PLoS ONE: Integroidun Genominen Data Mining Discovery Mahdollisten veriteitse biomarkkereita Varhainen diagnoosi Syöpä
tiivistelmä
Background
saapumista Postgenomic aikakauden, siellä on kasvava kiinnostus löytö biomarkkereita tarkka diagnoosi, ennuste, ja syövän varhainen havaitseminen. Verestä peräisin syövän markkereita suosivat lääkärit, koska verinäytteet voidaan saada ja analysoida suhteellisen helposti. Olemme käyttäneet yhdistettynä kaivos strategia perustuu integroituun syövän microarray alustalla, Oncomine ja biomarkkereiden moduuli Ingenuity Pathways Analysis (IPA) ohjelma tunnistaa mahdolliset veripohjaisten merkkiaineita kuusi yhteistä ihmisen syöpätyyppejä.
menetelmät /Principal havainnot
Oncomine alustan, geenit yli-ilmentynyt syövän kudoksissa verrattuna niiden vastaavien normaalien kudosten suodatettu Gene ontologia avainsanoja, solunulkoisen ympäristön määrätty ja korjattu
Q
arvo (false löytö rate) cut-off toteutettu. Tunnistetut geenit tuotiin IPA biomarkkereiden moduuli erottaa nämä geenit koodaavat otaksuttu erittyvän tai solupinnan proteiineja veren välityksellä (veri /seerumi /plasma) syöpämerkkiaineiden. Suodatetut potentiaali indikaattorit rankattiin ja priorisoidaan normalisoitu absoluuttinen Student
t
arvoja. Hakemista lukuisia merkki geenejä, jotka ovat jo kliinisesti hyödyllistä tai aktiivisesti tutkimus vahvisti tehokkuutta kaivos- strategiaa. Tunnistaa biomarkkerit, jotka ovat ainutlaatuisia kullekin syövän tyypistä, ilmen- tymisen lisääntymisen merkki geenejä, jotka ovat yhteisiä kunkin kahden kasvaintyypeille poikki kuusi ihmisen kasvaimista analysoitiin myös IPA biomarkkereiden vertailun toiminto.
Päätelmä /Merkitys
ilmen- tymisen lisääntymisen markkerigeeni jaetaan kuuden syöpätyyppeihin voi toimia molekyyli apuvälineitä, joilla täydennetään histopatologinen tutkimus, ja yhdistelmä yleisesti voimistunut ja ainutlaatuinen biomarkkerit voivat toimia erottaa markkereita tietyn syöpään. Tämä lähestymistapa on yhä käyttökelpoinen löytää diagnostisten allekirjoituksia massana microarray tietojen jatkaa kasvuaan omiikka aikakauden.
Citation: Yang Y, Iyer LK, Adelstein SJ, Kassis AI (2008) Integrative Perimän data Mining Discovery Mahdollisten veriteitse biomarkkereita varhainen diagnoosi Syöpä. PLoS ONE 3 (11): e3661. doi: 10,1371 /journal.pone.0003661
Editor: Oliver Hofmann, Harvard School of Public Health, Yhdysvallat
vastaanotettu: 04 elokuu 2008; Hyväksytty 16. lokakuuta 2008; Julkaistu: 06 marraskuu 2008
Copyright: © 2008 Yang 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.
Rahoitus: Tämä työ tuettiin osittain Yhdysvaltain puolustusministeriön avustusten (AIK) W81XWH-06-1-0043, radiokuvaustulosaineistosta ja sädehoito Eturauhassyöpä; W81XWH-04-1-0499, Radiodetection ja sädehoito rintasyövän; ja W81XWH-06-1-0204, röntgendiagnostiikkaan ja sädehoito munasarjasyöpä.
Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.
Johdanto
Tällä hetkellä on jatkuva tarve löytämisen erityisiä veren biomarkkereiden auttamaan invasiivisen syövän havaitsemiseksi ja seurannan tehokkuuden syöpähoidon [1] – [3]. Biomarkkerit ovat molekyylejä, jotka ovat indikaattorit fysiologisen tilan ja tunnusmerkkejä muutoksen kudoksessa tai kehon nestettä aikana sairausprosessiksi [3]. Cancer biomarkkerit veren tuotetaan kasvainsolujen ja erittyy tai vapautuu verenkiertoon potilaista [2]. Mittaaminen biomarkkereita veressä on noninvasive menettely ja suhteellisen helppo suorittaa ilman vaatimuksia erityisiä välineitä ja henkilöstöä.
tahdissa postgenomiset aikakauden, kehittyneen teknologian lukien genominen analyysi ja proteomiikan ovat helpottaneet löytö tehokas syövän biomarkkerit [4] – [7]. Yksi etu suurikapasiteettisten microarray-pohjainen genominen analyysien on kyky tunnistaa ryhmän tai klusterin geenien yli-ilmennetään kudoksen tai kehon nesteisiin, jotka koodaavat otaksuttu eritettyjä tai solupinnan proteiinit [5], [6], [8]. Kuitenkin kaivosprosessin mikrosirulähestymistavassa perustuva analyysi vaatii tyypillisesti perusteellista tilastollisia ja analyyttisiä taitoja ja on haaste tutkijoille, joilla ei ole vaadittua asiantuntemusta [9]. Tässä asiakirjassa ehdotetaan ja esitetään biologi ystävällinen ja tehokas microarray-pohjainen kaivos menetelmä, joka helpottaa tällaisten biomarkkereiden löytö.
