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Forschungsartikel

MiR-483-3p als prognostischer Marker bei nicht-kleinzelligem Lungenkrebs: Unterdrückung der Tumorprogression durch KIF3B-Downregulation

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DOI:

10.3791/71006

⸱

5. Juni 2026

 , 
1Department of Respiratory and Critical Care Medicine, The Affiliated Taizhou People's Hospital of Nanjing Medical University, Taizhou School of Clinical Medicine, Nanjing Medical University, 2Department of Oncology, The Second Affiliated Hospital of Nanjing Medical University

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Die Downregulation von miR-483-3p ist ein schlechter prognostischer Marker bei NSCLC. Die Überexpression von miR-483-3p unterdrückt die bösartigen Phänotypen von NSCLC-Zellen, deren Funktion durch die Überexpression von KIF3B umgekehrt wurde.

Zusammenfassung

MicroRNAs spielen eine weitreichende Rolle bei nicht-kleinzelligem Lungenkrebs (NSCLC). Um den klinischen Wert von miR-483-3p in NSCLC und seinem molekularen Ziel zu untersuchen, wurden 350 NSCLC-Patienten in diese Studie rekrutiert. RT-qPCR-Ergebnisse zeigten, dass die histologische Expression von miR-483-3p progressiv abnahm, je länger das Stadium der Tumorknotenmetastase (TNM) war. Die Empfänger-Funktionscharakteristik-(ROC)-Kurve zeigte, dass das histologische miR-483-3p-Niveau NSCLC-Patienten mit hohem TNM-Stadium (III) effektiv von denen mit niedrigem Stadium (I+II) unterscheiden kann (Fläche unter der ROC-Kurve = 0,869). Die Kaplan-Meier-Kurve zeigte, dass NSCLC-Patienten mit niedriger miR-483-3p-Expression eine niedrigere Gesamtüberlebensrate über 5 Jahre aufwiesen. Nach Anpassung anderer Störfaktoren identifizierte die multivariate Cox-Analyse miR-483-3p als unabhängigen Schutzfaktor für das Überleben von NSCLC. Mechanistisch zeigte der RNA-Pull-down-Test, dass die Hochregulation von miR-483-3p zusammen mit KIF3B-mRNA ausgefällt wurde und deren Expression hemmte, wodurch die bösartigen Phänotypen der NSCLC-Zellen unterdrückt und Apoptose induziert wurde. Zusammenfassend dient die Downregulation von miR-483-3p als schlechter prognostischer Marker im NSCLC, der das Krebsprogression durch eine negative Regulierung von KIF3B beeinflussen kann.

Einleitung

Unter krebsbedingten Todesfällen ist nicht-kleinzelliger Lungenkrebs (NSCLC) eine der Hauptursachen. Die hohe Sterblichkeitsrate wird hauptsächlich auf das aggressive Wachstum von Tumoren, frühe Metastasen und die Entwicklung erworbener Resistenz 1,2,3 zurückgeführt. Trotz Fortschritte in den aktuellen klinischen Strategien bleibt die Gesamtprognose für NSCLC-Patienten schlecht 4,5,6. Neben biologischen Herausforderungen erleben NSCLC-Patienten oft eine hohe Symptombelastung, darunter Schmerzen, Dyspnoe, Müdigkeit und psychische Belastungen, was ihre Lebensqualität erheblich beeinträchtigt und die klinische Behandlung erschwert. Effektive Pflege – wie Symptomdiagnostik, Patientenaufklärung, psychosoziale Unterstützung und Koordination multidisziplinärer Versorgung – spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Patientenergebnisse und der Therapietreue. Daher ist eine eingehende Untersuchung der wichtigsten molekularen Mechanismen, die die Entwicklung und das Fortschreiten von NSCLC vorantreiben, von größter Bedeutung für die Entwicklung neuartiger prognostischer Biomarker und wirksamer therapeutischer Strategien sowie für die Information gezielter pflegerischer Interventionen, die sowohl krankheits- als auch patientenzentrierte Bedürfnisse adressieren.

MikroRNAs (miRNAs) wurden weithin als Regulatoren der Genexpression berichtet, indem sie entweder die Translation von Ziel-mRNAs hemmen oder deren Abbau auf posttranskriptionaler Ebene7 fördern. Umfangreiche Forschungen zeigen, dass miRNAs eine entscheidende regulatorische Rolle bei verschiedenen Krebsarten spielen, einschließlich NSCLC. Ihre Dysregulation steht in engem Zusammenhang mit dem tumorzellartigen Phänotyp und der Chemotherapieresistenz 7,8,9,10,11. Daher ist die Identifizierung von miRNAs, die in NSCLC abnormal exprimiert sind und bedeutende funktionelle Funktionen haben, zu einem heißen Thema in der aktuellen Tumorforschung geworden. Unsere vorläufige bioinformatische Analyse zeigte eine konsistente Downregulation von miR-483-3p sowohl bei NSCLC-Patienten als auch bei medikamentenresistenten Zelllinien, was auf einen möglichen Zusammenhang mit dem Krankheitsprogression hindeutet. Daher konzentriert sich diese Studie auf miR-483-3p, um seine Funktion im NSCLC zu untersuchen. Bestehende Belege deuten darauf hin, dass miR-483-3p als Tumorsuppressorgen in verschiedenen humanen Krebsarten 12,13,14,15 fungiert, deren Silencing mit Gefitinib-Resistenz bei NSCLC 16 in Verbindung gebracht wird. Sein spezifisches Expressionsmuster im NSCLC, der klinische prognostische Wert und die zugrundeliegenden molekularen Mechanismen sind jedoch weiterhin unvollständig verstanden.

Ziel dieser Studie war es, systematisch die klinische Bedeutung und biologische Funktionen von miR-483-3p im NSCLC zu klären und die Rolle seines nachgelagerten Ziel-Kinesin-Familienmitglieds 3B (KIF3B) zu klären. Um dies zu erreichen, analysierten wir zunächst die Expression in klinischen Gewebeproben sowie die Korrelation mit den klinisch-pathologischen Merkmalen und der Prognose der Patienten. Anschließend wurden in vitro funktionelle Assays durchgeführt, um die Auswirkungen von miR-483-3p auf die NSCLC-Zellfunktionen zu untersuchen. Darüber hinaus identifizierten wir KIF3B als ein zentrales nachgelagertes Zielgen von miR-483-3p durch bioinformatische Vorhersage und molekularbiologische Experimente und validierten die regulatorische Beziehung durch funktionelle Rettungstests. Eine hohe Expression von KIF3B ist mit erhöhter Proliferation, verstärkter Migration und Chemotherapieresistenz in Krebszellen 17,18,19,20,21,22 verbunden, aber seine funktionelle Rolle im NSCLC bleibt unklar. Soweit wir wissen, ist diese Studie die erste, die die Rolle und klinische Bedeutung der miR-483-3p/KIF3B-Achse im NSCLC aus drei Perspektiven – klinische Prognose, Zielgenidentifikation und funktionelle Mechanismen – charakterisiert und damit möglicherweise neue Erkenntnisse für die Bewertung der NSCLC-Prognose und zielgerichteten Therapie liefert.

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Protokoll

Das Ethikkomitee des zweiten angeschlossenen Krankenhauses der Nanjing Medical University genehmigte diese Studie. Die grundlegenden Prinzipien der Helsinkier Erklärung wurden während des gesamten Forschungsprozesses konsequent angewendet. Von allen einzelnen teilnehmenden Teilnehmern wurde eine schriftliche informierte Einwilligung eingeholt. Detaillierte Informationen zu allen Materialien und Reagenzien wurden in der Materialtabelle bereitgestellt.

Bioinformatik-Analyse:

Die Gene Expression Omnibus-Datenbank (www.ncbi.nlm.nih.gov) wurde zur Durchsuchung der NSCLC-bezogenen Datensätze eingesetzt. GSE171517 ist eine nicht-kodierende RNA-Analyse, die auf Serumproben von NSCLC-Patienten und gesunden Kontrollpersonen basiert. GSE110815 ist eine nicht-kodierende RNA-Array-Analyse, die an gefitinibresistenten und sensitiven NSCLC-Zellen durchgeführt wird. Die differenziell exprimierten miRNAs in diesen beiden Datensätzen wurden gescreent, indem eine Schwelle von |log2FC| gesetzt wurde. ≥ 2, S. < 0,05. Obwohl diese Datensätze aus verschiedenen Kompartimenten (Serum, Zelllinien) stammen, verwendeten wir eine ergänzende Strategie: serumabgeleitete miRNAs für nicht-invasives Biomarkerpotenzial und arzneimittelresistente, zelllinienbasierte miRNAs für funktionelle Relevanz für Progression und Resistenz. Die für die Gewebevalidierung nominierte Schnittabschnitt miR-483-3p – unter der Annahme der Kreuzkompartimentdysregulation – weist auf eine robuste biologische Relevanz für NSCLC hin.

Potenzielle Ziele von miR-483-3p wurden gleichzeitig in den Datenbanken miRDB (https://mirdb.org/custom.html) und starbase (https://rnasysu.com/encori/index.php) vorhergesagt. Der Screening-Schwellenwert in diesen beiden Datenbanken betrug Target Score ≥ 60 bzw. TDMDScore ≥ 1. Anschließend wurde eine Bioinformatics Analysis Platform (www.bioinformatics.com.cn) für die GO-Analyse unter Verwendung der Schnittmenge dieser Ziele verwendet.

Klinische Probenaufnahme:

Diese Studie ist eine retrospektive beobachtende Kohortenstudie, die auf chirurgisch resezierten NSCLC-Proben basiert. Diese Studie umfasste 350 NSCLC-Patienten, die sich einer chirurgischen Behandlung im Krankenhaus unterzogen hatten, darunter 96 Patienten mit Tumorknotenmetastasen (TNM) Stadium I Erkrankung, 96 Patienten mit Stadium II und 158 Patienten mit Stadium III Erkrankung. Ihre detaillierten klinischen Merkmale wurden in Tabelle 1 dargestellt. Alle diese Patienten wurden durch eine histologische Untersuchung mit NSCLC diagnostiziert. Ausschlusskriterien umfassen beeinträchtigte Herz-, Leber- oder Nierenfunktion, aktive Infektionen oder Autoimmunerkrankungen, schwere psychiatrische Störungen oder kognitive Beeinträchtigungen, fehlende oder unvollständige klinische Unterlagen sowie das Versäumnis, eine informierte Zustimmung der Patienten einzuholen. Die klinische Analyse erfolgte durch die Entnahme der Tumorgewebeproben und des Überlebensstatus innerhalb von fünf Jahren nach der Diagnose. Die Nachsorgemethode ist wie folgt: Alle Patienten wurden vom Operationsdatum bis zu ihrem Tod, dem Verlust an der Nachsorge oder dem Ende der Studie nachgefasst. Im ersten Jahr fand die Nachkontrolle alle drei Monate statt. Danach wurde sie alle sechs Monate durch ambulante Untersuchungen und Telefoninterviews durchgeführt. Bei jeder Nachuntersuchung wurden Informationen zu Überlebensstatus, Todesursache, Wiederauftreten der Krankheit und anschließender Behandlung erfasst. Die Gesamtüberlebensdauer wurde definiert als der Zeitraum vom Operationsdatum bis zum Todesdatum durch jegliche Ursache.

Zellverarbeitung:

BEAS-2B, eine normale menschliche Lungenepithelzelllinie, wurde in DMEM kultiviert, das 10 % fetales Rinderserum (FBS) und 1 % Penicillin/Streptomycin (P/S) enthält. Alle NSCLC-Zelllinien (HCC827, H1299, H520, A549) wurden im dedizierten Wachstumsmedium kultiviert, das vom selben Anbieter geliefert wurde. Die Grundformulierung der spezialisierten Medien für HCC827, H1299 und H520 ist RPMI-1640 + 10 % FBS + 1 % P/S, und für A549 ist das Ham-F-12K + 10 % FBS + 1 % P/S. Gefrorene Zellen werden schnell in einem 37 °C starken Wasserbad aufgetaut, zur Entfernung des Kryokonservierungsmediums zentrifugiert und in einem frischen Kulturmedium wieder suspendiert. Wenn die Zellen 90 % Konfluenz erreichen, werden sie mit 0,25 % Trypsin-EDTA verdaut und im Verhältnis 1:3 durchgeführt. Alle Zelllinien wurden durch STR-Analyse (Supplementary File 1) verifiziert und sind frei von Mykoplasma-Kontamination. Alle In-vitro-Experimente verwendeten Zellen von der 4. bis zur 10. Generation.

Der miR-483-3p-Agonist und seine negative Kontrolle (Agonist-NC), die kleine interferierende RNA von KIF3B (si-KIF3B) und deren negative Kontrolle (si-NC) sowie der KIF3B-Überexpressionsvektor (oe-KIF3B) und seine Blankkontrolle (oe-NC) wurden mit einem Transfektionsreagenz transfektiert. Die Arbeitskonzentration des miR-483-3p-Agonisten oder Agonist-NC betrug 100 nM, und die Menge des oe-KIF3B-Plasmids betrug 2,5 μg (6-Well-Platte). Die Zellen wurden 48 Stunden nach der Transfektion für weitere Experimente entnommen.

RT-qPCR:

Die gesamte RNA in den Tumorgewebeproben und -zellen wurde mit dem TRIzol-Reagenz extrahiert. Die rückkehrtranskribierte cDNA wurde mit einem RT-Reagenz-Kit vorbereitet, und anschließend wurde qPCR auf einem 7500 Fast RT-PCR-System mit SYBR Green Pro Taq HS Premix durchgeführt. Die relative Expression von miR-483-3p und KIF3B wurde mit der Verwendung von U6 und GAPDH durch die 2-ΔΔCT-Methode normalisiert. Die entsprechenden Primer-Sequenzen sind wie folgt:

miR-483-3p (F), 5'-ACACTCCAGGTGGGTCACTCCTCTCCTCCTCC-3'

miR-483-3p (R), 5'-CTCAACTGGTGTCGTGGAGTCGGCAATTCAGTTGAGAAGACGGG-3'

KIF3B (F), 5'-ATCCTGGAGCAGAAACGACAGG-3'

KIF3B (R), 5'-GTTCCAAGGTCTCCTCATCG-3'

U6 (F), 5'-ATGTTCCAGTATGACTCTA-3'

U6 (R), 5'-ATGTTCCAGTATGACTCTA-3'

GAPDH (F), 5'-GTAACCCGTTGAACCCCATT-3'

GAPDH (R), 5'-CCATCCAATCGGTAGTAGCG-3'

RT-qPCR wurde mit drei unabhängigen biologischen Replikaten durchgeführt.

Zellviabilität:

HCC827 (3000 Zellen/Well) und A549 (2000 Zellen/Well) Zellen, mit oder ohne Transfektion, wurden für unterschiedliche Kulturperioden in eine 96-Well-Platte gesetzt. Nachdem die Zellen an der Oberfläche haftet hatten, wurde die Lebensfähigkeit der Zellen zu bestimmten Zeitpunkten in festgelegten Bohrlöchern bewertet. Konkret wurden 10 μL Cell Counting Kit-8 (CCK-8) und 90 μL Medium zu den Brunnen für eine 2-stündige Inkubation bei 37 °C hinzugefügt. Die Absorption jedes Bohrlochs wurde dann mit 450 nm mit einem Mikroplattenleser gemessen. Die Zelllebensfähigkeit wurde mit drei unabhängigen biologischen Replikaten durchgeführt.

Transwell-Assay:

Das Basalmembranmatrix-beschichtete oder unbeschichtete Transwell-Kammergerät (8 μm) wurde für den Invasions-/Migrationstest verwendet. Nachdem die obere Kammer mit den transfifektierten NSCLC-Zellen (8 × 104, 500 μL) besetzt wurde, wurde die untere Kammer mit 700 μL DMEM (10 % FBS) gefüllt. Es wurde eine 24-Stunden-Inkubation bei 37 °C durchgeführt. Nachdem die Zellen in der oberen Schicht der Kammermembran vorsichtig mit einem Wattestäbchen entfernt wurden, wurden die Zellen auf der unteren Membranoberfläche bei Zimmertemperatur 20 Minuten lang mit 4 % Paraformaldehyd fixiert, dann bei Zimmertemperatur 10 Minuten mit 0,1 % Kristallpurlösung gefärbt, gefolgt von einer kurzen Wäsche mit fließendem Leitungswasser, um überschüssige Flecken zu entfernen. Die migrierten Zellen wurden manuell mit einem optischen Mikroskop gezählt. Für jede Transwell-Kammer wurden drei nicht überlappende Sichtfelder zufällig ausgewählt und die Anzahl der gefärbten Zellen in jedem Feld gezählt. Anschließend wurde die durchschnittliche Zellanzahl berechnet. Diese Zählung wurde von zwei unabhängigen Forschern durchgeführt, die die experimentellen Bedingungen nicht kannten, und die daraus resultierenden Durchschnittswerte wurden für die statistische Analyse verwendet. Der Transwell-Assay wurde mit drei unabhängigen biologischen Replikaten durchgeführt.

Zellapoptose-Nachweis

Ein Annexin V-FITC/PI-Färbungsset wurde zur Erkennung von NSCLC-Zellapoptose verwendet. Kurz gesagt wurde zunächst eine Suspension mit 6 × 104 Zellen mit 195 μL Annexin V-FITC-Bindungspuffer hergestellt. Anschließend wurden Annexin V-FITC (5 μL) und PI-Färbungslösung (10 μL) nacheinander für eine 20-minütige Inkubation bei Raumtemperatur im Dunkeln hinzugefügt. Nach Abschluss der Inkubation wurde das Durchflusszytometer sofort verwendet, um die zu testenden Zellen zu erkennen. Für jede Probe wurden 10.000 Ereignisse erfasst. Die Gating-Strategie war wie folgt: Zellen wurden zunächst auf FSC-A statt SSC-A gegartet, um Trümmer auszuschließen, gefolgt von Singlet-Gating bei FSC-A vs. FSC-H. Apoptotische Zellen wurden dann auf Annexin V-FITC vs. PI-Dot-Diagrammen identifiziert. Die Quadranten wurden mit unbefleckten und einzeln gefärbten Steuerungen gesetzt. Der Prozentsatz der Apoptose wurde als Summe der frühen apoptotischen (Annexin V⁺/PI⁻) und späten apoptotischen (Annexin V⁺/PI⁺) Zellen berechnet. Die Zellapoptose-Detektion erfolgte mit drei unabhängigen biologischen Replikaten.

RNA-Pulldown

Das Segment der KIF3B-mRNA (KIF3B/NM004798.4/NP004789.1: 32334713–32334791, 5'-AGAAATCTGTCACCTTTCTGCCTGCCTGTTTTTTTCTGAATGAAATGCTGGGGGGTTATTATATGAAAGGAGTGATCCT-3', 78 nt) wurde in vitro synthetisiert und mit einem RNA 3' End Desthiobiotinylation Kit biotin markiert. Nachdem Zellextrakte mit biotin-markierten KIF3B-mRNA für 1,5 Stunden bei 4 °C inkubiert wurden, wurden Streptavidin-Magnetperlen für eine 2-stündige Inkubation bei Raumtemperatur hinzugefügt. Schließlich wurde der Spiegel von miR-483-3p in jeder Reaktion durch RT-qPCR mit drei unabhängigen biologischen Replikaten nachgewiesen.

Statistische Analyse

Die kontinuierlichen Variablen in dieser Studie wurden als Mittelwert ± Standardabweichung (Mittelwert ± SD) angegeben, während kategoriale Daten als Zählungen präsentiert wurden. Für die statistische Analyse wurde geeignete Software zur statistischen Analyse verwendet. Einweg-/Zwei-Wege-ANOVA wurde für die Analyse experimenteller Daten verwendet, gefolgt von Tukeys Post-hoc-Test. p < 0,05 wurde als statistisch signifikant angesehen.

Die Analyse der Empfänger-Betriebscharakteristik (ROC) wurde durchgeführt, um die Fähigkeit der miR-483-3p-Expression zu bestimmen, NSCLC-Patienten mit Hochstadium (III) von solchen mit niedrigstufiger (I + II) TNM-Klassifikation zu unterscheiden. Der Youden-Index (Sensitivität + Spezifität – 1) wurde verwendet, um den Grenzwert zu identifizieren, der das Gleichgewicht zwischen Sensitivität und Spezifität maximierte. Die Fläche unter der Kurve (AUC) wurde berechnet, um die allgemeine diskriminierende Fähigkeit der miR-483-3p-Expression zu bewerten. Ein AUC > 0,7 galt als akzeptabel. Alle ROC-Analysen wurden mit GraphPad Prism durchgeführt.

Für die Überlebensanalyse wurde die Kaplan-Meier-Methode verwendet, um die Gesamtüberlebenskurven zu schätzen. Der Log-Rang-Test wurde angewandt, um Überlebensverteilungen zwischen Gruppen (miR-483-3p Hoch- vs. Niedrig-Expressionsgruppen) zu vergleichen. Kaplan-Meier-Kurven wurden mit einem 95%-Konfidenzintervall (KI) dargestellt. Für das multivariate Cox-Proportionalhazard-Regressionsmodell wurde folgende Variablenauswahlstrategie angewandt: Die Univariate Analyse wurde zunächst für jede Kandidatvariable durchgeführt. Variablen mit einem p-Wert < 0,10 in der Univariatanalyse wurden als potenzielle Prädiktoren betrachtet und anschließend in das multivariate Cox-Regressionsmodell aufgenommen. Die multivariate Analyse wurde mit der vorwärtsweisen schrittweisen (bedingten) Selektionsmethode auf Basis des Likelihood-Ratio-Tests durchgeführt, wobei die Eintritts- und Entfernungskriterien bei p < 0,05 bzw. p > 0,10 festgelegt wurden. Die Annahme der proportionalen Gefahren wurde für jede Variable mit Schoenfeld-Residuen überprüft (p > 0,05 zeigte keinen Verstoß an). Die Ergebnisse wurden als Hazard Ratios (HR) mit 95 % KI angegeben. Alle Tests waren zweiseitig, und ein p-Wert < 0,05 galt als statistisch signifikant, sofern nicht anders angegeben.

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Ergebnisse

Das herunterregulierte miR-483-3p stellt eine schlechte Prognose in NSCLC dar.

Das Venn-Diagramm (ergänzende Abbildung 1) zeigt, dass miR-483-3p sowohl in Serumproben von NSCLC-Patienten als auch in chemotherapieresistenten NSCLC-Zelllinien herunterreguliert ist. Eine einseitige ANOVA-Analyse zeigte, dass die miR-483-3p-Expression im Tumor mit zunehmendem TNM-Stadium progressiv abnahm (Abb...

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Diskussion

Diese Studie untersuchte systematisch die Rolle des miR-483-3p bei der Unterdrückung von NSCLC-Tumoren und dessen zugrunde liegenden Mechanismus durch klinische Probenanalyse und molekulare Mechanismusforschung. Ziel dieser Studie war zweigeteilt: (1) zu bestimmen, ob miR-483-3p als unabhängiger prognostischer Marker bei NSCLC dient, und (2) den molekularen Mechanismus zu klären, durch den miR-483-3p bösartige Phänotypen durch das Targeting von KIF3B unterdrücken kann. Unsere Ergebnisse ...

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Offenlegungen

Die Autoren haben nichts offenzulegen.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
0,1 % KristallviolettSolarbio/ChinaG1064
0,25 % Trypsin-EDTAGibco/USA25200056
4 % ParaformaldehydBeyotime/ChinaP0099
7500 Schnelles RT-PCR-SystemAngewandte Biosysteme/USA4351106
A549Procell/ChinaCL-0016
A549-spezifisches MediumProcell/ChinaCM-0016
Annexin V-FITC/PI BeizungssetBeyotime/ChinaC1062S
BEAS-2BSTEM RECELL/ChinaSTM-CL-5102
Zellzähl-Kit-8 (CCK-8)Solarbio/ChinaCA1210
DMEM-MediumMeilunBio/ChinaPWL003
Fetales RinderserumGibco/USAA5256701
GraphPad Prism Software GraphPadVersion 7.0
H1299Procell/ChinaCL-0165
H1299-spezifisches MediumProcell/ChinaCM-0165
H520Procell/ChinaCL-0402
H520-spezifisches MediumProcell/ChinaCM-0402
HCC827Procell/ChinaCL-0094
HCC827-spezifisches MediumProcell/ChinaCM-0094
KIF3B-mRNAGenscript Biotech/ChinaIndividuell angepasst
Lipo6000-ReagenzBeyotime/ChinaC0526
miR-483-3p Agonist/Agonist-NCMedChemExpress/USAHY-R01451A 
oe-KIF3B/oe-NCRiboBio/ChinaIndividuell angepasst
Penicillin/StreptomycinSolarbio/ChinaP1400
Pierce RNA 3' End-Desthiobiotinylierungs-SetThermo Fisher Scientific/USA20163
PrimeScript RT Reagenz-Kit (Perfekte Echtzeit)TaKaRa/JapanRR037A
si-KIF3B/si-NCRiboBio/ChinaIndividuell angepasst
SPSS IBMVersion 23.0
Streptavidin-MagnetperlenNew England Biolabs/USAS1420S
SYBR Green  Pro Taq  HS PremixGenaue Biologie/ChinaAG11701
Transwell-KammerCorning/USA3428
TRIzol-ReagenzInvitrogen/USA15596026CN

Referenzen

  1. Lee, J. W., et al. Characterization of chemoresistant human non-small cell lung cancer cells by metabolic and lipidomic profiling. Metabolomics. 19 (9), 80(2023).
  2. Ziolkowska-Suchanek, I., Rozwadowska, N. Advancements in gene therapy for non-small cell lung cancer: current approaches and future prospects. Genes Basel. 16 (5), 569(2025).
  3. Zhang, W., et al. Investigating the mechanism of beta-elemene-mediated LINC00511 modulation to suppress cisplatin resistance in lung cancer. J Vis Exp. (222), e68825(2025).
  4. Miller, M., Hanna, N. Advances in systemic therapy for non-small cell lung cancer. BMJ. 375, n2363(2021).
  5. Qian, D., et al. Potentially functional genetic variants in the complement-related immunity gene-set are associated with non-small cell lung cancer survival. Int J Cancer. 144 (8), 1867-1876 (2019).
  6. Liu, Y., Sun, Y., Chen, N. A nursing intervention combining case management and CBT for postoperative NSCLC patients: effects on anxiety, depression, and quality of life. J Vis Exp. (228), e69622(2026).
  7. Mao, X., Peng, S., Lu, Y., Song, L. Regulatory functions of microRNAs in cancer stem cells: mechanism, facts, and perspectives. Cells. 14 (14), 1073(2025).
  8. Hassanein, S. S., Ibrahim, S. A., Abdel-Mawgood, A. L. Cell behavior of non-small cell lung cancer is at EGFR and microRNAs hands. Int J Mol Sci. 22 (22), 12496(2021).
  9. He, B., et al. miRNA-based biomarkers, therapies, and resistance in cancer. Int J Biol Sci. 16 (14), 2628-2647 (2020).
  10. Salunkhe, S. S., Ghatage, T., Prabhakar, B. S. Multi-oncogene targeting in cancer therapy: a miRNA-driven pharmacological approach. Biochem Pharmacol. 242, 117417(2025).
  11. Samson, J. S., Parvathi, V. D. Prospects of microRNAs as therapeutic biomarkers in non-small cell lung cancer. Med Oncol. 40 (12), 345(2023).
  12. Li, W., et al. Curcumin inhibits prostate cancer by upregulating miR-483-3p and inhibiting UBE2C. J Biochem Mol Toxicol. 38 (2), e23645(2024).
  13. Liang, H., et al. MiR-483-3p regulates oxaliplatin resistance by targeting FAM171B in human colorectal cancer cells. Artif Cells Nanomed Biotechnol. 47 (1), 725-736 (2019).
  14. Menbari, M. N., et al. miR-483-3p suppresses the proliferation and progression of human triple negative breast cancer cells by targeting the HDAC8 oncogene. J Cell Physiol. 235 (3), 2631-2642 (2020).
  15. Wu, W., et al. circZNF609 promotes the proliferation and migration of gastric cancer by sponging miR-483-3p and regulating CDK6. Onco Targets Ther. 12, 8197-8205 (2019).
  16. Yue, J., et al. Epigenetic silencing of miR-483-3p promotes acquired gefitinib resistance and EMT in EGFR-mutant NSCLC by targeting integrin beta3. Oncogene. 37 (31), 4300-4312 (2018).
  17. Gu, R., Li, X., Yan, X., Feng, Z., Hu, A. Circular RNA circ_0032462 enhances osteosarcoma cell progression by promoting KIF3B expression. Technol Cancer Res Treat. 19, 1533033820943217(2020).
  18. He, Z. C., Zhao, J. J., Yan, T. miR-127-3p inhibits cell stemness and docetaxel resistance in triple-negative breast cancer by targeting KIF3B. Kaohsiung J Med Sci. 42 (3), e70113(2025).
  19. Liu, Z. H., Dong, S. X., Jia, J. H., Zhang, Z. L., Zhen, Z. G. KIF3B promotes the proliferation of pancreatic cancer. Cancer Biother Radiopharm. 34 (6), 355-361 (2019).
  20. Wang, C., et al. Silencing of KIF3B suppresses breast cancer progression by regulating EMT and Wnt/beta-catenin signaling. Front Oncol. 10, 597464(2020).
  21. Ji, L., Zhu, Z. N., He, C. J., Shen, X. MiR-127-3p targets KIF3B to inhibit the development of oral squamous cell carcinoma. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 23 (2), 630-640 (2019).
  22. Yao, F. Z., Kong, D. G. Identification of kinesin family member 3B (KIF3B) as a molecular target for gastric cancer. Kaohsiung J Med Sci. 36 (7), 515-522 (2020).
  23. Chen, Y., Fu, D., Zhao, H., Cheng, W., Xu, F. GSG2 (Haspin) promotes development and progression of bladder cancer through targeting KIF15 (Kinase-12). Aging Albany NY. 12 (10), 8858-8879 (2020).
  24. Lafanechere, L. The microtubule cytoskeleton: an old validated target for novel therapeutic drugs. Front Pharmacol. 13, 969183(2022).
  25. Merino-Casallo, F., Gomez-Benito, M. J., Hervas-Raluy, S., Garcia-Aznar, J. M. Unravelling cell migration: defining movement from the cell surface. Cell Adh Migr. 16 (1), 25-64 (2022).
  26. Simoes-da-Silva, M. M., Barisic, M. How does the tubulin code facilitate directed cell migration? Biochem Soc Trans. 53 (1), BST20240841(2025).
  27. Zheng, C., et al. YY1 modulates the radiosensitivity of esophageal squamous cell carcinoma through KIF3B-mediated Hippo signaling pathway. Cell Death Dis. 14 (12), 806(2023).
  28. Zhou, L., Ouyang, L., Chen, K., Wang, X. Research progress on KIF3B and related diseases. Ann Transl Med. 7 (18), 492(2019).
  29. Guan, L. Y., Lv, J. Q., Zhang, D. Q., Li, B. Collective polarization of cancer cells at the monolayer boundary. Micromachines Basel. 12 (2), 112(2021).
  30. Lopez-Charcas, O., et al. Pharmacological and nutritional targeting of voltage-gated sodium channels in the treatment of cancers. iScience. 24 (4), 102270(2021).
  31. Saadh, M. J., et al. The emerging role of kinesin superfamily proteins in Wnt/beta-catenin signaling: implications for cancer. Pathol Res Pract. 269, 155904(2025).
  32. Pupo, E., et al. Kinesin-2 controls the motility of RAB5 endosomes and their association with the spindle in mitosis. Int J Mol Sci. 19 (9), 2575(2018).
  33. Zhou, M., Han, Y., Jiang, J. Ulk4 promotes Shh signaling by regulating Stk36 ciliary localization and Gli2 phosphorylation. Elife. 12, RP88637(2023).
  34. Wang, B., Liang, Z., Liu, P. Functional aspects of primary cilium in signaling, assembly and microenvironment in cancer. J Cell Physiol. 236 (5), 3207-3219 (2021).

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