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Artículo de investigación

Significancia clínica, panorama de infiltración inmunitaria y análisis de la red funcional de miR-192-5p en el cáncer colorrectal

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DOI:

10.3791/71908

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1 de septiembre de 2026

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En este artículo

Resumen

Este estudio integra conjuntos de datos públicos, validación en tejidos apareados, ensayos de migración celular, predicción de redes diana y análisis de firmas inmunitarias para evaluar el miR-192-5p en el cáncer colorrectal. Los hallazgos destacan una discordancia entre los datos de expresión de TCGA/GDC y los resultados locales de qRT-PCR, y advierten contra la sobreinterpretación de su significado diagnóstico, pronóstico, funcional y relacionado con el sistema inmunitario.

Resumen

El cáncer colorrectal (CCR) es una neoplasia heterogénea en la que los microARN pueden contribuir a la progresión tumoral y al descubrimiento de biomarcadores. Este estudio evaluó la significancia clínica, las asociaciones inmunitarias y la red funcional de miR-192-5p en el CCR mediante la integración de análisis bioinformáticos de TCGA/GDC y GEO, validación por qRT-PCR en tejidos pareados, predicción de dianas, análisis de firmas inmunitarias y experimentos de curación de heridas en HT29. El reanálisis de los datos de secuenciación de ARNmi de TCGA/GDC incluyó 616 muestras tumorales y 11 muestras normales de COADREAD, y mostró una señal más alta a nivel de base de datos de hsa-mir-192 en muestras tumorales que en normales (Mann-Whitney p = 9,96 x 10-8). La misma tendencia se observó en 11 casos pareados de TCGA (diferencia mediana tumor-normal = 3,13 log2[RPM + 1], Wilcoxon p = 0,0029), mientras que la qRT-PCR local en tejidos clínicos pareados apoyó una expresión más baja del miR-192-5p maduro en tejidos de CCR. El análisis ROC basado en TCGA mostró una fuerte separación entre tumor y tejido normal, pero análisis de remuestreo equilibrado y de tipo "dejar fuera una muestra normal" confirmaron que este resultado debe interpretarse con cautela debido al número limitado de muestras normales. El análisis clinicopatológico sugirió asociaciones con el estadio N y la edad en la cohorte de TCGA, mientras que el estadio T y el estadio M no fueron significativos en la tabla resumida, y el análisis de supervivencia global no mostró una asociación pronóstica significativa. Los análisis exploratorios de genes centrales candidatos mediante ARN-seq de TCGA proporcionaron evidencia preliminar de expresión, correlación y supervivencia, pero no establecieron una regulación directa por miR-192-5p. El análisis de firmas inmunitarias mostró correlaciones heterogéneas, principalmente débiles. Funcionalmente, la transfección con un mimético de miR-192-5p redujo el cierre de heridas en HT29. Estos hallazgos indican que miR-192-5p es biológicamente relevante en el CCR, pero su dirección de expresión e interpretación clínica dependen de la plataforma utilizada y requieren validación experimental adicional.

Introducción

El cáncer colorrectal (CCR) es una de las malignidades más comunes en todo el mundo y sigue siendo una de las principales causas de mortalidad relacionada con el cáncer1,2. Aunque la colonoscopia, las pruebas inmunoquímicas en heces, la prueba de metilación de SEPT9, los marcadores tumorales circulantes y el perfilado molecular han mejorado la detección y el manejo clínico del CCR3,4, aún persiste una heterogeneidad considerable en la biología tumoral, la respuesta al tratamiento y el resultado en los pacientes5,6,7. Por lo tanto, los biomarcadores que ayuden a caracterizar la biología del CCR podrían contribuir a la estratificación de riesgos y al desarrollo de estrategias terapéuticas más individualizadas8.

Los microARN (miARN) son ARN no codificantes pequeños, con una longitud aproximada de 19 a 24 nucleótidos, que regulan la expresión génica principalmente mediante mecanismos post-transcripcionales9. La expresión alterada de miARN puede influir en la proliferación, migración, invasión, apoptosis, interacciones inmunitarias y respuesta al tratamiento de las células cancerosas10. Se ha reportado que el miR-192-5p actúa de manera dependiente del contexto en diferentes enfermedades y cánceres, mostrando asociaciones bien oncogénicas o bien supresoras de tumores, dependiendo del tipo de tejido, del entorno molecular y del sistema experimental11,12,13,14,15,16. En el CCR, estudios previos han reportado perfiles de miARN alterados en especímenes clínicos y la regulación funcional de fenotipos malignos en células de cáncer de colon12,14,15. Sin embargo, los análisis de bases de datos públicas no siempre muestran la misma dirección de expresión, y la significancia clínica, la red de dianas y las asociaciones inmunitarias del miR-192-5p en el CCR requieren una evaluación cuidadosa.

El presente estudio evaluó el miR-192-5p en el CCR mediante la integración de análisis bioinformáticos de TCGA/GDC y GEO, validación mediante qRT-PCR en tejidos clínicos pareados, ensayos de migración in vitro, predicción de genes diana candidatos, enriquecimiento de vías metabólicas y análisis de correlación con firmas inmunitarias. El estudio se basó en la hipótesis de que el miR-192-5p maduro podría estar regulado a la baja en los tejidos de CCR y podría ejercer un efecto supresor tumoral. Dado que la señal de secuenciación de ARNmi reanalizada de TCGA/GDC mostró una dirección de expresión opuesta, los resultados se interpretan como exploratorios y dependientes de la plataforma, más que como un patrón de expresión definitivo único.

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Protocolo

El presente estudio se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki. La aprobación fue otorgada por el Comité de Ética de la Universidad Médica de Mongolia Interior el 21 de octubre de 2021. Se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los participantes incluidos en el estudio.

Recolección de muestras clínicas

Se recolectaron tejidos de CCR apareados y tejidos adyacentes no cancerosos de 45 pacientes que se sometieron a una resección radical entre diciembre de 2017 y febrero de 2020. Ninguno de los pacientes recibió radioterapia o quimioterapia preoperatoria, y se excluyeron los pacientes con otras neoplasias malignas. El tejido no canceroso adyacente se recolectó a al menos 5 cm del margen tumoral. Las muestras se congelaron rápidamente después de la extirpación quirúrgica y se almacenaron en nitrógeno líquido hasta la extracción de ARN. La cohorte incluyó a 27 pacientes hombres y 18 pacientes mujeres; 13 pacientes tenían menos de 60 años, y 32 tenían 60 años o más. Las variables clínico-patológicas incluyeron el diámetro del tumor, la etapa TNM, la diferenciación, el trombo tumoral vascular, la metástasis ganglionar y el nivel preoperatorio de CEA.

Adquisición y preprocesamiento de datos públicos

Se obtuvieron datos de secuenciación de miARN, ARN y datos clínicos de acceso abierto para TCGA-COAD y TCGA-READ desde el portal Genomic Data Commons. Las muestras de tumores primarios y tejido sólido normal se identificaron según el tipo de muestra del GDC. Las muestras de tumores metastásicos y recurrentes se excluyeron del análisis de expresión diferencial entre tumor y tejido normal. Para los archivos de miARN-seq del TCGA, la entrada a nivel de base de datos detectada en este análisis fue hsa-mir-192; los valores de expresión se analizaron como log2(RPM + 1), donde RPM indica lecturas por millón de lecturas de miARN mapeadas. Se realizaron análisis emparejados y no emparejados entre tumor y tejido normal cuando estaban disponibles muestras apareadas. Los conjuntos de datos GEO GSE89076 y GSE156355 se utilizaron para la selección de genes diana candidatos. Los genes diferencialmente expresados de GEO se seleccionaron utilizando un valor de p ajustado < 0,05 y un cambio absoluto en el valor log2 ≥ 2. Los nombres de los conjuntos de datos se verificaron para garantizar la consistencia a lo largo del manuscrito.

Análisis diagnóstico, clinicopatológico y de supervivencia

Se utilizó el análisis de características operativas del receptor (ROC) para evaluar la separación exploratoria entre tumor y tejido normal en TCGA-COAD, TCGA-READ y la cohorte combinada COADREAD. Debido al reducido número de muestras normales, se realizaron análisis de sensibilidad adicionales, incluyendo un remuestreo equilibrado entre tumor y tejido normal con 5.000 iteraciones y un análisis leave-one-normal-out. Para los análisis de asociación clinicopatológica, las muestras de tumor primario se dividieron en grupos de alta y baja expresión según el nivel mediano de expresión de miR-192 en TCGA. Los análisis se repitieron para la cohorte combinada COADREAD y por separado para COAD y READ cuando el tamaño de la muestra lo permitió. La supervivencia global se evaluó mediante análisis de Kaplan-Meier con la prueba log-rank y regresión de Cox univariable. Los análisis diagnósticos, clinicopatológicos y de supervivencia se presentaron por separado para evitar exagerar las conclusiones pronósticas.

Análisis de genes diana candidatos y genes centrales

Los genes diana candidatos se identificaron mediante la integración de las predicciones de miRWalk con los genes diferencialmente expresados de GSE89076 y GSE156355. Se conservó la intersección entre estas tres fuentes para el análisis exploratorio posterior. Se construyó una red de interacción proteína-proteína utilizando STRING, y los genes centrales se seleccionaron según el grado del nodo y la conectividad del módulo mediante análisis con cytoHubba y MCODE basados en Cytoscape. Los genes centrales conservados (KIF20A, TPX2, CDCA5, CCNB1, CDK1, PLP1, NRXN1, GRIK3 y KIF5C) se evaluaron posteriormente utilizando datos de RNA-seq de TCGA. Las diferencias de expresión entre tumor y tejido normal, las correlaciones de Spearman con la expresión de miR-192 en TCGA y las asociaciones con la supervivencia general se resumieron como análisis exploratorios complementarios. Estos genes se consideraron únicamente como dianas candidatas; no se infirió ningún tipo de unión directa, efecto de rescate o regulación a nivel proteico a partir de los datos bioinformáticos.

Análisis de enriquecimiento GO y KEGG

Se realizaron análisis de enriquecimiento de Gene Ontology (GO) y de la Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) para el conjunto de genes candidatos y los módulos significativos de la red. Los términos de GO se agruparon en las categorías de proceso biológico, componente celular y función molecular. Los resultados de enriquecimiento con p < 0,05 se consideraron estadísticamente notables e interpretados como señales hipotéticas de vías, más que como mecanismos validados experimentalmente.

Extracción de ARN y análisis de qRT-PCR

Se extrajo ARN total a partir de 45 muestras emparejadas de tejido de CCR y tejido no canceroso adyacente utilizando el reactivo TRIzol según el protocolo del fabricante. La pureza y concentración del ARN se evaluaron espectrofotométricamente, y se utilizaron muestras con valores de A260/A280 entre 1,8 y 2,1 para la transcripción inversa. Se realizó qRT-PCR utilizando un sistema de transcripción inversa para miARN y reactivos de qPCR para miARN basados en SYBR Green de TransGen Biotech. La transcripción inversa y la amplificación por qPCR se llevaron a cabo según las instrucciones del fabricante de los reactivos. Cada reacción de qRT-PCR se realizó por triplicado técnico. Se utilizó RNU6B como referencia interna. Los cebadores para miR-192-5p fueron 5'-GGGGCTGACCTATGAATTGA-3' (sentido) y 5'-CAGTGCAGGGTCCGAGGT-3' (antisentido). Los cebadores para RNU6B fueron 5'-ATTGGAACGATACAGAGAAGATT-3' (sentido) y 5'-GGAACGCTTCACGAATTTG-3' (antisentido). Se utilizó análisis de curva de disociación para evaluar la especificidad de la amplificación cuando lo permitía la plataforma de qPCR. La expresión relativa se calculó utilizando el método 2-ΔΔCt. Los resultados de tejido tumoral y tejido adyacente emparejados se analizaron como mediciones clínicas emparejadas.

Cultivo celular y transfección

La línea celular humana de CCR HT29 se obtuvo del banco celular del laboratorio de los autores y había sido autenticada y confirmada como libre de contaminación por micoplasma. Las células HT29 se cultivaron en medio McCoy's 5A suplementado con 10% de suero bovino fetal, 100 U/mL de penicilina y 100 µg/mL de estreptomicina a 37 oC en una atmósfera de 5% CO2. Las células se pasaron cuando alcanzaron aproximadamente el 80% de confluencia. Los análogos de miR-192-5p y el oligonucleótido control negativo con238 se adquirieron de Sangon Biotech (Shanghai, China) y se utilizaron para transfección transitoria. Las células HT29 se sembraron en placas de 6 pocillos y se transfirieron cuando la densidad celular alcanzó aproximadamente entre el 20 y el 30%, utilizando una concentración final de oligonucleótido de 50 nM y un protocolo de transfección basado en lípidos, realizado según las instrucciones del fabricante del reactivo. La relación exacta entre el reactivo y el oligonucleótido, así como la cantidad de reactivo, siguieron el protocolo recomendado por el fabricante que se utiliza en los registros del laboratorio de los autores. Las células se incubaron con los complejos de transfección bajo condiciones estándar de cultivo, y los análisis posteriores de imágenes de transfección y ensayos de cierre de herida se realizaron tras la transfección según el cronograma experimental. Solo se incluyeron en el presente estudio datos de las células HT29.

Ensayo de cicatrización de heridas

Las células HT29 transfectadas se sembraron en placas de 6 pocillos y se cultivaron hasta que se formó una monocapa confluente. Se realizó un rasguño lineal utilizando una punta estéril de pipeta de 200 µL, y las células desprendidas se eliminaron mediante lavado con PBS. Luego, el medio se reemplazó con medio sin suero para reducir los efectos relacionados con la proliferación durante la evaluación de la migración. Se capturaron imágenes de la herida a las 0 h, 24 h y 48 h. El ensayo de curación de heridas se realizó en tres réplicas biológicas independientes, y se midieron varios campos microscópicos para cada grupo y cada punto de tiempo. El ancho de la herida se cuantificó a partir de las imágenes de microscopía mediante software de análisis de imágenes; no se disponía en los registros originales de la versión exacta del software utilizado para las mediciones iniciales. La tasa de curación de heridas se calculó como [(ancho de la herida a las 0 h - ancho de la herida en el punto de tiempo indicado) / ancho de la herida a las 0 h] x 100 %. Dado que los datos disponibles del manuscrito no incluyen un experimento de control de proliferación por separado, los resultados del ensayo de curación de heridas se interpretaron como relacionados con la migración, pero sin excluir por completo los efectos de la proliferación.

Análisis de correlación de la firma inmunitaria

Se volvió a evaluar la asociación entre la expresión de miR-192 de TCGA y las firmas inmunes utilizando datos de RNA-seq de tumores primarios. Se incluyeron un total de 425 muestras tumorales con datos emparejados de miARN y RNA-seq en el análisis de correlación de puntuaciones de firmas. La expresión de miR-192 mostró correlaciones negativas estadísticamente significativas pero débiles con varias firmas inmunes tras la corrección por tasa de falsos descubrimientos, incluyendo células Tfh (rho = -0,205, FDR = 0,00049), células dendríticas activadas (rho = -0,186, FDR = 0,00098), células Treg (rho = -0,185, FDR = 0,00098), células dendríticas plasmocitoides (rho = -0,169, FDR = 0,0027) y macrófagos (rho = -0,149, FDR = 0,0092). Se observaron correlaciones positivas principalmente para las firmas de eosinófilos (rho = 0,139, FDR = 0,0155) y células Th17 (rho = 0,121, FDR = 0,0296). Estos hallazgos indican asociaciones inmunes heterogéneas y generalmente débiles, más que un patrón uniforme de infiltración inmune positiva.

Análisis estadístico

Los análisis estadísticos se realizaron utilizando GraphPad Prism 9.0, SPSS 25.0 y el software R 3.6.3. Las variables continuas se resumieron como media ± desviación estándar o mediana con rango intercuartílico, según correspondiera. Las comparaciones emparejadas de tejidos se analizaron mediante pruebas pareadas cuando las muestras de tumor y tejido adyacente estaban apareadas. Se utilizaron pruebas no paramétricas cuando no se cumplieron los supuestos de normalidad. Se emplearon curvas ROC, remuestreo equilibrado y análisis de dejar-un-control-fuera para la discriminación diagnóstica exploratoria; las pruebas de chi-cuadrado se usaron para las asociaciones clinicopatológicas categóricas; los modelos log-rank y de Cox se utilizaron para los análisis de supervivencia; y la correlación de Spearman se aplicó para los análisis inmunes y de genes centrales. Se consideró estadísticamente significativo un valor p bilateral < 0,05, con corrección de la tasa de falsos descubrimientos informada para las correlaciones de firmas inmunes.

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Resultados

Análisis de expresión en conjuntos de datos públicos y tejidos clínicos pareados

El patrón de expresión de miR-192 se volvió a evaluar utilizando datos de secuenciación de ARNmi procedentes de GDC, correspondientes a TCGA-COAD y TCGA-READ (Figura 1). En estos archivos, la entrada a nivel de base de datos se anotó como hsa-mir-192 en lugar de la especie madura hsa-miR-192-5p directamente; por lo tanto, este resultado proveniente de bases de datos p...

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Discusión

Este estudio evaluó la relevancia clínica y biológica de miR-192-5p en el CCR mediante la combinación de análisis de conjuntos de datos públicos, validación en tejidos locales, predicción de redes diana, análisis de firmas inmunitarias y experimentos in vitro de migración. Los análisis utilizaron definiciones verificadas de muestras del TCGA, separaron COAD y READ cuando fue posible, emplearon valores de microARN en log2(RPM + 1), distinguieron comparaciones pareadas de no pareadas, probaron la robustez de la curva ROC y...

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Divulgaciones

Los autores no tienen ningún conflicto de intereses que declarar.

Agradecimientos

Los autores agradecen al Laboratorio de Diagnóstico Molecular de Tumores de la Universidad Médica de Mongolia Interior por el apoyo técnico. Este trabajo fue financiado por el Proyecto de Investigación Científica de la Comisión de Salud del Municipio de Yancheng (número de concesión YK2023101), que también financió el cargo por procesamiento del artículo.

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Tripsina-EDTA al 0,25 %+2:60Biological Industries03-054-1Digestión/pasaje celular
Persulfato de amonio al 10 %Solarbio Science & Technology Co., Ltd.A8090Reactivo para SDS-PAGE
Dodecilsulfato de sodio al 10 %Solarbio Science & Technology Co., Ltd.SIS1070Reactivo para SDS-PAGE
Tampón de carga de proteínas 4xSolarbio Science & Technology Co., Ltd.P1016Preparación de muestras de proteínas
Congelador de ultra baja temperatura a -80 °CQingdao Haier Biomedical Co., Ltd.https://www.haiermedical.com/Almacenamiento de muestras
Reactivo de eliminación de micoplasmas Anti-MycWuhan Procell Life Science & Technology Co., Ltd.P-CMR-001Descontaminación de micoplasmas
Conjuntos de cebadores ARL2, BATF2, MEN1 y beta-actinaSangon Biotech Co., Ltd., Shanghai, ChinaSintetizados a medidaCebadores para qPCR de ARNm
Lector automático de microplacasPerkinElmer, USAVICTOR NivoMedición de absorbancia
Kit de ensayo de proteínas BCAThermo Fisher Scientific23225Cuantificación de proteínas
Cabina de seguridad biológica / banco limpioQingdao Haier Biomedical Co., Ltd.https://www.haiermedical.com/Cultivo celular aséptico
Cámara de recuento celular / hemocitómetroShanghai Qiujing Biochemical Reagent Instrument Co., Ltd.http://www.shqiujing.net/Recuento celular
Kit de recuento celular-8 (CCK-8)BiosharpBS350BEnsayo de proliferación/citotoxicidad celular
Frascos, placas de cultivo, tubos cónicos y puntas de pipeta para cultivo celularCorninghttps://www.corning.com/in/en.htmlConsumibles generales para cultivo celular
Kit de detección de ciclo celular y apoptosisMeilun Biotechnology Co., Ltd., Dalian, Chinahttps://www.chemicalbook.com/ShowSupplierProductsList13366/0_EN.htmAnálisis citométrico del ciclo celular/apoptosis
Incubadora de CO₂ para cultivo celularQingdao Haier Biomedical Co., Ltd.https://www.haiermedical.com/Cultivo celular
Oligonucleótido de control negativo con238Sangon Biotech Co., Ltd., Shanghai, ChinaSintetizado a medidaControl de transfección
Software CytoscapeCytoscape Consortiumhttps://cytoscape.org/Visualización de módulos de red y genes centrales
Agitador magnético termostatizado digitalChangzhou Saipu Experimental Instrument Factoryhttps://czxtyq.en.alibaba.com/Preparación de soluciones
Horno eléctrico termostatizado de aire forzadoNanjing Wohuan Technology Industry Co., Ltd.https://www.wtsensor.com/about-wt/aboutwt/Soporte para secado/esterilización
Sistema de electroforesisBio-Rad LaboratoriesMini-PROTEAN 3 CellElectroforesis en gel
Sistema de electrotransferenciaHoeferTE77XPTransferencia de proteínas
Suero bovino fetalBiological Industries04-001-1ACSSuplemento para cultivo celular
Citómetro de flujoACEA BiosciencesNovoCyteCitometría de flujo
Microscopio invertido de fluorescenciaNingbo Sunny Instruments Co., Ltd.https://www.sunny-instrument.com/enImagen de células y heridas
Portal GDC/TCGANational Cancer InstituteBase de datos de acceso abiertoDatos públicos de secuenciación de miARN, ARN y datos clínicos
Base de datos GEONational Center for Biotechnology InformationGSE89076 y GSE156355Conjuntos de datos públicos de expresión génica
GraphPad PrismGraphPad SoftwareVersión 9Análisis estadístico y generación de gráficos
Centrífuga refrigerada de alta velocidadShanghai Huxiangyi Centrifuge Instrument Co., Ltd.https://www.bioridgecentrifuge.com/Preparación de muestras
Células HT29Stock celular del laboratorio de los autoresNo aplicableLínea celular de cáncer colorrectal humano
Software de análisis de imágenesImageJNo aplicableCuantificación del ancho de herida
Sistema de imagenTanon Science & Technology Co., Ltd.Tanon-5200Imagen de geles/blots
Sistema de observación y análisis funcional dinámico de células IncuCyte S3Beijing Sensi Wantong Technology Co., Ltd.IncuCyte S3Análisis funcional/imagen de células vivas
Baño de agua termostatizado inteligenteLeicaHI1210Incubación controlada por temperatura
