Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • Representative Results
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

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.

Abstract

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.

Introduction

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....

Protocol

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?.......

Representative Results

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.......

Discussion

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.......

Disclosures

Авторы не сообщают о конфликте интересов.

Acknowledgements

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).

....

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
cBioportalMemorial Sloan Kettering Cancer CenterCorrelation analysis of  TMOD3 with targeted miRNAs (https://www.cbioportal.org)
CTD databaseNorth Carolina State UniversityTo analyze the relationships between chemistry, genes, phenotype, disease, and environment (https://ctdbase.org/)
CytoscapeNational Institute of General Medical Sciences of the National Institutes of HealthNetwork Data Integration, Analysis, and Visualization (www.cytoscape.org/)
DAVIDFrederick National Laboratory for Cancer ResearchA comprehensive set of functional annotation tools for investigators to understand the biological meaning behind large lists of genes(https://david.ncifcrf.gov/)
GEONCBIGene expression analysis (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ )
HPAKnut & Alice Wallenberg foundationThe 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 UniversityPrognostic Analysis (https://kmplot.com/analysis/)
LinkedOmicsBaylor College of MedicineA platform for biologists and clinicians to access, analyze and compare cancer multi-omics data within and across tumor types (http://www.linkedomics.org/)
PubChem databaseU.S. National Library of MedicineTo determine the definitive molecular structure of the drug
ROC Plotter Department of Bioinformatics of the Semmelweis UniversityValidation of the interest gene as a predictive marker (http://www.rocplot.org/)
STRINGSwiss Institute of BioinformaticsCoexpression networks analysis(https://string-db.org)
TargetScanWhitehead Institute for Biomedical ResearchPrediction of miRNA targets (www.targetscan.org/)
TIMERHarvard UniversitySystematical analysis of immune infiltrates across diverse cancer types (https://cistrome.shinyapps.io/timer/)
TISIDBThe University of Hong KongA web portal for tumor and immune system interaction(http://cis.hku.hk/TISIDB/)
TNMplotDepartment of Bioinformatics of the Semmelweis UniversityGene expression analysis (https://www.tnmplot.com/ )
UALCANThe University of ALabama at Birmingham Gene expression analysis (http://ualcan.path.uab.edu)

References

  1. Gaona-Luviano, P., Medina-Gaona, L. A., Magaña-Pérez, K. Epidemiology of ovarian cancer. Chin Clin Oncol. 9 (4), 47 (2020).
  2. Ahmed, N., et al. Ovarian cancer, cancer stem cells and curr....

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

3TMOD3

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved