JoVE Logo
저자
연락처

로그인

JoVE 비디오를 활용하시려면 도서관을 통한 기관 구독이 필요합니다. 전체 비디오를 보시려면 로그인하거나 무료 트라이얼을 시작하세요.

기사 소개

  • 요약
  • 초록
  • 서문
  • 프로토콜
  • 결과
  • 토론
  • 공개
  • 감사의 말
  • 자료
  • 참고문헌
  • 재인쇄 및 허가

요약

이 연구는 말초혈액과 대장암에서 MLH1 유전자 발현 사이의 연관성을 조사하고, 사례-대조군 접근법을 활용하여 환자의 발현 수준과 일치하는 건강한 대조군을 비교합니다.

초록

MutL homolog 1 (MLH1)은 이질이량체 복합체 MutLα의 구성 요소로, 뉴클레오티드 혼입으로 인한 염기-염기 불일치 및 삽입/삭제 루프를 검출하고 수정합니다. MLH1 단백질이 없으면 복구되지 않은 불일치의 빈도가 증가하여 장기 암이 발생합니다. 이번 연구는 대장암 환자의 혈액 샘플에서 MLH1 유전자 발현과 종양 침습(T) 및 림프절 침범(N)과의 관계를 정량화하고자 했다. 혈액 샘플은 36명의 CRC 환자로부터 채취했습니다. RNA를 추출하고, 키트를 이용하여 cDNA를 합성하였다. 프라이머는 엑손-엑손 접합 접근법을 사용하여 구축되었으며, MLH1 및 β-액틴 유전자는 실시간 중합효소연쇄반응(Real-Time PCR)을 사용하여 3배 테스트되었습니다. 유전자 발현 분석 소프트웨어를 사용하여 데이터를 분석하고, t-test를 사용하여 MLH1 의 발현과 T 및 N 변수와의 연결을 조사했습니다. 본 연구에서는 평균 연령이 57.35세에서 4.22세± 연령이 26-87세인 여성 15명(41.6%)과 남성 21명(58.4%)을 포함한 대장암 환자 36명이 포함되었다. 그 결과, 환자의 MLH1 유전자 발현 비율이 건강한 사람에 비해 감소했으며, 질병의 각 단계에서 유전자 발현의 감소가 유의한 것으로 나타났습니다. 본 연구의 결과는 MLH1 유전자 발현의 감소가 CRC의 발달에 효과적인 역할을 한다는 것을 보여주었다.

서문

대장암(CRC)은 가장 흔한 유형의 암 중 하나입니다. 이는 전 세계적으로 암 관련 사망의 네 번째 주요 원인입니다1. CRC는 여성보다 남성에서 더 빈번하게 발생하며, 개발도상국보다 선진국에서 3-4배 더 흔합니다. CRC 발병률의 1 x 105 당 연령 표준화(전세계) 발병률은 남녀 모두 19.7명, 남성은 23.6명, 여성은 16.3명이다2. 역학 연구는 CRC와 강력한 환경 및 생활 방식 연관성을 보여주었습니다. 비만, 붉은색/가공육, 담배, 알코올, 안드로겐 결핍 요법, 담낭 절제술은 모두 CRC 위험을 약간 증가시키는 것과 관련이 있다 2,3.

염색체 불안정성, 현미부수체 불안정성 및 CpG 섬 메틸레이터 표현형(CIMP)은 CRC4의 종양 형성에 중요한 역할을 합니다. 이전 연구에 따르면, CRC 환자에서 약 250개의 서로 다른 돌연변이가 확인되었으며, 이는 DNA 불일치 복구(MMR) 유전자와 관련된 알려진 돌연변이의 약 55%에 해당합니다. 불일치 복구 단백질의 결함은 MSH6, MLH1, PMS2 및 MSH2 유전자의 생식계열 돌연변이에 의해 발생할 수 있으며, 이러한 돌연변이의 대부분은 MLH1 및 MSH2 유전자 4,5에서 발견됩니다. 일반적으로 CRC에 관여하는 MMR 시스템에서 가장 중요한 단백질은 MLH1입니다. 최근 연구에 따르면 MLH1 발현의 변화는 CRC의 위험을 증가시킬 수 있습니다. MLH1의 생식계열 돌연변이는 유전성 CRC인 린치 증후군(Lynch Syndrome)의 원인이 됩니다. 또한, 미만성 대장암 사례의 13%-15%는 체세포 프로모터 과메틸화 6,7,8에 기초한 MLH1 결핍에 의해 발생합니다.

MLH1 유전자는 3번 염색체의 22.2 위치에 위치하며 21개의 엑손9을 포함합니다. MLH1 유전자에 의해 암호화되는 단백질은 불일치 복구에 관여하는 엔도뉴클레아제인 PMS2와 협력하여 MMR 시스템의 일부인 MutLα를 생성할 수 있습니다. MutLα는 주로 불완전한 DNA 복제의 결과로 인한 염기-염기 불일치 및 삭제 및 추가 루프의 복구에 관여합니다. 또한, 인코딩된 단백질은 DNA 손상 신호전달에 관여하며 MLH3 단백질을 사용하여 ɣMutL 형태로 전환될 수 있으며, 이는 감수분열 10,11,12에서 관찰된 DNA 불일치 복구에 관여합니다. 연구에 따르면 MLH1은 세포주기 체크포인트 조절, 세포사멸, 교차 재조합 및 유사분열 부적합성 조절을 포함한 다른 주요 세포 활동에 관여하는 것으로 나타났습니다13.

MLH1 유전자는 DNA 불일치 복구(MMR) 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 이 유전자의 기능 결함은 유전적 돌연변이의 축적으로 이어질 수 있으며, 그 결과 대장암의 발병으로 이어질 수 있다14. 이전 연구에서는 CRC 환자에서 MMR 유전자와 관련된 돌연변이의 약 55%가 MLH1 유전자 돌연변이와 관련이 있는 것으로 나타났습니다. 또한, MLH1 유전자 발현이 감소하면 대장암의 유전성인 린치 증후군(Lynch syndrome)이 발생할 수 있습니다15,16. 또한, 산발성 결장직장암 사례의 13%-15%에서 체세포 프로모터 과메틸화에 기초한 MLH1 유전자 결함이 관찰되었다17. 이러한 과학적 증거는 MLH1 유전자가 대장암에서 중요한 바이오마커로 작용하며, MLH1 유전자의 발현 분석은 MMR 경로의 기능과 CRC18의 유전적 위험에 대한 귀중한 정보를 제공할 수 있음을 보여줍니다. 대장암 환자의 말초 혈액에서 MLH1 발현 수준을 측정하면 대장암에서 종종 방해받는 MMR 경로의 기능에 대한 귀중한 정보를 제공할 수 있습니다. 이 방법은 예후 목적과 대장암에 대한 유전적 감수성을 이해하는 데 사용할 수 있습니다19,20. 중국 환자에서 MLH1 415 유전자좌 G to C 돌연변이와 산발성 대장암 사이의 관계에 관한 연구에서는 MLH1 C/C 유전자형의 빈도가 산발성 CRC 환자에서 대조군보다 유의하게 높았으며, 이는 중국 환자에서 산발성 CRC에 대한 유전적 감수성을 시사한다21. 또 다른 연구에서는 염증성 장 질환(IBD) 환자의 말초 혈액 및 생검 샘플에서 CRC 유전자 바이오마커의 유전자 발현을 비교하여, 대장암 관련 바이오마커를 이해하기 위한 말초 혈액 유전자 발현 분석의 가능성을 강조했다22.

MLH1 유전자의 중요한 역할과 최근 수십 년 동안 mRNA 발현 프로파일링을 통한 분자 분석으로 수행된 연구를 고려할 때 암은 더 높은 정확도로 분류되었습니다. 본 연구의 목적은 Real-time PCR을 이용하여 CRC 환자의 말초혈액 샘플에서 MLH1의 발현을 정량적으로 조사하고, 병리학적 요인, 장벽층으로의 종양 진행 단계(T) 및 림프절로의 침습 단계(N)와의 관계를 조사하는 것입니다. 이 연구는 말초 혈액 샘플을 사용하여 CRC 스크리닝, 예후 및 진단을 위한 바이오마커로서 유전자 발현의 정량적 변화를 잠재적으로 확립하기 위해 36명의 CRC 환자를 대상으로 수행되었습니다.

프로토콜

2021년 4월부터 2023년 5월까지 난퉁대학교 부속병원 2에서 사례 대조군 연구가 수행되었습니다. 연구 프레임워크를 수립하기 위해 병원의 행정 부서와 협력합니다. 윤리적 승인은 연구 제안서를 Nantong University Ethics Committee에 제출하여 획득했습니다. 기밀 유지와 정보에 입각한 동의를 보장하기 위해 윤리 지침을 따랐습니다.

1. 환자 모집 및 연구 설계

  1. 연구 참가자를 포함시키기 위한 표본추출
    1. 대장암 환자 36명과 대조군의 말초 혈액에서 MLH1 유전자의 발현을 조사합니다. 참가자 선택을 위한 명확한 포함 및 제외 기준을 개발합니다.
    2. 특정 유형의 대장암(대장암 종양이 있는 것으로 간주되는 직장암, 맹장암, 상행암, 횡단암 및 하행 대장암)으로 진단된 개인을 모집하고 정보에 입각한 동의를 받았습니다.
    3. 유전자 발현 분석을 혼란스럽게 할 수 있는 다른 암 진단 또는 질환이 있는 개인을 제외합니다. 또한 최근 3개월 이내의 수혈 병력, 최근 6개월 이내의 항암화학 요법 또는 방사선 요법 병력, 알코올 또는 약물 사용 병력, 자가면역 질환 또는 염증성 장 질환 병력이 있는 참가자는 제외합니다.
  2. TNM(Tumor, Nodes, and Metastasis) 병기 결정 체계에 따라 임상적 위험인자를 분류하고, 암 질량, 종양 크기, 인접 장기로의 침입을 고려한다 23,24.
    1. 사용 가능한 병리학 파일 데이터를 기반으로 여러 암 단계(0-4)를 나눕니다.
    2. 장 벽층의 종양 성장 및 진행 속도(T 지수)를 4개의 개별 그룹(T1-4, T0-TX)과 림프절 침습(N 지수)을 4개의 그룹(N1-3, N0-NX)으로 분류합니다.
  3. 건강한 개인으로 구성된 대조군을 준비합니다.
    1. 연령 및 성별 측면에서 대조군을 환자 그룹과 일치시킵니다. 비교 가능성을 보장하기 위해 각 참가자에 대한 자세한 인구 통계 데이터를 수집합니다.
  4. 정보에 입각한 동의 절차
    1. 연구의 목적, 절차 및 잠재적 위험을 설명하는 정보에 입각한 동의서를 준비합니다.
    2. 참가자와 소통하여 질문할 수 있는 충분한 시간을 제공합니다. 샘플 수집을 진행하기 전에 서명된 정보에 입각한 동의서를 수집합니다.

2. RNA의 추출 및 정제

  1. 말초 혈액 샘플 수집
    1. 임상 또는 실험실용으로 인증된 시판되는 EDTA 코팅 튜브를 구하십시오. 튜브의 만료 날짜를 확인하십시오. 튜브 포장의 무결성을 확인하십시오.
    2. 참가자에게 편안하게 앉도록 지시합니다. 멸균 주사기를 사용하여 전후정맥에서 5mL의 혈액을 채취합니다. 참가자가 정맥을 노출시키기 위해 팔을 뻗어 긴장을 풀고 있는지 확인합니다. 혈액 샘플을 준비된 튜브로 즉시 옮겨 공기 노출을 최소화하십시오.
    3. RNA 무결성을 보존하기 위해 실험실로 운송하는 동안 샘플을 4°C로 유지하십시오.
  2. 제조업체의 지침에 따라 RNA 분리를 위해 RNA 혈액 미니 키트를 사용하십시오.
    1. 간단히 말해서, 얼음 위에서 Buffer EL로 전혈 샘플을 배양하여 적혈구를 용해합니다. 백혈구를 펠릿화하고 상층액을 버리는 원심분리기. Buffer RLT로 백혈구를 용해하고 슈레더 컬럼을 사용하여 용해물을 균질화합니다.
    2. 균질화된 용해물에 에탄올을 첨가하고 스핀 컬럼으로 전달합니다. Buffer RW1 및 Buffer RPE로 컬럼을 세척합니다. RNase-free water를 컬럼에 첨가하고 원심분리하여 정제된 RNA를 용리합니다.
  3. RNA의 양과 품질 평가
    1. RNA 정량화: 분광 광도계를 사용하여 RNA 농도와 순도를 측정합니다. 연결된 컴퓨터에서 소프트웨어를 엽니다. 메인 메뉴에서 Nucleic Acid 옵션을 선택합니다. 1μL의 RNA 샘플을 샘플 영역에 적용합니다.
    2. RNA의 순도 및 무결성 테스트
      참고: RNA 혈액 미니 키트로 정제된 총 RNA의 무결성 및 크기 분포는 분광 광도계와 겔 전기영동으로 확인할 수 있습니다. 리보솜 RNA는 날카로운 띠 또는 피크로 나타나야 합니다. 28S rRNA와 18S rRNA의 겉보기 비율은 약 2:1이어야 합니다. 특정 샘플의 리보솜 띠 또는 피크가 날카롭지 않지만 더 작은 크기의 RNA를 향한 번짐으로 나타나는 경우; 샘플은 RNA 정제 전이나 정제 중에 심각한 분해를 겪었을 가능성이 있습니다.
      1. 분광 광도계 측정의 경우 장치의 암을 내리고 측정을 클릭하여 A260/A280 비율을 얻습니다. 1.8과 2.0 사이의 A260/A280 비율을 목표로 RNA 샘플 순도를 평가합니다.
      2. 아래 설명된 대로 1% 아가로스 젤 전기영동을 수행합니다.
        1. 1% 아가로스 분말을 TAE 완충액에 용해될 때까지 가열하여 준비합니다. 아가로스 용액에 브롬화 에티듐을 첨가하여 최종 농도 0.5μg/mL를 달성합니다. 아가로스-에티듐 브로마이드 용액을 겔 주조 트레이에 붓고 응고시킵니다.
          참고: 에티듐 브로마이드는 RNA와 삽입하여 자외선 아래에서 시각화할 수 있는 형광 염료입니다.
        2. RNA 샘플을 로딩 염료와 혼합하고 응고된 겔의 웰에 조심스럽게 로드합니다. 100V에서 약 30분 동안 겔 전기영동을 실행하여 RNA 단편을 크기별로 분리합니다. 에티듐 브로마이드(ethidium bromide)로 염색된 RNA가 형광을 발하도록 하는 UV transilluminator 또는 이미징 시스템에 겔을 배치하여 RNA 띠를 시각화합니다.
  4. 추출된 RNA의 저장
    1. 추출된 RNA 샘플을 채취합니다. 분취액당 10μL 부피를 사용하여 RNA를 멸균 마이크로 원심분리기 튜브에 분취합니다. RNA 부분 표본을 -80 °C 이하에서 보관하십시오.
  5. RNA를 cDNA로 역전사
    1. 역전사 키트 프로토콜을 따릅니다. 얼음과 실온에서 필요한 시약을 해동하고 준비하십시오.
    2. 게놈 DNA 제거 반응을 수행하여 게놈 DNA 오염을 제거합니다.
    3. template RNA를 제외한 모든 성분을 포함하는 얼음 위에서 역전사 마스터 믹스를 준비합니다.
    4. DNA 제거 단계의 template RNA를 역전사 마스터 믹스에 추가합니다. 역전사 반응을 42°C에서 15분 동안 배양합니다.
    5. 역전사효소를 95°C에서 3분 동안 배양하여 비활성화합니다. 즉각적인 Real-Time PCR을 위해 완성된 cDNA의 부분 표본을 사용하거나 나중에 사용할 수 있도록 cDNA를 -20°C에서 보관하십시오.

3. Real-Time PCR을 위한 프라이머 설계

  1. 표적 유전자 및 내부 대조군 선택
    1. MLH1 유전자는 대장암과의 연관성 때문에 정량화 대상으로 선택합니다. 유전자 발현 데이터의 정규화를 위한 내부 대조군으로 β-actin을 선택합니다.
  2. Primer 설계 프로세스
    1. 프라이머 설계 소프트웨어를 실행하고 Ensemble 또는 UCSC Genome Browser에서 얻은 MLH1 의 유전자 염기서열을 입력합니다.
    2. 프라이머의 용융 온도(Tm)를 58-60°C, 최적의 GC 함량을 40%-60%, 프라이머 길이를 18-24개의 뉴클레오티드 사이로 설정합니다.
    3. 특이성을 확인하기 위해 설계된 primer sequence를 NCBI BLAST database에 입력합니다.
      1. BLAST 웹 사이트로 이동하여 Nucleotide BLAST를 선택합니다. 프라이머 염기서열을 검색 상자에 붙여넣고 BLAST를 클릭합니다.
      2. 결과를 분석하여 off-target 증폭이 예측되지 않는지 확인합니다. 자세한 내용은 표 1 을 참조하십시오.

