Krooninen sairaus

tiivistelmä

Tutkimus on osoittanut, että MikroRNA lupaavat biomarkkereita, joita voidaan käyttää edistämään tarkempi diagnoosi syöpä. Tässä tutkimuksessa kehitimme integroitu monivaiheinen valintaprosessi analysoida saatavilla suurikapasiteettisten aineistoja saada tietoa MikroRNA syöpää biomarkkereita. Soveltamalla tätä lähestymistapaa microRNA ilmentymisen profiilit eturauhassyövän ja aineistot The Cancer Genome Atlas Data Portal tunnistimme miRNA-182, miRNA-200c ja miRNA-221 mahdollisimman biomarkkereita eturauhassyöpään. Liitot välinen ilmaisuja näiden kolmen MikroRNA kliiniseen parametrien sekä niiden taudinmääritysvalmiutta tutkittiin. Useita online-tietokantoja käyttää ennustamaan kohdegeenien näiden kolmen MikroRNA, ja tulokset vahvistettiin tilastollisesti merkitsevää korrelaatiota. Verrattaessa muihin 18 syöpien lueteltu Cancer Genome Atlas Data Portal, huomasimme, että molempia miRNA-182 ja miRNA-200C on säädelty ja miRNA-221 on alassäädetty tapahtuu vain eturauhassyöpää. Tämä on ainutlaatuinen biologinen ominaisuus eturauhasen syöpä, joka voidaan mahdollisesti käyttää diagnoosiin perustuen kudoksen testaus. Lisäksi meidän tutkimus paljasti myös, että nämä kolme MikroRNA liittyvät patologisen tilan eturauhassyöpää.

Citation: Gu Y, Lei D, Qin X, Chen P, Zou Ym, Hu Y (2015) Integrated analyysi paljastaa yhdessä miR-182, miR-200c ja miR-221 voi auttaa diagnosoinnissa Eturauhassyöpä. PLoS ONE 10 (10): e0140862. doi: 10,1371 /journal.pone.0140862

Editor: Rajvir Dahiya, UCSF /VA Medical Center, Yhdysvallat |

vastaanotettu: 22 heinäkuu 2015; Hyväksytty: 01 lokakuu 2015; Julkaistu: 20 lokakuu 2015

Copyright: © 2015 Gu et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään

Data Saatavuus: kaikki asiaankuuluvat tiedot kuuluvat paperin ja sen tukeminen Information tiedostoja.

Rahoitus: neljä ensimmäistä ja viimeistä kirjoittajat tuettiin osittain avustuksia National Natural Science Foundation of China (# 81272853 ja # 81472414) ja Guangxin Natural Science Foundation (# 2012GXNSFAA053152). Rahoittajat ollut mitään roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen.

Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.

Johdanto

Eturauhassyöpä (PCA) on toiseksi yleisin diagnosoitu syöpä ja se on kuudenneksi korkein syy syövän liittyvän kuoleman miehillä maailmanlaajuisesti [1]. Se on kliinisesti heterogeeninen-multifokaalinen sairaus, ja tapausten määrä kasvaa tasaisesti [2]. Toistaiseksi eturauhasen antigeenin (PSA) tunnistus on antanut tehokkain biomarkkereiden diagnosointiin ja hoitovasteen PCA. Kuitenkin herkkyys ja PSA testaus ovat riittämättömiä, mikä johtaa alhainen havaitseminen hinnat [3]. Kanssa kehittyvän tutkimuksen Karsinogeneesin PCa tutkimuksissa on keskittynyt yhä enemmän uusia strategioita varhaiseen havaitsemiseen ja ennaltaehkäisyyn [4].

Tutkimukset ovat osoittaneet, että microRNA (miRNA), eräänlainen endogeenisen, pieni, ei-koodaavan RNA kokonaispaino on noin pituus on 22 nukleotidin [5], voidaan syöpää; sanottuna poikkeava miRNA liittyvät kliinisiin käyttäytymistä ja niitä voidaan lupaava biomarkkereita tarkempaa diagnostista /ennusteen syöpiä [6,7,8]. Käyttäen miRNA mahdollisina diagnostisia markkereita PCA on raportoitu kirjallisuudessa. On raportoitu, että miR-141 on kohonnut seerumin Eturauhassyövän potilaiden ja korreloi merkittävästi PSA [9]. Lisäksi on osoitettu, että viiden miRNA paneeli (downregulation anna-7e, anna-7c ja miR-30c, ylössäätely miR-622 ja miR-1285) pystyy tarkasti erottamaan PCa hyvänlaatuisesta eturauhasen liikakasvusta (BPH) ja normaali näytteet [10]. Nämä raportit ehdotti, että tunnistaminen poikkeavuuksien miRNA liittyy tiettyyn syöpätyyppi tulisi tarjota hyvä biomarkkereita näille tiettyjen syöpien ja edistää varhaisempaan diagnosointiin.

Nykyään suurikapasiteettisia tekniikoita ovat tuottaneet suuren määrän syöpään liittyvät tiedot, niin on toivottavaa käyttää näitä tietoja tunnistamaan miRNA ja poikkeamia, jotka liittyvät erityyppisiin syöpiin. Kuitenkin analyysit näiden suurikapasiteettisten data vaikeuksia. Yksi ongelma on puute tasalaatuisuuden eri sarjaa miRNA tietojen johtuu siitä, että eri alustoilla hankittiin niitä. Erilaista miRNA tietoja, jotka ilmenevät eri tavoin näyttäisikin epäjohdonmukaisuuksia keskenään. Niistä kehitettyjä menetelmiä tämän ongelman, vankka sijoitus yhdistäminen (RRA) menetelmä, jossa määritellään sijoitus vektorin kunkin geenin perustuu vain aineistot, joissa se on läsnä, on havaittu olevan tilastollisesti merkitsevä miRNA meta-allekirjoituksia [11, 12]. Menetelmä perustuu käyttää jotta tilastoja vertailla kunkin geenin perustason tapauksessa jossa kaikki mieltymyslistat on satunnaisesti sekoitetaan, ja sitten määrittää merkitys tasoilla havaintojen [11]. Kuitenkin jotta täsmällisesti tunnistaa potentiaalisesti käyttökelpoisia miRNA biomarkkereina valitusta miRNA käyttäen RRA edelleen tilastollinen analyysi ja todentaminen tarvitaan lisäksi RRA menetelmällä.

Tässä tutkimuksessa olemme sovellettu uutta moni- askel valinta lähestymistapa nykyisten suurikapasiteettisten tiedot Eturauhassyövän varten tunnistaa miRNA kuin PCa biomarkkereita. Ensin levitetään RRA tapa valita mahdollisten miRNA biomarkkereita eturauhastuumoreissa käyttäen 11 julkaisi miRNA ekspressioprofiileja. Sitten käytimme Cancer Genome Data Atlas (TCGA) edelleen todentamiseksi valittu miRNA monin tavoin jonka Wilcoxonin summa testi. Huomasimme, että kahden sääteli miRNA (miRNA-182, miRNA-200C) ja yksi alassäädetty miRNA (miRNA-221) on ainutlaatuinen PCA. Tämä viittaa siihen, että tämä yhdistelmä miRNA ja niiden ekspressiotasot saattaa tarjota lisää tehokkaita diagnostisia indikaattoreita PCA.

Materiaalit ja menetelmät

Kirjallisuus

Tiedot miRNA ilmentymisen profilointia tutkimuksia PCa järjestelmällisesti etsitään PubMed, EMBASE ja Highwire tietokantoja käyttäen hakumerkkijonoa (eturauhas- ja (syöpä * OR kasvain * OR kasvain *) ja (Mirna * OR microRNA * OR asennuspalveli- *)). Lisäksi saimme miRNA ekspressioprofiileja PCA kautta etsimällä Gene Expression Omnibus (GEO) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) [13] ja ArrayExpress (http: //www.ebi .ac.uk /arrayexpress /) arkistot [14]. Haku rajattiin julkaisemien tietojen välillä 01 tammikuu 2005 ja 31. tammikuuta 2014. Valintaehdot olivat: (a) alkuperäinen kokeellinen artikkeleissa vertailun eturauhasen kasvain kudosten ja ei-kasvainkudoksessa (b) tutkimukset olivat noin miRNA ilmauksia (c) tutkittu organismi oli

Homo sapiens

ja (d) viruksen miRNA ja ei-miRNA koettimet pois.

tässä tutkimuksessa, ei-tuumorikudoksissa sisältyvät eturauhasen kudosten vieressä kasvain ja kudosten riippumattomien terveiltä luovuttajilta, mutta eivät sisältäneet BPH. Puretut tiedot kustakin tutkimukseen osallistui: ensimmäinen kirjoittaja, Gleason pisteet, alue, määritys tyyppi, määrä miRNA antureista ja näytteiden lukumäärä. Luettelot miRNA tilastollisesti merkitsevä ilmaisuja olivat joko poimittu julkaisuja tai saatu kirjoittajien suoraan.