Viime aikoina olemme kuvattu nopea, järjestelmällinen kaivos strategia tunnistaa ilmentynyt geenejä, jotka koodaavat otaksuttu hydrolaaseissa sopii meidän talon entsyymi-välitteisen Cancer Imaging and Therapy (EMCIT) teknologiaa, joka on lähestymistapa, joka pyrkii hydrolysoituvat ja saostuvat vesiliukoinen, radioaktiiviset aihiolääkkeet kuuluvat ekstrasellulaariseen tilaan kiinteiden ihmisen kasvaimissa noninvasiiviseen diagnosointiin tai hoitoon [10] – [12]. Tässä käytämme kaivos strategia, joka mahdollistaa paljastettiin mahdollisten veren välityksellä syöpämerkkiaineiden perustuen ihmisellä yhdistelmä integroidun syövän microarray alustalla, Oncomine [13], ja uusi biomarkkereiden suodatus valmiudet Ingenuity Pathways Analysis (IPA) 5.0 ohjelma [14]. Geenien tunnistamiseen, jotka koodaavat otaksuttu erittyvän tai solupinnan proteiinien ihmisen veren /seerumin /plasman mahdollisina syövän markkereita, kaikkien geenien yli-ilmennetään solun ulkopuolisessa ympäristössä syöpäsolujen suhteessa kuin vastaavien normaalien solujen suodatettiin ja noudetaan Oncomine tietokannasta ja sitten tuotu ja analysoitiin biomarkkereiden moduuli IPA analyysiohjelmassa. Soveltamalla tätä kaivos menetelmä on johtanut tunnistamiseen satojen biomarkkereita ihmisen kasvaimissa: eturauhanen (224), rinta (176), keuhkojen (244), paksusuoli (57), munasarjojen (292), ja haiman (147). Lähestymistapa mahdollistanut myös sijoitusta ja priorisointi tunnistetut mahdollisuudet markkerigeenejä yliekspression mukaan normalisoitu absoluuttinen Student
t
arvot.
On havaittu, että kyse yhteisistä kasvainmerkkiaineet liittyviä yleismaailmallisia onkogeeniset prosessit on vakaa ja todennäköisesti vaikuttaa luonnolliseen etenemiseen syövän [15]. Siksi tunnistaminen yhteisen kasvainmerkkiaineet ekspressoituvat muutamalla syöpätyyppien voisi lisätä herkkyyttä ja spesifisyyttä tavanomaisten histopatologiselle ja voisi palvella yleinen käytäntö erottelevat pahanlaatuisia hyvänlaatuisesta olosuhteissa riippumatta yksittäisten taksonomioita [16]. Niinpä määritimme biomarkkereita yhteistä kunkin kahden syöpätyyppeihin. Vertailu analyysi kuudella eri ihmisen kasvaimissa on johtanut havaitsemista 20-134 biomarkkerit yhteisinä osumia jokaisen kahden syöpätyyppejä, mikä viittaa keskinäiset suhteet useiden onkogeenisten reittejä. Nämä tunnistettu markkereita voidaan käyttää laaja molekyyli- patologian työkaluja jälkeen validointi analyysi. Kun otetaan yhteinen biomarkkerit, pystyimme tunnistamaan välillä 3 ja 59 mahdollisesti ainutlaatuinen biomarkkerit per syöpätyypin. Tämä on ainutlaatuinen, koska yksi tärkeimmistä haitoista nykyinen biomarkkerit on, että useimmat niistä eivät ole spesifisiä yhtä syöpätyypin, mikä johtaa helposti vääriä positiivisia varhaiseen toteamiseen syöpä. Esimerkiksi seerumin prostataspesifisen antigeenin (PSA) taso seulonnan eturauhassyövän havaittiin myös olevan koholla potilailla, joilla on rinta- tai keuhkosyöpä kasvaimia, mikä johtaa 70%: epäonnistuminen varhaisvaiheen eturauhassyöpä havaitseminen [17], [18]. Rajallinen spesifisyys ja herkkyys nykyisen varhaisdiagnostiikan biomarkkereita on suuresti rajoittanut niiden luotettavuutta. Siksi meidän kaivos menetelmä voisi olla yleistä strategiaa löytää tehokkaampia yksittäisesti tai ryhmittäin markkereita syövän, toivottavasti saavuttaa kliininen tavoite seulonta varhaista ja erityistä havaitsemiseen. Tietääksemme tämä on ensimmäinen tutkimus, jossa tarkastellaan jossa
in silico
genomiikan voimistunut markkerigeeneihin ainutlaatuinen yhden syöpätyypin.
Materiaalit ja menetelmät
data mining strategia löytö syövän biomarkkereiden perustuu meidän äskettäin julkaissut menetelmän tutkitaan syövän microarray alustan, Oncomine, ja käyttämällä kehittynyttä tietämyskantoja kekseliäisyyttä Systems, kekseliäisyyttä Pathways Analysis, tunnistaa solunulkoinen hydrolaasien eri syöpätyyppien (julkaisemattomat tulokset). Oncomine [13] valittiin, koska se on julkinen syöpä mikrosirun alusta sisältää 264 itsenäistä microarray aineistoja, yhteensä yli 18000 microarray kokeiluja, jotka kattavat 35 syöpätyyppeihin. Se yhdistää suuren kokoelman muita julkaistuja syöpään microarray tiedot, kuten Gene Expression Omnibus (GEO) [19] ja Stanford Microarray Database (SMD) [20], ja ainutlaatuisesti tarjoaa differentiaalikaavojen analysoidaan vertaamalla suurimmissa syöpätyypit omien normaaleissa kudoksissa . Esimerkiksi selville mahdolliset tärkeitä geenien tiettyyn syöpään, käyttäjät voivat suorittaa ”syöpä vs. normaali” analyysi tietyn syöpätyypin ja ne geenit, jotka yläreguloituja syöpä suhteessa normaaliin kudokseen voidaan noutaa luettelona. Jokainen ilmentynyt geeni luettelossa voidaan sitten arvioida opiskelijan
t
testi laskea
P
tai
Q
arvot (väärä löytö rate) [21] – [ ,,,0],23], tarkoittaa ilmaus arvot (keskiarvo 1, keskiarvo 2), ja normalisoitu Student
t
arvo. Lisäksi Oncomine on integroitu Gene ontologia (GO) merkintöjä suodatin, jonka avulla käyttäjät voivat tunnistaa geenien tiettyjä biologisia prosesseja, molekyyli- toimintoja tai solujen sijainnit.
Jokainen kuudesta ihmisen kasvaintyypeille (eturauhas-, rinta- , keuhko-, paksusuoli-, munasarja-, ja haima) käytettiin
> toiminnon Oncomine tietokannasta löytää käytettävissä microarray aineistoja, jotka liittyvät tietyn syöpätyypin. Analyysi tyyppi
> sovellettiin sitten suodattaa niitä mikrosirujen aineistot tutkitaan syövän suhteessa sen normaaliin kudokseen. Seuraavaksi Gene ontologia (GO) huomautus avainsanoja syyllistämättä solunulkoiseen ympäristöön käytettiin poistamaan niitä geenejä sääntelemätöntä syövässä. Erityisesti upregulated geenit liittyvät seuraaviin GO termejä etsittiin:
>,
>,
>,
> ja
>. Jokainen GO merkintä aikavälillä laadittiin ja kuullaan GO tietokantaan [24] antaa eniten asiaa osumien jotka todennäköisesti koodata erittyvän tai solupinnan proteiinit. Sitten korjattu väärä löytö korko
Q
-arvo kynnys (
Q
≤0.05) käytettiin suodattaa ja hakea niitä solunulkoisesti-yli-ilmentyy geenejä, joilla on korkea luottamusta säätelyä. Voimistunut geenien kanssa
Q
arvostavat alle 0,05 vasta säilytetään luettelossa tarkempaa analysointia ja suodatus (myös tarpeeton, joka poistettiin myöhemmin suodatus vaihe).
Human Genome Organization ( HUGO) geeni tunnisteita käytettiin sitten viedä geenin luettelot, Microsoft Excel-muodossa, osaksi Ingenuity Pathways Analysis (IPA) ohjelma [14], sovellus, joka on rakennettu suuri tietämyksen tietokanta hankkinut käsikirja curation of kokotekstien peer-tieteellisissä julkaisuissa kattavat tiedot yli 500000 nisäkkäiden geenien tai proteiinien molekyyli- käsitteitä, ja miljoonat niiden reitin vuorovaikutusta. IPA biomarkkeri on moduuli uudessa Ingenuity Pathways Analysis 5.0, jonka myötä (i) tunnistaminen ja priorisointi lupaavimmista ja asiaan biologisten merkkiaineiden ehdokkaat mukaan ominaisuuksia, jotka tekevät geenituote biologisesti uskottava biomarkkeri (geeni tai sen koodaavan tuote on voidaan yhdistää tiiviisti sairauden patologia tai on polku, joka liittyy kiinteästi vaikutusta hoidon) (ii) määritetään, onko tietyn geenin tai proteiini on havaittavissa kehon nesteissä, ja (iii) arvio siitä, ehdokas biomarkkereiden on vahva yhdessä sairaus prosesseja, kuten syöpä. Noudetun yliekspressoitu geenit tuotiin IPA biomarkkereiden moduuli, tarpeeton ratkaistiin, ja ne geenit, jotka koodaavat uskottavalta merkkiaineita, jotka liittyvät syöpään havaittiin. Nämä biomarkkerit olivat edelleen suodatetaan IPA biomarkkereiden suodinmoduuli perustuu seuraaviin kriteereihin: neste –
> tai
>, tauti –
>, laji –
>. Nämä suodatettu veripohjaisten markkereita sitten paremmuusjärjestykseen ja ne priorisoidaan abs (
t
) arvo, jossa
t
on normalisoitu Student
t
testin arvo Oncomine, että heijastavat määrällinen muutos ilmaisun taso syövän ja sen normaalia kudosta, samanlainen kertamuutosta arvo microarray kokeiluja. Lopullinen joukko veripohjaisten markkereita vietiin ja tallennetaan Microsoft Excel (katso Supplemental tiedosto S1), joka sisältää geenin tuotteen nimi, synonyymit, abs (
t
) arvo, kuvaus, Hugo geeni symboli, ilmentyminen kehon nesteissä, IPA-määritelty subcellular paikoissa, sairauksien tyypit ja proteiini perhe.
Yksityiskohtainen analyysi syntyvä valkuainen osumia tehtiin jälkikäteen käyttämällä IHOP (tiedot hyperlinkki yli proteiinit) [11], [25], ohjelma joka etsii yhteyksiä ja mainittu artikkeleita geenien /proteiinien ja tunnistaa tietyn geenin tuotetta, jos geenin nimi tai synonyymi nimi on tiedossa. Tuloksena veripohjaisten markkereita tarkistettiin ja kuultu etsimällä liittyvät kirjallisuusviitteet tai alkuperäisjulkaisua. Lopuksi havainnot varmistavat arvioitiin käyttäen torjumaan syöpää markkereita joko valittu ehdokas markkereita muut tutkimukset tai hyvin tiedetään olevan kliinisesti käyttökelpoisia.
IPA biomarkkereiden vertailu on toinen funktio sisällä IPA biomarkkereiden moduuli, joka on kyky tuottaa luettelon ehdokkaana biomarkkereiden yhteisiä eri sairauksiin [14]. Ohjelma voi maksimaalisesti verrata ehdokas biomarkkereita kolmen taudin samanaikaisesti. Suodatettu biomarkkereita jokaisen kuuden kasvaintyypeissä edellisessä vaiheessa oli siis tuotu ja verrattiin jokaisen kahden kasvaintyypeissä määrittää yhteisen biomarkkereita. Noudetun yhteinen biomarkkereiden poikki kuuden ihmisen kasvainten tyyppiä käytettiin sitten määrittämään ainutlaatuinen ehdokas biomarkkerit kohti syövän tyyppiä olevat poissulkemistapaa.
Tulokset ja keskustelu
Yleinen kaivos strategia biomarkkereiden löytö raportoitu täällä on joustava luonnossa. Tutkijat voivat vaihdella data-suodatus kriteerit niiden omia etuja. Esimerkiksi ensimmäisessä vaiheessa kaivosprosessin (katso kuva 1), he saattavat päättää suodattaa joko ”voimistunut” tai ”vaimentua” geenien tunnistamiseen merkkiaineita diagnoosia tai he valitsevat suodattaa ”differentiaalisesti ilmaisi” geenien eri kasvaimen laadut tai vaiheita löytää ennustetekijöitä markkereita. Toisessa vaiheessa, yksi voi halutessaan suodattaa oikeutettuja biomarkkereita eri biologisista nesteistä (kuten sylki, kyyneleet, ja virtsa) ja eri lajien (kuten hiiri ja rotta). Lisäksi tutkijat voivat vaihdella genomisen tietokantaan ja koulutusjakson analyysi ohjelmaa. Vaikka pääasiallinen tehtävä on tunnistaa merkkiaineita ihmisen syöpään, uskomme, että tämä kaivos strategia voidaan yleisesti soveltaa tunnistamaan merkkiaineita useimmat muut tyyppisiä sairauksia.