4. Real-time PCR

  1. Real-time PCR 반응 설정. 자세한 내용은 표 2 를 참조하십시오.
    1. 시약을 4°C에서 10,000 x g 으로 5분 동안 원심분리하여 튜브 바닥에 내용물을 수집합니다.
    2. SYBR Green, buffer, dNTP, MgCl2 및 Taq 중합효소를 포함하는 상용 키트 프로토콜에 따라 마스터 믹스를 준비합니다.
    3. 마스터 믹스를 라벨링된 PCR 튜브에 할당하여 시료 간 부피의 일관성을 보장합니다.
    4. MLH1 및 β-actin에 대한 적절한 양의 정방향 및 역방향 프라이머를 각각의 튜브에 추가합니다.
    5. 역전사 전에 RNA 샘플을 100ng/μL의 일관된 농도로 희석하고 역전사 키트를 사용하여 cDNA로 역전사합니다.
  2. 증폭 및 데이터 수집
    1. PCR 튜브를 Real-Time PCR 시스템에 넣습니다.
    2. 최적화된 사이클링 조건으로 열 순환기를 프로그래밍합니다: 변성의 경우 95°C에서 20초, 어닐링의 경우 54°C에서 30초, 연장의 경우 30초 동안 72°C. 자세한 내용은 표 3 을 참조하십시오.
    3. 기계를 45회 동안 작동하도록 설정합니다.
    4. 시스템의 소프트웨어 인터페이스에서 실시간으로 반응을 모니터링하여 각 샘플의 증폭 곡선을 관찰합니다.
    5. 오염 여부를 확인하기 위해 cDNA가 없는 음성 대조군을 포함합니다. 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 각 샘플에 대해 PCR 실행을 3회 반복합니다.
  3. 데이터 분석
    1. 사이클을 완료한 후 시스템 소프트웨어를 사용하여 임계값 사이클(Ct) 값을 분석합니다. 추가 분석을 위해 Ct 값을 스프레드시트 프로그램으로 내보냅니다.
    2. 2-ΔΔCt 방법25을 사용하여 상대 유전자 발현을 계산하고 데이터를 β-actin control로 정규화합니다.

5. 면역조직화학과 유전자 분석

  1. MLH1 단백질 발현과 유전자 발현 수준을 연관시키기 위해 조직 절편에 대한 면역조직화학을 수행합니다.
    1. 조직 슬라이드를 준비하고 항 MLH1 항체를 적용합니다.
    2. HRP-conjugated secondary antibody 및 DAB(3,3'-Diaminobenzidine) 기질 키트를 사용합니다. 키트 지침에 따라 슬라이드를 현상하고 광학 현미경으로 분석합니다.
  2. 린치 증후군과 산발성 CRC를 구별하기 위해 메틸화 특이적 PCR 및 현미부수체 불안정성 검사를 수행합니다.
    1. 시판되는 DNA 추출 키트를 사용하십시오. 혈액 및 종양 조직 모두에 대한 키트 프로토콜을 따릅니다.
    2. 중아황산염 변환 키트로 DNA를 처리합니다. MLH1 프로모터 영역을 위해 설계된 메틸화 특이적 프라이머를 사용합니다. 키트 프로토콜에 따라 PCR을 수행합니다.
    3. PCR 산물에 대해 겔 전기영동을 실행하여 메틸화 상태를 시각화합니다.
    4. 현미부수체 불안정성(MSI) 검사의 경우 유전자 분석기를 사용한 모세관 전기영동. 형광 표지된 PCR 산물을 분석하여 현미부수체 길이를 비교합니다.