Pääsy ja käsittely TCGA tietojen

Aineisto mukaan lukien normalisoitu miRNA-HiSeq ilmaisun arvoja, raaka lue laskee mRNA-kohdat ja kliiniset tiedot PCA ladattu jonka ”TCGA-asentaja” paketin R [15]. Taso 3 HiSeq geenejä normalisoitu data PCA hankittiin Firehose Broad GDAC (https://gdac.broadinstitute.org/). Lukee per kiloemästä eksonin mallin miljoonasosaa kartoitettu (RPKM) normalisoidut arvot mRNA ilmaisuja ja lukee miljoonasosaa miRNA kartoitettu (RPM) normalisoidut arvot miRNA ilmaisut olivat edelleen log

2-muuttunut. Kertainen muutokset miRNA ilmaisuja välillä kasvainten ja normaaleissa kudoksissa laskettiin mediaani keskittyvää RPM arvot. Perustuen raaka lukea laskee, ero mRNA ilmaisun analyysin suoritti DESeq Bioconductor paketin R [16], joka käyttää negatiivinen binomijakauma malli ja paikallisia regressio arvioida suhdetta keskiarvo ja varianssi kunkin geenin. Kaikki ilmentyvät eri geenit pidettiin merkittävinä, jos itseisarvot niiden log

2-kertaiseksi muutokset olivat suurempia kuin 1 ja väärä löytö hinnat (FDR) olivat 0.1.

ennustaminen kohdegeenien miRNA ja rikastus analyysi

Kohdegeenin ennusteita ilmentyvät eri miRNA suoritettiin käyttäen TargetScan [17], miRwalk [18] ja PICTAR tietokannan [19] . Ennustettu tavoitteet tulee olla valittuna vähintään kaksi algoritmeja. Validoitu tauluja CLIP-Seq tietokanta STARBASE [20] käytettiin myös meidän valintaprosessissa. Valitut kohdegeenien olivat päällekkäisiä tavoitteita ennustetun tavoitteiden ja validoitu kohdegeeneissä. Kohdegeenien seuraavissa keskustelut osoittavat merkittävää korrelaatioita kanssa ilmauksia miRNA. David työkalu [21] käytettiin selvittämään molekyylitason toimintojen ehdokkaan miRNA.

Tilastollinen

RRA menetelmää käytimme omaksuttiin aikaisemmassa tutkimuksessa [12]. Me integroitu 11 miRNA luetellaan varmistaa, että luettelot rankattiin jatkuvasti odotettua parempi jonka RobustRankAggreg paketin R [11] käyttämällä toimintoa ”aggregateRanks”. Uutettu miRNA luettelot ensimmäinen priorisoidaan tilastollinen testi

p

-arvot (alle 0,05 katsottiin merkitseväksi). Jos

p

-arvo ei ilmoiteta, käytimme kertainen muutos (FC) sijaan. Jätä-one-out ristivalidointi (LOOCV) suoritettiin jälkeen RRA analysoitaviksi vakautta hankitun

p

-arvot. Huomasimme, että

p

-arvot vakiintui jälkeen 10000 johtaa tämän analyysin. Meillä on siis käytetty 10.000 testejä cutoff, jätetty yksi satunnainen miRNA luettelo kunkin testin ja käytetty keskimääräinen

p

-arvo kunkin miRNA lopullisena

p

-arvo.

Tämän jälkeen Spearmanin listalla korrelaatiokertoimet sekä kaksisuuntaisia ​​

p

-arvot on miRNA arvioitiin käyttäen ”cor.test” -toimintoa R. välisiä suhteita kliiniset piirteet ja ilmauksia miRNA arvioitiin Wilcoxonin hyvityksen tai Kruskal-Wallisin ei-parametrista testiä käyttäen ”wilcox.test” -toiminto tai ”kruskal.test” -toimintoa R, vastaavasti. Diagnostinen valmiuksia miRNA arvioitiin käyttäen ”proc” paketin R. Kaikki tilastolliset laskelmat tehtiin log

2 muuttaneet ekspressiotasoja.