Microarray levyt ylhäällä edustavat kuutta kudostyyppeihin etsitään Oncomine alustalla , mukaan lukien eturauhas-, rinta-, keuhko-, paksusuoli-, munasarja-, ja haima. Vaihe 1: yli-ilmentynyt geenejä syövän suhteessa sen vastaavassa normaalissa kudoksessa suodatettu GO termejä ja
Q
arvo cut-off. Vaihe 2: veren välityksellä markkereita suodatettu
>,
>,
> ja
> in biomarkkereiden moduuliin IPA-ohjelmasta. Puolisuunnikkaan muotoinen keski edustaa biomarkkereiden suodatusmahdollisuus IPA analyysi ohjelman. Vaihe 3: yhteinen markkereita määritettiin jokaisen kahden kasvaintyypeille. Vaihe 4: ainutlaatuinen markkereita havaittiin kullekin syöpätyypin.
tunnistetiedot voivat syövän merkkiaineiden
Data mining on 4-15 mikrosirun aineistoja päässä Oncomine alustan geenien yli-ilmennetään kuudessa ihmisen syövät verrattuna niiden ilmentyminen normaaleissa kudoksissa johti tunnistamiseen luettelo 3064 ja 19645 ilmen- tymisen lisääntymisen geeniekspressioprofiilien per syöpätyypin. Olimme kaivostoiminta ilmen- tymisen lisääntymisen geenejä, sillä vallitsevan hypoteeseja on, että lupaavin biomarkkerit ovat overproduced geenien tai niiden proteiinituotteiden [26], [27] (tämä ei yleensä ole totta, ja muut tutkijat voivat halutessaan minun vaimentua geenejä niiden tiettyyn tarkoitukseen). Ihannetapauksessa, veren välityksellä tarttuvien kasvainmerkkiaineet olisi erittyä tai muuten irtoa verenkiertojärjestelmään aikana tuumorigeneesin. Niitä voitaisiin kasvainsolujen erittämiä tai vapautuu seurauksena kasvaimeen solun pirstoutuminen (kuvio 2). Siksi etsimme ilmen- tymisen lisääntymisen geenien yhdistelmä hallitun Gene ontologia avainsanoja syytöstä solun ulkopuolelle (katso
Materiaalit ja menetelmät
) syöpäsoluissa lukien koodatut proteiinit sidottu tai integroitu solukalvojen mutta joiden solunulkoisten alueiden löytyy kautta irtoaminen verenkierrossa. Kun noudetun geenit edelleen suodatetaan korjatun vääriä löytö korko
Q
(
Q
≤0.05), välillä 211 ja 2782 geenit kohti syöpätyypin oli yli-ilmentyy solunulkoisessa ympäristössä syöpäsolujen ( myös tarpeeton). Käytimme tiukat korjattu väärä löytö korko katkaisun valittavaa arvoa merkittävästi voimistunut geenejä ja välttää vääriä ennusteita, jotka johtuvat kokeellisesta vaihtelusta eri tutkimuksissa. Nämä voimistunut geenit tuotiin IPA biomarkkereiden analyysiin moduuli ja välillä 165 ja 961 geenit tunnistettiin oikeutettuja ehdokas markkereita per syöpätyypin (taulukko S1).
tunnistaminen verivälitteisten syövän markkereita
Hyväksyttävä markkereita että me haettu IPA biomarkkereiden analyysiin sisältyi niiden merkkiaineiden upregulated kudoksissa tai biologisissa nesteissä syöpäpotilaiden hoitoa. Seuraavaksi suodatettu veren välityksellä markkereita, koska heillä on kaksi suurta etuja muihin indikaattoreita. Ensimmäinen, verisolujen kommunikoida solujen ja solunulkoisen matriisien lähes kaikissa kudoksissa ja elimissä. Täten geeniekspressioprofiilien verisolujen saattaa heijastaa taudin esiintyminen elimistössä [2], [3]. Toiseksi, verinäyte kerääminen on vähemmän invasiivisia ja turvallisempi, mikä mahdollistaa suuremman otoskoko ja toistuva näytteenotto seurata taudin etenemistä. Vuodesta IPA biomarkkereiden suodattimen moduuli, välillä 57 ja 292 veren välityksellä (veri /plasma /seerumi) markkereita tunnistettiin ihmisen syövän tyyppi (ks tunnistettu geenejä Supplemental File S1). Tutkimalla IPA ja IHOP tietokantojen [11], [25], huomasimme, että suurin osa veren välityksellä kasvainmerkkiaineet erittyy, tai glykosyylifosfatidyyli (GPI) ankkuroitunut ja kiinteä kalvo proteiineja. Havaitseminen niiden säätelyyn ylöspäin potilaan verinäytteestä voi laukaista aikaisemmin hoitoa ennen kasvaimen kasvu [2] – [4]. Lisäksi nämä ilmen- tymisen lisääntymisen allekirjoitukset voidaan hyödyntää ymmärtää polkuja liittyvät ihmisen syöpään ja purkaa yhdistysten eri kasvaimia. Vaikka toimiva mekanismi ajo eri geeniekspressioprofiilien veressä potilaiden kanssa tai ilman syöpä on epäselvä, mahdollinen kliininen hyöty näiden geenien tai niiden proteiinituotteiden on syntymässä. Kuten nopeasti, olemme alla muutamia verestä peräisin markkereita, jonka tunnuksena on työmme, joka on myös valittu muut tutkimukset ehdokkaaksi kasvainmerkkiaineet tai käytetään jo kliinisesti,
Erythroblastic leukemia virus onkogeeni homologin 2 (ErbB2).
ErbB2 on yleisesti kutsutaan Her-2 /
neu
lääkärit [28]. Se on solukalvon-pinta-sidottu tyrosiinikinaasireseptorin, joka on yleensä mukana signaalinvälitysreitin, joka johtaa solujen kasvun ja erilaistumisen [29]. Tutkimuksessamme tunnistimme ErbB2 universaalina veren välityksellä tarttuvien biomarkkereiden viidelle syöpiä (eturauhas-, rinta-, keuhko-, munasarja-, ja haima). Tämä on sopusoinnussa havaintojen kanssa, että vahvistus tämän geenin tai yli-ilmentyminen sen proteiinituotteen liittyy syöpiin, mukaan lukien rinta-, keuhko-, munasarja-, ja haiman [28] – [31]. Erityisesti monistamiseen
ErbB2
geeni on havaittu 25%: sta 30% rintasyövän, ja se on virallisesti hyväksytty FDA kuin seerumi biomarkkerina diagnosoimiseksi rintasyövän [30]. Tietääksemme yliekspressio
ErbB2
geeniä ei ole raportoitu eturauhassyöpään.
Rintasyöpä 1/2, iällä (BRCA1 /BRCA2).
BRCA1
ja
BRCA2
geenit suoraan mukana solujen kasvua, jako ja korjaus vahingoittuneet DNA. Vaihtelut joko geenin tai niiden proteiinipitoisuus tuotteet on liitetty eturauhasen, rinnan, ja munasarjojen syöpien [32]. On myös vahvaa näyttöä siitä, että molemmat geenit voidaan käyttää ennustavan markkereina rintasyövän ja munasarjasyövän [32] – [35]. Löysimme molemmat geenit mahdollisina markkereita näillä kolmella kasvaimen tyyppejä sekä keuhkosyöpään. Yli-ilmentyminen Molempien geenien neljän ihmisen syövissä saattaa viitata siihen, että ne ovat mukana yleinen ilmiö, tai toimiva mekanismi potilailla, joilla on näiden syöpien.
eturauhasen antigeenin (PSA).
PSA, tunnetaan myös kallikreiini III (KLK3), on proteiini, jota solut eturauhanen, ja joka on usein koholla läsnä eturauhassyövän tai muiden eturauhasen sairaudet [17], [18]. Se on tunnettu seerumin biomarkkereiden ja mittaamalla seerumin PSA taso on tehokkain koe tällä hetkellä saatavilla varhaiseen toteamiseen eturauhassyöpää [36]. Johdonmukaista muiden kokeellisten havaintojen [37], tunnistimme PSA kuin seerumimarkkerina muutama kasvain muodoissaan, mukaan lukien eturauhas-, rinta-, ja keuhkosyöpä, mikä osoittaa, että PSA ei ole eturauhasen syöpää-erityinen.
Hyaluronaani sitova proteiini 2 (HABP2).
HABP2 kuuluu seriiniproteaasiperheen joka löytyy plasman /seerumin ja osoitettiin tärkeitä rooleja syövän eteneminen ja metastaasit [38]. Reaaliaikainen RT-PCR (RT-PCR) seulonnan tutkimus on osoittanut, että tiettyjä yliekspressio
HABP2
geenin keuhkojen adenokarsinooma, joukossa kuusi ehdokas markkerigeenejä havaita ei-pienisoluinen keuhkosyöpä [ ,,,0],39]. Havaitsimme kaksi näistä kuudesta ehdokas markkerigeeni,
HABP2
ja
CP
(keruloplasmiini) mahdollisina seerumimarkkerin geenejä keuhkosyöpä, jotka osoittavat hyödyllisyyden kaivos- strategian määrittämisessä romaani, mahdollisesti hyödyllinen kliininen veren merkkiaineita ihmisen syövän.
insuliinin kaltainen kasvutekijä-II (IGF-II).
IGF-II koodaa jäsen insuliinin perheen polypeptidin kasvutekijöitä, jotka ovat patogeneesiin esiintyvän kasvaimen eri kudoksissa [40], [41]. Mielenkiintoista, kaivoslaitteisiin lähestymistapa tunnistaa IGF-II mahdollisena seerumimarkkerina rinta-, keuhko-, ja munasarjasyöpä. Se on todettu äskettäin proteiini microarray kokeilu perustuu verikoe yhtenä neljästä seerumimarkkereiden erotteleva terveiden ryhmien ja potilaiden epiteelin munasarjasyöpä (EOC) [42]. Tässä proteomic tutkimuksessa IGF-II proteiinin taso on pienennettävä potilailla, joilla EOC verrattuna terveisiin kontrolleihin, kun taas meidän geeni microarray kaivos- se yliaktiivista munasarjasyöpä. Nämä havainnot osoittavat, että geeni microarray tutkimuksessa yksinään voi olla riittämätön ja tiukempaa tutkimuksessa, johon osallistui proteomiikka kokeita tai vasta mikrosiruja ovat tarpeen vahvistaa ehdokas markkereita on ekspressiotaso. Siitä huolimatta meidän tutkimus on yhdenmukainen muiden havaintojen että säätelyä IGF-II -tason voitaisiin diagnosoida rintojen [43], [44] ja keuhko [45] syöpiä.
Tavallisimpien kasvaimen biomarkkereita
kasvainmerkkiaineet jaettu kunkin kahden kasvaintyypeille kuudesta ihmisen kasvaimista analysoitiin biomarkkereiden vertailun analyysitoiminto IPA-ohjelman ja on esitetty yhteenvetona matriisimuodossa (kuva 3; ks Supplemental File S2). Munasarjasyöpä on eniten markkereita yhteistä eturauhasen (113), rinta (107), ja keuhkosyöpä (134) kesken 15 eri syövän paria, mahdollisesti koska tunnistimme munasarjasyövän olevan kaikkein veren välityksellä biomarkkerit (292) ( katso taulukko S1) kuudesta syöpätyyppeihin. Kuitenkin nämä silmiinpistävää päällekkäisyyttä eri syöpätyyppejä osoittavat, että suurin osa ehdokas markkerigeeneihin voidaan itse asiassa läheisesti useita onkogeenisia reittejä syövän etäpesäkkeiden. Yksi pullonkaulat löytää sopiva syövän markkereita on huono käsitys taudin patofysiologia [26], [27], [46]. Sinänsä universaali yliekspressio yhteisiä markkereita eri ihmisen syöpiä voi auttaa ymmärtämään ja paljastamiseksi yleisessä toimintamekanismien kasvaimen kasvua ja invaasiota. Lisäksi, yleisesti upregulated markkerigeenit voi auttaa liittyvät asiaan merkkiaineiden patogeneesissä erityisesti syöpä, kun jokin korrelaatiota muihin syöpätyyppeihin voi ehdottaa uusia terapeuttisia kohdistaminen strategioita. Lisäksi yhteinen markkereita voivat olla hyödyllisiä lisäämään herkkyys ja tavanomaisten arviointia. Esimerkiksi tunnistettu universal biomarkkerit voidaan käyttää patologit paljastamiseksi syövän invaasio kun kattavan histologinen arviointi ei riitä [15]. Sen hypoteesin testaamiseksi, että yhteinen markkereita jaettu eri kasvaintyypeille voitaisiin käyttää erottamaan hyvän- /pahanlaatuinen olosuhteissa olemme määrittäneet yhteisiä markkereita puolilla eturauhasen, rinta- ja keuhkosyöpä (katso ”Supplemental File S3 – eturauhas-, rinta-, ja keuhkojen yhteinen markers.xls ”). Yllättävää kyllä, kun manuaalisesti kuultu Ihop tietokantaan ja IPA tietämystietokantaan, 13 markkereita ulos yhteisen 35 markkereita (~ 1/3) Kirjallisuudessa on varmennettu palvelemaan ennustetekijöitä markkereita etenemisen ja invasiivisuus ihmisen kasvaimista (taulukko S2). Vaikka ei ole suoria todisteita, että loput 22 yhteisiä markkereita pystyvät erottamaan hyvän- /pahanlaatuinen olosuhteet, uskomme, että he kaikki osallistuvat syövän etäpesäkkeiden.
vertailu biomarkkereiden välillä saman kudostyypin ei ole käytettävissä.
b
prosenttia päällekkäisyys yhteisen merkkiaineiden jokaisen kahden syöpätyyppeihin annetaan suluissa.
tunnistaminen ainutlaatuinen kasvaimen biomarkkereiden
Tutkiessaan yhteisten biomarkkerit kunkin kahden syöpätyyppejä, havaitsimme 3-59 biomarkkerit yksinomainen kullekin syöpätyypin (taulukko S1, kuva 4, katso Supplemental File S2). Käytännössä alle kaksikymmentä prosenttia koko tunnistettu veripohjaisten biomarkkerit per syöpätyypin ovat ainutlaatuisia. Muutamia biomarkkerit raportoitu tässä on ehdotettu otaksuttu erityinen biomarkkereita muut tutkimukset. Esimerkiksi leptiini (LEP), proteiini hormoni tärkeitä vaikutuksia säätelemään kehon aineenvaihduntaa, on raportoitu yhdeksi neljästä erityinen seerumin biomarkkereita varhaiseksi havaitsemiseksi munasarjasyöpä [42]. Tutkimuksemme vahvistaa sen mahdollisuuksia ainutlaatuisena veren välityksellä tarttuvien markkeri munasarjasyöpä. Samoin tunnistimme matriksimetalloproteinaasi-2 (MMP-2) erityisenä biomarkkeri haimasyövän, sopusoinnussa kokeellisten havaintojen osoittaa, että sen säätelyä, verrattuna muiden metalloproteinaasien, tuntuu erityisen tärkeitä kasvun ja levittämistä haimasyövän [ ,,,0],47] – [49]. Uskomme, että nämä ainutlaatuiset biomarkkereita voitaisiin yhdistää tuottaa paneelin markkereita, jotka voisivat parantaa selektiivisyys ja herkkyys varhaistoteamiseen syövän.
horizonal akseli juoni on kasvain tyyppi, kuten eturauhas-, rinta-, keuhko-, paksusuoli-, munasarja-, ja haima syövät. Pystyakseli vasemmalla on useita ainutlaatuisia markkereita tunnistettava kaikkien kuuden syöpätyyppien, edustaa punainen sarakkeet juoni. Pystyakseli oikealla on ainutlaatuinen merkki prosentteina koko tunnistettu veriteitse markkereita per syöpätyypin, edustaa vihreää saraketta juoni.
tunnistaminen lupaavia kärkipään markkerigeeni
Toinen soveltaminen kaivos- strategia on priorisointi (mukaan
t
arvo) on kärkipään ilmentynyt markkerigeeni biologisia todisteita siitä niiden merkitys syövän. Aiemmin vain vähän huomiota on kiinnitetty niiden mahdollisten ehdokkaaksi markkereita tai ne jäivät vain siksi haaste validoinnissa suuri joukko kandidaattigeenejä. Nämä kärkipään markkerigeeni ovat arvokkaita, koska ne ovat määrällisesti enemmän ilmentynyt kuin muut markkerigeenin ja siten lisätä herkkyyttä syövän diagnoosin. Ne tutkijat kiinnostunut löytää syövän markkereita voitaisiin analysoida tarkemmin ja vahvistaa nämä ehdokas merkkiaineita, jotta ne kliinisesti hyödyllinen [26], [27]. Esimerkkeinä, olemme alla neljä ansiokkaimmille geenit tunnistettu tutkimuksessamme.
matriksimetalloproteinaasi-1 (MMP-1) rintasyövän.
MMP-1 on sinkki-ionin sitovan kohdan peptidaasi erittyy solunulkoiseen tilaan ja osallistuvat soluväliaineen hajottamisessa. Ylössäätely MMP-1-mRNA: n ja kohonneet sen proteiinin on havaittu useissa syövissä [50]. Kuitenkin aiemmin, useimmat tutkimukset ovat keskittyneet sen diagnostinen merkitys keuhkosyövän [51] tai sen ennustetekijöitä merkitystä paksusuolisyövän [52]. Erityisesti tutkimuksemme tunnistettu MMP-1 kaikkein ilmen- tymisen lisääntymisen markkerigeeni rintasyövän, avautuminen mahdollisuutta, kun seuranta validointitutkimukset sen käytettäväksi otaksuttu ennakoivaa markkeri rintasyövän.
CD44 peräsuolen syövän.
CD44
koodaa solun pinnan glykoproteiinin osallisena solu-vuorovaikutuksiin, soluadheesiota, ja muuttoliike. Tämä proteiini osallistuu monenlaisia solun funktioihin, mukaan lukien lymfosyyttien aktivaation ja kasvaimen etäpesäkkeiden [53]. IPA tietämyskantoja ja Ihop tietokanta, on todisteita, jotka osoittavat tämän proteiinin ilmentymisen kolorektaalisyövässä [53], [54]. Havaitsimme
CD44
kaikkein ilmen- tymisen lisääntymisen markkerigeeni paksusuolen syöpä 57 otaksuttu biomarkkereita. Siten CD44 voisi olla toinen lupaava diagnostinen markkeri seulontaan peräsuolen syöpä.
keruloplasmiini (CP) ja munasarjasyöpä.
CP
koodaa ekstrasellulaarisen metalliproteiini joka sitoo suurimman osan kupari plasmassa ja säätelee solujen rauta-ionin homeostaasiin verenkierrossa [55]. Aiemmin vähän huomiota kiinnitettiin sen merkitys ihmisen neoplasia, vaikka se oli epäilty, että ilmentyminen ceruloplasmin proteiinin liittyy munasarjasyöpä [56].