A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
* These authors contributed equally
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.
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.
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....
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 дан?.......
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.......
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.......
Авторы не сообщают о конфликте интересов.
Работа выполнена при поддержке грантов Национального фонда естественных наук Китая (No 32171143, 31771280) и грантов Фонда естественных наук Департамента образования провинции Цзянсу (No 18KJD360003, 21KJD320004).
....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) |
Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article
Request PermissionThis article has been published
Video Coming Soon
ABOUT JoVE
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved