このコンテンツを表示するには、JoVEへの購読が必要です。 または、無料トライアルをお申し込みください。

研究記事

中国人の臨床コホートにおける非小細胞肺癌でのm6Aリーダータンパク質YTHDC2の発現

75 回視聴

⸱

DOI:

10.3791/72012

⸱

2026年8月14日

 ,  , 
1The First School of Clinical Medicine, Hainan Medical University, 2School of Basic Medical Sciences, Hainan Medical University

この記事について

サマリー

本研究では、バイオインフォマティクスとqRT-PCRを用いて、非小細胞肺がんにおけるYTHDC2の発現を評価しました。データベース解析では発現低下と予後との関連が示唆されましたが、臨床的な検証では有意な差は認められませんでした。これらの結果は不一致があることを浮き彫りにしており、診断精度が限定的であること、および臨床応用の前にさらなる検証が必要であることを示しています。

要約

非小細胞肺癌（NSCLC）は、世界的に癌関連死亡の主要な原因となっており、早期診断や予後予測に利用可能なバイオマーカーは限られています。N6-メチルアデノシン（m6A）RNA修飾およびYTHDC2などのリーダータンパク質は、遺伝子調節および腫瘍形成において重要な役割を果たしています。本研究は、バイオインフォマティクスおよび定量リアルタイムPCR（qRT-PCR）を用いて、NSCLC組織におけるYTHDC2の発現プロファイルを評価し、YTHDC2と臨床病理学的特性との関係を検討し、将来の研究に向けた臨床的および生物学的な関連性を探ることを目的としています。予後予測の精度を確認するため、データベースから得られた遺伝子発現および生存データを解析しました。また、中国の臨床コホートにおけるNSCLC組織でYTHDC2の発現量を定量し、臨床病理学的特性を解析しました。公開データベースの解析では、YTHDC2はNSCLC組織で発現が低下しており（p < 0.05）、患者の生存期間と関連していましたが、その予後予測能は低い結果となりました（AUC ≈ 0.5）。19組の腫瘍組織および隣接正常組織を用いたqRT-PCR解析では、癌組織と隣接組織の間でYTHDC2の発現に統計的な有意差は認められませんでした（p = 0.537）。総合すると、公開データベースの解析結果は、YTHDC2がNSCLCにおいて発現低下し、予後に関連している可能性を示唆していますが、我々のコホートによる独立した臨床的検証では、有意な発現差は確認されませんでした。これらの知見は、大規模データセットと実際の臨床コホートとの間に大きな異質性があることを浮き彫りにしており、YTHDC2が単独で信頼性の高い診断または予後バイオマーカーとして機能する可能性は低く、臨床応用のためには他の分子マーカーとの統合が必要であることを示唆しています。

概要

扁平上皮癌および腺癌を含む非小細胞肺癌（NSCLC）は、最も頻繁に診断される肺癌であり、世界的な癌死亡率の主要な原因となっています1。世界の癌統計によると、肺癌は癌による死亡の主な原因の一つです2。診断、手術、放射線治療、および分子標的療法の最近の進展に関わらず、NSCLCの予後は著しく改善していません。これは、一次診断が進行期に行われることが多く、また、初期段階ではしばしば無症状であるためです3。このことは、NSCLC患者における同定、予後予測、および治療効果の評価を行うための新しいバイオマーカーの必要性を強調しています。

m6Aは真核生物において最初に同定された、かつ最も豊富なRNA修飾であり、RNAの安定性、翻訳、および転写に関与している4。m6A修飾は動的かつ可逆的であり、メチルトランスフェラーゼ（ライター）、脱メチル化酵素（イレイザー）、および特異的な結合タンパク質（リーダー）によって制御されている5。これらのうち、主要なm6Aリーダータンパク質であるYTHDC2は、RNAの安定性と翻訳速度を調節する6。近年の研究では、YTHDC2が細胞増殖や浸潤の抑制、あるいは細胞死の誘導を通じて、複数の癌種の制御に関与していることが示されている7。また、YTHDF1、YTHDF2、YTHDC1などの他のm6Aリーダータンパク質が、肺癌の進行、免疫調節、および予後に臨床的な関連を持つことが明らかになっており、独立した患者コホートにおいて個々のm6Aリーダーを系統的に評価することの重要性が強調されている8,9,10。非小細胞肺癌（NSCLC）ではYTHDC2のレベルが著しく低く、これが高い腫瘍ステージ、リンパ節転移、および患者の不良な予後と関連していることから、抗腫瘍因子である可能性が示唆されている11。in vitroおよびin vivoの実験においても、YTHDC2の高発現が肺癌における細胞増殖と転移を抑制することが明らかになっている7。

