מאמר שיטה

טרופומודולין 3 ביטוי יתר כסמן לעמידות פלטינום וחדירה חיסונית בסרטן השחלות

3.4K צפיות

⸱

DOI:

10.3791/65841

⸱

2 באוגוסט 2024

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Clinic, School of Medicine, Yangzhou Polytechnic College, 2Department of Nuclear Medicine, Huangshi Central Hospital, Affiliated Hospital of Hubei Institute of Technology, 3School of Biology and Engineering, Guizhou Medical University, 4Hemorheology Center, Department of Physiology and Pathophysiology, School of Basic Medical Sciences, Peking University Health Science Center

* These authors contributed equally

במאמר זה

סיכום

טרופומודולין 3 (TMOD3) נחקר יותר ויותר בגידולים בשנים האחרונות. מחקר זה הוא הראשון לדווח כי TMOD3 מתבטא מאוד בסרטן השחלות והוא קשור קשר הדוק עם עמידות לפלטינה וחדירה חיסונית. תוצאות אלה עשויות לסייע בשיפור התוצאות הטיפוליות לסרטן השחלות.

תקציר

השלד ממלא תפקיד חשוב בעמידות לפלטינה בסרטן השחלות. טרופומודולין 3 (TMOD3) הוא קריטי בהתפתחות גידולים רבים, אך תפקידו בעמידות לתרופות של סרטן השחלות עדיין לא נחקר. על ידי ניתוח נתונים ממאגרי המידע Gene Expression Omnibus (GEO), The Cancer Genome Atlas (TCGA) ו-Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC), מחקר זה השווה את ביטוי TMOD3 בסרטן השחלות וברקמות נורמליות, ובחן את הביטוי של TMOD3 לאחר טיפול בפלטינה בסרטן שחלות רגיש לפלטינום ועמיד לפלטינה. שיטת קפלן-מאייר שימשה להערכת ההשפעה של TMOD3 על הישרדות כוללת (OS) והישרדות ללא התקדמות (PFS) בחולות סרטן השחלות. מיקרו-רנ"א (miRNAs) המכוונים ל-TMOD3 נחזו באמצעות TargetScan ונותחו באמצעות מסד הנתונים TCGA. Tumor Immune Estimation Resource (TIMER) ופורטל מאגר משולב לאינטראקציות בין גידולים למערכת החיסון (TISIDB) שימשו כדי לקבוע את הקשר בין ביטוי TMOD3 לבין חדירה חיסונית. רשתות ביטוי משותף TMOD3 בסרטן השחלות נחקרו באמצעות LinkedOmics, כלי החיפוש לאחזור גנים/חלבונים באינטראקציה (STRING), ומסד הנתונים לביאור, ויזואליזציה וגילוי משולב (DAVID) ביואינפורמטיקה. התוצאות הראו כי TMOD3 התבטא מאוד בסרטן השחלות והיה קשור לדירוג, היערכות וגרורות של סרטן השחלות. ביטוי TMOD3 הופחת באופן משמעותי בתאי סרטן שחלות שטופלו בפלטינה ובמטופלות. עם זאת, ביטוי TMOD3 היה גבוה יותר בתאי סרטן שחלות עמידים לפלטינום וברקמות בהשוואה לתאים רגישים לפלטינה. ביטוי TMOD3 גבוה יותר היה קשור באופן מובהק עם מערכת הפעלה נמוכה יותר ו- PFS בחולות סרטן השחלות שטופלו בכימותרפיה מבוססת פלטינה. ויסות לאחר שעתוק בתיווך miRNA אחראי ככל הנראה לביטוי TMOD3 גבוה בסרטן השחלות וברקמות שחלה עמידות לפלטינה. הביטוי של TMOD3 mRNA היה קשור לחדירה חיסונית בסרטן השחלות. ממצאים אלה מצביעים על כך ש- TMOD3 מתבטא מאוד בסרטן השחלות וקשור קשר הדוק עם עמידות לפלטינה וחדירה חיסונית.

מבוא

סרטן השחלות הוא השני בגובהו בשיעור התמותה מגידולים גינקולוגיים בעולם1. ניתן לסווג אותו לשלושה סוגים המבוססים על היסטופתולוגיה: תאי נבט, גידולים מזנכימליים גונדליים וגידולי אפיתל, מתוכם 90% מהחולים הם סרטן שחלות אפיתליאלי. גורמי סיכון הקשורים לסרטן השחלות כוללים ביוץ מתמשך, חשיפה מוגברת לגונדוטרופין וציטוקינים דלקתיים2. יותר מ -75% ממקרי סרטן השחלות אינם מתגלים עד לשלבים מתקדמים, וכתוצאה מכך אין להם טיפול יעיל. לחולות עם סרטן שחלות מתקדם יש פרוגנוזה גרועה, עם פחות מ -20% משיעור ההישרדות של 5 שנים למרות משטרי כימותרפיה חדשים, כגון מתן תוך צפקי וטיפול ממוקד. הטיפול המקובל בסרטן השחלות מורכב בעיקר מניתוח כריתת הגידול ואחריו כימותרפיה עם תרופות כגון פלטינה ופקליטקסל. עם זאת, הישנות הגידול מתרחשת בכ -70% מהמקרים1. Cisplatin מפעילה את ההשפעות הטיפוליות שלה על ידי הפרעה לשכפול DNA ושעתוק והוא כיום סוכן הקו הראשון בכימותרפיה סרטן השחלות. עם זאת, חלק ניכר מחולות סרטן השחלות עמידות לפלטינום3. תהליכים תאיים מרובים, כגון אפלוקס תרופתי, ניקוי רעלים תאי, תיקון DNA, אפופטוזיס ואוטופגיה, הם קריטיים בעמידות לפלטינה בתאי סרטן השחלות 4,5,6.

השינוי בשלד הציטו-שלד הוא מנגנון חשוב המשפיע על עמידות הפלטינה בסרטן השחלות. לאחרונה דווח כי גנים הקשורים לשלד מתבטאים בדרך כלל באופן חריג, ושלד האקטין משתנה באופן משמעותי בנוכחות אפופטוזיס7 המופעל על ידי ציספלטין. מחקרים רבים הראו כי ציספלטין מווסת את הננומכניקה של תאי סרטן השחלות. קשיחות התאים של תאים רגישים עולה עם מינון פלטינה, בעיקר תרם על ידי שיבוש פילמור אקטין . לעומת זאת, תאים עמידים לציספלטין לא הראו שינוי משמעותי בנוקשות התאים לאחר טיפול בציספלטין8. יתר על כן, המודולים של יאנג של תאי סרטן השחלות הרגישים לציספלטין היו נמוכים יותר, כפי שנחשף במיקרוסקופ כוח אטומי. לעומת זאת, תאי סרטן שחלות עמידים לציספלטין מציגים שלד ציטוספלטון המאופיין בסיבי עקה ארוכים של אקטין (actin). עיכוב Rho GTPase מפחית נוקשות ומגביר את הרגישות לציספלטין בתאים עמידים אלה. לעומת זאת, הפעלת Rho GTPase בתאים רגישים לציספלטין, מגבירה את קשיחות התאים ומפחיתה את רגישותם לציספלטין9. החלבון קושר RNA עם שחבור מרובה (RBPMS), גן מדכא גידולים, מפחית עמידות לציספלטין בתאי סרטן השחלות על ידי ויסות ביטוי החלבון של רשת השלד הציטו-שלד ושמירה על שלמות התא10. סיבי עקה של אקטין בולטים יותר בתאי A2780/CP בהשוואה לתאי A2780. התפתחות עמידות לתרופות בתאי סרטן השחלות גורמת לארגון מחדש נרחב של שלד האקטין ובכך משפיעה על התכונות המכניות של התא, על תנועתיות ועל הובלת תרופות תוך תאיות11.

TMOD3 הוא חלבון ציטושלד-רגולטורי המונע דה-פולימריזציה של אקטין על ידי סגירת הקצוות הגדלים לאט (מחודדים) של חוטי אקטין12. TMOD3 ממלא תפקידים שונים בסוגי תאים שונים על ידי ויסות דינמיקת אקטין ומשתתף בתהליכים שונים, כגון קידום צורת התא, נדידת תאים והתכווצות שרירים. הוכח כי מחיקת TMOD3 בעכברים מובילה למוות עוברי ב-E14.5-E18.5, דבר המצביע על כך ש-TMOD3 עשוי להיות גורם קריטי בהתפתחות עוברית13. בהתבסס על תפקידיו הביולוגיים בתאי גזע ותאי אב, TMOD3 עשוי למלא תפקיד חיוני בהתקדמות הגידול. בקרצינומה הפטוצלולרית, TMOD3 מקדם את הצמיחה, הפלישה והנדידה של תאי קרצינומה הפטוצלולרית על ידי הפעלת מסלול האיתות MAPK/ERK14 ומקדם גרורות מרוחקות על ידי הפעלת מסלול PI3K-AKT באמצעות אינטראקציה עם קולטן גורם גדילה אפידרמיס15. MiRNA-490-3p מעכב התפשטות ופלישה של תאי קרצינומה הפטוצלולרית על ידי התמקדות ב- TMOD316. MiR-145 משפר את הרגישות לקרינה של סרטן ריאות תאים לא קטנים עמיד לקרינה על ידי עיכוב TMOD317. ניסויים במבחנה גילו כי TMOD3 תיווך את הפלישה של תאי סרטן הוושט על ידי ויסות השלד הציטו-שלד באמצעות אינטראקציה עם ליזיל אוקסידאז הומולוג 2 (LOXL2)18. בנוסף, ניתוח פרוטאומי גילה כי ביטוי גבוה של TMOD3 עשוי לתווך עמידות לכימותרפיה אטופוזידית בסרטן ריאות דרך מסלול אפופטוטי19. למרות ש- TMOD3 נחקר יותר ויותר בגידולים בשנים האחרונות, עדיין אין דיווחים על תפקידו של TMOD3 בסרטן השחלות ובכימותרפיה.

מחקר זה מצא כי TMOD3 הוא upregulated בסרטן השחלות. יש לציין כי הרגולציה של TMOD3 הייתה קשורה להתנגדות פלטינה. מחקר זה העריך גם את הערך הפרוגנוסטי של TMOD3 בסרטן השחלות ואת הקשר שלו עם חדירת מערכת החיסון של הגידול. מחקר זה מצביע על כך שביטוי יתר של TMOD3 בסרטן השחלות קשור לעמידות לפלטינה.

פרוטוקול

1. אומניבוס ביטוי גנים (GEO)

הערה: ביטוי TMOD3 בסרטן השחלות, בסרטן השחלות שטופל בתרופות פלטינה, ובסרטן שחלות עמיד לתרופות נגזר ממאגרי הנתונים של GEO. סוג המחקר של כל מערכי הנתונים היה פרופיל ביטוי לפי מערך, והאורגניזמים היו הומו ספיינס.

  1. עבור אל מסד הנתונים של GEO (ראה טבלת חומרים), והזן מילות מפתח כגון TMOD3, סרטן השחלות, עמידות לתרופות או גישה לנתונים בתיבת החיפוש (ראה איור משלים 1A).
  2. חלק נתונים לקבוצות שונות בתיבה הגדר קבוצה . בתפריט האפשרויות , בחרו Benjamini and Hochberg (שיעור גילוי שגוי) בתיבה Apply adjustment to the P-values , ולאחר מכן לחצו על Analyzed בתפריט GEO2R . לחץ על הורד את הטבלה המלאה כדי לקבל את התוצאות.
  3. חקור והתווה את הנתונים שהורדו באמצעות תוכנת גרפים וסטטיסטיקה (ראה איור משלים 1B).
  4. השתמש במבחן t לא משויך להשוואה בין שתי קבוצות.

2. TNMplot

הערה: TNMplot משתמשת בנתוני RNA-seq מאטלס גנום הסרטן (TCGA), מחקר טיפולי ליצירת טיפולים יעילים (TARGET) ומאגרי ביטוי רקמות גנוטיפ (GTEx)20. הביטוי של TMOD3 ברקמות שחלות תקינות ובסרטן השחלות נותח באמצעות TNMplot.

  1. עבור אל כלי האינטרנט TNMplot (ראה טבלת חומרים), ולחץ על השוואת גידול ונורמלי.
  2. הכנס את TMOD3 בתיבה בחר גן , ובחר ציסטאדנוקרצינומה של השחלות בתיבה בחר רקמות .
  3. לחץ על התחל ניתוח כדי לקבל את התוצאות (ראה איור משלים 1C).

3. UALCAN

הערה: פורטל ניתוח הנתונים של אוניברסיטת אלבמה בברמינגהם CANcer (UALCAN) הוא משאב מקוון ידידותי למשתמש לניתוח נתוני סרטן הזמינים לציבור21. ביטוי רמת החלבון של TMOD3 ברקמה נורמלית ובסרטן השחלות בנתוני CPTAC נותח באמצעות UALCAN.

  1. עבור אל UALCAN (ראה טבלת חומרים) ולחץ על תפריט פרוטאומיקה .
  2. הכנס TMOD3 בתיבה הזן שמות גנים ובחר סרטן השחלות בתיבה ערכת הנתונים CPTAC .
  3. לחצו על 'חקור ' כדי לקבל את התוצאות (ראו איור משלים 1D).

4. ניתוח פרוגנוסטי של KM-plotter

הערה: הערך הפרוגנוסטי של TMOD3 בסרטן השחלות נותח באמצעות פלוטר קפלן מאייר (KM-plotter), כולל הישרדות כוללת (OS) והישרדות ללא התקדמות (PFS)22.

  1. עבור אל KM-plotter (ראה טבלת חומרים), ולחץ על התחל KM-plotter עבור סרטן השחלות.
  2. הוסף TMOD3 בתיבה מזהה אפי / סמל גן .
  3. בחר אוטומטי בחר את החיתוך הטוב ביותר בתיבה פצל חולים לפי תיבה.
  4. בחר מכיל פלטין באפשרות כימותרפיה בעת ביצוע ניתוח פרוגנוזה לחולי כימותרפיה מבוססת פלטינה.
  5. בחר TCGA תחת השתמש בערכות הנתונים הבאות עבור תיבת הניתוח .
  6. לחצו על שרטוט תרשים קפלן-מאייר כדי לקבל את התוצאות (ראו תרשים משלים 2).

5. פלוטר ROC

הערה: Receiver Operating Typical Curve (ROC) Plotter שימש לניתוח הביטוי של TMOD3 בחולים עמידים או רגישים לכימותרפיה מבוססת פלטינום ומאפשר אימות של הגן המעוניין כסמן מנבא על ידי עקומות ROC. מערכי הנתונים של פלוטר ROC ברמת התמלול הם בעיקר ממאגרי המידע TCGA ו- GEO ומכילים נתוני טיפול ותגובה מ- 1816 חולות סרטן שחלות23.

  1. עבור אל ROC Plotter (ראה טבלת חומרים), ולחץ על ROC plotter עבור סרטן השחלות.
  2. הוסף TMOD3 בתיבה סמל גן .
  3. בחר הישרדות ללא הישנות לאחר 6 חודשים בתיבה מגיב, ובחר פלטין בתיבה טיפול .
  4. לחץ על חשב כדי לקבל את התוצאות (ראה איור משלים 3).

6. ניתוח mRNA-miRNA

הערה: ה-miRNA המכוון ל-TMOD3 נחזה על-ידי TargetScan24, ולאחר מכן המתאם של TMOD3 עם miRNA אלה במערך הנתונים של סרטן השחלות TCGA נותח על-ידי cBioportal25. לאחר מכן, התוצאה לעיל הודגמה על ידי Cytoscape26. ביטוי MiRNA בחולות סרטן שחלות רגישות לציספלטין ועמידות לתרופות נותח על ידי LinkedOmics27.

  1. עבור אל TargetScan (ראה טבלת חומרים), והכנס TMOD3 בתיבה הזן סמל גן אנושי (ראה איור משלים 4A).
  2. עבור אל cBioportal (ראה טבלת חומרים).
  3. בחר ערכת נתונים של Ovarian Serous Cystadenocarcinoma (TCGA, Nature 2011) והוסף סמלי TMOD3 ו - miRNA בתיבה הזן גנים .
  4. לחץ על שלח שאילתה כדי לקבל את נתוני המתאם של TMOD3 עם miRNA בערכת הנתונים של סרטן השחלות TCGA (ראה איור משלים 4B), ולאחר מכן הצג את התוצאה באופן חזותי על-ידי Cytoscape (ראה טבלת חומרים) (ראה איור משלים 4C).
  5. עבור אל LinkedOmics (ראה טבלת חומרים) ובחר TCGA_OV קבוצה לדוגמה .
  6. בחר קליני בתיבה בחר ערכת נתונים של חיפוש , ובחר מצב פלטינה בתיבה בחר ערכת נתונים של חיפוש .
  7. בחר miRNASeq בתיבה Select Target Dataset ובחר t-test בשיטה סטטיסטית נבחרת.
  8. לחץ על שלח שאילתה כדי לקבל את התוצאות (ראה איור משלים 4D).