Tulokset

Valinta PCa meta-allekirjoitus miRNA ehdokkaat

Valintaehdot (katso materiaalit ja menetelmät) tuloksena valittiin 11 miRNA profilointi aineistoja meidän analyysi (kuvio 1). Kuudessa tutkimuksessa myös Gleason tulokset tai syöpä kudoksia, joten me luokitellaan ne kuin syöpä ryhmä. Lyhyt katsaus 11 valittua aineistot on esitetty taulukossa 1. Kaikkiaan analysoitiin 347 karsinoomanäytteistä ja 188 normaalia näytteitä. Nämä aineistot sisälsivät eri microarray alustoille ja määrä miRNA koettimet vaihteli 88 847. Tulokset RRA edellyttäen kahdeksasta tilastollisesti merkitsevä miRNA koostuu neljästä säädelty ja neljä alassäädetty markkereita. Kun vakaus

p

-arvon testattiin, miR-375 (

p

= 0,053 0,050) ja miR-25-3p (

p

= 0,074 0,050) suljettiin, ja muut kuusi meta-allekirjoituksen miRNA (

p

0,050) pidettiin lisäanalyysiä. Nämä kuusi valittu miRNA sisältyi kaksi sääteli miRNA (miR-182-5p, miR-200c-3p) ja neljä alassäädetty miRNA (miR-145-5p, miR-205-5p, miR-221-3p, ja miR -222-3p).

validointi meta-allekirjoituksen miRNA käyttäen TCGA tietokantaa

TCGA tietokantaa käytettiin vahvistamaan ekspressiotason muutokset kuuden valitun meta-allekirjoitus miRNA PCA potilailla. Validoinnissa, korjattu

p

-arvo cut-off oli asetettu 0,05 ja FC katkaisun oli asetettu 2 jotta tiukempi tunnistaminen indikaattoreita erottamaan miRNA. Perustuvat analyysiin 498 PCa näytteiden ja 52 normaalia näytettä, huomasimme, että kolme tilastollisesti merkitsevä miRNA olivat yhteisymmärryksessä analyysiin lausekkeen tulos profiloinnilta RRA (taulukko 2 ja kuvio 2). Erityisesti miR-182 (FDR = 3.50E-26, FC = 5,89) ja miR-200C (FDR = 1.10E-26, FC = 3,50) olivat merkittävästi säädelty, miR-221 (FDR = 1.43E-16, FC = 0,41) oli merkittävästi alassäädetty ja FC Mir-145, miR-205 ja miR-222 olivat suurempia kuin 0,5 (FDR = 3.29E-01, 6.50E-06 ja 1.33E-12, vastaavasti; FC = 0,90, 0,52 ja 0,52, vastaavasti). Edelleen tarkistaa meidän valinta näiden kolmen miRNA mahdollisina biomarkkereita PCA, me sitten tutkitaan niiden ilmentymistason 18 muissa elimissä in TCGA tietoja. Analyyttiset tulokset näistä kolmesta miRNA 18 muissa elimissä ja PCa esitetään S1 taulukossa ja kuviossa 3, vastaavasti. Nämä tulokset osoittivat, että jos ajan ilmentymisen miR-182 ja miR-200C ja alas-ilmentyminen miR-221 voidaan havaita PCA.

(A) ilmentyminen tasot miR -182 eturauhasen ensisijainen kiinteä kasvain ja normaali kiinteä kudos. (B) ekspressio tasot miR-200c eturauhasen ensisijainen kiinteän tuumorin ja normaalin kiinteä kudos. (C) ilmentyminen tasot miR 145 eturauhasessa ensisijainen kiinteän tuumorin ja normaalin kiinteä kudos. Ilmaisu taso arvot laskettiin käyttäen log

2 muuttaneet RPM arvot.