6. 통계 분석

  1. 데이터 분석을 위해 상용 통계 분석 소프트웨어를 사용합니다.
    1. 소프트웨어를 열고 유전자 발현 및 인구 통계 데이터에 대한 새 데이터 세트를 만듭니다.
    2. 상대적인 유전자 발현 값과 해당 인구 통계 데이터를 데이터 세트에 입력합니다.
    3. Kolmogorov-Smirnov 검정을 사용하여 데이터 정규성을 평가합니다.
      1. 상단 메뉴에서 분석을 선택하고, 비파라메트릭 테스트를 선택한 다음, 레거시 대화 상자를 선택합니다.
      2. Kolmogorov-Smirnov Test를 클릭하고 유전자 발현 변수를 입력합니다. 검정을 실행하고 분포 정규성의 유의성에 대한 출력을 해석합니다.
    4. 환자군과 대조군 간의 MLH1 유전자 발현을 비교하기 위해 T-테스트를 수행합니다.
      1. 분석, 평균 비교를 차례로 선택하고 독립표본 T 검정을 선택합니다.
      2. 그룹 구성원(환자 또는 대조군)을 그룹화 변수로 할당하고 유전자 발현을 테스트 변수로 할당합니다. 검정을 실행하고 양측 유의 수준을 해석합니다.
    5. 2-ΔΔCt 방법25를 사용하여 유전자 발현의 fold 변화를 계산합니다.

결과

이 연구에서는 대장암 환자 36명을 대상으로 말초혈액 내 MLH1 유전자 발현 및 대장암과의 관계를 조사했습니다. 인구통계학적 변수를 분석한 결과, 여성은 15명(41.6%), 남성은 21명(58.4%)이었다. 환자의 평균 연령은 57.35세± 4.22세였으며 연령대는 26-87세였다. 환자의 체질량지수(BMI) 상태를 살펴보면 14명(38.8%)의 BMI가 정상(18.5 및 24.9kg/m2)이었고, 22명(61.2%)의 BMI가...

토론

본 연구는 MLH1 유전자의 발현을 조사하는 것을 목적으로 수행되었다. 이 연구에서는 건강한 사람에 비해 아픈 사람에서 MLH1 유전자 발현 수준이 감소하는 것으로 나타났습니다. 폴드 체인지(fold change) 연구에 따르면, 아픈 사람의 2기, 3기, IV기의 MLH1 유전자 발현이 건강한 사람에 비해 현저히 감소한 것으로 나타났습니다.

대장암은...

공개

저자는 이해 상충이 없음을 선언합니다.

감사의 말

이 연구 노력을 완료할 수 있도록 도와주신 모든 분들께 감사와 감사를 표하고 싶습니다.

자료

NameCompanyCatalog NumberComments
Agarose Gel Electrophoresis EquipmentBio-RadMini-Sub Cell GT SystemsUsed to check RNA quality
Ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA)Sigma-AldrichE9884Used as an anticoagulant for blood samples
NanoDropThermoFisher ScientificND-2000Spectrophotometer used to determine RNA purity
Real-time PCR MachineApplied BiosystemsA34322Used for RT-PCR reactions
RNA Extraction KitIntron Biotechnology Co#Cat 17061Used for RNA extraction from blood samples
SYBR Green PCR KitThermo Fisher Scientific4309155Reagents used for RT-PCR experiments

참고문헌

  1. Favoriti, P., et al. Worldwide burden of colorectal cancer: a review. Updates Surg. 68 (1), 7-11 (2016).
  2. Lotfollahzadeh, S., Recio-Boiles, A., Cagir, B. Colon cancer. StatPearls. , (2024).
  3. Rawla, P., Sunkara, T., Barsouk, A. Epidemiology of colorectal cancer: incidence, mortality, survival, and risk factors. Prz Gastroenterol. 14 (2), 89-103 (2019).
  4. Woischke, C., Michl, M., Neumann, J. Molecular pathology of colorectal cancer. Pathologie. 44 (5), 279-286 (2023).
  5. Lachit, K., Vinita, P. Study of mismatch repair protein expression by using immunohistochemistry in various carcinomas with special reference to colorectal adenocarcinomas-at a tertiary referral laboratory in India. Asian Pacific J Cancer Biol. 7 (4), 341-347 (2022).
  6. Cerretelli, G., Ager, A., Arends, M. J., Frayling, I. M. Molecular pathology of Lynch syndrome. J Pathol. 250 (5), 518-531 (2020).
  7. Tiwari, A. K., Roy, H. K., Lynch, H. T. Lynch syndrome in the 21st century: clinical perspectives. QJM. 109 (3), 151-158 (2016).
  8. Hinrichsen, I., et al. Reduced migration of MLH1 deficient colon cancer cells depends on SPTAN1. Mol Cancer. 13 (1), 1-12 (2014).
  9. Nissar, B., Shah, I. A., ul Afshan, F., Ganai, B. A. A decade in unravelling the etiology of gastric carcinogenesis in Kashmir, India - A high risk region. Gene Rep. 21 (1), 100832 (2020).
  10. Reyes, G. X., Schmidt, T. T., Kolodner, R. D., Hombauer, H. New insights into the mechanism of DNA mismatch repair. Chromosoma. 124 (4), 443-462 (2015).
  11. Rogacheva, M. V., et al. Mlh1-Mlh3, a meiotic crossover and DNA mismatch repair factor, is a Msh2-Msh3-stimulated endonuclease. J Biol Chem. 289 (9), 5664-5673 (2014).
  12. Martin, S. A. The DNA mismatch repair pathway. DNA Repair Cancer Ther. , 151-177 (2016).
  13. Fukuhara, S., et al. DNA mismatch repair gene MLH1 induces apoptosis in prostate cancer cells. Oncotarget. 5 (22), 11297-11307 (2014).
  14. Boland, C. R., Goel, A., Patel, S. G. The genetic and epigenetic landscape of early-onset colorectal cancer. Colorectal Cancer. 9 (3), (2020).
  15. Özdemir, Z., et al. Uncommon variants detected via hereditary cancer panel and suggestions for genetic counseling. Mutat Res. 827, 111831 (2023).
  16. Sinicrope, F. A. Lynch syndrome-associated colorectal cancer. New Engl J Med. 379 (8), 764-773 (2018).
  17. Westwood, A., et al. Additional loss of MSH2 and MSH6 expression in sporadic deficient mismatch repair colorectal cancer due to MLH1 promoter hypermethylation. J Clin Pathol. 72 (6), 443-447 (2019).
  18. Chung, C. Predictive and prognostic biomarkers with therapeutic targets in colorectal cancer: A 2021 update on current development, evidence, and recommendation. J Oncol Pharm Pract. 28 (4), 850-869 (2022).
  19. Yu, H., et al. The mRNA level of MLH1 in peripheral blood is a biomarker for the diagnosis of hereditary nonpolyposis colorectal cancer. Am J Cancer Res. 6 (5), 1135-1140 (2016).
  20. Kasprzak, A. Prognostic biomarkers of cell proliferation in colorectal cancer (CRC): From immunohistochemistry to molecular biology techniques. Cancers. 15 (18), 4570 (2023).
  21. Tao, W., Xie, Y. Study on relationship between NILH1 gene 415 locus G→G mutation and sporadic colorectal cancer in Chinese patients. Chinese J Exp Surg. 26 (6), 752-754 (2009).
  22. Martinez, E. C., Zevallos-Delgado, C., Joseph, M. Analysis of the genetic expression of colon cancer genetic biomarkers on inflammatory bowel disease on blood and biopsy samples. Genomics Gene Func. 164, S49 (2023).
  23. Rahiminejad, S., Maurya, M. R., Mukund, K., Subramaniam, S. Modular and mechanistic changes across stages of colorectal cancer. BMC cancer. 22 (1), 436 (2022).
  24. Alrushaid, N., Khan, F. A., Al-Suhaimi, E., Elaissari, A. Progress and perspectives in colon cancer pathology, diagnosis, and treatments. Diseases. 11 (4), 148 (2023).
  25. Rao, X., Huang, X., Zhou, Z., Lin, X. An improvement of the 2ˆ(-delta delta CT) method for quantitative real-time polymerase chain reaction data analysis. Biostat Bioinfo Biomath. 3 (3), 71-85 (2013).
  26. Jurescu, A., et al. Colorectal carcinomas: Searching for new histological parameters associated with lymph node metastases. Medicina. 59 (10), 1761 (2023).
  27. Sawicki, T., et al. A review of colorectal cancer in terms of epidemiology, risk factors, development, symptoms and diagnosis. Cancers. 13 (9), 2025 (2021).
  28. Cardoso, R., et al. Overall and stage-specific survival of patients with screen-detected colorectal cancer in European countries: A population-based study in 9 countries. Lancet Reg Health Eur. 21 (1), 100458 (2022).
  29. Dekker, E., Tanis, P. J., Vleugels, J. L. A., Kasi, P. M., Wallace, M. B. Colorectal cancer. Lancet. 394 (10207), 1467-1480 (2019).
  30. Hull, M. A., Rees, C. J., Sharp, L., Koo, S. A risk-stratified approach to colorectal cancer prevention and diagnosis. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 17 (12), 773-780 (2020).
  31. Hossain, M. S., et al. Colorectal cancer: A review of carcinogenesis, global epidemiology, current challenges, risk factors, preventive and treatment strategies. Cancers. 14 (7), 1732 (2022).
  32. Guyot D'Asnières De Salins, A., et al. Discordance between immunochemistry of mismatch repair proteins and molecular testing of microsatellite instability in colorectal cancer. ESMO open. 6 (3), 100120 (2021).
  33. Chen, W., Swanson, B. J., Frankel, W. L. Molecular genetics of microsatellite-unstable colorectal cancer for pathologists. Diagn Pathol. 12 (1), 24 (2017).
  34. Li, J., et al. Role of MLH1 methylation in esophageal cancer carcinogenesis and its clinical significance. Onco Targets Ther. 11 (1), 651-663 (2018).
  35. Iyer, R. R., Pluciennik, A. DNA mismatch repair and its role in Huntington's disease. J Huntingtons Dis. 10 (1), 75-94 (2021).
  36. Rebuzzi, F., Ulivi, P., Tedaldi, G. Genetic predisposition to colorectal cancer: How many and which genes to test. Int J Mol Sci. 24 (3), 2137 (2023).
  37. Guo, L., Yu, Z., Li, Q., Liang, X., Yang, L. Correlation of MLH1 and MSH2 levels with clinicopathologic characteristics in colorectal cancer. Am J Transl Res. 15 (2), 1107-1116 (2023).
  38. Liu, Y., Yang, C., Li, W., Zhang, S., Li, L. Analysis of association of MLH1 and PMS2 gene expression with clinicopathological features in elderly patients with colorectal cancer. Chinese J Geriatrics. 1 (12), 927-930 (2020).
  39. Salem, M. E., et al. Molecular analyses of left- and right-sided tumors in adolescents and young adults with colorectal cancer. Oncologist. 25 (5), 404-413 (2020).
  40. Goshayeshi, L., et al. Prevalence and clinicopathological characteristics of mismatch repair-deficient colorectal carcinoma in early onset cases as compared with late-onset cases: a retrospective cross-sectional study in Northeastern Iran. BMJ open. 8 (8), e023102 (2018).
  41. Zaborowski, A. M., et al. Clinicopathological features and oncological outcomes of patients with young-onset rectal cancer. Br J Surg. 107 (5), 606-612 (2020).
  42. Paredes, S. R., Chan, C., Rickard, M. Immunohistochemistry in screening for heritable colorectal cancer: what to do with an abnormal result. ANZ J Surg. 90 (5), 702-707 (2020).
  43. Anvari, A. H., Ganji, S. M., Movahhed, T. K. Cellular MLH1 gene expression and pathologic factors in Iranian patients with colorectal cancer. Qom Univ Med Sci J. 14 (8), 62-70 (2020).
  44. Sahin, I. H., et al. Analysis of age, tumor-sidedness, and mismatch repair (MMR) genes with response to immune checkpoint inhibitors (ICIs) in MMR-deficient (dMMR) colorectal cancer (CRC) patients (pts): A multi-institutional study. J Clinl Oncol. 37 (15), e15029 (2019).

재인쇄 및 허가

JoVE'article의 텍스트 или 그림을 다시 사용하시려면 허가 살펴보기

허가 살펴보기

더 많은 기사 탐색

MLH1RNACDNAReal time PCRCRC

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

개인 정보 보호

이용 약관

정책

연락처

사서에게 추천하기

JoVE 뉴스레터

연구

교육

저자

사서

JoVE 소개

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. 판권 소유