Сверхэкспрессия тропомодулина 3 в качестве маркера резистентности к платине и иммунной инфильтрации при раке яичников

Резюме

Тропомодулин-3 (TMOD3) в последние годы все чаще изучается в опухолях. Это исследование является первым, в котором сообщается, что TMOD3 высоко экспрессируется при раке яичников и тесно связан с резистентностью к платине и иммунной инфильтрацией. Эти результаты могут помочь улучшить терапевтические результаты при раке яичников.

Аннотация

Цитоскелет играет важную роль в резистентности к платине при раке яичников. Тропомодулин-3 (TMOD3) имеет решающее значение в развитии многих опухолей, но его роль в лекарственной устойчивости рака яичников остается неизученной. Анализируя данные из баз данных Gene Expression Omnibus (GEO), The Cancer Genome Atlas (TCGA) и Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC), в этом исследовании сравнивалась экспрессия TMOD3 в раке яичников и нормальных тканях, а также изучалась экспрессия TMOD3 после лечения платиной при чувствительном к платине и резистентном к платине раке яичников. Метод Каплана-Мейера был использован для оценки влияния TMOD3 на общую выживаемость (ОВ) и выживаемость без прогрессирования (ВБП) у пациенток с раком яичников. МикроРНК (микроРНК), нацеленные на TMOD3, были предсказаны с помощью TargetScan и проанализированы с помощью базы данных TCGA. Для определения взаимосвязи между экспрессией TMOD3 и иммунной инфильтрацией были использованы Tumor Immune Estimation Resource (TIMER) и интегрированный портал репозитория для взаимодействия опухоли и иммунной системы (TISIDB). Сети коэкспрессии TMOD3 при раке яичников были изучены с помощью LinkedOmics, инструмента поиска для извлечения взаимодействующих генов/белков (STRING) и биоинформатики базы данных для аннотаций, визуализации и интегрированных открытий (DAVID). Результаты показали, что TMOD3 был высоко экспрессирован при раке яичников и был связан с классификацией, стадированием и метастазированием рака яичников. Экспрессия TMOD3 была значительно снижена в клетках рака яичников, получавших платину, и у пациентов. Тем не менее, экспрессия TMOD3 была выше в платинорезистентных клетках и тканях рака яичников по сравнению с чувствительными к платине. Более высокая экспрессия TMOD3 была в значительной степени связана с более низкими ОВ и ВБП у пациентов с раком яичников, получавших химиотерапию на основе платины. Посттранскрипционная регуляция, опосредованная микроРНК, вероятно, ответственна за высокую экспрессию TMOD3 в раке яичников и платинорезистентных тканях яичников. Экспрессия мРНК TMOD3 была связана с иммунной инфильтрацией при раке яичников. Эти результаты указывают на то, что TMOD3 высоко экспрессируется при раке яичников и тесно связан с резистентностью к платине и иммунной инфильтрацией.

Введение

Рак яичников занимает второе место в мире по смертности от гинекологических опухолей¹. На основе гистопатологии его можно классифицировать на три типа: герминоглеточные, гонадные, мезенхимальные и эпителиальные опухоли, из которых 90% пациентов относятся к эпителиальному раку яичников. Факторы риска, связанные с раком яичников, включают стойкую овуляцию, повышенное воздействие гонадотропина и воспалительные цитокины2. Более 75% случаев рака яичников не выявляются до поздних стадий, что приводит к отсутствию эффективного лечения. Пациенты с прогрессирующим раком яичников имеют плохой прог....

протокол

1. Омнибус экспрессии генов (GEO)

ПРИМЕЧАНИЕ: Экспрессия TMOD3 при раке яичников, при раке яичников, получавших препараты платины, и при лекарственно-устойчивом раке яичников была получена из наборов данных GEO. Типом исследования для всех наборов данных было профилирование экспрессии по массиву, а организмы были Homo sapiens.

1. Перейдите к базе данных GEO (см. Таблицу материалов) и введите в поисковую строку ключевые слова, такие как TMOD3, рак яичников и лекарственно-устойчивый ил....

Результаты

Экспрессия TMOD3 при раке яичников
Во-первых, база данных GEO показала, что уровни экспрессии мРНК TMOD3 были повышены в наборах данных микрочипов GSE51088 и GSE66957 (рис. 1A, B). TMOD3 также был высоко экспрессирован при раке яичников по сравнению с но.......

Обсуждение

Цитоскелет считается важным в развитии и прогрессировании, лечении и прогнозе различных опухолей⁵². По сравнению с TMOD1, который ограничен эритроцитами и сердечно-сосудистой системой⁵³, и TMOD2, который ограничен нервной системой⁵⁴, TMO.......

Материалы

Name	Company	Catalog Number	Comments
cBioportal	Memorial Sloan Kettering Cancer Center		Correlation analysis of  TMOD3 with targeted miRNAs (https://www.cbioportal.org)
CTD database	North Carolina State University		To analyze the relationships between chemistry, genes, phenotype, disease, and environment (https://ctdbase.org/)
Cytoscape	National Institute of General Medical Sciences of the National Institutes of Health		Network Data Integration, Analysis, and Visualization (www.cytoscape.org/)
DAVID	Frederick National Laboratory for Cancer Research		A comprehensive set of functional annotation tools for investigators to understand the biological meaning behind large lists of genes(https://david.ncifcrf.gov/)
GEO	NCBI		Gene expression analysis (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ )
HPA	Knut & Alice Wallenberg foundation		The Human Protein Atlas (HPA) database helped analyze the distribution of TMOD3 in various immune cells (https://www.proteinatlas.org/)
KM-plotter	Department of Bioinformatics of the Semmelweis University		Prognostic Analysis (https://kmplot.com/analysis/)
LinkedOmics	Baylor College of Medicine		A platform for biologists and clinicians to access, analyze and compare cancer multi-omics data within and across tumor types (http://www.linkedomics.org/)
PubChem database	U.S. National Library of Medicine		To determine the definitive molecular structure of the drug
ROC Plotter	Department of Bioinformatics of the Semmelweis University		Validation of the interest gene as a predictive marker (http://www.rocplot.org/)
STRING	Swiss Institute of Bioinformatics		Coexpression networks analysis(https://string-db.org)
TargetScan	Whitehead Institute for Biomedical Research		Prediction of miRNA targets (www.targetscan.org/)
TIMER	Harvard University		Systematical analysis of immune infiltrates across diverse cancer types (https://cistrome.shinyapps.io/timer/)
TISIDB	The University of Hong Kong		A web portal for tumor and immune system interaction(http://cis.hku.hk/TISIDB/)
TNMplot	Department of Bioinformatics of the Semmelweis University		Gene expression analysis (https://www.tnmplot.com/ )
UALCAN	The University of ALabama at Birmingham		Gene expression analysis (http://ualcan.path.uab.edu)