7. ניתוח חדירה חיסונית

הערה: מסד הנתונים של אטלס החלבונים האנושי (HPA) שימש לניתוח התפלגות TMOD3 בתאי חיסון שונים. TIMER הוא מסד נתונים מקוון נוח המנתח חדירה חיסונית הקשורה למספר סוגי סרטן28. מחקר זה השתמש ב-TIMER כדי לנתח את הקשר בין ביטוי TMOD3 mRNA לבין טוהר סרטן השחלות, וחדירת תאי מערכת החיסון. TISIDB הוא פורטל מקוון לאינטראקציות גידול-מערכת החיסון29. מחקר זה השתמש ב- TISIDB כדי לקבוע את הקשר בין TMOD3 ואימונומודולטורים בסרטן השחלות.

  1. עבור אל HPA (ראה טבלת חומרים), והכנס TMOD3 בתיבת החיפוש ולאחר מכן קבל את התוצאה.
  2. בחר חיסון כדי להראות את ההתפלגות של TMOD3 בתאי חיסון שונים (ראה איור משלים 5A).
  3. עבור אל TIMER (ראה טבלת חומרים) והוסף TMOD3 בתיבה סמל גן .
  4. בחר OV בתיבה סוגי סרטן ולחץ על שלח כדי לקבל את התוצאה (ראה איור משלים 5B).
  5. עבור אל TISIDB (ראה טבלת חומרים) והכנס TMOD3 בתיבה סמל גן .
  6. לחץ על שלח כדי לקבל את התוצאה (ראה איור משלים 5C).

8. רשתות ביטוי TMOD3 בסרטן השחלות

הערה: גנים המבוטאים יחד עם TMOD3 נותחו על ידי LinkedOmics, וגנים TOP50 הוצגו על ידי מפות חום. גנים המקיימים אינטראקציה עם TMOD3 נחזו על ידי STRING30. לאחר מכן, הגנים החופפים הוצגו על ידי דיאגרמת Venn. הגנים החופפים הוסברו באופן פונקציונלי על ידי DAVID31עבור תהליכים ביולוגיים של אונטולוגיה גנטית (GO-BP), רכיב תאי של אונטולוגיה גנטית (GO-CC), תפקוד מולקולרי של אונטולוגיה גנטית (GO-MF) ואנציקלופדיה של גנים וגנומים של קיוטו (KEGG).

  1. עבור אל LinkedOmics, ובחר TCGA_OV קבוצה לדוגמה.
  2. בחר RNAseq בתיבה בחר ערכת נתונים לחיפוש ובתיבה בחר ערכת נתוני יעד.
  3. לחץ על שלח שאילתה כדי לקבל את התוצאות של גנים המבוטאים יחד עם TMOD3.
  4. עבור אל STRING (ראה טבלת חומרים), והכנס TMOD3 בתיבה שם חלבון .
  5. בחרו הומו ספיינס בתיבה אורגניזמים ולחצו על חיפוש כדי לקבל את התוצאה (ראו איור משלים 6).
  6. עבור אל דוד (ראה טבלת חומרים).
  7. הוסף את הגנים החופפים בתיבה הזן רשימת גנים ובחר ENSEMBL _GENE_SYMBOL בתיבה Select Identifier .
  8. לחץ על שלח רשימה כדי לקבל את התוצאות (ראה תרשים משלים 7).

9. מסד נתונים CTD

הערה: מסד הנתונים של CTD הוא כלי חדשני לניתוח היחסים בין כימיה, גנים, פנוטיפים, מחלות והסביבה32. מסד הנתונים של CTD חוזה תרופות המכוונות ל- TMOD3. מסד הנתונים PubChem משמש לאחר מכן כדי לקבוע את המבנה המולקולרי הסופי של התרופה.

  1. עבור אל מסד הנתונים של CTD (ראה רשימת חומרים) ובחר שאילתת אינטראקציה כימית - גנים בתפריט החיפוש .
  2. הכנס TMOD3 בתיבה GENE , ולחץ על חיפוש כדי לקבל את התוצאות (ראה איור משלים 8).
  3. עבור אל מסד הנתונים של PubChem (ראה טבלת חומרים) והכנס תרופות בתיבת החיפוש כדי לקבל את התוצאות (ראה תרשים משלים 9).

תוצאות

ביטוי TMOD3 בסרטן השחלות
ראשית, מסד הנתונים GEO הראה שרמות ביטוי ה-mRNA של TMOD3 היו גבוהות יותר במערכי נתונים של מיקרו-מערכים GSE51088 ו-GSE66957 (איור 1A,B). TMOD3 גם בא לידי ביטוי גבוה בסרטן השחלות בהשוואה לרקמות שחלות רגילות על ידי כלי האינטרנט TNMplot (איור 1C). ניתוח נתוני CPTAC על-ידי כלי האינטרנט UALCAN הראה כי רמת החלבון של TMOD3 הייתה גם גבוהה משמעותית בסרטן השחלות מאשר ברקמות שחלה רגילות (איור 1D). מלבד זאת, מערך הנתונים של GEO הראה GSE53963 כי ביטוי TMOD3 היה גבוה יותר באופן משמעותי בסרטן השחלות עם דרגה 4 מאשר באלה עם כיתות 2 ו-3 (איור 1E), ומערך הנתונים של GSE23554 הראה כי רמות TMOD3 היו גבוהות יותר בחולות עם סרטן שחלות בשלב 3 מאשר באלה עם שלבים 1 ו-2 (איור 1F). נוסף על כך, מערך הנתונים של GSE131978 הראה כי ביטוי TMOD3 היה גבוה משמעותית גם ברקמות סרטן השחלות עם גרורות מאשר באלו ללא גרורות (איור 1G). תוצאות אלה מצביעות על כך ש- TMOD3 עשוי להשפיע על התקדמות סרטן השחלות.

השפעות פלטינה על ביטוי TMOD3 בסרטן השחלות
כימותרפיה היא גורם חשוב המשפיע על התקדמות סרטן השחלות33. כדי לחקור אם TMOD3 משפיע על התקדמות סרטן השחלות על ידי השפעה על כימותרפיה, מחקר זה בחן לראשונה אם ביטוי TMOD3 השתנה בסרטן השחלות כאשר טופל בתרופות כימותרפיות. מערך נתונים GSE47856 הראה שרמת הביטוי של TMOD3 ירדה לאחר שטופלה בציספלטין בקו התאים CH1 של סרטן השחלות (איור 2A). מערך הנתונים של GSE49577 הראה כי ביטוי TMOD3 mRNA היה נמוך יותר בעכברות עם סרטן השחלות שטופלו בקרבופלטין מאשר בעכברות שלא טופלו (איור 2B). בנוסף, מערך הנתונים של GSE63885 הראה גם כי ביטוי TMOD3 הופחת באופן משמעותי לאחר כימותרפיה מבוססת פלטינה בחולות סרטן השחלות שהיו רגישות מאוד לפלטינה בהשוואה לחולות סרטן השחלות שלא טופלו בכימותרפיה, אך לא היה הבדל בחולות סרטן השחלות שהיו רגישות במידה בינונית לפלטינה (איור 2C). התוצאות לעיל מצביעות על כך ש- TMOD3 הוא יעד אפשרי של פלטינה.

ביטוי TMOD3 בסרטן שחלות רגיש או עמיד לפלטינום
בהתבסס על התוצאות לעיל, מחקר זה שיער כי ביטוי גבוה של TMOD3 בסרטן השחלות עשוי להשפיע על התקדמות סרטן השחלות על ידי ויסות עמידות פלטינה. לכן, מחקר זה בחן לראשונה ביטוי TMOD3 בשורות תאים עמידים לתרופות או ברקמות סרטן של חולים על ידי מערכי נתונים מרובים של GEO. הן מערכי הנתונים GSE15372 והן GSE33482 הראו כי ביטוי TMOD3 בקו תאי סרטן השחלות העמידים לציספלטין A2780 היה גבוה משמעותית מזה שבקבוצת הציספלטין הרגישה (איור 3A,B). מערך הנתונים של GSE45553 הראה כי ביטוי TMOD3 בביטוי ספרואיד של סרטן שחלות עמיד לציספלטין היה גבוה משמעותית מזה של הקבוצה הרגישה לציספלטין (איור 3C). לבסוף, ניתוח מקיף של מטופלות כימותרפיות בסרטן השחלות TCGA ו-GEO באמצעות פלוטר ROC גילה כי הביטוי של TMOD3 היה גבוה משמעותית בחולות סרטן השחלות עם עמידות לפלטינום מאשר בחולות רגישות לפלטינה (איור 3D). יתר על כן, עקומת ROC הראתה TMOD3 כסמן לקביעת עמידות פלטינה בסרטן השחלות (איור 3E). התוצאות לעיל מצביעות על כך שביטוי גבוה של TMOD3 עשוי למלא תפקיד חיוני בתנגודת פלטינה בסרטן השחלות.

השפעת ביטוי TMOD3 על שיעור ההישרדות של חולות סרטן השחלות
ניתוח פרוגנוסטי של חולות סרטן שחלות TCGA באמצעות כלי KM-plotter גילה כי ביטוי גבוה של TMOD3 mRNA היה קשור באופן מובהק עם מערכת הפעלה נמוכה ו- PFS בסך הכל חולות או מטופלות עם טיפול פלטינה (איור 4). באופן מעניין, PFS בחולים עם טיפול פלטינה היה משמעותי יותר מכלל החולים (איור 4D). מכיוון ש- PFS הוא אינדיקטור טוב יותר לתוצאות הטיפול מאשר מערכת ההפעלה, הניתוח הפרוגנוסטי מדגים עוד יותר את התפקיד הקריטי של TMOD3 בחולות עם כימותרפיה מבוססת פלטינה לסרטן השחלות.

ניתוח mRNA-miRNA של TMOD3 בסרטן השחלות
ויסות לאחר שעתוק בתיווך מיקרו-רנ"א הוא מנגנון חשוב המשפיע על ביטוי גנים. ניתן לחזות את תפקודו של גן בהתבסס על תפקודם של מיקרו-רנ"א המכוונים אליו34. כדי לחקור את המנגנון האפשרי של ביטוי TMOD3 מוגבר בסרטן השחלות, עשרים ואחד מיקרו-רנ"א המכוונים ל-TMOD3 זוהו על ידי חיזוי TargetScan. המתאם שלהם עם TMOD3 אומת גם בדגימות סרטן שחלות TCGA (איור 5A). כולם הוכחו כמתווכים עמידות לכימותרפיה של הגידול, ורובם (17/21) הוכחו כקשורים לעמידות לציספלטין בסרטן השחלות 35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48 למעט has-miR-301a-3p, has-miR -301b-3p, has-miR-365a-5p ו- has-miR-365b-5p., בנוסף, ניתוח של דגימות סרטן השחלות TCGA גילה כי גם has-miR-454-3p וגם has-miR-133a-3p היו בקורלציה שלילית משמעותית ביותר עם ביטוי TMOD3 (איור 5A-C). יתר על כן, has-miR-133a-3p נמצא כבעל ביטוי נמוך בסרטן שחלות עמיד לציספלטין, על-ידי ניתוח Linkedomics (איור 5E), בעוד שלא נמצאה מובהקות ב-has-miR-454-3p (איור 5D). לכן, ייתכן כי ויסות לאחר שעתוק בתיווך microRNAs, במיוחד has-miR-133a-3p, אחראי לביטוי גבוה של TMOD3 בסרטן שחלות עמיד cisplatin.

הקשר בין ביטוי TMOD3 לבין חדירה חיסונית בסרטן השחלות
אימונותרפיה היא אסטרטגיה טיפולית חדשנית ומבטיחה בהשוואה לכימותרפיה וניתוח. כ-50% מחולות סרטן השחלות סובלות מחדירה ספונטנית של תאי חיסון מרובים49,50. יתר על כן, אימונותרפיה לחולות סרטן השחלות עם עמידות לכימותרפיה מעניינת. לדוגמה, מעכב מוות תאי מתוכנת 1 ליגנד 1 (PD-L1) Durvalumab, בשילוב עם מעכב PARP Olaparib, הראה השפעות טיפוליות טובות בחולות סרטן השחלות עם עמידות לפלטינום51. מערך הנתונים של HPA הראה ש-TMOD3 התפזר באופן נרחב בתאי חיסון שונים (איור 6A,B), מה שמרמז על כך של-TMOD3 יש תפקיד חשוב בתאי מערכת החיסון. לכן, מחקר זה בדק את הקשר בין TMOD3 לבין חדירה חיסונית של סרטן השחלות באמצעות TIMER. TMOD3 נמצא בקורלציה שלילית עם טוהר הגידול (איור 6C). זה מצביע על כך שתאים רבים אחרים חודרים לרקמת סרטן השחלות וכי TMOD3 עשוי להשפיע על סרטן השחלות באמצעות תאים אלה שחדרו. ואכן, התוצאות הראו עוד כי ביטוי TMOD3 היה מתואם באופן חיובי עם לימפוציטים מסוג B, תאי T CD8+, נויטרופילים ותאים דנדריטיים, אך לא עם תאי T CD4+ ומקרופאגים (איור 6D-I). מחקר זה המשיך לחקור את הקשר בין ביטוי TMOD3 לבין אימונומודולטורים או כימוקינים בסרטן השחלות. המחקר מצא כי ביטוי TMOD3 היה מתואם באופן מובהק עם אימונומודולטורים שונים (איור 7A), כולל נקודות ביקורת חיסוניות מבוססות היטב כגון מוות מתוכנת 1 (PD1), PD-L1 (CD274), ואנטיגן T-לימפוציטים ציטוטוקסי T 4 (CTLA4) (איור 7B-D). תוצאות אלה מצביעות על כך ש- TMOD3 עשוי לשחק תפקיד חשוב בחדירה חיסונית של סרטן השחלות.

רשתות ביטוי משותף TMOD3 בסרטן השחלות
מחקר זה בחן את המנגנונים הפוטנציאליים של TMOD3 במעורבות של סרטן השחלות. ראשית, מחקר זה בנה את רשת הביטוי המשותף של TMOD3 בסרטן השחלות. סך של 4774 גנים היו קשורים באופן משמעותי עם TMOD3 בדגימות סרטן השחלות TCGA שנחשפו על ידי LinkedOmics. מפת החום הראתה את הגנים TOP50 הקשורים באופן חיובי או שלילי ל-TMOD3 (איור 8A,B). לאחר מכן, מחקר זה סקר 295 גנים המקיימים אינטראקציה עם TMOD3 באמצעות STRING. לאחר חפיפה בין 4774 גנים הקשורים באופן משמעותי ל-TMOD3 ו-295 גנים שמתקשרים עם TMOD3, נבדקו 76 גנים (איור 8C). ניתוח העשרה תפקודית של 76 הגנים האלה הראה ששלד אקטין והיצמדות מוקדית היו המועשרים ביותר (איור 8D). ניתוח העשרת מסלול KEGG גילה שהפרוטאוגליקנים בסרטן היו המועשרים ביותר (איור 8E).

טיפולים במולקולות קטנות
מתאמים בין TMOD3 לבין תרופות פוטנציאליות או מולקולות קטנות נותחו באמצעות מסד הנתונים CTD. בסך הכל זוהו שמונה תרופות כבעלות השפעות מעכבות פוטנציאליות על TMOD3 (איור 9A), כולל אצטמינופן, חומצה אריסטולוצ'ית I, בופלין, דוקסורוביצין, חומצה פולית, הלופרידול, רעלן T-2 וטטרכלורודיבנזודיוקסין (איור 9B-I). המבנים המולקולריים של התרופות שזוהו נקבעו על ידי מסד הנתונים PubChem. תרופות אלה מספקות רמזים להתגברות על תהליך העמידות לתרופות בסרטן השחלות בתיווך ביטוי יתר של TMOD3.

figure-results-1
איור 1: רמות mRNA וביטוי חלבונים של TMOD3 במערכי נתונים מרובים של סרטן השחלות. (A) ניתוח ביטוי mRNA של TMOD3 ברקמות שחלות תקינות (n = 20) וסרטן השחלות (n = 152) על ידי מערך נתונים GSE51088. (B) ניתוח ביטוי mRNA של TMOD3 ברקמות שחלות תקינות (n = 12) וסרטן השחלות (n = 57) על ידי מערך נתונים GSE66957. (C) ניתוח ביטוי mRNA של TMOD3 ברקמת שחלה תקינה (n = 133) וסרטן השחלות (n = 374) על ידי כלי פלוטר TNM. (D) ניתוח ביטוי חלבונים של TMOD3 ברקמת שחלה תקינה (n = 25) וסרטן השחלות (n = 100) בנתוני CPTAC על ידי כלי UALCAN. (E) ניתוח ביטוי mRNA של TMOD3 בסרטן השחלות בדרגה 2 ו-3 (n = 94) ובסרטן השחלות בדרגה 4 (n = 80) על ידי מערך נתונים GSE53963. (F) ניתוח ביטוי mRNA TMOD3 בסרטן השחלות בשלב 1 ו-2 (n = 10) וסרטן השחלות בשלב 3 (n = 18) על ידי מערך נתונים GSE23554. הזן טקסט כאן. (G) ניתוח ביטוי TMOD3 mRNA בסרטן השחלות עם או בלי גרורות על ידי מערך הנתונים GSE131978. הנתונים מיוצגים כממוצע ± SEM. לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-2
איור 2: רמות ביטוי mRNA TMOD3 בשורות תאים של סרטן השחלות, גידולים מושתלים וחולים לאחר טיפול תרופתי פלטינה. (A) ניתוח של ביטוי TMOD3 mRNA בקווי תאים של סרטן השחלות שטופלו בציספלטין (n = 3) ובקווי תאי סרטן השחלות CH1 (n = 3) שלא טופלו על ידי מערך הנתונים של GSE47856. (B) ניתוח ביטוי TMOD3 mRNA בביטוי mRNA מטופל ציספלטין (n = 12) וביטוי TMOD3 mRNA לא מטופל בהשתלות CH1 (n = 19) סרטן השחלות. (C) ניתוח ביטוי TMOD3 mRNA בחולות סרטן שחלות שטופלו בציספלטין עם רגישות גבוהה (HS, n = 13) ורגישות בינונית לציספלטין (n = 28), כמו גם בחולות ללא טיפול בציספלטין (n = 26). הנתונים מיוצגים כממוצע ± SEM. *בהשוואה ללא מטופלים, P < 0.05. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-3
איור 3: רמות ביטוי mRNA TMOD3 בקווי תאים רגישים לפלטינום ועמידים לפלטינום של סרטן השחלות או במטופלות. (א,ב) רמות ביטוי TMOD3 mRNA בקווי תאים A2780 רגישים לציספלטין ועמידים לציספלטין נותחו על ידי ערכת הנתונים GSE15372 (A) וערכת הנתונים GSE33482 (B). (C) רמות ביטוי TMOD3 mRNA בספרואיד סרטן שחלות רגיש לציספלטין ועמיד לציספלטין נותחו על ידי מערך הנתונים של GSE45553. (ד,ה) רמות ביטוי TMOD3 mRNA בחולות סרטן שחלות רגישות לפלטינום ועמידות לפלטינום נותחו על ידי הכלי ROC plotter (D), ו- TMOD3 זוהה כסמן לקביעת עמידות פלטינה על ידי עקומות ROC (E). הנתונים מיוצגים כממוצע ± SEM. לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-4
איור 4: ניתוח מתאם של רמות ביטוי tmod3 mRNA עם מערכת הפעלה ו-PFS של חולות סרטן השחלות. (A,B) ניתוח מתאם של רמות ביטוי TMOD3 mRNA עם מערכת הפעלה בכל חולות סרטן השחלות TCGA (A) או בחולות שקיבלו כימותרפיה מבוססת פלטינה (B). (ג,ד) ניתוח מתאם של רמות ביטוי TMOD3 mRNA עם PFS בכל חולות סרטן השחלות TCGA (C) או בחולות המקבלות כימותרפיה מבוססת פלטינה (D). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-5
איור 5: קביעת הקשרים בין TMOD3 לבין עמידות לתרופות באמצעות ניתוח אינטראקציות mRNA-microRNA. (A) חיזוי של miRNA המכוון ל-TMOD3. צבע הקו מייצג את אחוזון הניקוד TargetScan Context++ וצבע הצומת מייצג את עוצמת המתאם בין miRNA זה ו- TMOD3 בערכת הנתונים של סרטן השחלות TCGA. (ב,ג) מתאם בין רמות ביטוי TMOD3 mRNA לבין has-miR454-3p (B) ו- has-miR133a-3p (C) בדגימות סרטן שחלות TCGA. (ד,ה) ביטוי של has-miR454-3p (D) ו- has-miR133a-3p (E) בסרטן שחלות רגיש ועמיד לציספלטין בדגימות סרטן שחלות TCGA. הנתונים מיוצגים כממוצע ± SEM. לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-6
איור 6: מתאם בין רמות ביטוי TMOD3 mRNA לבין חדירת תאי מערכת החיסון בסרטן השחלות. (א,ב) רמות ביטוי TMOD3 mRNA של תאי מערכת החיסון בערכת הנתונים HPA (A) ובערכת הנתונים של מונקו (B). (ג-י) מתאם בין רמות ביטוי mRNA TMOD3 לבין טוהר הגידול בסרטן שחלות TCGA (C), לימפוציטים מסוג B (D), תאי T CD4+ (E), תאי T CD8+ (F), מקרופאגים (G), נויטרופילים (H) וחדירת תאים דנדריטיים (I). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-7
איור 7: ניתוח מתאם של רמות ביטוי mRNA TMOD3 עם גורמים אימונו-רגולטוריים בחולות סרטן השחלות. (A) מפת החום של מתאם בין ביטוי TMOD3 mRNA לבין מווסתי חיסון בסרטן שחלות TCGA, כולל מעכבי חיסון, אימונוסטימולטורים, MHCs, כימוקינים וקולטנים. (ב-ד) ניתוח מתאם של רמות ביטוי mRNA TMOD3 עם נקודות ביקורת חיסוניות כגון PD1 (B), PD-L1 (CD274) (C) ו- CTLA4 (D) בדגימות סרטן שחלות TCGA. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-8
איור 8: רשתות ביטוי משותף TMOD3 בסרטן השחלות. (א,ב) מפות חום המציגות את 50 הגנים המובילים בקורלציה חיובית (A) ושלילית (B) עם TMOD3 במערכי הנתונים של סרטן השחלות TCGA באמצעות LinkedOmics. אדום וכחול מייצגים גנים בעלי מתאם חיובי ושלילי, בהתאמה. (C) דיאגרמת Venn של 295 גנים קיימו אינטראקציה עם TMOD3, והגנים 4774 היו מתואמים עם TMOD3 בסרטן השחלות TCGA. (D) ניתוח העשרה תפקודית של 76 גנים חופפים. עלילת הבועה הדגימה את 5 האלמנטים המובילים המועשרים באופן משמעותי ב-BP, CC ו-MF. (E) מסלולי TOP10 של ניתוח העשרת מסלולי KEGG. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

figure-results-9
איור 9: חיזוי של תרופות פוטנציאליות או מולקולות קטנות המכוונות ל-TMOD3. (A) חיזוי של תרופות פוטנציאליות המכוונות ל-TMOD3 באמצעות מסד נתונים של CTD, כאשר אדום מייצג תרופה יכול לעכב את TMOD3. (ב-ח) מסד הנתונים PubChem חושף את המבנים המולקולריים של שמונה תרופות ממוקדות. (B) אצטמינופן, (C) חומצה אריסטולוצ'ית I, (D) בופלין, (E) דוקסורוביצין, (F) חומצה פולית, (G) הלופרידול, (H) רעלן T-2. (I) טטרכלורודיבנזודיוקסין. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

איור משלים 1: שיטות לניתוח mRNA ורמות ביטוי חלבונים של TMOD3 במערכי נתונים מרובים של סרטן השחלות. (A) ניתוח ביטוי TMOD3 באמצעות מסד הנתונים GEO. (ב) ניתוח נוסף של נתונים שחולצו ממסד הנתונים של GEO באמצעות סטטיסטיקה ותוכנת גרפים. (C) ניתוח ביטוי TMOD3 באמצעות TNMplot. (D) ניתוח ביטוי חלבונים באמצעות UALCAN. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים 2: ניתוח פרוגנוסטי באמצעות KM-plotter. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

איור משלים 3: ניתוח עקומות ROC באמצעות פלוטר ROC. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים 4: שיטות לניתוח mRNA-miRNA. (A) חיזוי של miRNAs מטרה TMOD3 באמצעות TargetScan. (B) ניתוח מתאם של TMOD3 עם miRNA באמצעות cBioportal. (C) ויזואליזציה של ניתוח מתאמים באמצעות Cytoscape. (D) ניתוח ביטוי miRNA באמצעות LinkedOmics. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים 5: שיטות לניתוח חדירה חיסונית. (A) ניתוח התפלגות TMOD3 בתאי חיסון שונים. (B) ניתוח מתאם של TMOD3 עם חדירה חיסונית באמצעות cBioportal. (C) ניתוח מתאם של TMOD3 עם אימונומודולטורים באמצעות TISIDB. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

איור משלים 6: חיזוי גנים באינטראקציה עם TMOD3 באמצעות STRING. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים 7: ביאור פונקציונלי באמצעות DAVID. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים 8: חיזוי תרופות ממוקד TMOD3 באמצעות מסד נתונים CTD. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים 9: ניתוח המבנה המולקולרי של התרופות באמצעות מסד הנתונים PubChem. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

דיון

השלד הציטו-שלד נחשב חיוני להתפתחות והתקדמות, טיפול ופרוגנוזה של גידולים שונים52. בהשוואה ל- TMOD1, המוגבל לאריתרוציטים ולמערכת הלב וכלי הדם53, ול- TMOD2, המוגבל למערכת העצבים54, ל- TMOD3 יש התפלגות בכל מקום, מה שהופך את המחקר של TMOD3 בגידולים מערכתיים לפופולרי יותר 14,15,16,17,18,19. עם זאת, עדיין אין מחקרים על TMOD3 בסרטן השחלות. מחקר זה חשף את הביטוי הגבוה של TMOD3 בסרטן השחלות וניתח עוד יותר את תפקידו בעמידות לפלטינה ובחדירה חיסונית של הגידול בסרטן השחלות.

ה-GEO הוא מסד הנתונים המוביל בעולם לביטוי גנים הזמין במלואו לציבור. על ידי שילוב מסדי הנתונים GEO ו- TCGA, מחקר זה הראה כי TMOD3 בא לידי ביטוי יתר בסרטן השחלות ממערכי נתונים עצמאיים מרובים הן ברמת mRNA והן ברמת החלבון. ביטוי גנים חריג הוא מנגנון חשוב להתפתחות הגידול55, ומחקר זה מצא עוד כי TMOD3 היה קשור באופן מובהק עם גרורות, דרגות, שלבים ופרוגנוזה של סרטן השחלות. לכן, TMOD3 ממלא תפקיד חיוני בסרטן השחלות.

מחקרים קודמים דיווחו כי גנים הקשורים לשלד התאימו בדרך כלל באופן חריג לאפופטוזיס המופעל על ידי ציספלטין, ושלד האקטין השתנה באופן משמעותי7. ואכן, כחלבון המכסה את הקצוות הגדלים לאט (מחודדים) של חוטי אקטין TMOD3 השתנה לאחר טיפול בציספלטין וקרבופלטין, וניתוח GO-term וניתוח KEGG הראו גם כי שלד אקטין עשוי להיות מנגנון פוטנציאלי עבור TMOD3 להשפיע על התהליך בסרטן השחלות. עם זאת, השלד הוא תהליך ביולוגי מורכב, ומחקר זה רק הוכיח כי ביטוי TMOD3 הושפע מתרופות פלטינה. השאלה אם TMOD3 הוא מטרה ישירה של תרופות פלטינה והאם תרופות כימותרפיות אחרות משנות גם הן את ביטוי TMOD3 חייבת להיות מוכחת עוד יותר על ידי ניסויים ביולוגיים מולקולריים. במחקר זה, ביטוי TMOD3 בחולים עם רגישות בינונית לפלטינה לא השתנה באופן משמעותי לאחר כימותרפיה מבוססת פלטינה, בעוד TMOD3 ירד באופן משמעותי בחולים רגישים מאוד. בהתבסס על הביטוי הגבוה של TMOD3 בסרטן השחלות, סביר לשער כי TMOD3 קשור לעמידות לפלטינה בסרטן השחלות. באמצעות שימוש במערכי נתונים של ניסויים חוץ גופיים ומערכי נתונים של מטופלים, מחקר זה מצא גם כי ביטוי TMOD3 היה גבוה יותר באופן משמעותי בשורות תאים סרטניים עמידים לפלטינום או בחולות מאשר באלה הרגישים לפלטינה. אבחון מאוחר של המחלה והישנות המחלה עקב עמידות לכימותרפיה תרמו לשיעור תמותה גבוה בסרטן השחלות 1,2. דווח כי אנטי-TMOD3b-autoAb בסרום הוכח כבעל רגישות של ≥80% באבחון של אנדומטריוזיס rAFS שלב I עד II ואנדומטריוזיס שלילי לאולטרסאונד56. מחקר זה הראה כי TMOD3 הוא סמן בעל ערך לקביעת עמידות פלטינה. עם זאת, יש צורך בניתוח קליני נוסף כדי לקבוע אם TMOD3 הוא סמן ביולוגי בעל ערך בכל המקרים שבהם עמידות לפלטינה מופיעה בזמנים שונים או ברמות שונות.

ויסות לאחר שעתוק בתיווך מיקרו-רנ"א הוא מנגנון חשוב לביטוי חריג של גנים הקשורים לכימותרפיה34. במחקר זה, ניתוח mRNA-miRNA חשף סיבה אפשרית לביטוי הגבוה של TMOD3 בסרטן השחלות ובסרטן שחלות עמיד לפלטינה. הוכח כי miR-133a הגביר את הרגישות של סרטן השד לדוקסורוביצין על ידי הפחתת הביטוי של UCP-257 והגדיל את הרגישות של קו תאי סרטן הגרון האנושי על ידי הפחתת הביטוי של ATP7B58. במחקר זה, miR-133a נמצא גם כמכוון ל- TMOD3 והיה בקורלציה שלילית משמעותית עם TMOD3 בדגימות סרטן השחלות TCGA. ביטוי miR-133a בחולות סרטן שחלות רגישות לציספלטין היה גם גבוה מזה של חולות עמידות לציספלטין. משמעות הדבר היא כי miR-133a יכול לתווך עמידות cisplatin בסרטן השחלות על ידי השפעה על ביטוי TMOD3 באמצעות רגולציה לאחר שעתוק. מיקרו-רנ"א נחשב לגורם חשוב באבחון גידולים מכמה סיבות. ראשית, ניתן לזהות miRNA בנוזלי גוף כגון דם, שתן, קולוסטרום ונוזל פלאורלי. שנית, miRNA במחזור יציב מאוד בנוזלי הגוף ואינו מושפע מ-RNases אנדוגניים. שלישית, miRNA במחזור הדם נושא אותות פתולוגיים מאתרי גידול שונים או ממיקומים גרורתיים, ובכך מתגבר על בעיית ההטרוגניות של הגידול59. לדוגמה, אימונוהיסטוכימיה בשילוב עם פלזמה miR-133a יכול לשפר באופן משמעותי את הספציפיות והרגישות של אבחון מוקדם של סרטן המעי הגס60. לכן, היישום האבחנתי של miR133a בעמידות פלטינה של סרטן השחלות ראוי למחקר נוסף.

מחקרים על תפקידו של TMOD3 בתאי מערכת החיסון מוגבלים. ניתוח מתאם בין ביטוי TMOD3 לבין חדירת תאי מערכת החיסון בסרטן השחלות לא נערך בעבר. במחקר זה, מצאנו כי TMOD3 היה בקורלציה חיובית עם מספר תאי החיסון החודרים, כגון תאי T CD8+ ותאים דנדריטיים, ברקמות הגידול. דיווחים קודמים של הקבוצה שלנו הוכיחו כי TMOD1 מקדם את ההתבגרות ואת התפקוד החיסוני של תאים דנדריטיים61, דבר המצביע על כך ש- TMOD3 עשוי לשחק תפקיד דומה בסרטן השחלות. בנוסף, ביטוי TMOD3 נמצא בקורלציה חיובית גם עם ביטוי PD-L1, PDCD1 ו-CTLA4 במחקר זה. לכן, למרות ש- TMOD3 מעורב בגיוס תאי חיסון לרקמת הגידול, הוא עשוי גם להוביל לביטוי מוגבר של PD-L1, PDCD1 ו- CTLA4 על פני השטח של תאי הגידול, מה שמצביע על כך שלביטוי גבוה של גן זה עדיין יש השפעה מדכאת על תגובות החיסון של הגידול. יש צורך לחקור את המנגנון שלה עוד יותר ולבחון את ההיתכנות של יישום אימונותרפיה בסרטן שחלות כימותרפי עמיד על ידי הפרעה לביטוי של TMOD3.

כדי להמשיך ולחקור את האפשרות של TMOD3 כיעד טיפולי פוטנציאלי בסרטן שחלות עמיד לכימותרפיה, מחקר זה ניתח את האינטראקציה בין TMOD3 לבין תרופות קיימות ומצא כי מספר תרופות יכולות להפחית את הביטוי של TMOD3. עם זאת, יש צורך בתמיכה ניסיונית נוספת, כולל מחקרים פרה-קליניים ופרוספקטיביים, כדי לקבוע אם חולות עם סרטן שחלות עמיד לתרופות עם ביטוי יתר של TMOD3 יכולות להפיק תועלת מעיכוב TMOD3 או אם TMOD3 הוא יעד טיפולי מבטיח.

למחקר הנוכחי מספר מגבלות. ראשית, הביטוי והמשמעות הפרוגנוסטית של TMOD3 נחקרו באמצעות מאגרי מידע ציבוריים מקוונים, ויש צורך בניתוחים מאוחרים יותר כדי לאמת תוצאות אלה עוד יותר בניסויים בתאים ובבעלי חיים. שנית, יש לתכנן ניסויים במבחנה ו-in vivo כדי להבהיר את המנגנונים המפורטים שבאמצעותם TMOD3 מתווך עמידות לפלטינה בסרטן השחלות. שלישית, ייתכן שעדיף לחקור את תפקידו של TMOD3 בשילוב עם ריצוף תא בודד כדי למנוע הטרוגניות של תאים סרטניים.

לסיכום, תוצאות אלה מצאו כי ביטוי TMOD3 מווסת לראשונה בסרטן שחלות עמיד לתרופות. מחקר זה גם בחן באופן ראשוני את המנגנונים הפוטנציאליים שלו ואת הפוטנציאל שלו כיעד טיפולי.

גילויים

המחברים אינם מדווחים על ניגוד עניינים.

תודות

עבודה זו נתמכה על ידי מענקים מהקרן הלאומית למדעי הטבע של סין (מס '32171143, 31771280) ומענקים מהקרן למדעי הטבע של מחלקת החינוך המחוזית של ג'יאנגסו (מס '18KJD360003, 21KJD320004).

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
cBioportalMemorial Sloan Kettering Cancer Centerניתוח מתאם של  TMOD3 עם miRNAs ממוקדים (https://www.cbioportal.org)
מסד נתונים CTDצפון קרוליינה סטייטלנתח את הקשרים בין כימיה, גנים, פנוטיפ, מחלה וסביבה (https://ctdbase.org/)
Cytoscapeהמכון הלאומי למדעי הרפואה הכללית של המכונים הלאומיים של רשת הבריאותאינטגרציה, ניתוח והדמיה של נתונים (www.cytoscape.org/)
המעבדההלאומית לחקרסט מקיף של כלי הערות פונקציונליים לחוקרים כדי להבין את המשמעות הביולוגית מאחורי רשימות גדולות של גנים(https://david.ncifcrf.gov/)
GEONCBIניתוח ביטוי גנים (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ )
HPAKnut & קרן אליס ולנברגמסד הנתונים של אטלס החלבונים האנושיים (HPA) עזר לנתח את התפלגות TMOD3 בתאי חיסון שונים (https://www.proteinatlas.org/)
המחלקה לביואינפורמטיקה של אוניברסיטת סמלווייסניתוח פרוגנוסטי (https://kmplot.com/analysis/)
לקבוע את המבנה המולקולרי הסופי של התרופה
ROC Plotter  המחלקה לביואינפורמטיקה של אוניברסיטתסמלווייס אימות גן העניין כסמן ניבוי (http://www.rocplot.org/)
STRINGהמכון השוויצרי לביואינפורמטיקהניתוח רשתות ביטוי משותף (https://string-db.org)
TargetScanמכון ווייטהד למחקרחיזוי מטרות miRNA (www.targetscan.org/)
TIMERהרווארד ניתוח שיטתי של חדירות חיסוניות על פני סוגי סרטן מגוונים (https://cistrome.shinyapps.io/timer/)
אוניברסיטת אלבמה בברמינגהם ניתוח ביטוי גנים (http://ualcan.path.uab.edu)
אוניברסיטת הסרטן ע"ש דיוויד פרדריק KM-plotter LinkedOmics Baylor College of Medicine פלטפורמה לביולוגים וקלינאים לגשת, לנתח ולהשוות נתוני מולטי-אומיקס של סרטן בתוך ובין סוגי גידולים (http://www.linkedomics.org/)מסד הנתונים של PubChem הספרייה הלאומית לרפואה של ארה"ב ביו-רפואי TISIDB אוניברסיטת הונג קונג פורטל אינטרנט לאינטראקציה בין גידולים ומערכת החיסון (http://cis.hku.hk/TISIDB/)TNMplot המחלקה לביואינפורמטיקה של אוניברסיטת סמלווייס ניתוח ביטוי גנים (https://www.tnmplot.com/ )UALCAN

