3;&#x30D7;&#x307E;&#x3067;&#x306E;15&#x5E74;&#x9593;&#x3067;749&#x30B9;&#x30A6;&#x30A7;&#x30FC;&#x30C7;&#x30F3;&#x306E;&#x5165;&#x5C04;BC&#x30B1;&#x30FC;&#x30B9;&#x3067;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x578B;&#x3092;&#x6C7A;&#x5B9A;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306F;&#x3001;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x578B;&#x3068;BC&#x306E;&#x30EA;&#x30B9;&#x30AF;&#x3068;&#x81E8;&#x5E8A;&#x816B;&#x760D;&#x7279;&#x6027;&#x9593;&#x306E;&#x95A2;&#x9023;&#x3092;&#x8A55;&#x4FA1;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x751F;&#x5B58;&#x78BA;&#x7387;&#x304C;&#x7570;&#x306A;&#x308B;&#x30B5;&#x30D6;&#x30B0;&#x30EB;&#x30FC;&#x30D7;&#x9593;&#x3067;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3057;&#x305F;&#x3002;&#x65B0;&#x305F;&#x306A;&#x77E5;&#x898B;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x3044;&#x304F;&#x3064;&#x304B;&#x306E;SNP&#x306F;&#x3001;&#x30DB;&#x30EB;&#x30E2;&#x30F3;&#x53D7;&#x5BB9;&#x4F53;&#x306E;&#x72B6;&#x614B;&#x306B;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x308B;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x898B;&#x3048;&#x305F;&#x3002;&#x6700;&#x5F37;&#x306E;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x304C;ITGB4&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x306E;SNP rs743554&#x306E;&#x5BFE;&#x7ACB;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3068;&#x30A8;&#x30B9;&#x30C8;&#x30ED;&#x30B2;&#x30F3;&#x53D7;&#x5BB9;&#x4F53;&#x9670;&#x6027;&#x306E;&#x816B;&#x760D;[&#x30AA;&#x30C3;&#x30BA;&#x6BD4;2.09&#x3001;95&#xFF05;&#x4FE1;&#x983C;&#x533A;&#x9593;&#xFF08;CI&#xFF09;1.19&#x304B;&#x3089;3.67]&#x306E;&#x9593;&#x306B;&#x89B3;&#x5BDF;&#x3055;&#x308C;&#x305F;&#x3002;&#x540C;&#x3058;SNP&#x306F;&#x751F;&#x5B58;&#x3068;&#x95A2;&#x9023;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x305F;&#x3002;&#x5BFE;&#x7ACB;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x30AD;&#x30E3;&#x30EA;&#x30A2;&#x306F;&#x3001;&#x91CE;&#x751F;&#x578B;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x30AD;&#x30E3;&#x30EA;&#x30A2;&#xFF08;&#x30CF;&#x30B6;&#x30FC;&#x30C9;&#x6BD4;2.11&#x3001;95&#xFF05;&#x4FE1;&#x983C;&#x533A;&#x9593;1.21&#x304B;&#x3089;3.68&#xFF09;&#x3068;&#x6BD4;&#x8F03;&#x3057;&#x3066;&#x60AA;&#x5316;&#x3057;&#x751F;&#x5B58;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x305F;&#x3002;&#x30CF;&#x30A4;&#x30B0;&#x30EC;&#x30FC;&#x30C9;&#x3001;&#x30EA;&#x30F3;&#x30D1;&#x7BC0;&#x8EE2;&#x79FB;&#x3068;&#x9AD8;&#x3044;&#x30B9;&#x30C6;&#x30FC;&#x30B8;&#xFF1A;&#x8CA7;&#x3057;&#x3044;&#x4EBA;&#x3005;&#x306E;&#x751F;&#x5B58;&#x306F;&#x6709;&#x610F;&#x306B;&#x7A4D;&#x6975;&#x7684;&#x306A;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x7279;&#x6027;&#x3068;&#x95A2;&#x9023;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x305F;&#x3002; SNP&#x306E;&#x3044;&#x305A;&#x308C;&#x3082;&#x304C;&#x5927;&#x5E45;&#x306B;BC&#x306E;&#x30EA;&#x30B9;&#x30AF;&#x306B;&#x95A2;&#x9023;&#x4ED8;&#x3051;&#x3089;&#x308C;&#x3066;&#x3044;&#x306A;&#x3044;&#x3002; ITGB4 SNP&#x306F;&#x3001;&#x816B;&#x760D;&#x306E;&#x653B;&#x6483;&#x6027;&#x3068;&#x751F;&#x5B58;&#x7387;&#x306B;&#x5F71;&#x97FF;&#x3092;&#x53CA;&#x307C;&#x3059;&#x3088;&#x3046;&#x306B;&#x898B;&#x3048;&#x308B;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x305D;&#x308C;&#x306F;&#x30AF;&#x30EA;&#x30CB;&#x30C3;&#x30AF;&#x306E;&#x4E88;&#x5F8C;&#x5024;&#x3092;&#x6301;&#x3064;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x30A4;&#x30F3;&#x30C6;&#x30B0;&#x30EA;&#x30F3;&#x907A;&#x4F1D;&#x5B50;&#x3068;&#x4E73;&#x764C;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x4E88;&#x6E2C;&#x30DE;&#x30A4;&#x30AF;&#x30ED;RNA&#x7D50;&#x5408;&#x90E8;&#x4F4D;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x591A;&#x578B;&#x6027;&#xFF1A;&#x4E88;&#x5F8C;&#x30DE;&#x30FC;&#x30AB;&#x30FC;&#x3068;&#x3057;&#x3066;ITGB4

Integrins &#xC138;&#xD3EC; &#xC678; &#xB9E4;&#xD2B8;&#xB9AD;&#xC2A4; &#xC140; &#xCCA8;&#xBD80; &#xD30C;&#xC77C; &#xC81C;&#xC5B4; &#xBC0F; &#xC911;&#xC7AC; &#xC138;&#xD3EC; &#xC99D;&#xC2DD;, &#xB9C8;&#xC774;&#xADF8;&#xB808;&#xC774;&#xC158; &#xBC0F; &#xC0DD;&#xC874;&#xC5D0; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC5ED;&#xD560;. &#xB2E4;&#xC591; &#xD55C; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC554; &#xAD00;&#xB828; integrin &#xC720;&#xC804;&#xC790; 3&#39; untranslated &#xC9C0;&#xC5ED;&#xC5D0;&#xC11C; &#xADF8;&#xB4E4;&#xC758; &#xB300;&#xC0C1; &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xB85C; &#xBC14;&#xC778;&#xB529;&#xD558;&#xB294; microRNAs (miRNAs)&#xC5D0; &#xC758;&#xD574; &#xADDC;&#xC81C; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xB294; &#xC720;&#xBC29;&#xC554; (BC) &#xC704;&#xD5D8; &#xBC0F; &#xC784;&#xC0C1; &#xACB0;&#xACFC;&#xC5D0; 6 integrin &#xC720;&#xC804;&#xC790; (ITGA3, ITGA6, ITGAv, ITGB3, ITGB4 &#xBC0F; ITGB5)&#xC758; &#xC608;&#xCE21; &#xB41C; miRNA &#xB300;&#xC0C1; &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB2E8;&#xC77C; &#xB274;&#xD074;&#xB808;&#xC624;&#xD2F0;&#xB4DC; polymorphisms (Snp)&#xC758; &#xD6A8;&#xACFC; &#xAC80;&#xC0AC;&#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. 6 &#xAC1C;&#xC758; Snp &#xC790;&#xC138;&#xD55C; &#xC784;&#xC0C1; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC640; 749 &#xC2A4;&#xC6E8;&#xB374;&#xC5B4; &#xC0AC;&#xAC74;&#xC740; &#xAE30;&#xC6D0;&#xC804; &#xACBD;&#xC6B0;&#xC5D0;&#xC11C; genotyped &#xB418;&#xC5C8;&#xACE0; &#xCD5C;&#xB300; 1493 &#xD568;&#xAED8; &#xD6C4;&#xC18D;&#xC758; 15 &#xB144; &#xCEE8;&#xD2B8;&#xB864;&#xC744; &#xC77C;&#xCE58; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;. Genotypes &#xAE30;&#xC6D0;&#xC804; &#xC704;&#xD5D8;&#xACFC; &#xC784;&#xC0C1; &#xC885;&#xC591; &#xD2B9;&#xC131; &#xAC04;&#xC758; &#xAD00;&#xACC4;&#xB97C; &#xD3C9;&#xAC00; &#xD588;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC0DD;&#xC874; &#xD655;&#xB960;&#xC740; &#xB2E4;&#xB978; &#xD558;&#xC704; &#xADF8;&#xB8F9; &#xAC04;&#xC758; &#xBE44;&#xAD50; &#xD588;&#xB2E4;. &#xCC3E;&#xB294; &#xC18C;&#xC124;&#xC73C;&#xB85C; &#xC5EC;&#xB7EC; &#xAC00;&#xC9C0; Snp &#xD638;&#xB974;&#xBAAC; &#xC218;&#xC6A9; &#xCCB4; &#xC0C1;&#xD0DC;&#xC640; &#xC5F0;&#xACB0;&#xD560; &#xAC83; &#xAC19;&#xC558;&#xB2E4;. &#xAC15;&#xD55C; &#xD611;&#xD68C;&#xB294; ITGB4 &#xC720;&#xC804;&#xC790;&#xC640; &#xC2A4; &#xD2B8;&#xB85C; &#xAC90; &#xC218;&#xC6A9; &#xCCB4; &#xBD80;&#xC815;&#xC801;&#xC778; &#xC885;&#xC591; [&#xD655;&#xB960; &#xBE44;&#xC728; 2.09, 95% &#xC2E0;&#xB8B0; &#xAD6C;&#xAC04; (Ci) 1.19-3.67]&#xC5D0;&#xC11C; SNP rs743554 A &#xB300;&#xB9BD; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xAD00;&#xCC30; &#xD588;&#xB2E4;. &#xAC19;&#xC740; SNP &#xC0DD;&#xC874;&#xC5D0; &#xAD00;&#xB828; &#xB418;&#xC5C8;&#xB2E4;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. A &#xB300;&#xB9BD; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xC0AC;&#xC5C5;&#xC790; &#xC57C;&#xC0DD;-&#xD0C0;&#xC785; &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xD615; &#xCE90;&#xB9AC;&#xC5B4; (&#xC704;&#xD5D8; &#xBE44;&#xC728; 2.11, 95% Ci 1.21 3.68)&#xC5D0; &#xBE44;&#xD574; &#xB354; &#xC0DD;&#xC874;&#xC744; &#xD588;&#xB2E4;. &#xAC00;&#xB09C;&#xD55C; &#xC0DD;&#xC874;&#xC740; &#xD06C;&#xAC8C; &#xACF5;&#xACA9;&#xC801;&#xC778; &#xC885;&#xC591; &#xD2B9;&#xC131;&#xC5D0; &#xC5F0;&#xAD00;: &#xB192;&#xC740; &#xD559;&#xB144;, &#xB9BC;&#xD504;&#xC808; &#xC804;&#xC774; &#xBC0F; &#xB192;&#xC740; &#xB2E8;&#xACC4;. &#xC544;&#xBB34;&#xB3C4; Snp&#xB294; &#xAE30;&#xC6D0;&#xC804; &#xC704;&#xD5D8;&#xACFC; &#xD06C;&#xAC8C; &#xC5F0;&#xAD00;. ITGB4 SNP &#xC885;&#xC591; &#xACF5;&#xACA9; &#xBC0F; &#xC0DD;&#xC874;&#xC5D0; &#xC601;&#xD5A5;&#xC744; &#xBBF8;&#xCE60; &#xAC83;&#xC73C;&#xB85C;, &#xBCD1;&#xC6D0;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC804;&#xC870; &#xAC00;&#xCE58;&#xAC00; &#xC788;&#xC744; &#xC218; &#xC788;&#xC2B5;&#xB2C8;&#xB2E4;.

Integrin &#xC720;&#xC804;&#xC790; &#xBC0F; &#xC720; &#xBC29; &#xC554; &#xC608;&#xCE21;&#xB41C; microRNA &#xBC14;&#xC778;&#xB529; &#xC0AC;&#xC774;&#xD2B8;&#xC5D0; polymorphisms: &#xC804;&#xC870; &#xD45C;&#xC2DD;&#xC73C;&#xB85C; ITGB4.

Las integrinas controlar la fijaci&#xF3;n de c&#xE9;lulas a la matriz extracelular y jugar un papel importante en la mediaci&#xF3;n de la proliferaci&#xF3;n celular, la migraci&#xF3;n y la supervivencia. Un n&#xFA;mero importante de genes asociados al c&#xE1;ncer de la integrina se puede regular por microRNAs (miRNAs) que se unen a sus lugares de destino en el 3 &#x26;#39;regiones no traducidas. Se examin&#xF3; el efecto de los polimorfismos de nucle&#xF3;tido &#xFA;nico (SNPs) en los sitios previstos miARN objetivo de los seis genes de integrinas (ITGA3, ITGA6, ITGAv, ITGB3, ITGB4 y ITGB5) sobre el c&#xE1;ncer de mama (CaMa) el riesgo y el resultado cl&#xED;nico. Seis SNPs se genotipo en 749 casos incidentes de Suecia antes de Cristo, con los datos cl&#xED;nicos detallados y hasta 15 a&#xF1;os de seguimiento, junto con 1493 controles emparejados. Se evaluaron las asociaciones entre los genotipos y el riesgo de BC y las caracter&#xED;sticas cl&#xED;nicas del tumor. Probabilidades de supervivencia se compararon entre los diferentes subgrupos. Como un hallazgo novedoso, varias SNP parece asociarse con el estado de receptores hormonales. El m&#xE1;s fuerte se observ&#xF3; asociaci&#xF3;n entre el alelo A del SNP rs743554 en el gen ITGB4 y los tumores con receptores negativos de estr&#xF3;geno [odds ratio 2,09, IC del 95% intervalos de confianza (IC) 1,19-3,67]. Lo mismo SNP se asoci&#xF3; con la supervivencia. Los portadores del alelo A tuvieron una peor supervivencia en comparaci&#xF3;n con los portadores del genotipo de tipo salvaje (cociente de riesgo 2,11, IC del 95% 1,21-3,68). La supervivencia de los pobres se asoci&#xF3; significativamente con las caracter&#xED;sticas de los tumores agresivos: de alto grado, met&#xE1;stasis a los ganglios linf&#xE1;ticos y la etapa alta. Ninguno de los SNPs se asoci&#xF3; significativamente con un riesgo antes de Cristo. A medida que el SNP ITGB4 parece influir en la agresividad del tumor y la supervivencia, puede tener valor pron&#xF3;stico en la cl&#xED;nica.

Haixin Lei

Department of Cell Biology

Harvard Medical School

Small-scale Nuclear Extracts for Functional Assays of Gene-expression Machineries

Haixin Lei

.css-o250i3{font-size:18px;font-family:Open Sans,sans-serif;line-height:21.6px;}Department of Cell Biology

Harvard Medical School

Small-scale Nuclear Extracts for Functional Assays of Gene-expression Machineries

Department of Cell Biology