Lentivirus y reactivo de infecciónShanghai GeneChem Co., Ltd.https://synapse.patsnap.com/organization/04ffbf33ff2a6311226a8fa05498cec4Transducción estable de células
Pipetas manualesGilsonPIPETMAN PManejo de líquidos
Medio basal McCoy's 5AWuhan Procell Life Science & Technology Co., Ltd.PM150710Medio de cultivo para células HT29
Centrífuga médicaFabricante de Zhuhai no especificado3200Preparación de muestras
Refrigerador-congelador médicoQingdao Haier Biomedical Co., Ltd.https://www.haiermedical.com/Almacenamiento de reactivos/muestras
Sustrato quimioluminiscente ECL Supersensible Meilunbio FixerMeilun Biotechnology Co., Ltd., Dalian, ChinaMA0186Detección por inmunotransferencia
MinicentrífugaBeijing DLAB Scientific Co., Ltd.https://www.dlabsci.com/Preparación de muestras
Conjuntos de cebadores miR-192-5p y U6TIANGEN Biotech Co., Ltd., Beijing, ChinaSintetizados a medidaCebadores para qPCR de miARN
mimético de miR-192-5pSangon Biotech Co., Ltd., Shanghai, ChinaSintetizado a medidaOligonucleótido para transfección transitoria
Kit de síntesis de ADNc de primera cadena mejorado miRcute para miARNTIANGEN Biotech Co., Ltd., Beijing, ChinaKR211Transcripción inversa de miARN
Kit de cuantificación por fluorescencia mejorado miRcute para miARN (SYBR Green FP)TIANGEN Biotech Co., Ltd., Beijing, ChinaFP411qPCR de miARN
miRWalkBase de datos públicaBase de datos webBase de datos de predicción de dianas de miARN
Membrana de nitrocelulosaMilliporeHATF00010Membrana para transferencia de proteínas
Leche en polvo descremadaSolarbio Science & Technology Co., Ltd.D8340Reactivo bloqueante para inmunotransferencia
Tejidos pareados de cáncer colorrectal y tejidos adyacentes no cancerososInstitución de los autoresNo aplicableEspécimenes clínicos
Tubos para PCRCorningPCR-02-CPreparación de PCR/qRT-PCR
Solución de penicilina-estreptomicinaBiological Industries03-031-1BAntibiótico para cultivo celular
Kit PerfectStart Uni RT&qPCRTransGen Biotech Co., Ltd., Beijing, ChinaAUQ-01Transcripción inversa de ARNm y qPCR
Solución salina tamponada con fosfato (PBS)Biological Industries02-023-1ATampón para lavado celular
Marcador de proteínas preteñidoFermentas26619Marcador de peso molecular de proteínas
Sistema de preparación de agua puraChina MoerNo disponiblePreparación de agua pura
PuromicinaPhygenePH1143Selección de células transducidas
Software RR Foundation for Statistical ComputingVersión 3.6.3Análisis estadístico y bioinformático
Tampón de transferencia rápidaCrisbioNo aplicableElectrotransferencia de proteínas
Sistema de PCR cuantitativa en tiempo real con fluorescenciaApplied Biosystems (ABI), USANo disponibleDetección de qRT-PCR
Tampón de lisis RIPASolarbio Science & Technology Co., Ltd.R0020Extracción de proteínas
Tubos microcéntrifugos libres de RNasaCorning3208Manejo de ARN
Medio de criopreservación celular sin sueroNew Cell & Molecular Biotech Co., Ltd.C40100Criopreservación celular
SPSS StatisticsIBMVersión 25Análisis estadístico
Diluyente estabilizado para anticuerposSolarbio Science & Technology Co., Ltd.No aplicableDilución de anticuerpos primarios/secundarios
Puntas de pipeta estérilesWuhan Servicebio Technology Co., Ltd.TP-10-CHerramienta para rasgado de heridas
Base de datos STRINGConsortium STRINGBase de datos webAnálisis de red de interacciones proteicas
TEMEDSolarbio Science & Technology Co., Ltd.T8090Reactivo para SDS-PAGE
TransZol UpTransGen Biotech Co., Ltd., Beijing, ChinaET111-01Extracción de ARN
Tampón Tris-HCl, pH 6,8Solarbio Science & Technology Co., Ltd.T1020Tampón para gel de apilamiento en SDS-PAGE
Tampón Tris-HCl, pH 8,8Solarbio Science & Technology Co., Ltd.T1010Tampón para gel de separación en SDS-PAGE
Tween-20Solarbio Science & Technology Co., Ltd.T8220Reactivo para lavado en inmunotransferencia
Sterilizador vertical por vapor de presiónShanghai Boxun Medical Biological Instrument Corp.BXM-30REsterilización

Referencias

  1. Sung, H. et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 71 (3), 209-249 (2021).
  2. Siegel, R. L., Miller, K. D., Jemal, A. Cancer statistics, 2019. CA Cancer J Clin. 69 (1), 7-34 (2019).
  3. Issa, I. A., Noureddine, M. Colorectal cancer screening: an updated review of the available options. World J Gastroenterol. 23 (28), 5086-5096 (2017).
  4. Song, L., Jia, J., Peng, X., Xiao, W., Li, Y. The performance of the SEPT9 gene methylation assay and a comparison with other CRC screening tests: a meta-analysis. Sci Rep. 7 (1), 3032 (2017).
  5. Linnekamp, J. F., Wang, X., Medema, J. P., Vermeulen, L. Colorectal cancer heterogeneity and targeted therapy: a case for molecular disease subtypes. Cancer Res. 75 (2), 245-249 (2015).
  6. Sveen, A., Kopetz, S., Lothe, R. A. Biomarker-guided therapy for colorectal cancer: strength in complexity. Nat Rev Clin Oncol. 17 (1), 11-32 (2020).
  7. Whiffin, N. et al. Identification of susceptibility loci for colorectal cancer in a genome-wide meta-analysis. Hum Mol Genet. 23 (17), 4729-4737 (2014).
  8. Ballman, K. V. Biomarker: predictive or prognostic? J Clin Oncol. 33 (33), 3968-3971 (2015).
  9. Bartel, D. P. MicroRNAs: genomics, biogenesis, mechanism, and function. Cell. 116 (2), 281-297 (2004).
  10. Forterre, A., Komuro, H., Aminova, S., Harada, M. A comprehensive review of cancer microRNA therapeutic delivery strategies. Cancers (Basel). 12 (7), 1852 (2020).
  11. Ren, F. J., Yao, Y., Cai, X. Y., Fang, G. Y. Emerging role of miR-192-5p in human diseases. Front Pharmacol. 12, 614068 (2021).
  12. Nagy, Z. B. et al. Colorectal adenoma and carcinoma specific miRNA profiles in biopsy and their expression in plasma specimens. Clin Epigenetics. 9, 22 (2017).
  13. Hanzelmann, S., Castelo, R., Guinney, J. GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-seq data. BMC Bioinformatics. 14 (1), 7 (2013).
  14. Staiteieh, S. A. et al. Study of microRNA expression profiling as biomarkers for colorectal cancer patients in Lebanon. Mol Clin Oncol. 16 (2), 39 (2022).
  15. Przygodzka, P. et al. Regulation of miRNAs by Snail during epithelial-to-mesenchymal transition in HT29 colon cancer cells. Sci Rep. 9 (1), 2165 (2019).
  16. Sun, C. Y., Zhang, X. P., Wang, W. Coordination of miR-192 and miR-22 in p53-mediated cell fate decision. Int J Mol Sci. 20 (19), 4768 (2019).
  17. Zhao, L., Wang, B., Sun, L., Sun, B., Li, Y. Association of miR-192-5p with atherosclerosis and its effect on proliferation and migration of vascular smooth muscle cells. Mol Biotechnol. 63 (12), 1244-1251 (2021).

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