Aqui, apresentamos um protocolo para explorar o biomarcador e preditor de sobrevivência do câncer de mama com base na análise de uma variedade de bancos de dados acessíveis ao público. Esse método pode melhorar a credibilidade e representatividade das conclusões, apresentando assim uma perspectiva informativa sobre um gene de interesse. A vantagem deste método é que ele permite a visualização rápida e interpretação do potencial papel de um gene no câncer de mama.
Além disso, todos os resultados obtidos através deste procedimento podem ser imediatamente testados e repetidos simplesmente consultando os sites correspondentes. Escolhemos o câncer de mama no estudo para testar a viabilidade desse método. Como o câncer de mama é uma doença heterogênea, o diagnóstico, o tratamento e o prognóstico de diferentes subtipos moleculares do câncer de mama podem variar.
Por isso, é particularmente importante encontrar uma ferramenta online eficiente ou banco de dados com informações que reflitam os subtipos díspares do câncer de mama. Para iniciar este procedimento, vá para a interface web ONCOMINE. Digite ID1 na caixa de pesquisa para obter os níveis relativos de expressão do gene ID1 em vários tipos de malignidades.
No menu de filtros primários selecione o tipo de análise e selecione Câncer vs. Análise Normal. No menu de outras visualizações selecione a exibição de resumo genético.
Defina o limite de valor P em 0,01. Defina o limiar da mudança de dobra para 2. Defina o limiar da classificação genética para Todos.
Defina o tipo de dados para Todos. Baixe os números. Primeiro, vá para a interface web BC Gene-Expression Miner.
No menu de análise, selecione correlação e pressione o botão exaustivo. Digite o ID1 na caixa de pesquisa e pressione o botão enviar e o botão Iniciar Análise. Para análise de subgrupo no BC Gene-Expression Miner, acesse a interface BC Gene-Expression Miner.
No menu de análise, selecione a expressão e pressione o botão exaustivo. Digite o ID1 na caixa de pesquisa e pressione o botão enviar e o botão de análise iniciar. Clique no status nodal e nas miniaturas de status da categoria Scarff Bloom Richardson para ver imagens completas.
Nas imagens de Scarff Bloom Richardson, pressione o botão abaixo para visualizar os valores P das figuras. Em seguida, baixe os números. Para análise de subgrupo via Outcome for Breast Cancer Online baseado em expressão genética, acesse a interface web gobo.
Digite ID1 para o símbolo genético de interesse e carregue o conjunto genético. Defina o intervalo de pesquisa para definir identificadores de genes/sondas como símbolo genético. Defina tudo na seleção do tumor e selecione o status do nó e o grau estratificado nos parâmetros multivariados.
Os outros itens permanecem padrão. Agora, envie o inquérito e baixe os números. Para análise de sobrevivência no BC Gene-Expression Miner, acesse a interface web BC Gene-Expression Miner.
No menu de análise, selecione o prognóstico e pressione o botão exaustivo. Digite o ID1 na caixa de pesquisa e pressione o botão enviar e, em seguida, o botão de análise iniciar. Na análise exaustiva do prognóstico, selecione Nm, ERm, MR nos critérios populacionais e de eventos, e pressione o botão de envio para obter mais informações.
Depois deste clique, a curva Kaplan-Meier é para exportar os gráficos completos. Para análise de sobrevivência no Atlas de Proteína Humana, acesse a interface web do Atlas de Proteína Humana. Digite o ID1 na caixa de pesquisa e clique no botão de pesquisa.
Em seguida, selecione o sub-atlas patológico. Clique no rótulo de câncer de mama e uma página detalhada aparecerá mostrando um gráfico interativo de dispersão de sobrevivência e análise de sobrevivência. Baixe esses números.
Para análise de sobrevivência no Kaplan-Meier Plotter Survival, vá para a interface web Kaplan-Meier Plotter. Na zona do chip de gene mRNA, clique em iniciar o plotter KM para câncer de mama. Digite o ID1 na barra de pesquisa e selecione o item verde no menu do candidato.
Em seguida, selecione RFS como o tipo de sobrevivência e deixe os outros itens em suas configurações padrão. Clique em desenhar o enredo de Kaplan-Meier e baixe os números. Neste estudo, um resultado representativo para a mineração de dados e análise integrativa de um biomarcador de câncer de mama é realizado utilizando-se o ID1, um dos familiares inibidores de DNA.
As diferenças de expressão de ID1 mRNA entre tumor e tecidos normais são primeiramente analisadas utilizando-se o banco de dados ONCOMINE, que contém um total de 445 análises únicas. Existem apenas 5 estudos revelando um nível de expressão mRNA de ID1 que é significativamente maior em tecidos normais do que nos tecidos de câncer de mama, o que indica que há uma desregulação de expressão do ID1 no câncer de mama. O BC Gene-Expression Miner é então usado para identificar a correlação entre a expressão mRNA do ID1 e os parâmetros clinicopatológicos das pacientes com câncer de mama.
Os níveis de mRNA de ID1 são vistos como significativamente aumentados em pacientes com câncer de mama sem metástase linfática em comparação com aqueles com metástase linfática. A análise no GOBO demonstra que o aumento dos níveis de mRNA do ID1 se correlaciona com o menor grau de tumor. Esses resultados implicam que o aumento da expressão do ID1 está ligado ao menor potencial metastático e menor grau patológico no câncer de mama.
A análise do banco de dados BC Gene-Expression Miner indica que níveis mais elevados de MRNA de ID1 estão correlacionados com uma sobrevida mais distante e livre de metástase em pacientes com câncer de mama. A análise do Atlas de Proteína Humana também sugere que níveis elevados de proteína do ID1 estão associados a um melhor resultado de sobrevivência em pacientes com câncer de mama. A análise de sobrevivência do Kaplan-Meier Plotter é consistente com esses achados, e mostra que níveis mais altos de expressão do ID1 prevê melhor sobrevida livre de recidiva em pacientes com câncer de mama.
Cada vez mais bancos de dados online estarão disponíveis ou acessíveis para pesquisadores. O protocolo pode fornecer um método eficiente para os pesquisadores identificarem potenciais genes-alvo e caminho de sinalização associado.