Taita muutos on suhde mediaani signaalien syövän kudoksen ja normaalin kudoksen. Lyhenteet: FC, fold muutos; PRAD, eturauhasen adenokarsinooma; BLCA, Virtsarakon urothelial karsinooma; CHOL, kolangiokarsinooma; COAD, Colon adenokarsinooma; ESCA, Ruokatorven karsinooma; HNSC, Pään ja kaulan okasolusyöpä; KICH, Kidney kromofobista leikettä; KIRC, Munuainen munuaisten selkeä karsinooma; KIRP, Munuainen munuaispapillan karsinooma; LIHC, maksan maksasyövän; LUAD, Lung adenokarsinooma; LUSC, Lung okasolusyöpä; PCPG, Feokromosytooma ja paragangliooma; LUE, peräsuolesta adenokarsinooma; STAD, Vatsa adenokarsinooma; THCA, Kilpirauhasen karsinooma; Thym, thymoma; Paad, Haiman adenokarsinooma; ja SKCM, Iho ihomelanooman. * Ilmoitettu miRNA ilmaistaan ​​erilailla syöpä.

Seuraavaksi käytimme Spearmanin testata yhdistys joukossa kolme tunnistettu miRNA PCA. Huomasimme, että miR-182 ja miR-200C osoitti positiivinen korrelaatio (

r

s

= 0,633,

p

2.200E-16), ja ne korreloivat negatiivisesti alassäädetty miR-221 (miR-182 vs miR-221:

r

s

= -0,479,

p

2.200E-16; miR-200 vs miR-221:

r

s

= -0,335,

p

= 1.983E-14). Siksi teimme lisäanalyysiä vahvistaa nämä kolme miRNA ja niiden ainutlaatuinen yhdistelmä ekspressiotasoja PCA.

tutkia ilmentymisen tasot miR-182, miR-200c ja miR-221 PCA verestä tai seerumista käytimme GEO2R [33] tietojen analysoimiseksi, huomasimme, että miR-182 (log

2 FC = 1,740,

p

= 0,046) ja miR-200C (log

2 FC = 1,963,

p

= 0,009) osoitti overexpressions ja miR-221 (log

2 FC = -0,810,

p

= 0,110) ei osoittanut mitään merkittävää eroa sarjan GSE24201 [34] , joka sisälsi 14 verinäytteet Eturauhassyövän potilaista ja 15 näytteitä terveitä veljekset 11 perhettä. Vertasimme myös seerumit 3 siirtogeenisiä Adenokarsinooma Mouse Eturauhasen (TRAMP) lomake hiiret niiden 3 villityypin littermates päässä GSE29314 [35], ja huomasimme, että miR-182 (log

2 FC = 1,187,

p

= 0.010) ja miR-200C (log

2 FC = 1,389,

p

= 0,002) on myös säädelty ja saavutti

p

0,05, kun taas miR-221 (log

2 FC = -0,047,

p

= 0,818) ei osoittanut erilaista suuntausta.

korrelaatio ilmauksia kolmen valitun miRNA kanssa ennusteeseen viittaavia parametreja

viittaavia tekijöitä PCA potilaista saatuja TCGA esitetään S2 taulukossa. Heidän keski-ikänsä oli 60,4 ± 7,0 ja ennen leikkausta PSA vaihteli 0,7-87 (lg /l). Meidän Spearmanin analyysi osoitti, että nämä kolme miRNA liittyi merkittävästi ennen leikkausta PSA tasot ja ikäisille. Sekä miR-182 ja miR-200C osoitti positiivisen korrelaation kahden kliinisten parametrien taas miR-221 osoittivat negatiivista korrelaatiota. Nämä kolme miRNA eivät osoittaneet merkittäviä eroja rotujen (taulukko 3). Huomasimme, että miR-221 osoitti merkittävää erilaistumisen kannalta Gleason grade (matala Gleason pisteet ja korkeatasoisten Gleason), imusolmukkeesta positiivisuus, patologian N vaiheen (pN0 vs. PN1), ja patologia T vaiheen ( pT2 vs. pT3 vs. pT4) (

p

0,05 vertailut) (katso taulukko 3), ja se oli alassäädetty potilailla, joilla on korkeampi Gleason tulokset, pitkälle kasvaimia ja positiivisia imusolmukkeita. Emme kuitenkaan ei löytänyt merkittäviä eroja näiden kliinisiä piirteitä ja miR-182 tai miR-200c.

