Method Article
В этом случае мы описываем процедуру геномного анализа метилирования ДНК при раке желудочно-кишечного тракта. Процедура имеет отношение к исследованиям, которые исследуют связь между метилированием генов и факторов, способствующих канцерогенеза при раке желудочно-кишечного тракта.
Метилирование ДНК является важным эпигенетическим изменением, которое является биологически значимым и частым направлением исследований рака. Метилирование ДНК в ширину генома является полезной мерой для обеспечения точного анализа состояния метилирования злокачественных новообразований желудочно-кишечного тракта (ГИ). Учитывая многочисленные потенциальные трансляционные использования анализа метилирования ДНК, практикующие клиницисты и другие новые для исследований метилирования ДНК должны быть в состоянии понять шаг за шагом, как эти генома всей анализы выполняются. Цель этого протокола заключается в предоставлении подробного описания того, как этот метод используется для идентификации биомаркеров при злокачественных новообразованиях GI. Важно отметить, что мы описываем три важных шага, которые необходимы для получения точных результатов в ходе анализа генома в ширину. Ясно и лаконично написано, эти три метода часто не хватает и не заметно для тех, кто новый эпигенетических исследований. Мы использовали 48 образцов злокачественных новообразований GI (рак желудка), чтобы подчеркнуть практически, как геном всей ДНК метилирования анализ может быть выполнен для злокачественных новообразований GI.
Эпигенетика относится к назойки изменения функции гена без изменения последовательностиДНК 1. Такие изменения могут быть связаны с метилированием ДНК, при котором метиловые группы на основе ДНК могут изменять экспрессию генов через изменения в упаковке хроматина. Развитие и прогрессирование рака может произойти, если этот эффект приводит к изменению экспрессии генов супрессораопухоли 2. Старение и хроническое воспаление являются как причинами рака, так и основными причинами изменений в метилированииДНК у человека 3,4,5. Следовательно, это позволяет использовать метилирование ДНК в качестве биомаркера в диагностике рака, а также в качестве мишени для лечения и профилактики. Для раннего выявления и прогноза рака, метилирование ДНК в настоящее время измеряется в опухоли, крови, мочи истула образцов 6, в то время как деметилирующие агенты в настоящее время используются для лечения лейкемии, такие как миелодиспластическийсиндром 7.
Геномный анализ метилирования ДНК с использованием массивной платформы для комплексной оценки метилирования ДНК в отдельном локусе CpG в геноме человека может быть использован для изучения состояния метилирования более чем 450 000 cpG сайтов вгеномной ДНК 8,9, что позволяет исследовать эпигенетику рака (см. таблицу материалов). Технологии секвенирования всего генома бисульфита (WGBS) изменили наши подходы в областиэпигенетики 10,11. Тем не менее, есть некоторые недостатки технологий с точки зрения существенной стоимости и времени обработки для эпигенетическогоанализа большого количества образцов 10,11. Таким образом, массивная платформа более осуществима для комплексной оценки метилирования ДНК в геноме человека. Доступность подходов для анализа метилирования в ширину генома улучшилась за последние несколько лет и позволяет нам расширить наши знания о том, как метилирование ДНК способствует развитию рака ипрогрессированию 12. Недавние успехи в микроаррей-платформы подходы дают нам обоснование для генома всей метилирования анализа для выявления новых эпигенетической подписи в ракежелудочно-кишечного тракта 13. Цель этого протокола состоит в том, чтобы предоставить подробное описание того, как этот метод используется для идентификации биомаркеров в злокачественных новообразованиях GI.
Все процедуры, которым следуют, соответствуют этическим стандартам комитета по этике исследований в области человека. Исследование было одобрено Институциональным советом по обзору в больнице Университета Дзюнтендо Сидзуока, и письменное информированное согласие было отменено из-за ретроспективного дизайна.
1. Мыть горки
2. Очистка слайдов
3. Бисульфитовое лечение
4. Платформа Array для оценки метилирования ДНК в локусе CpG в геноме человека
5. Количественный метилирование-специфический ПЦР (qMSP)
Характеристики 48 пациентов с раком желудка в учебной когортетаковы (таблица 2): среднийвозраст пациентов составил 74 года (52-89 лет), а в когорту входили 38 мужчин (79,2%) и 10 женщин (20,8%). Было 35 пациентов (72,9%) с первичным раком желудка и у 13 пациентов (27,1%) с остатками рака желудка (первичный рак желудка: первое появление неметатической злокачественности в желудке; остаточный рак желудка: рак в остатке желудка, который развился более чем через 5 лет после дистальной гастрэктомии, независимо от причины первоначальной ресекции19). Было 23 пациента (47,9%) с метастазами лимфатических узлов и 25 пациентами (52.1%) Без. Во-первых, все 48 образцов (учебная когорта) были загружены для идентификации выбросов(рисунок 1A). Два образца дали пики, которые были больше, чем два стандартных отклонения смещены от других, и эти образцы были удалены(рисунок 1B). Таким образом, 46 образцов были сгруппированы с помощью гиперметилирования ДНК-промоутера. В результате тепловая карта была разделена на две группы на основе высокого и низкого метилирования(рисунок 2). Эта тепловая карта позволяет визуализировать 50 лучших зондов в пределах 1500 б.п. от транскрипционные стартовые площадки (TSS) в дифференциальном анализе метилирования. Высокие и низкие метилирования группы отличаются клиникопатологических факторов, связанных с агрессивным злокачественным фенотипом. То есть, тип рака (первичный рак желудка: PGC) (р 0,01, коэффициент коэффициентов 9,09 (1,67-50,00)) и наличие метастазов лимфатических узлов (положительный) (р 0,03, коэффициент коэффициента 6,82 (1,16-40,08)) стали значительными независимымипрогностическими факторами, когдаклиникопатологические факторы использовались в качестве ковариатов в многовариатном анализе (таблица 3). Наконец, мы определили ген EPB41L320,21 (праймер и зонд последовательности показано в таблице 1), чтобы быть тесно связаны с кодификацией подготовки когорты в высоких и низких метилирования групп в микроаррей анализа. С помощью qMSP были проверены результаты микроаррейного анализа EPB41L3 в когорте испытаний (126 образцов). Характеристики пациентов в когорте теста показаны в таблице 4. RMVs EPB41L3 в тканях PGC были значительно выше, чем у остатков рака желудка (RGC) в унивариатном анализе (р No 0,01) (Рисунок 3A). Аналогичным образом, RMVs в образцах с метастазами лимфатических узлов были значительно выше, чем те, без метастазов лимфатических узлов (р 0,03) (Рисунок 3B). Таким образом, анализ генома метилирования ДНК может помочь нам определить конкретные гены для характеристики определенного клинического статуса у пациентов с злокачественными новообразованиями GI.
Рисунок 1: Бета-значения в 48 образцах (учебная когорта). Все 48 образцов (учебная когорта) были загружены и выбросы были изучены (A). Два образца имели пики, которые были выбросы, и они были удалены (B). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Рисунок 2: В результате тепловая карта. Остальные 46 образцов были сгруппированы с помощью гиперметилирования ДНК-промоутера. Тепловая карта была разделена на высокие и низкие метилирование групп. Эта тепловая карта позволяет визуализировать 50 лучших зондов в пределах 1500 б.п. от транскрипционные стартовые площадки (TSS) в дифференциальном анализе метилирования. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Рисунок 3: Относительные значения метилирования (RMVs) для EPB41L3 в первичном раке желудка (PGC) против остатков рака желудка (RGC), а также в случаях с и без метастазов лимфатических узлов. Результаты микроаррейного анализа EPB41L3 в испытательной когорте (126 образцов) были проверены с помощью qMSP. (A) В унивариатном анализе, RMVs EPB41L3 в тканях PGC были значительно выше, чем в RGC (р 0,01). (B) Аналогичным образом, RMVs в образцах с метастазами лимфатических узлов были значительно выше, чем у тех, у кого нет метастазов лимфатических узлов (р 0,03). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Ген | Вперед 5' - 3' | Обратный 5' - 3' | Зонд |
B-ACTIN | ТЕГ GGA GTA ТАТ AGG TTG GGG AAG TT | ААК АКА ЦАА ЦАА АКА АЦА ATT CAC | (56-FAM) TGT GGG GTG (ЗЕН) ГТГ ГТГ АТГ КЛЯП ГТТ ТЕГ |
EPB41L3 | GGG ATA GTG GGG TTG ACG C | АТА ААА УВД CCG ACG AAC GA | ААА ТТК ГАА ААА CCG CGC GAC GCC GAA АКК А |
Таблица 1: Праймер и зонд последовательности.
Клиникопатологические факторы | Переменные | |
Возраст | 74 (52 - 89) * | |
Гендерного | Мужской / женский | 38 (79.2%) / 10 (20.8%) |
Тип | PGC / RGC | 35 (72.9%) / 13 (27.1%) |
Метастазы лимфатических узлов | (+) / (-) | 23 (47.9%) / 25 (52.1%) |
PGC: Первичный рак желудка, RGC: Остаток рака желудка | ||
Медиана (минимум максимум) |
Таблица 2: Характеристики у 48 пациентов с раком желудка в учебной когорте.
P-значение | Коэффициент коэффициентов | 95% Интервал доверия | |
Тип (PGC) | 0.01 | 9.09 | 1.67 – 50.00 |
Метастазы лимфатических узлов (я) | 0.03 | 6.82 | 1.16 – 40.08 |
PGC: Первичный рак желудка |
Таблица 3: Прогностический фактор для группы высокого метилирования (кластер B).
Клиникопатологические факторы | Переменные | |
Возраст | 71 (33 - 86) * | |
Гендерного | Мужской / женский | 96 (76.2%) / 30 (23.8%) |
Тип | PGC / RGC | 87 (69.0%) / 39 (31.0%) |
Метастазы лимфатических узлов | (+) / (-) | 50 (39.7%) / 76 (60.3%) |
PGC: Первичный рак желудка, RGC: Остаток рака желудка | ||
Медиана (минимум максимум) |
Таблица 4: Характеристики у 126 пациентов с раком желудка в когорте теста.
Есть три важных шага в получении точных результатов анализа генома метилирования ДНК. Во-первых, макродиссеция области опухоли предпочтительно два квалифицированных патологоанатомов на основе репрезентативных H и E окрашенных разделов. Неточная макродиссеция может привести к загрязнению соседних нераковых тканей, что приводит к ненадежным результатам; таким образом, требуется тщательное макродиссемент. Во-вторых, оценка качества ДНК (проверка качества: КК). Образцы, которые не КК (∆Cq и 5.0) может дать низкое качество данных. Таким образом, образцы с ∆Cq йgt; 5.0 должны быть удалены и другие используются. Третьим шагом является расчет β-значения, которое определяется инструментом анализа данных для программного обеспечения платформы массива как метилированный сигнал / общий (метилированный и неметилированный) сигнал17. Значение β колеблется от 0-1 (или 0%-100%), что просто интерпретировать биологически17. Основная проблема с этим значением заключается в его плохих статистических свойствах, так как его высокая гетеросхестичность подразумевает, что дисперсия между образцами в крайностях метилирования диапазона (β No 0 или β No 1) сильноуменьшается 17. Кроме того, из-за низкого качества выборки, β-значения не могут показать воспроизводимыебифазные пики 22, и образцы без таких пиков должны быть исключены из дальнейшего изучения. Кроме того, целевой ген должен быть выбран на основе критериев наличия больших бета-значений, связанных с островами CpG в регионе промоутеров, и подходит для грунтовка и зонда дизайн для qMSP.
Оценка метилирования ДНК в локусе CpG в геноме человека проводится с использованием технологии на основе микроаррей с фиксированным количеством зондов для обследования конкретных геномных локусов. Это наиболее широко используемый метод в эпигеноме всей ассоциации исследований (EWAS) из-за его низкой стоимости, небольшое количество ДНК требуется, и заметно короче время обработки образца, что позволяет высокой пропускной способности обработки многих клиническихобразцов 23. Однако массивная платформа для комплексной оценки метилирования ДНК в отдельном локусе CpG ограничена количеством и специфичностью зондов для эпигенетически измененных локусов, что препятствует исследованию некоторых геномных регионов. WGBS, как правило, рассматривается как золотой стандартный метод из-за его более широкого спектрагеномного охвата 10,11. Тем не менее, этот метод имеет значительные затраты и относительно долгое время обработки для анализабольшого количества образцов 10,11. Таким образом, это не всегда осуществимо. Для сравнения, массивная платформа для комплексной оценки метилирования ДНК в отдельном локусе CpG в геноме человека разумна для использования с точки зрения стоимости и геномного охвата. В последнее время последние обновленные чипы бисера получили готовы использовать24. Эти анализы могут помочь нам проанализировать почти удвоенные измеренные участки CpG, которые могут достичь идеального исследования ассоциации генома (GWAS) для больших популяций образцов.
Таким образом, анализ генома метилирования ДНК с помощью массивной платформы для комплексной оценки метилирования ДНК в отдельном локусе CpG в геноме человека может предоставить важную информацию об эпигенетических биомаркеров при раке желудочно-кишечного тракта. По сравнению с WGBS, этот метод является экономически эффективным и сокращает время обработки образцов. Таким образом, этот метод для обнаружения метилирования ДНК в локусе CpG, вероятно, будет широко использоваться в эпигенетических исследованиях биомаркеров.
Авторов нечего раскрывать.
Мы особенно признательны всем членам отделения хирургии, Сидни Киммел Всеобъемлющего онкологического центра в Университете Джонса Хопкинса школы медицины для полезных дискуссий и технической поддержки. Мы также благодарим Кристен Роджерс за щедрое техническое руководство по процедурам лечения бисульфита и qMSP.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
(NH4)2SO4 | Sigma-Aldrich | 14148 | Step 5.2. |
10% Sodium dodecyl sulfate (SDS) | Quality Biological | 351-032-721 EA | Step 2.1. |
100 % Ethanol | Sigma-Aldrich | 24194 | Step 1.7. |
ABI StepOnePlus Real-Time PCR System | Applied BioSystems | 4376600 | Step 5.2. 96-well Real-Time PCR instrument |
CT conversion reagent | Zymo Research | D5001-1 | Step 3.2.3. |
Deoxynucleotide triphosphate (dNTP) | Invitrogen | 10297-018 | Step 5.2. |
DEPC-treated water | Quality Biological | 351-068-131 | Step 2.1. |
Ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA) | Corning | 46-034-CL | Step 2.1. |
EZ DNA Methylation Kit | Zymo Research | D5002 | Step 3.2. |
Fluorescein | Bio-Rad | #1708780 | Step 5.2. |
GenomeStudio | omicX | OMICS_00854 | Step 4.3. Data analysis tool for an array platform as a β-value, with a range from 0 to 1 |
Human genomic DNA | New England Bio Labs | N4002S | Step 5.3. |
Infinium HD FFPE QC Kit | Illumina | WG-321-1001 | Step 4.1. FFPE QC assay on a real-time PCR amplification |
Infinium HumanMethylation450 assay | Illumina | WG-314 | Step 4.2. Array platform for complex evaluation of DNA methylation to assess the methylation status of >450,000 CpG sites in the genome |
LightCycler 480 | Roche | 5015278001 | Step 4.1. |
M-Binding Buffer | Zymo Research | D5002-3 | Step 3.2.6. |
M-Desulphonation Buffer | Zymo Research | D5002-5 | Step 3.2.9. |
M-Dilution Buffer | Zymo Research | D5002-2 | Step 3.2.1. |
Minfi package | Bioconductor | N/A | Step 4.4. |
M-Wash Buffer | Zymo Research | D5002-4 | Step 3.2.10. |
Platinum Taq polymerase | ThermoFisher Scientific | 10966-034 | Step 5.2. |
Proteinase K | New England Biolabs | P8107S | Step 2.8. |
Single-use polypropylene (Eppendorf) tube | Eppendorf | 24533495 | Step 2.5.2. |
Tris hydrochloride (Tris-HCL) 2 M pH 8.8 | Quality Biological | 351-092-101 | Step 2.1. |
Xylene | Sigma-Aldrich | 214736 | Step 1.3. |
Zymo Spin 1 Column | Zymo Research | C1003 | Step 3.2.6. |
β-Mercaptoethanol | Sigma-Aldrich | M3148 | Step 5.2. |
Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи
Запросить разрешениеThis article has been published
Video Coming Soon
Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены