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Method Article
A resistência terapêutica muitas vezes se desenvolve em pacientes com câncer de próstata avançado e, em alguns casos, o câncer progride para um subtipo letal chamado câncer de próstata neuroendócrino. Avaliar as pequenas alterações moleculares mediadas por RNA não codificadoras que facilitam essa transição permitiria uma melhor estratificação e identificação de mecanismos causais que levam ao desenvolvimento de câncer de próstata neuroendócrino.
A blasmaioria do receptor andrógeno (AR) sinalização por privação de andrógeno é o objetivo da primeira linha de terapia para o câncer de próstata que inicialmente resulta em regressão do câncer. No entanto, em um número significativo de casos, a doença progride para o câncer de próstata avançado e resistente à castração (CRPC), que tem opções terapêuticas limitadas e muitas vezes é agressivo. A metástase distante é observada na maior parte nesta fase da doença agressiva. O CRPC é tratado por uma segunda geração de inibidores da via ar que melhoram a sobrevida inicialmente, seguida pelo surgimento da resistência terapêutica. O câncer de próstata neuroendócrino (NEPC) é uma variante rara do câncer de próstata (PCa) que muitas vezes se desenvolve como resultado da resistência à terapia através de um processo de transdiferenciação conhecido como diferenciação neuroendócrina (NED), em que as células pca passam por um interruptor de linhagem de adenocarcinomas e mostrar maior expressão de marcadores de linhagem neuroendócrina (NE). Além das alterações genômicas que impulsionam a progressão e a transdiferenciação para o NEPC, fatores epigenéticos e pistas microambientais são considerados atores essenciais na progressão da doença. Este manuscrito fornece um protocolo detalhado para identificar os drivers epigenéticos (ou seja, pequenos RNAs não codificadores) que estão associados a PCa avançados. Usando microRNAs purificadas de tecidos metastáticos embutidos em parafina (FFPE) fortificados formais e vesículas extracelulares (EVs) derivadas de soro correspondentes, o protocolo descreve como preparar bibliotecas com controle de qualidade adequado para sequenciamento microRNAs dessas fontes de amostra. Isolar o RNA de FFPE e EVs é muitas vezes desafiador porque a maior parte é degradada ou é limitada em quantidade. Este protocolo irá elaborar sobre diferentes métodos para otimizar as entradas de RNA e bibliotecas de CDNA para produzir leituras mais específicas e dados de alta qualidade após o sequenciamento.
O câncer de próstata é impulsionado por andrógenos agindo via sinalização AR. Portanto, visando a via AR é o tratamento de esteio para a doença1. No entanto, a resistência muitas vezes se segue como resultado de terapias direcionadas e a doença progride para um CRPC metastático avançado2. Crpc é tratado pela segunda geração de terapia ar que inclui enzalutamida e abiraterona2,3 que melhora a sobrevivência inicialmente. No entanto, variantes letais como nepc muitas vezes surgem em 25-30% dos casos tratados CRPC que têm opções de tratamento limitada, levando ao aumento da mortalidade3. Nepc surge através de um processo de transdiferenciação reversível conhecido como NED, onde as células PCa passam por um interruptor de linhagem de adenocarcinomas e mostram diminuição da expressão de AR e maior expressão de marcadores de linhagem NE incluindo enolase 2 (ENO2), cromograna na a (CHGA) e sinaptophysin (SYP)4. Dado que essas variantes de resistência surgem como resultado de intervenções terapêuticas, é essencial decifrar caminhos que levam à geração desta forma mortal e difícil de tratar de PCa.
A genômica do NEPC foi recentemente decifrada em um estudo exaustivo feito por Beltran et al. em que foram analisadas 5 alterações de número de cópia, mutações, polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) e metilação de DNA de tecidos metastáticos derivados dopaciente. Apesar do avanço significativo na compreensão da genômica desta forma agressiva de PCa, pouco se sabe sobre os fatores epigenéticos, incluindo os pequenos RNAs não codificadores (microRNAs) que estão envolvidos na transição do CRPC-adenocarcinoma para o NEPC. MicroRNAs (miRNAs) são 22 bp longos, RNAs duplo-encalhados que agem primeiramente suprimindo a expressão do gene borne-transcriptionally por interações seqüência-específicas com as regiões 3'-untranslated (UTRs) de alvos cognate do mRNA6. Vários oncomiRs e supressores tumorais já foram identificados, e seu papel na regulação do início da doença e metástase tem sido bem estudado em diferentes cânceres6,7. Esses pequenos RNAs não codificadores muitas vezes servem como alvos muito importantes no controle da mortalidade por doenças6,8,9. Pesquisas mais recentes têm se concentrado na compreensão dos efeitos paracrinos dos miRNAs na metástase do câncer através de seu transporte em EVs, como exossomos, que fluem na corrente sanguínea e permitem que as células tumorais enviem esses mensageiros secundários para locais metastáticos em um ambiente livre de nuclease10,11,12. EVs transportar miRNAs das células tumorais para transferir os efeitos transformadores das células hospedeiras12. A identificação de EVs como mensageiros secundários de células tumorais pode, portanto, ser útil na detecção não invasiva da gravidade da doença.
O miR-1246 é altamente upregulated em EVs de PCa agressivo, e indica a gravidade da doença13. Estes miRNAs EV-associados servem não somente como biomarkers noninvasive da doença, mas jogam igualmente papéis funcional importantes em conduzir o tumorigenesis. Assim, é essencial compreender o significado do repertório miRNA que está associado a formas resistentes de PCa para permitir uma melhor identificação de biomarcadores não invasivos, bem como o seu significado funcional.
O advento do sequenciamento da próxima geração ofereceu a plataforma mais abrangente para estudar os detalhes da paisagem tumoral envolvendo alterações no genoma, como mutações, deslocalizações cromossômicas, cromotrípise e metilação, que contribuem significativamente para a forma e a natureza do câncer14,15,16. Da mesma forma, é também uma ferramenta essencial para entender as vastas mudanças epigenômicas que ocorrem em uma célula tumoral e que muitas vezes são jogadores importantes na gravidade da doença17. Com o objetivo de entender o repertório de miRNA associado à geração de NEPC, o sequenciamento de RNA pequeno foi realizado nos tecidos metastáticos de CRPC da FFPE e em seus EVs correspondentes derivados do soro. RNA derivado de qualquer uma dessas duas fontes de amostra é (1) baixo rendimento e (2) de má qualidade devido à degradação que muitas vezes acontece devido à fixação formalina e isolamento EV. Além disso, gerar bibliotecas de CDNA é um passo crítico, mas complicado, de uma corrida de sequenciamento. Assim, os métodos para isolar esses RNAs e usá-los para gerar bibliotecas para sequenciamento de RNA pequeno exigem otimização para gerar dados precisos e confiáveis.
Existem vários métodos para perfilar a expressão de miRNA em diferentes amostras, incluindo RT-PCR, microarrays e hibridização in situ (ISH). Um protocolo usando o RNA derivado do tecido ffpe para avaliar a expressão de miRNA por RT-PCR e ISH foi recentemente publicado18. Tecnologias mais recentes oferecem plataformas mais exaustivas e abrangentes para o perfil da expressão de miRNA em uma amostra. NanoString nCounter oferece uma plataforma de detecção de miRNA sensível19,mas a detecção é muitas vezes limitada pelo número de miRNAs que estão disponíveis na matriz (~ 2.000). Em tal cenário, uma plataforma mais sensível e exaustiva, como o sequenciamento da próxima geração, oferece uma profundidade muito maior de identificação de miRNA e perfis simultâneos em diferentes amostras20. O método tem sido usado para determinar as assinaturas miRNA na urina ou plasma de pacientes pcas21,22,23. No artigo atual, um protocolo é apresentado para usar uma plataforma de sequenciamento de próxima geração para estudar perfis de miRNA associados a CRPC agressivos usando tecidos FFPE e RNAs EV derivados do soro.
Este estudo foi realizado de acordo com as diretrizes éticas da Regra Comum dos EUA e foi aprovado pelo Comitê Institucional de Pesquisa Humana.
1. Microdissese
Nota: Os tecidos metastáticos de CRPC do FFPE com características do adenocarcinoma (CRPC-Adeno) ou a diferenciação do NE (CRPC-NE) foram obtidos da rede do biorepositório do cancro da próstata (PCBN). Seções pca de dez mícrons em lâminas de vidro foram preparadas para microdissecção manual, como discutido anteriormente18. Para resumir brevemente:
2. Isolando EVs derivados do Soro
Nota: Amostras congeladas de soro de pacientes coletadas de pacientes com PCC metastático com características de adenocarcinoma (CRPC-adeno) ou diferenciação de ECa (CRPC-NE) foram obtidas a partir de PCBN usando um protocolo IRB aprovado e armazenadas a -80 °C antes de seu uso. Amostras de soro foram coletadas do mesmo conjunto de pacientes usados para tecidos microdissecizados para permitir a comparação entre os tecidos correspondentes e os EVs derivados do soro. Um reagente de isolamento ev de soro comercialmente disponível foi usado para coletar os EVs.
3. Isolamento de RNA de tecidos da próstata microdissecados e EVs
Nota: O RNA total foi isolado dos tecidos microdissected e dos EVs purificados usando um jogo comercialmente disponível(tabela dos materiais)por instruções do fabricante com algumas modificações. As seguintes seções descrevem brevemente estes procedimentos com especial ênfase nas etapas importantes:
4. Preparação da biblioteca para o sequenciamento pequeno do RNA
Nota: Um pequeno kit de preparação da biblioteca de RNA(Tabela de Materiais)foi usado para gerar bibliotecas de CDNA a partir das amostras isoladas de RNA. As etapas para gerar bibliotecas, purificar e verificá-las de qualidade antes de serem executadas em um sequenciador são cruciais para qualquer protocolo de sequenciamento, pois eventualmente determinam a qualidade dos dados de saída de uma corrida. Portanto, prossiga cuidadosamente a cada passo. As diretrizes do fabricante sugerem o uso de um mínimo de 50 ng de RNA. Dada a má qualidade e as baixas quantidades de RNA total geralmente obtidas a partir dessas duas fontes de amostra, este protocolo é otimizado para concentrações de RNA tão baixas quanto 100 ng. O protocolo abaixo é para uma amostra de uma biblioteca.
5. Análise de dados
A biblioteca foi preparada após o isolamento do RNA e uma verificação de qualidade foi realizada. Purificação de gel para a biblioteca cDNA amplificada preparada a partir de RNA isolada de tecidos microdissecizados e EVs derivados do soro é mostrada na Figura 1 e Figura 2. O tamanho do produto para miRNAs adaptador-ligados correspondeu a aproximadamente 136−160 bp para cada amostra. A Figura 1A-B é marcada ...
Neste artigo, descrevemos um protocolo para isolar o RNA dos tecidos da FFPE e EVs derivados do soro usando kits otimizados para aumentar o rendimento e a qualidade dos RNAs isolados. Além disso, os RNAs purificados foram usados para gerar bibliotecas de CDNA para sequenciamento de RNA pequeno. Ambas as etapas listadas são essenciais para determinar a qualidade e a profundidade das leituras de sequenciamento que são o resultado final da corrida24. Portanto, otimizar essas etapas cruciais é fun...
Os autores não têm conflito de interesses para declarar.
Este trabalho é apoiado pela Us Army Medical Research Acquisition Activity (USAMRAA) através do Prêmio idea development underAward no. W81XWH-18-1-303 e W81XWH-18-2-0013 e, adicionalmente, pelo Prêmio nº. W81XWH-18-2-0015, W81XWH-18-2-0016, W81XWH-18-2-0017, W81XWH-18-2-0018 e W81XWH-18-2-0019 Prostate Cancer Biorepository Network (PCBN). O apoio ao financiamento do laboratório de autores pelo Instituto Nacional do Câncer dos Institutos Nacionais de Saúde (Grant Number RO1CA177984) também é reconhecido. Rajvir Dahiya é cientista sênior da carreira da pesquisa no departamento de casos dos veteranos, BX004473 e financiado por NIH-UO1CA199694 (RD). Opiniões, interpretações, conclusões e recomendações são as do autor e não são necessariamente endossadas pelo Departamento de Defesa ou pelo Exército dos EUA. Somos gratos a Judy Shigenaga, diretora de instalações centrais da San Francisco VAMC, por sua ajuda com o sequenciador NextSeq 500.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
3 M NaOAc pH 5.5 | USB Corp. | 75897 100 mL | |
5 µm filter tubes | IST Engineering Inc. | 5388-50 | |
6% TBE polyacrylamide gels | Novex | EC6265BOX | |
BaseSpace | Illumina | Analysis software | |
Bio-analyzer | Agilent | ||
DNA loading dye | Novex | LC6678 | |
Eppendorf Thermostat plus | Eppendorf 1.5 mL | ||
EtBr | Pierce | 17898 | |
Ethyl alcohol 200 proof | Pharmco | 111000200 | |
Exosomal RNA isolation kit | Norgen | 58000 | |
Gel breaking tubes | IST Engineering Inc. | 3388-100 | |
Glycogen molecular biology grade | Thermo Scientifc | R0561 | |
Hematoxylin Select | Stat lab | SL401 | |
Microcentrifuge | Fisher Scientific | 13-100-676 | accuSpin Micro 17R |
miRNeasy FFPE kit | Qiagen | 217504 | |
Nanodrop | Thermo Scientifc | Nano Drop 1000 | |
Nanosight NTA | Malvern | LM14 | |
NextSeq 500 Sequencer | Illumina | ||
NextSeq 500/550 Mid Output Kit v2 (150 cycles) | Illumina | FC-404-2001 | |
Pellet paint | Millipore | 70748-3 | |
Superscript II Reverse Transcriptase | Invitogen | 18064014 | |
T4 RNA Ligase 2 Deletion Mutant | Lucigen | LR2D11310K | |
TBE Running buffer (5x) | Novex | LC6675 | |
Thermal cycler | MJ Research | PTC100 | |
Total exosome isolation reagent (from serum) | Invitrogen | 4478360 | |
TrueSeq small RNA library Prep kit-Set A (Indexes 1-12) | Illumina | RS-200-0012 | |
Xylene | Fisher Scientific | X3P- 1GAL | |
RNA 3' Primer | GUUCAGAGUUCUACAGUCCGACGAUC | ||
RNA 5' Primer | TGGAATTCTCGGGTGCCAAGG | ||
Stop Oligo | GAAUUCCACCACGUUCCCGUGG | ||
RNA RT Primer | GCCTTGGCACCCGAGAATTCCA | ||
RNA PCR Primer | AATGATACGGCGACCACCGAGATCTACACGTTCAGAGTTCTACAGTCCGA | ||
RNA PCR Index Primer | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGAT[6 bases]GTGACTGGAGTTCCTTGGCACCCGAGAATTCCA | ||
- | - | - | 6 bases in adapter |
RNA PCR Index Primer 1 | CGTGAT | ||
RNA PCR Index Primer 2 | ACATCG | ||
RNA PCR Index Primer 3 | GCCTAA | ||
RNA PCR Index Primer 4 | TGGTCA | ||
RNA PCR Index Primer 5 | CACTGT | ||
RNA PCR Index Primer 6 | ATTGGC | ||
RNA PCR Index Primer 7 | GATCTG | ||
RNA PCR Index Primer 8 | TCAAGT | ||
RNA PCR Index Primer 9 | CTGATC | ||
RNA PCR Index Primer 10 | AAGCTA | ||
RNA PCR Index Primer 11 | GTAGCC | ||
RNA PCR Index Primer 12 | TACAAG |
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