מקורות

  1. Gaona-Luviano, P., Medina-Gaona, L. A., Magaña-Pérez, K. Epidemiology of ovarian cancer. Chin Clin Oncol. 9 (4), 47(2020).
  2. Ahmed, N., et al. Ovarian cancer, cancer stem cells and current treatment strategies: A potential role of magmas in the current treatment methods. Cells. 9 (3), 719(2020).
  3. Song, M., Cui, M., Liu, K. Therapeutic strategies to overcome cisplatin resistance in ovarian cancer. Eur J Med Chem. 232, 114205(2022).
  4. Binju, M., et al. Mechanisms underlying acquired platinum resistance in high grade serous ovarian cancer - A mini review. Biochim Biophys Acta Gen Subj. 1863 (2), 371-378 (2019).
  5. El Bairi, K., Singh, S., Le Page, C. Revisiting platinum-resistant ovarian cancer: Advances in therapy, molecular biomarkers, and clinical outcomes. Semin Cancer Biol. 77, 1-2 (2021).
  6. Freimund, A. E., Beach, J. A., Christie, E. L., Bowtell, D. D. L. Mechanisms of drug resistance in high-grade serous ovarian cancer. Hematol Oncol Clin North Am. 32 (6), 983-996 (2018).
  7. Shimizu, T., Fujii, T., Sakai, H. The relationship between actin cytoskeleton and membrane transporters in cisplatin resistance of cancer cells. Front Cell Dev Biol. 8, 597835(2020).
  8. Sharma, S., et al. Correlative nanomechanical profiling with super-resolution f-actin imaging reveals novel insights into mechanisms of cisplatin resistance in ovarian cancer cells. Nanomedicine. 8 (5), 757-766 (2012).
  9. Sharma, S., Santiskulvong, C., Rao, J., Gimzewski, J. K., Dorigo, O. The role of rho GTPase in cell stiffness and cisplatin resistance in ovarian cancer cells. Integr Biol (Camb). 6 (6), 611-617 (2014).
  10. Rabelo-Fernández, R. J., et al. Reduced RBPMS levels promote cell proliferation and decrease cisplatin sensitivity in ovarian cancer cells. Int J Mol Sci. 23 (1), 535(2022).
  11. Seo, Y. H., Jo, Y. N., Oh, Y. J., Park, S. Nano-mechanical reinforcement in drug-resistant ovarian cancer cells. Biol Pharm Bull. 38 (3), 389-395 (2015).
  12. Parreno, J., Fowler, V. M. Multifunctional roles of tropomodulin-3 in regulating actin dynamics. Biophys Rev. 10 (6), 1605-1615 (2018).
  13. Sui, Z., et al. Regulation of actin polymerization by tropomodulin-3 controls megakaryocyte actin organization and platelet biogenesis. Blood. 126 (4), 520-530 (2015).
  14. Jin, C., Chen, Z., Shi, W., Lian, Q. Tropomodulin 3 promotes liver cancer progression by activating the MAPK/ERK signaling pathway. Oncol Rep. 41 (5), 3060-3068 (2019).
  15. Zheng, H., et al. Tropomodulin 3 modulates EGFR-PI3K-AKT signaling to drive hepatocellular carcinoma metastasis. Mol Carcinog. 58 (10), 1897-1907 (2019).
  16. Wang, H., Yang, G., Yu, Y., Gu, P. Microrna-490-3p suppresses the proliferation and invasion of hepatocellular carcinoma cells via targeting tmod3. Oncol Lett. 20 (4), 95(2020).
  17. Li, H., et al. Mir-145 modulates the radiosensitivity of non-small cell lung cancer cells by suppression of TMOD3. Carcinogenesis. 43 (3), 288-296 (2021).
  18. Zhan, X. H., et al. Loxl2 upregulates phosphorylation of ezrin to promote cytoskeletal reorganization and tumor cell invasion. Cancer Res. 79 (19), 4951-4964 (2019).
  19. Paul, D., et al. Global proteomic profiling identifies etoposide chemoresistance markers in non-small cell lung carcinoma. J Proteomics. 138, 95-105 (2016).
  20. Bartha, Á, Győrffy, B. TNMplot.Com: A web tool for the comparison of gene expression in normal, tumor and metastatic tissues. Int J Mol Sci. 22 (5), 2622(2021).
  21. Chandrashekar, D. S., et al. UALCAN: A portal for facilitating tumor subgroup gene expression and survival analyses. Neoplasia. 19 (8), 649-658 (2017).
  22. Gyorffy, B., Lánczky, A., Szállási, Z. Implementing an online tool for genome-wide validation of survival-associated biomarkers in ovarian cancer using microarray data from 1287 patients. Endocr Relat Cancer. 19 (2), 197-208 (2012).
  23. Fekete, J. T., et al. Predictive biomarkers of platinum and taxane resistance using the transcriptomic data of 1816 ovarian cancer patients. Gynecol Oncol. 156 (3), 654-661 (2020).
  24. Mcgeary, S. E., et al. The biochemical basis of microRNA targeting efficacy. Science. 366, 6472(2019).
  25. Gao, J., et al. Integrative analysis of complex cancer genomics and clinical profiles using the cBioPortal. Sci Signal. 6 (269), pl1(2013).
  26. Shannon, P., et al. Cytoscape: A software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome Res. 13 (11), 2498-2504 (2003).
  27. Vasaikar, S. V., Straub, P., Wang, J., Zhang, B. Linkedomics: Analyzing multi-omics data within and across 32 cancer types. Nucleic Acids Res. 46 (D1), D956-D963 (2018).
  28. Li, T., et al. Timer: A web server for comprehensive analysis of tumor-infiltrating immune cells. Cancer Res. 77 (21), e108-e110 (2017).
  29. Ru, B., et al. TISIDB: An integrated repository portal for tumor-immune system interactions. Bioinformatics. 35 (20), 4200-4202 (2019).
  30. Szklarczyk, D., et al. String v11: Protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. Nucleic Acids Res. 47 (D1), D607-D613 (2019).
  31. Sherman, B. T., et al. A web server for functional enrichment analysis and functional annotation of gene lists (2021 update). Nucleic Acids Res. 50 (W1), W216-W221 (2022).
  32. Grondin, C. J., et al. Predicting molecular mechanisms, pathways, and health outcomes induced by Juul e-cigarette aerosol chemicals using the comparative toxicogenomics database. Curr Res Toxicol. 2, 272-281 (2021).
  33. Wang, X., et al. Hif-1α is a rational target for future ovarian cancer therapies. Front Oncol. 11, 785111(2021).
  34. Liu, X., et al. Downregulation of nek11 is associated with drug resistance in ovarian cancer. Int J Oncol. 45 (3), 1266-1274 (2014).
  35. Tang, J., et al. Inhibition of lc3b can increase the chemosensitivity of ovarian cancer cells. Cancer Cell Int. 19, 199(2019).
  36. Wang, T., et al. Mir-211 facilitates platinum chemosensitivity by blocking the DNA damage response (DDR) in ovarian cancer. Cell Death Dis. 10 (7), 495(2019).
  37. Tian, J., Xu, Y. Y., Li, L., Hao, Q. Mir-490-3p sensitizes ovarian cancer cells to cisplatin by directly targeting abcc2. Am J Transl Res. 9 (3), 1127-1138 (2017).
  38. Liu, L., et al. Mir-101 regulates expression of ezh2 and contributes to progression of and cisplatin resistance in epithelial ovarian cancer. Tumour Biol. 35 (12), 12619-12626 (2014).
  39. Li, Z., et al. Exosomes secreted by chemoresistant ovarian cancer cells promote angiogenesis. J Ovarian Res. 14 (1), 7(2021).
  40. Xue, B., Li, S., Jin, X., Liu, L. Bioinformatics analysis of mrna and miRNA microarray to identify the key miRNA-mRNA pairs in cisplatin-resistant ovarian cancer. BMC Cancer. 21 (1), 452(2021).
  41. Zong, C., Wang, J., Shi, T. M. Microrna 130b enhances drug resistance in human ovarian cancer cells. Tumour Biol. 35 (12), 12151-12156 (2014).
  42. Yu, P. N., et al. Downregulation of mir-29 contributes to cisplatin resistance of ovarian cancer cells. Int J Cancer. 134 (3), 542-551 (2014).
  43. Sheng, Q., et al. Cisplatin-mediated down-regulation of mir-145 contributes to up-regulation of pd-l1 via the c-myc transcription factor in cisplatin-resistant ovarian carcinoma cells. Clin Exp Immunol. 200 (1), 45-52 (2020).
  44. Luo, Y., Gui, R. Circulating exosomal circfoxp1 confers cisplatin resistance in epithelial ovarian cancer cells. J Gynecol Oncol. 31 (5), e75(2020).
  45. Liu, J., et al. Mir-200b and mir-200c co-contribute to the cisplatin sensitivity of ovarian cancer cells by targeting DNA methyltransferases. Oncol Lett. 17 (2), 1453-1460 (2019).
  46. Li, T., et al. Exosomal transfer of mir-429 confers chemoresistance in epithelial ovarian cancer. Am J Cancer Res. 11 (5), 2124-2141 (2021).
  47. Chen, S., Jiao, J. W., Sun, K. X., Zong, Z. H., Zhao, Y. Microrna-133b targets glutathione s-transferase π expression to increase ovarian cancer cell sensitivity to chemotherapy drugs. Drug Des Devel Ther. 9, 5225-5235 (2015).
  48. Zhou, Y., et al. Mir-133a targets yes1 to reduce cisplatin resistance in ovarian cancer by regulating cell autophagy. Cancer Cell Int. 22 (1), 15(2022).
  49. Marth, C., Wieser, V., Tsibulak, I., Zeimet, A. G. Immunotherapy in ovarian cancer: Fake news or the real deal. Int J Gynecol Cancer. 29 (1), 201-211 (2019).
  50. Wu, A., et al. Integrated analysis of prognostic and immune-associated integrin family in ovarian cancer. Front Genet. 11, 705(2020).
  51. Lampert, E. J., et al. Combination of PARP inhibitor Olaparib, and PD-l1 inhibitor Durvalumab, in recurrent ovarian cancer: A proof-of-concept phase II study. Clin Cancer Res. 26 (16), 4268-4279 (2020).
  52. Fife, C. M., Mccarroll, J. A., Kavallaris, M. Movers and shakers: Cell cytoskeleton in cancer metastasis. Br J Pharmacol. 171 (24), 5507-5523 (2014).
  53. Yao, W., Chu, X., Sung, L. A. Cell type-restricted expression of erythrocyte tropomodulin isoform41 in exon 1 knockout/lacz knock-in heterozygous mice. Gene Expr Patterns. 17 (1), 45-55 (2015).
  54. Omotade, O. F., et al. Tropomodulin isoform-specific regulation of dendrite development and synapse formation. J Neurosci. 38 (48), 10271-10285 (2018).
  55. Zhang, Q., Zhong, C., Duan, S. The tumorigenic function of linc00858 in cancer. Biomed Pharmacother. 143, 112235(2021).
  56. Greenbaum, H., Galper, B. L., Decter, D. H., Eisenberg, V. H. Endometriosis and autoimmunity: Can autoantibodies be used as a non-invasive early diagnostic tool. Autoimmun Rev. 20 (5), 102795(2021).
  57. Yuan, Y., Yao, Y. F., Hu, S. N., Gao, J., Zhang, L. L. Mir-133a is functionally involved in doxorubicin-resistance in breast cancer cells mcf-7 via its regulation of the expression of uncoupling protein 2. PLoS One. 10 (6), e0129843(2015).
  58. Wang, X., Zhu, W., Zhao, X., Wang, P. Mir-133a enhances the sensitivity of hep-2 cells and vincristine-resistant hep-2v cells to cisplatin by downregulating atp7b expression. Int J Mol Med. 37 (6), 1636-1642 (2016).
  59. Han, Y., Li, H. MiRNAs as biomarkers and for the early detection of non-small cell lung cancer (SCLC). J Thorac Dis. 10 (5), 3119-3131 (2018).
  60. Luo, X., Wu, Y., Ji, M., Zhang, S. Combined plasma microRNA and fecal occult blood tests in early detection of colorectal cancer. Clin Lab. 65 (5), (2019).
  61. Liu, X., et al. Tropomodulin1 expression increases upon maturation in dendritic cells and promotes their maturation and immune functions. Front Immunol. 11, 587441(2020).

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

ביטוי TMOD3חלבוני שלד התאכימותרפיה מבוססת פלטינהבקרה על ידי miRNAהישרדות כוללתהישרדות ללא התקדמות המחלה
טרופומודולין 3 ביטוי יתר כסמן לעמידות פלטינום וחדירה חיסונית בסרטן השחלות
צרו קשר
המליצו לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

זכויות יוצרים © 2026 MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.