Diagnostic arvo valitun miRNA

Olemme suorittaneet vasteen ominaiskäyrän (ROC) joka arvioi käyttöön kolmen valitun miRNA mahdollisina biomarkkereita erottamaan PCa kudoksiin normaaleista kudoksista (kuvio 4), ja huomasimme, että MiR-200c (AUC = 0,963, 95% luottamusväli, CI = +0,9463-0,980,

p

0,0001) oli suurempi taudinmääritysvalmiutta kuin miR-182 (AUC = 0,957, 95% luottamusväli, CI = 0,9248-0,9896,

p

0,0001) ja miR-221 ( AUC = 0,857, 95% luottamusväli, CI = 0,8022-0,9127,

p

0,0001). Kun logistisen regression lähestymistapaa käytettiin näiden kolmen miRNA, ROC-käyrä osoitti paljon parempi diagnostinen tarkkuus kuin jos niitä käytetään yksittäin, tulokset osoittivat AUC-arvon 0,972 (95%: n luottamusväli, CI = 0,9519-,992,

p

0,0001). Analyysissä optimaalinen raja-arvo asetettiin maksimaalinen summa herkkyys ja spesifisyys. Diagnostinen herkkyys ja spesifisyys näiden kolmen miRNA havaittiin olevan 94,2% ja 92,6%, tässä järjestyksessä.

(A) ROC-käyrä miR-182. (B) ROC-käyrä miR-200c. (C) ROC-käyrä miR-221. (D) ROC-käyrän kolmen yhdistelmää miRNA.

Target geenejä ja biologiset koulutusjakson tunnustamisesta

Ensimmäinen tunnistimme 800 säädelty ja 1698 alassäädetty erilaisten geenien perustuu malliin käyttäen negatiivisen binomijakauman varten 374 eturauhasen syöpiä näytteitä ja 52 normaalia kontrollit TCGA (S3 taulukko). Toiseksi meidän ennustettu kohdegeenien näiden kolmen miRNA, ja sitten valitsi päällekkäisyyttä geenejä koulutusjakson osallistujat (129 geenit miR-182, 95 geenit miR-200c, ja 55 geenit miR-221) (S4 taulukko). Kolmanneksi, suoritimme korrelaatio analyysi näistä kolmesta miRNA ja mRNA ilmaisuja kaikkien päällekkäisyyttä geenejä. Tulokset osoittivat, että miR-182 ja miR-200C vaikuttivat myönteisesti lähes kaikkien sääteli päällekkäisyys mRNA: t ja negatiivisesti yhteydessä lähes kaikkien alassäädetty mRNA: t. Kuitenkin korrelaatio miR-221 ja päällekkäisyys geenit osoittivat käänteisen suhteen (kuvio 5). Yllättävä havainto meidän analyysi oli, että säätelevä synaptic kalvo eksosytoosilla 3 (

RIMS3

) johdonmukaisesti yliedustettuna kaikilla kolmella miRNA.

Lämpöä kartta esitys korrelaation kaavoja Mirna tavoitteita. 267 ilmentyvät eri kohde-mRNA: iden, mukaan lukien 63 säädelty tavoitteet ja 204 alassäädetty tavoitteet, käytettiin klusterin miRNA. Rivit lämmöstä kartan edustavat kohde-mRNA: iden, ja pylväät edustavat miRNA. Punaiset neliöt osoittavat negatiivista korrelaatiota, violetti neliöt osoittavat positiivista korrelaatiota ja valkoiset täplät (väritön) osoittavat, että ei ole korrelaatiota.

Ymmärtää yleistä biologisiin toimintoihin Näiden kolmen miRNA teimme Protein Analysis Kautta Evolutionary Ihmissuhteet (PANTHER) koulutusjakson analyysi DAVID kautta kohdegeeneissä. Tulokset osoittivat, että nämä kolme miRNA eivät ole samoja reittejä, mutta ne usein liittyvät solun signalointipolkujen (Kuva 6).

purppura ovaali edustaa

RIMS3

; kolme sinistä ovals edustavat kolmea miRNA; musta suorat viivat osoittavat kohde vaikutus miRNA geenien; pisteviivat osoittavat osallistumista miRNA vuonna PANTHER polkuja, ja niiden värit heijastavat merkitykset -log

10 muuttaneet

p

arvot polkuja.

Keskustelu

viime vuosina monet tutkimukset ovat omistettu löytö miRNA biomarkkereita ja niiden biologisten tehtävien (tai molekyylimekanismin) PCA. Tässä tutkimuksessa käytimme integroitu monivaiheinen valinta lähestymistapa analysoida syövän aineistoja GEO ja TCGA ja tunnistettu kolme miRNA ja niiden ainutlaatuinen ilme yhdistelmä kuvio, että vain osoitti PCA aineistoja.

Ajatus, että miRNA ovat osallisina syövän tukee näyttöä siitä, että miRNA sijaitsevat pääosin genomialuetta liittyy syövän tai hauras sivustoja [36, 37]. PCA, voimme saada seuraavat tiedot kirjallisuudesta. Tiedetään, että miR-200c sijaitsee 12p13.31, ja se oli raportoitu [38], että kopio kromosomeja alueen 12p13.31-p12.3 poistetaan PCA. On myös raportoitu [39], että kromosomin alue 7q32.2 jossa miR-182 istuu on korkea esiintyvyys Heterotsygoottisuuden ja /tai mikrosatelliittimerkkien epätasapaino muutoksia eturauhasen syövän synnyn. Histoni metylaatio johtaa hiljentäminen koko miR-221 /miR-222 klusteri, selvennettyjen analyysi metylaation allekirjoituksen PCA solulinjoissa [40]. Siksi juuri perustuu julkaistun tietoa näistä paikoista, voimme muodostaa hypoteesin että miR-182, miR-200c ja miR-221 /miR-222 liittyvät läheisesti PCA: han.

On myös raportoitu, että miRNA-182 yli-ilmentyy PCA ja toimii aktiivisesti proliferaation ja hyökkäyksen

vitro

ja

vivo

[41, 42]. On raportoitu, että miR-182 PCa kudoksissa ja neljä solulinjoissa (LNCap, PC-3, DU145, ja 22Rv1) on korkeampi kuin BPH kudosten ja normaalin eturauhasen epiteelin (RWPE-1-solut) [41]. Liittyvä PCa etenemistä, yli-ilmentyminen miR-182 tukahduttaa ilmaisun tuumorisuppressorigeenin

FOXF2

, mikä pienentää Eturauhassyövän soluinvaasiota ja muuttoliike [42]. Eturauhasen soluissa, miR-182 indusoi mesenkymaalisten epiteelin siirtymistä ominaisuuksia ja kasvutekijä-riippumattoman kasvun tukahduttaa

SNAI2

, joka on osoitettu olevan repressorin proliferaation PCa soluihin [43, 44]. Tavoitteemme geeni ennustus tutkimuksessa tunnistettu oikein

FOXF2

ja

SNAI2

. Mirna-200 perhe, joka koostuu viidestä jäsenestä (miR-200a miR-200b, miR-200c, miR-429, ja miR-141), käsitellään tuumorisuppressorina koska se estää epiteelin-to-mesenkymaalitransitioon, kasvain soluinvaasiota ja etäpesäkkeiden [45]. MIR-200C ~ 141 klusterin painaa leviämisen ihmisen metastaattisen eturauhassyövän solut estämällä

JAGGED1

, jotka voivat olla tärkeitä etäpesäkkeiden [46]. On raportoitu [47], että miR-221 oli säädellä vähentävästi aggressiivinen PCa ja liittyvät Gleason pisteet, ja osoitti siten kasvaimen vaiheessa. Down-regulation miR-221 on myös havaittu eturauhasessa eritystä näytteissä [48]. Lisäksi, miR-221s ajatellaan olevan mukana kehittämässä tai vakautta kastraation kestävä eturauhassyöpä (CRPC) fenotyyppi, koska yli-ilmentyminen on havaittu CRPC soluihin [49]. Myös monet toistettiin vahvistusten ovat osoittaneet, että miR-221 PCa soluissa on kyky säädellä ilmentymistä

p27 /kip1

ja inhiboivat useita sykliiniriippuvaisen kinaasin kompleksit [50, 51]. Kaikki nämä ovat sopusoinnussa meidän analyysi, joka osoitti, että kolme tunnistettu microRNA olivat mukana kehittämässä Eturauhassyövän.

kasvaa iän korreloi PCa riski [52, 53], koska tasot miRNA muutosta aging [54], ja PCa diagnooseja ja hoitoja ovat ohjanneet PSA [55]. Tuloksemme osoittivat, että ikä ja PSA korreloivat positiivisesti sääteli miRNA (miR-182 ja miR-200C), mutta negatiivisesti liittyvät alassäädetty miRNA (miR-221). Yhdistelmä usean biomolekyylien on ehdotettu toimia tehokkaina indikaattoreita diagnoosin monissa tutkimuksissa [56, 57]. Tulokset osoittavat, että AUC näiden yhdistelmä valitaan kolmen miRNA oli erittäin korkea PCa kudoksissa.

Koska kasvainsolut voidaan vapauttaa miRNA kehoon verenkiertoa [58], on toivottavaa käyttää miRNA kehon nesteistä diagnostisiin tarkoituksiin, jos mahdollista. On raportoitu, että tasot miRNA PCA kudoksessa korreloivan valmiiksi eturauhasen seerumissa [54]. Kuitenkin, vaikka yhdistelmä kasvaa miR-182 ja miR-200C ilmaisuja ja väheneminen miR-221 lauseke on ainutlaatuinen (ja tilastollista merkittävyyttä) PCA veressä, lisätutkimuksia tarvitaan erottamaan nämä veren merkkiaineiden PCA näistä vuonna LUSC (Lung levyepiteelikarsinooma) tai BLCA (Virtsarakon urothelial karsinooma) (katso kuvio 3 ja S1 taulukko).

kautta analyysejä kohdegeenien ja korrelaatioita, huomasimme, että alassäädetty

RIMS3

oli läsnä samanaikaisesti kolme tunnistettu miRNA. Tämä ei ole raportoitu PCa ennen. Lisäksi jotkut kanavat liittyvät PCa, jossa kolme tunnistettu miRNA osallistua on raportoitu aikaisemmin. Esimerkkejä: (1) On raportoitu, että yhdessä

TMPRSS2-ERG

The PI3-kinaasireittiä aktivoi eturauhasen syövän synnyn [59]; (2) Wnt signalointia ja sen keskeinen osa β-kateniinin edistää eturauhasen kasvaimien syntyyn [60]; ja (3) hedgehog-signalointireitin osallistuu PCa kehityksen ja etenemisen aggressiivisempia ja jopa hoidon kestävä tautitilojen [61]. Kaikki nämä tutkimukset antavat lisänäyttöä varten havaintomme.

Johtopäätös

parhaan tietomme mukaan tämä tutkimus on ensimmäinen, joka tunnistaa ja analysoida yhdistelmät useiden miRNA mahdollisena biomarkkeri Eturauhassyövän perustuu analyysiin miRNA microarray ja TCGA aineistoja. Tutkimuksemme osoittaa, että yhdennetty analyysimenetelmän perustuu RRA ja sen jälkeen muut tilastolliset analyysit ja tarkastukset voidaan tehokkaasti tunnistaa yhdistelmiä useiden miRNA mahdollisina syövän biomarkkereita. Tuloksemme viittaavat siihen, että kolmen valitun miRNA ja niiden ainutlaatuisen yhdistetty ilmentämiskuviota PCa voisi olla kliinistä arvoa lisäksi nykyisten testausmenetelmiä. Lopuksi, vaikka me vain soveltaa ehdotettuun monivaiheinen valinta lähestymistapa tutkia korkean suoritustehon aineistoja varten tunnistaa mahdolliset biomarkkereiden PCA, uskomme, että tämä lähestymistapa voidaan soveltaa myös tutkia muihin syöpätyyppeihin käyttäen samankaltaisia ​​suuren suoritustehon aineistoja.

tukeminen Information

S1 PRISMA tarkistuslista. PRISMA muistilista.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0140862.s001

(DOC) B S1 Taulukko. Ilmaisu tasot miR-182, miR-200c ja miR-221 PCA ja muut 18 syöpätyyppeihin.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0140862.s002

(XLSX)

S2 Taulukko. Väestörakenteen tiedot PCA potilaiden aineistoja on TCGA.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0140862.s003

(DOCX)

S3 Taulukko. 800 säädelty ja 1698 alassäädetty erilaisten geenien tunnistettu PCa näytteitä ja normaali näytteet.

Doi: 10,1371 /journal.pone.0140862.s004

(XLSX)

S4 Taulukko. Tulos käyttäen Spearmanin testata yhdistyksen välillä ekspressiotasot miRNA-182, miR-200c ja miR-221 ja niiden ennustettu tavoitteensa PCA potilailla (n = 481).

Doi: 10,1371 /journal.pone. 0140862.s005

(XLSX) B

Kiitokset

Suurin osa tästä työstä tehtiin vierailun aikana ensimmäisen ja viimeisen kirjoittajat University of Wisconsin-Milwaukee. He haluavat kiittää University of Wisconsin-Milwaukee ja sen tiedekunnan vieraanvaraisuudesta he saivat vierailun aikana.