Krooninen sairaus

tiivistelmä

Background

bioenergetic asema ei-pienisoluinen keuhkosyöpä korreloi kasvaimen aggressiivisuus. Jänniteriippuvainen anioni kanava tyypin 1 (VDAC1) on osa mitokondrion läpäisevyyden siirtymisen huokosesta säätelee mitokondrioiden ATP /ADP vaihto viittaa siihen, että sen yli-ilmentyminen saattaa liittyä energia riippuvaisten prosessien myös lisääntynyt leviäminen ja invasiivisuus. Tämän hypoteesin testaamiseksi teimme in vivo geenien ilmentymisen meta-analyysi kirurgisesti resektoitiin ei-pienisoluinen keuhkosyöpä (NSCLC) käyttäen 602 yksilöllisen ilmaisun profiileja, tutkimaan vaikutusta VDAC1 eloonjäämiseen.

Menetelmät /Principal havainnot

korkea VDAC1 ilmentyminen liittyi lyhyempiä kokonaiselossaoloaikaa kanssa riskisuhde (HR) = 0,6639 (95%: n luottamusväli (CI) 0,4528-0,9721), p = 0,035352 vastaa 52 vs. 101 kuukautta. VDAC1 ennustettu lyhyempi aika uusiutumiseen ja sen osoitettiin olevan itsenäinen ennustetekijä verrattuna histologia, sukupuoli, ikä, solmukohtien vaiheessa ja kasvaimen vaiheessa Cox monimuuttujamenetelmin. Ohjattu analyysi kaikista aineistoja tunnistettu 6-geenin allekirjoitus käsittää HNRNPC, HSPA4, HSPA9, UBE2D2, CSNK1A1 ja G3BP1 kanssa päällekkäisiä toimintoja, joihin liittyy sääntely proteiinia liikevaihdon, RAS-RAF-MEK reitin ja transkriptio. VDAC1 ennustettu eloonjäämiseen rintasyövän ja myelooma- ja valvomattoman analyysi paljasti rikastusta VDAC1 allekirjoituksen tiettyjä osia.

Johtopäätökset

Yhteenvetona geenien ilmentymisen analyysi jakautuu VDAC1 geeniekspressiota ennustajana kehno lopputulos NSCLC ja muiden syöpien ja liittyy häiriöstä konservoituneen määrättyjä biologisia polkuja, joilla saattaa olla syy liittyy aggressiivinen kasvain käyttäytymistä.

Citation: Grillit C, Jithesh PV, Blayney J, Zhang SD, Fennell DA (2011) Gene Expression meta-analyysi jakautuu VDAC1 ennustajana Huono tulos alkuvaiheen ei-pienisoluinen keuhkosyöpä. PLoS ONE 6 (1): e14635. doi: 10,1371 /journal.pone.0014635

Editor: Rory Edward Morty, University of Giessen Lung Center, Saksa

vastaanotettu: 05 heinäkuu 2010; Hyväksytty: 23 marraskuu 2010; Julkaistu: 31 tammikuu 2011

Copyright: © 2011 Grillit 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: CG on rahoittama työministeriön ja oppimisen. DAF rahoittaa Cancer Research Iso-Britannia on kliinikon Scientist Fellowship. 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

ei-pienisoluinen keuhkosyöpä (NSCLC) on yleinen, pitkälti parantumaton syöpä. Vuoden alussa tauti asetus, kirurginen resektio on tavanomaista hoitoa ja hyöty adjuvanttihoitoa on rajoitettu 5-15% parannus eloonjääminen II vaiheessa, mutta ei portaan I tautia [1]. Kuitenkin uusiutuminen on yleistä I vaiheessa syöpä 37% potilaista kuolee viiden vuoden kuluessa, siksi on tarpeen tunnistaa luotettavasti biomarkkerit huono tulos voidaan kohdentaa henkilöä, joista adjuvantti tai uusien täsmähoitoihin saattaa parantaa selviytymistä. Muutos kasvain aineenvaihdunta on tunnusmerkki syövän ja korkeita heksokinaasilla riippuvaisen glukoosin ansastusta NSCLC osoituksena standardoidut oton arvoista positroniemissiotomografia, liittyy lyhyempi selviytymisen [2]. Tämä näkyy sekä alussa ja kehittyneet NSCLC [3], [4].

jänniteriippuvainen Anion Channel 1 (VDAC1) on ulomman mitokondrion kalvon proteiinin säätelyyn osallistuvan ATP /ADP vaihto ja hengityksen valvonta [5]. VDAC1 vuorovaikutuksessa proapoptoottiset BCL-2 proteiinit [6], [7]. Kuitenkin sen rooli säätelyssä mitokondrion ulkokalvon Depolarisaatio on kiistanalainen [8], [9], [10]. Silti, kehittyvien data on tunnistanut mahdollinen rooli tämän proteiinin säätelyyn solujen eloonjäämistä ja tästä syystä löysimme sen arvoinen jatkotutkimuksia. Läpäisevyyttä siirtyminen pore, joka käsittää VDAC1, on suoraan säätelee BH3 vain proapoptoottiset BCL-2 perheenjäsenen BAD [10] ja säätelee solujen eloonjäämistä. Sitä vastoin tyypin II isoformin (VDAC2) on todettu antiapoptoottista, negatiivinen säätelijä BAK [9], [11], [12]. Adeniini-nukleotidin translocator (ANT), joka sijaitsee mitokondrion sisemmässä katsotaan myös olevan tärkeä osa läpäisevyyden siirtymisen huokosten [13] ja mukana VDAC uskotaan ohjaamaan mitokondrioiden remodeling prosessien suoraan tai epäsuorasti [14] . Äskettäin bakteerin proteiini Fila [15] on osoitettu säätelevän kompleksi VDAC1 kanssa heksokinaasi II [16], joka estää apoptoosia. Yhä useampi tiedot viittaavat siihen, että heksokinaasilla-VDAC vuorovaikutus on antiapoptooppinen [17], ja häiriöitä tämä vuorovaikutus voisi olla strategia, joka indusoi solukuolemaa [18], [19]. VDAC-heksokinaasilla kompleksin on raportoitu säätelevän glykogeenisyntaasikinaasi- 3 beta [19] ja AKT [20].

Syöpäsolut matalalla VDAC1 aiheuttama RNA-interferenssi näytteille vika solujen kasvua in vivo [21 ]. Sitä vastoin korkeita VDAC1 ekspressiotasot voivat antaa kasvainsolu valinta etu helpottamalla energiaa vaativissa prosesseissa kuten leviämisen ja invasiivisuus [22]. Vaikka heksokinaasilla II ilmentyminen on yhdistetty huonompi ennuste [23], tähän mennessä ei ole ollut tutkimuksia, joissa kartoitetaan mahdollisia ennustetekijöiden vaikutus VDAC1 syöpäpotilailla. Sen vuoksi hypoteesi, että VDAC1 ilmaisu voivat vaikuttaa eloonjäämiseen NSCLC resektio. Täällä näytämme geenien ilmentymisen meta-analyysi, joka VDAC1 yliekspressio on vahva, itsenäinen, huono ennustetekijä alkuvaiheessa ei-pienisoluinen keuhkosyöpä, joka perustuu yhdistetty analyysi useiden geenien ilmentymisen aineistoja. VDAC1 yliekspressio johdonmukaisesti liittyy yliekspressio 6 ylimääräistä osallistuvien geenien säilymisen signalointia proteiini ubikitinaation ja ATP: n sitoutuminen. Tämä yhdistys ylläpitää useiden riippumattomien aineistot ja eri syöpien mikä viittaa mahdollinen rooli näiden biologisten prosessien säätelyssä kasvaimen käyttäytymisen ja siksi kliinistä tulosta NSCLC.

Tulokset

VDAC1 yliekspressio ennustaa lyhyempi eloonjäämisen NSCLC

yhteensä 8 erillistä NSCLC aineistoja oli kuratoinut päässä Gene Expression Omnibus (GEO), joissa on yhteensä 602 mikrosiruja. Kaikki aineistot korkean ilmentymisen VDAC1 (ylempi tertile) liittyi huomattavasti lyhyempi selviytymisen verrattuna alemman tertile varten VDAC1 ilmaisun, p = 0,0353, HR = 0,6639 (0,4528-+0,9721) (kuvio 1A). Keskimääräinen kokonaiseloonjäämisessä oli 101,6 kuukautta potilailla, joilla on alhaisin VDAC1 tertile ja 52 kuukautta potilailla, joilla on korkein VDAC1 tertile.

Kuva 1A: Näyttää Kaplan Meierin kuvaaja, joka kuvaa potilaan eloonjääminen riippuvainen korkean ja matalan VDAC1 ilme. Erillinen ero selviytyminen on selvästi ilmeinen mediaanielossaolosta korkea VDAC1 ilmentävien potilaiden on vain puolet matalan ilmentävien potilaiden. Käyrät ovat merkittävästi erilaisia ​​p = 0,0353 logrank- testi. Kuva 1B: selviytyminen tontti vaiheen I potilaille. Jälleen ero korkean ja matalan ilmentävien näytteet on selvä alhainen VDAC1 potilailla, joilla on parempi eloonjäämisaste. Logrank- testi todistaa käyrät ovat merkittävästi erilaiset p = 0,0455. Vaihe I näytteet noudattavat samaa kaavaa kuin kaikki yhdistetyt tiedot kaikista vaiheista.

VDAC1 ilme on itsenäinen ennustetekijä

edelleen tutkia vaikutusta VDAC1 eloonjäämiseen teimme out korrelaatio ja Coxin regressioanalyysiä sekä monimuuttujatesteillä käyttäen PASW Statistics V.18 (SPSS: IBM yritys). Korkea VDAC1 ilmentyminen osoitettiin olevan riippumaton ennustetekijöitä muuttuja lyhyempiä selviytymisen p 0,001 tasolla. Vaihe (p = 0,013) ja pT, (ensisijainen kasvain), (p = 0,022) osoittautui myös riippumattomia muuttujia korreloi selviytymisen, vaikka monimuuttuja-analyysi osoitti, että yhdistelmä vaiheessa ja histologia merkittävästi vaikuttaa potilaan eloonjäämisen (p = 0,027). Tulokset Coxin regressioanalyysi voidaan nähdä taulukosta 1, jossa VDAC1 on merkittävin vaikutus eloonjäämiseen seurasi pT ja vaihe.

VDAC1 yliekspressio ennustaa lyhyemmän aikaa uusiutumiseen seuraavat NSCLC resektion

vaikutus VDAC1 ilmaisun palautumisaika on kirurgisen resektion oli kiinnostava, koska tämä kliininen muuttujaa ei ole sekoitti hoidon jälkeen uusiutumisen. Sen vuoksi on tarkempi toimenpide prognoosi- merkitys. Niinpä olemme analysoineet vasta toistumisen data ja yhden muuttujan analyysi osoitti VDAC1 merkittävästi ennustaa aika uusiutumiseen (p 0,001). Tiedot histologinen alatyyppi, sukupuoli ja ikä oli käytettävissä kaikki näytteet ja niiden todettiin olevan ei merkitseviä p-arvot 0,35, 0,82 ja 0,73 vastaavasti. Yhteenveto Tämän analyysin löytyy taulukosta 2. Vastaavasti monimuuttujamenetelmin sijoittui näiden muuttujien samassa järjestyksessä, jossa VDAC1 on ainoa riippumaton tekijä (p 0,001).

VDAC1 yliekspressio vaiheessa I näytteiden johtaa huonoon säilymiseen

Tietoa vaiheessa ei ollut käytettävissä kaikkia aineistoja mutta analysoimme, mitä meillä oli pääsy. Meillä oli 89 vaiheen I näytteitä ja Kaplan-Meierin kuvaaja näillä potilailla on esitetty kuviossa 1B; p = 0,0455, siihen liittyvän riskisuhde 0,52 (0,1492-0,7653). Löysimme korrelaatio VDAC1 ilmaisun ja selviytyminen on erittäin vahva p 0,001. Coxin regressioanalyysi vaiheessa 1 NSCLC, jossa adjuvanttihoitoa ei ole osoitettu parantavan potilaiden hoitotuloksiin [24], [25], [26], ei paljastanut mitään muuttujia olevan tilastollisesti merkitsevä, mutta samalla analyysi kaikki tiedot, VDAC1 oli kaikkein vaikutusvaltaisin ennustaja eloonjäämisen (p = 0,241), ja sijoittui edellä histologiaa (p = 0,344), ikä (p = 0,465), pT (p = 0,970), PN, (solmukohtien vaihe), (p = 0,975) ja sukupuoli (p = 0,999). Regression kerroin VDAC1 oli 29,18 osoittaen erittäin huonon ennusteen potilailla, joilla on korkea VDAC1.The näytenumeroita oli alhainen vaiheiden II ja III 68 näytettä ovat vaihe II ja vain 16 näytettä ovat vaiheen III, tämä oli vaikea saada tilastollisesti merkittäviä tuloksia. Korrelaatio VDAC1 ilmaisun ja eloonjäämisen vaiheen II näytteissä ja vaiheen III näytteissä oli merkityksetön p = 0,853 ja p = 0,701 vastaavasti. Meillä oli riittämätön määrä tapahtumia molemmissa vaiheissa tuottaa tarkan Kaplan Meier juoni alle 10 ilmaantuvuus kuoleman luokkaa kohti. Puute korkeampi vaiheen näytteiden johti meidät keskittymään lähdön vaiheen I näytteitä ja yhdistetystä aineistosta.

VDAC1 yliekspressio korreloi konservoitunut 6-geenin allekirjoitus

Jotta saamaan käsityksen biologian taustalla huono ennuste VDAC1 yliekspressoivien NSCLC in vivo analyysi tehtiin mitkä geenit ja geeni verkot ovat jatkuvasti liittyy korkea VDAC1 ilme. Osajoukko 6 geenien tunnistettiin VDAC1 yliekspressoivat NSCLC aineistoja liittyy merkittävä ero ilmaisua 50% tai enemmän aineistojen. Nämä geenit olivat CSNK1A1, G3BP1, HNRNPC, HSPA4, HSPA9 ja UBE2D2; katso kuvio 2, jossa ero keskiarvon näiden geenien ilmentymistä, kun VDAC1 on matala ja korkea on esitetty. Määritelmän mukaan Gene ontologia Consortium [27] HNRNPC, HSPA4, HSPA9 ja UBE2D2 ovat mukana proteiinia ubikitinaation polkuja, ja CSNK1A1 säätelee EIF2 toiminto. HSPA9 on mukana myös anti-apoptoosin polkuja, kun G3BP1 liittyy Ras-proteiinin signaalitransduktion ja ATP riippuvaisen DNA ja RNA helikaasiaktiivisuus. CSNK1A1, HSPA4 ja HSPA9 liittyvät ATP: n sitoutuminen, kun HNRNPC osallistuu RNA ja nukleotidiin sitoutumisen. Yhteenveto GO ehdot näiden geenien löytyy taulukosta 3. HNRNPC, HSPA9, G3BP1 ja UBE2D2 määritettiin olevan ennustetekijöiden erikseen kun univariate analyysi suoritettiin niiden ekspressiotasot ja elinaika, niihin liittyvät p-arvot olivat 0,027 , 0,002, 0,02 ja 0,003 vastaavasti.

Tässä kaaviossa näkyy vaihtelua geeni ilmentää eri tavalla ilmaistuna geenejä näytteissä, joissa VDAC1 ilme on alhainen ja kun se on korkea. Kaikki geenit, jotka yhdessä koostuvat meidän allekirjoitus ovat voimistunut ja niin kasvaa, kun VDAC1 kasvaessa.

valvomaton analyysi jakautuu VDAC1 kuin prognoosi- ja liittyy 6-geenin allekirjoitus

Olemme myös analysoineet dataa ilman suodatus VDAC1 ilmaisun vahvistaa VDAC1 voisi olennaisesti ilmentyvät eri kun ekspressiotasot elävän ja kuolleen potilaita verrataan. Käyttämällä tätä valvomatta menetelmää ja ranking geeniekspression mukaan yleistä elinaika, VDAC1 todettiin vaimentua potilailla, joilla on pidempi eloonjäämisen. Samoin 6-geenit, jotka säätelevät ohella VDAC1 käyttäytyivät samalla tavalla, ja jokainen niistä oli vaimentua näytteistä potilailta, että hengissä pitkän aikaa.

6-geenin allekirjoitus yhdessä VDAC1 yliekspressio on riippumaton syöpätyypin

päteväksi ja mahdolliset biologista merkitystä 6-geenin allekirjoitus covariant kanssa VDAC1 testasimme sen erotteleva virta riippumatonta rintasyöpää aineisto. T-testi suoritettiin vertaamalla korkean ja matalan VDAC1 ilmentävät näytteitä. Löysimme kaikki 6 geenit voimistuvan kun VDAC1 oli erittäin ilmaistu. Vastaavasti ilmaisu oli alhainen VDAC1 ilmentyminen oli vähäistä ja niin meidän allekirjoitus geenien covariant kanssa VDAC1 NSCLC data oli samat ekspressiokuvioita rintasyövässä tietoja. Olemme myös suorittaa saman testin avulla itsenäinen myelooma syöpä aineisto, suorittamalla t-testi oleviin tietoihin jaettiin perustuva VDAC1 korkea ja matala ilme. Olemme jälleen löydetty kaikista 6 geenien meidän meta-allekirjoitus palautetaan tilastollisesti merkitsevä p 0,001 tasolla. Ylimääräisen löydettiin läpi analyysin NCI60 solulinjojen löytyy GSE2003. Olemme jälleen verrattuna näytteisiin perustuva VDAC1 ilmaisun ja löysi 6-geenin allekirjoituksen säilytettiin 8 näistä solulinjoista, eli UACC62 ja SK_MEL2 (melanooma), SF295 ja SF539 (CNS), A498 ja SNC12C (munuaisten), H23 ja HOP62 (NSCLC). Analysointi NCI60 tiedot alhainen VDAC1 alhaisen ilmentymisen 6-geenin allekirjoitus tunnistettujen 5 solulinjoja, CCRF-CEM, RPMI-8226 ja K562B (leukemia), IGROV1 (munasarjojen) ja H522 (NSCLC).

validointi 6-geenin allekirjoituksen käyttäen Principal Components Analysis (PCA) B

PCA selittää varianssia tiedot ja on yleinen tekniikka dimensionality vähentämistä korkealla mitoitustiedot. Suoritimme PCA NSCLC aineisto GSE3141 ja totesi, että vaikka oli joitakin vieraita havaintoja käyttäen ensimmäistä pääkomponentti, jonka osuus niin paljon vaihtelua kuin mahdollista, kaikki 6 geeneistä meidän meta-allekirjoitus olivat top 1% perustuvat PC1 komponentti kuormitukset. HNRNPC ja G3BP1 Erityisen hyvin menestyivät saattamista neljännessä ja viidennessä luettelossa vastaavasti.

Proteiini-proteiini-vuorovaikutuksen (PPI) Verkot

Sisällä VDAC1 PPI-verkkoon, käyttäen Yu et al: n [28] luokittelu , koodatut proteiinit luokitellaan joko navat (solmut on suurella arvot muodostavat haavoittuvia alueita verkko) ja /tai pullonkaulat (ne, joilla on korkea betweenness keskeisyyden tulokset vastaavat avaimen päällekkäiset solmut). VDAC1 ja neljä geeneistä, CSNK1A1, HSPA4, HNRNPC ja UBE2D2 pidettiin sekä navan pullonkauloja.

klusterointi tunnistaa mahdolliset ryhmät geenien, jotka toimivat samaan reittejä, prosessit tai molekyylin komplekseja. Viisi geenit, G3BP1, UBE2D2, VDAC1, CSNK1A1 ja HSPA4 kuului neljän korkean pisteytyksen klustereita, korkeimman sijoituksen näiden jotka sisältävät sekä UBE2D2 ja G3BP1. Toiminnallinen analyysi osoitti tässä ryhmässä on merkittävimmin liittyvän SH2 domain, ATP sitoutumiskohtia, proteiini ja proteiini tyrosiinikinaasin aktiivisuutta, autofosforylaatiota, DNA: ta sitova ja transkriptiotekijä aktiivisuutta. Toiseksi merkittävin VDAC1 liittyvä klusteri mukana HSPA4 joka rikastui ydin- onteloon ja nucleoplasm komponentit ja RNA-sitova ja mRNA prosesseja. VDAC1 itse liittyi ylhäältä pisteytyksen klusteri toiminnallisesti rikastunut sääntelyn ohjelmoidun solukuoleman, apoptoosin, anti-apoptoosin, nucleoplasm, solunsisäinen organelle lumenia, transkriptiotekijän sitova ja repressorin toiminta. Klusteri joista CSNK1A1 kuului liittyi merkittävä toiminnallisuus päällystetyssä kuoppaan, endomembrane järjestelmä, endosytoosin, endosomissa, sitova ja liikenne.

Lyhyin reitti analyysi paljasti alaverkon 14 geenien, jotka käsittävät VDAC1 allekirjoitus geenit ja avain yhdistää toisiinsa kumppanit kuten TP53, RASA1, Grb2, CBL, CSK, RAF1 ja KPNA2, katso kuva 3. Vain kaksi geenien HNRNPC ja CSNK1A1 oli suoria interactors; HNRNPC n sitova kyky moduloi CSNK1A1 välittämän fosforylaation.

Nämä näytetään eniten esiintyviä yhdistää toisiinsa geenejä. Lyhin polku analyysi paljasti alaverkon 14 geenien, jotka käsittävät VDAC1 ja 6 differentiaalisesti ilmentyvien geenien liittyy VDAC1 ilme. Avain yhdistää toisiinsa kumppanit mukana TP53, RASA1, Grb2, CBL, CSK, RAF1 ja KPNA2. Vain HNRNPC ja CSNK1A1 vuorovaikutuksessa suoraan.

Functional analyysi paljasti rikastettua prosesseja liittyy pääosin VDAC1 kohdegeeneissä lukien ATP-sitoutuminen ja nukleotidin sitova. Sekä VDAC1-kohde ja sisäinen lyhin-polku geenit yhdessä osallistui useita merkittävästi rikastettu prosessien ja polkuja. Näihin sisältyvät signalointiprosesseja (solunsisäinen signalointiryöpyn, RAS proteiini signaalitransduktion, pieni GTPaasi välitteiseen signaalin siirtoon), liikenne (nucleocytoplasmic liikenne, ydinvoiman kuljetus, solunsisäinen proteiini liikenne) ja anti-apoptoosin.

geenit tarjoavat sisäiset linkit lyhin-polku verkon merkittävästi rikastuneet signalointireittien, esim Neurotrofiini, IGF-1, insuliini, TPO, PDGF, EGF, integriini, T Cell Receptor, MAPK ja ERKB. Lisäksi reitit tunnistetaan sisältyvät: signalointi hepatosyyttikasvutekijän reseptori, transmembraanireseptoriproteiinia tyrosiinikinaasin signalointireitin, entsyymi-reseptoriproteiinin signalointireitin, sprouty sääntely tyrosiinikinaasin signaalit ja IL-2-reseptorin beeta-ketjun T-solun aktivointi.

tärkein yhteenlaskettu toiminta VDAC1 geenien (CSNK1A1, G3BP1, HSPA4, HSPA9 ja UBE2D2) keskityttiin ATP ja nukleotidirakenteiset sitova. Erityisiä yksittäisiä rikastettua toiminnallisuutta myös tapahtui, esim. proteiinikinaasi aktiivisuutta ja isäntä-viruksen vuorovaikutuksen (liittyy geenien CSNK1A1 ja VDAC1, vastaavasti).

Mielenkiintoista, vaikkakin vähemmän näkyvästi sisällä PPI-verkko, kaksi ei-napa-non-pullonkaula geenejä, HSPA9 ja G3BP1, rikastuneet erillistä sarjaa toimintoja. Kun kyseessä on G3BP1, signaalitransduktion korostettiin (sekä pieniä GTPaasina ja RAS proteiini) yhdessä yhdistää geenejä, RAF1 ja Grb2. HSPA9 erityisesti liittyi kaksi ryhmää toiminnot: proteiinin kohdentamista ja liikenne (solunsisäinen proteiini, ydin- ja nucleocytoplasmic) yhdessä TP53 ja KPNA2; ja negatiivisen säätelyn solukuoleman, apoptoosin ja ohjelmoidun solukuoleman (yhdessä TP53 ja RASA1).

Keskustelu

VDAC1 yliekspressio ennustaa lyhyemmän aikaa uusiutumiseen ja yleistä eloonjäämistä NSCLC osoituksena yhteenkerätystä geenistä ilmentymisen analyysi. Se on riippumaton ennustetekijä osoituksena Cox regressioanalyysi ja ennustaa selviytymisen vaiheessa 1 sairaus, jossa alaryhmä analyysi satunnaistetussa kontrolloidussa kliinisissä tutkimuksissa adjuvanttihoitoa eivät ole osoittaneet kliinistä hyötyä [24], [25], [26]. Yhdistetty geenien ilmentyminen tietojen analysointi lähestymistapa on käytetty tutkimaan vaikutuksia VDAC1 ilmaisun eloonjäämiseen, joka oli tilastollisesti merkitsevä kaikissa yksittäisissä aineistot tutkitaan.

Useat viimeaikaiset tutkimukset analysoidaan microarray tiedot ennustetekijöitä merkkiaineiden NSCLC ovat tuottaneet ristiriitaisia tulokset [29]. Erillinen puute päällekkäisyyksiä liittyy näiden allekirjoitusten heijastaa epävakaus ja johtuu pienestä otoksesta alle 200 näytettä kohti käytetty tutkimuksessa. Analyysi useita aineistoja, esimerkiksi yhdistetty analyysi microarray geenien ilmentymisen aineistoja käsitellään samankaltaisia ​​biologisia kysymyksiä selvitys on tehtävä tulkinnallinen tasolla meta-analyysi, voi mahdollistaa tarkempia tuloksia. Monet tutkimukset ehdottaa menetelmiä meta-analyysi microarray tietojen tarkoituksena on tunnistaa huomattavasti differentiaalisesti ilmentyvien geenien eri tutkimuksissa käytetään tilastollisia menetelmiä, että vältetään suoran vertailun geenin ilmentymisen arvoista [30]. Arviointi useiden aineistojen käytettynä tässä tutkimuksessa on osoitettu, jolloin saadaan luotettavampia ja luotettavien tulosten, koska ne perustuvat suuri otos numerot ja yksittäiset aiheuttama harha Kunkin tutkimuksen on heikentynyt [30].

ei tiedetä, miksi VDAC1 korreloi huonon selviytymisen tuloksia. Ymmärtää tärkeimmät geneettiset ominaisuudet VDAC1 yli-ilmentävät NSCLC, teimme geeniekspression meta-analyysi [31], [32] tunnistaa osajoukko geenien (allekirjoitus), joita on huomattavasti etua. Käytimme tiukat tilastotietojen perusteella, yhdistettynä suuri näytekoko tukemaan tunnistamista näiden VDAC1-covariant geenejä. VDAC1 ja 6 geeni allekirjoitus sitten validoitava rinta-, myelooma ja NCI-60 aineistoja [33], mikä viittaa rikastaminen geenejä, jotka olivat riippumattomia syöpätyyppi.

Mielenkiintoista, että 6 geenien tunnistaa näiden säilyneitä ja merkittävästi säädellään eri tavalla korkean VDAC1 ilmentävien ryhmä, useimmat olivat toiminnallisesti liittyvät sääntelyyn proteiinin liikevaihdosta. Nämä geenit sisältyvät lämmön shock 70 kDa proteiini 4 (HSPA4), ubikitiinistä konjugointientsyymiä E2D 2 (UBE2D2), ja lämmön shock 70 kDa proteiinia 9 (mortalin /HSPA9), joka koodaa glukoosin säännelty 75 kilodaltonin proteiinin aikaisemmin raportoitu korreloivat huono hengissä peräsuolen syöpä [34]. HSPA9 myös sitoo ja inaktivoi villityypin p53 [35], ja säätelee RAS RAF MEK koulutusjakson [36]. Samoin p53 ja RAS ovat tavoitteita GTPaasia aktivoiva proteiini (SH3 domain) sitovan proteiinin 1 (G3BP1) [37], ja osoittanut ennustaa lyhyempi eloonjäämisen ruokatorvisyöpää [38]. Kaseiinikinaasi 1, alfa 1 (CSNK1A1) säätelee proteiini liikevaihto kautta translaation aloituksen kautta EIF2 ja osallistuu Wnt signalointia; homologi CSKNK2A1 on aikaisemmin tunnistettu itsenäinen ennustaja selviytymisen okasolusyöpä keuhkosyövän [39]. Kuten G3BP1, heterogeeninen ydin- ribonukleoproteiini- C (C1 /C2) tai HNRNPC osallistuu RNA sitovia transkriptio [40].

PPI verkot tunnistettu, että tärkeimmät yhteenlaskettu toiminta VDAC1 geenien (CSNK1A1, G3BP1, HSPA4 , HSPA9 ja UBE2D2) on keskitytty ATP ja nukleotidirakenteiset sitova. Erityisiä yksittäisiä rikastettua toiminnallisuutta myös tapahtui, esim. proteiinikinaasi aktiivisuutta ja isäntä-virus vuorovaikutus (liittyy geenien CSNK1A1 ja VDAC1, vastaavasti). Mielenkiintoista, vaikkakin vähemmän näkyvä sisällä PPI verkko, kaksi ei-napa-non-pullonkaula geenejä, HSPA9 ja G3BP1, rikastuneet erillistä sarjaa toimintoja. Kun kyseessä on G3BP1, signaalitransduktion korostettiin (sekä pieniä GTPaasina ja RAS proteiini) yhdessä yhdistää geenejä, RAF1 ja Grb2. HSPA9 erityisesti liittyi kaksi ryhmää toiminnot: proteiinin kohdentamista ja liikenne (solunsisäinen proteiini, ydin- ja nucleocytoplasmic) yhdessä TP53 ja KPNA2; ja negatiivinen sääntely apoptoosin (yhdessä TP53 ja RASA1).

Johtopäätökset

Yhteenvetona perustuu huonon ennusteen yliekspressioon liittyvän VDAC1 ja siihen liittyvä 6-geenin allekirjoituksen menetelmiä kohdistaa tähän molekyyli- alaluokka NSCLC voidaan tehokkaasti parantaa selviytymistä tulosten jälkeen leikkauksen. Olemme tunnistaneet solulinjoja, jotka ovat ylössäätely 6-geenin allekirjoitus löytyy VDAC1 yliekspressoivat NSCLC. Meneillään oleva työ pyrkii kohdistaa tätä allekirjoitusta määrittää tehokkaasti solujen elinkelpoisuus käyttäen liitettävyys kartan. Ehdotamme, että ekspressiota sääteleviä VDAC1 ja /tai geenien kanssa 6-geenin allekirjoitusta, voisi tarjota uusia terapeuttisia strategia saavuttaa köyhät riskin potilailla NSCLC.

Materiaalit ja menetelmät

Geenien ilmentyminen aineistot

Tehdään geeniekspressiota meta-analyysi, kirjaston 8 NSCLC geeniekspression aineistoja kuratoivat NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) [41]: GSE8894, GSE3141 (array tyyppi: HG-U133 Plus2.0 ), GSE6253, GSE4573 (array tyyppi: HG-U133A), GSE6253 (array tyyppi: HG-U133B), GSE6253 (array tyyppi: HG-U95Av2), GSE4716 (array tyyppi: GeneFilter Human Microarray Release II) ja GSE5123 (array tyyppi : PC Human Operon v 2 21k). Heillä oli 602 näytettä koko ja sisälsivät geenin ilmentymisen tietoa ensisijaisesti resektoitiin kasvainnäytteestä että ei ollut saanut aikaisempi hoito. He olivat pre-käsitelty käyttäen R [42] ja Bioconductor [43]. Normalisointi suoritettiin käyttäen RMA-algoritmia [44] kuten toteutettu Bioconductor. Tietoja base-kaksi log-transformoitujen tarvittaessa. Yhdessä geenien ilmentyminen mittauksia oli myös tallenteet potilastietoja, kuten ikä, sukupuoli, histologian ja kokonaiseloonjääminen aikaa, ja joissakin tapauksissa vaiheessa, toistumisen vapaa eloonjäämisaika, kasvaimen vaiheesta (pT) ja solmukohtien vaihe (PN) tallennettiin myös . Geenit, joiden todettiin olevan merkittävästi differentiaalisesti ilmaistut NSCLC aineistot sitten validoitu riippumaton rintasyöpä aineistoja saatu GEO: GSE6434 sisältävä HG-U95Av2 array tietoja 24 potilasta, jotka olivat saaneet kemoterapiaa ja GSE2034 HG-U133A array tietoja 286 näytteet. Testasimme myös meta-allekirjoituksen myelooman aineisto (GSE2658) HG-U133 Plus2.0 array tietoja 559 potilasta, jotka olivat saaneet kemoterapiaa. Lisävalidointia löydettiin läpi analyysin NCI60 solulinjan paneelista (GSE2003) oli pyysimme geeniekspressiota täsmäsi mitä löysimme meidän osajoukko merkittäviä geenejä. Lisäksi pyysimme tuloksemme suorittamalla pääkomponenttien analyysiä tietojen GSE3141.

yhden ja usean eloonjääminen analyysi

Jakelu VDAC1 ilmentyminen oli jaettu kolmannekseen jokaisen datasarjan, joka vastaa pieni, keskisuuri ja suuri. Kaplan-Meier -käyrät piirrettiin käyttämällä Prism (GraphPad Software, San Diego Kalifornia USA, www.graphpad.com), joka perustuu Eloonjääntitulokset, verrataan korkein vs. alin tertile varten VDAC1 aluksi nämä tontit tuotettiin kaikki tiedot ja silloinkin vain vaiheessa I. Hazard suhde verrattaessa matala ja korkea VDAC1 ilmentävien näytteet laskettiin. Suoritimme korrelaatioanalyysiä välillä VDAC1 ilmaisun ja elinaika käyttämällä spearmanin järjestyskorrelaatiokerroin. Olemme myös suorittaa yhden ja usean analyysi käyttäen PASW (SPSS: IBM yhtiö), toistuminen-vapaa ja eloonjäämiseen käytettiin kliinisten päätepisteiden arvioida prognostisia merkityksen VDAC1; logrank- suhde pidettiin merkittävänä, jos p 0,05. Cox monimuuttuja analyysiä käytetään määrittämään, VDAC1 on itsenäinen ennustetekijöiden muuttuja suhteessa 7 kliinisen muuttujaa: ikä, sukupuoli, vaihe, histologia, kasvaimen koko (pT), solmukohdan vaihe (PN) ja selviytymistä.

Ohjattu microarray meta-analyysi

Hyväksyimme menetelmää kutsutaan meta-analyysi mikrosirujen päättää, mitä geenejä säädellään rinnalla VDAC1 [45]. Kukin aineisto jaettiin mukaan VDAC1 ilmaisun kolmannekseen; vertasimme ylä- ja alareunassa VDAC1 kolmannekseen näytteitä, käyttäen TMeV [46]. Kukin geeni arvioitiin erilainen ekspressio käyttämällä kahta luokan t-testiä kunkin aineisto luokan 1 ollessa alhaalla VDAC1 ilme ja luokka 2, korkea VDAC1 ilme. Bonferronin korjaus oli myös käytetty ja tämä analyysi tehtiin kaikista 8 aineistot. Bonferronin korjaus auttaa minimoimaan todennäköisyys tuottaa vääriä positiivisia. Määrä koettimia on valtava joidenkin aineistot sisältävät yli 54000, niin vähentämään merkittävästi geeneissä hallittavan lista kohden aineisto käytimme tiukat cut off kriteerit, joissa geeni merkitty merkittävästi ilmentyvät eri jos t-testi palasi ap arvo alle 0,001. Samat hypoteesit testattiin kussakin NSCLC aineisto itsenäisesti esim. geenit ilmentyvät differentiaalisesti perustuen VDAC1 ilme. Jotta useita hypoteesin testaukseen, käytimme menetelmää, jossa verrataan tilastolliset menetelmät ja Q-arvot (arvioitu väärä löytö hinnat) lasketaan kukin erikseen aineisto [32], [47], jossa

Missä p on todennäköisyys, n on kokonaismäärä geenien ja i on lajitellut rank p-arvon. Tiukka p arvo cut-off haimme siirrettiin, kun Q-arvot laskettiin. Sen jälkeen sijoitus merkittävästi differentiaalisesti ilmentyvien geenien perustuu niiden Q-arvo suunnan ja merkityksen kynnys Q 0,10 asetettiin määritellä differentiaalikaavojen allekirjoitukset jo laskettu ero ilmentymisanalyysiä. Saatuaan järjestetyn listan erilaisesti ilmaisi geenien jokaiselle aineisto geenit sitten suodatettu lukumäärän aineistot, jossa ne on ilmennetty eri .. geenit, jotka määriteltiin olevan merkittävästi ilmentyvät eri sitten validoitu riippumattoman rintasyövän aineistot (GSE6434 ja GSE2034) saadut GEO 24 ja 286 näytteen vastaavasti. Testasimme myös meta-allekirjoituksen myelooman aineisto (GSE2658) kanssa 559 näytettä. T-testit suoritettiin tämän lisädataa; vertasimme korkean ja matalan VDAC1 ilmentävät näytteitä sen määrittämiseksi, onko geenit tunnusomaisen havaittiin jälleen. Samaa menettelyä käytetään NCI60 solulinjojen tunnistamiseksi solulinjoja, jotka ekspressiotasoja täsmäsi meidän allekirjoitus.

Protein proteiini-vuorovaikutuksen verkon analyysi

käyttäminen VDAC1 ja kuuden liittyvät SDE geenien siemeniä yhdessä niiden vuorovaikutuksia esiintyy Ihmisen proteiini viitetietokantaan (HPRD) [48], vanhemman PPI verkkoon (mukaan lukien rekursiivinen vuorovaikutukset) luotiin käyttämällä in-house Java-pohjainen ohjelma. Käyttämällä näitä siemeniä proteiineja kuin alkuperäinen syvyys (taso 0), myöhemmät syvyydet saatiin käyttämällä lumipallo näytteenottoa. Tuloksena vanhempi PPI-verkkoon (9266 geeni solmuja, 38800) jälkeen katsottuna, manipuloitu ja analysoidaan Cytoscape [49]. Lähiverkon Analyzer plug-in [50] geeni solmut sitten tunnistettava joko solmukohtien tai pullonkauloja käyttämällä luokittelua Yu et al [28];