本研究では、統合的な計算解析およびqRT-PCRによる実験的検証を通じて、NSCLCにおけるYTHDC2の調節について調査した。また、YTHDC2の発現と臨床病理学的特性および患者の予後との関係についても検討した。公共データベースからのエビデンスにより、NSCLCにおけるYTHDC2の調節不全が示唆されつつあるが、既報の研究では、YTHDC2調節不全の程度や臨床的意義に関して一貫性のない結果が報告されており、適切に特性評価された実際の臨床コホート、特にアジア人集団における独立した検証は限定的である。さらに、先行研究の多くは主に公共のトランスクリプトームデータセットや実験モデルに依存しており、バイオインフォマティクスの知見を独立した臨床検証と統合した研究は比較的少ない。本研究では、大規模な公共トランスクリプトーム解析と中国の臨床コホートにおける独立したqRT-PCR検証を組み合わせることで、先行知見の再現性を評価し、公共データベース解析と実際の臨床検体との間のトランスレーショナルなギャップを埋めることを目的とした。したがって、本研究は、統合的なバイオインフォマティクスおよび臨床検証アプローチを用いてYTHDC2の発現を系統的に評価し、NSCLCにおけるその潜在的な生物学的および臨床的な関連性を検討することを目的とした。YTHDC2の発現はNSCLCで調節不全となっており、バイオインフォマティクス解析を独立した臨床検証と統合することで、いずれか単独のアプローチよりも、その診断的および予後的な意義をより信頼性高く評価できるという仮説を立てた。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

プロトコル

本研究は海南医科大学倫理委員会の承認を得ており（承認番号：HMC1984.24）、ヘルシンキ宣言（2013年改訂版）に準拠して実施されました。

被験者

海南省三亚市中心病院において2017年から2024年の間に診断された肺がん患者50名を対象とした研究を、中国医学会肺がん診療ガイドライン（2024年版）に基づいて実施した。研究間の比較可能性を確保するため、中国人コホートで検証済みの12AJCC第8版に準拠したCSCOステージング（2024年）を採用し、一貫性を担保するために2名の独立した腫瘍医によるレビューを行った。患者の選定プロセス、組織の利用可能性、RNA品質評価、およびqRT-PCR分析のための最終的なサンプル組み入れについて、図1にまとめる。

研究データ

本研究では、バイオインフォマティクスを用いて非小細胞肺癌（NSCLC）におけるYTHDC2の発現レベルおよびそれらと臨床病理学的特徴との関係を解析し、潜在的なメカニズムに関する知見を得ました。バイオインフォマティクス解析は、GDCデータポータル（https://portal.gdc.cancer.gov/）を通じてダウンロードした、肺腺癌（LUAD）、肺扁平上皮癌（LUSC）、および対応する正常肺組織サンプルを含む、The Cancer Genome Atlas（TCGA）の公開RNAシーケンシングデータのみを用いて行われました。ダウンロードしたデータセットには、適格なTCGA-LUADおよびTCGA-LUSC症例について、RNAシーケンシング発現データとともに、利用可能な臨床変数（患者識別子、サンプル識別子、年齢、性別、病理学的ステージ、生存状態、および全生存期間）が含まれていました。遺伝子発現または生存情報の欠落しているサンプルは、後続の生存解析およびROC解析から除外されました。本研究で使用したデータセットは、補足ファイル1として提供されています。バイオインフォマティクス解析において、三亜中心医院で収集された臨床検体は使用していません。GEPIA、Kaplan–Meier Plotter、およびsurvivalROC解析の詳細な手順は、後述のバイオインフォマティクス解析のセクションに記載しています。データの取得、前処理、遺伝子発現解析、生存解析、およびROC解析を含むバイオインフォマティクスの全ワークフローを図 2にまとめました。

選択基準および除外基準

患者の組み入れ基準および除外基準を表1に示す。統計的検出力分析ソフトウェアを用いたパワー分析により、中程度の効果量（d = 0.8, α = 0.05, 両側）を検出するために、1群あたり少なくとも26例が必要であることが決定された。肺癌群では当初50ペアの登録を目指したが、組織またはRNAの品質による除外後、最終的なqRT-PCR分析には30個の腫瘍サンプルと19個の正常隣接組織サンプルが含まれた。このサンプル数の減少は、実際の臨床上の制約を反映しており、トランスレーショナル研究におけるRNAの完全性と組織の入手可能性の重要性を強調している。比較におけるn = 19の場合、最小検出可能効果量はd = 1.0（検出力 80%, α = 0.05）となる。したがって、本実験はYTHDC2の発現における大きな差を検出するには十分な検出力を持っていたが、小から中程度の差を検出するには不十分であった。

組織標本および定量リアルタイムPCR（qRT-PCR）

病理診断は、2名の異なる病理医によって二重盲検法で決定されました。腫瘍の純度は病理医によって推定され（悪性細胞 >70%）、さらにESTIMATE (TCGA) を用いて確認されました。間質によるコンタミネーションを最小限に抑えるため、隣接正常組織のマクロダイセクションを行いました。肺がんの組織型には肺腺がんおよび扁平上皮がんが含まれ、肺腺がんが26例、扁平上皮がんが4例でした。肺がん患者50名の臨床病期診断は、「中国医学会肺がん診療ガイドライン（2024年版）」に記載された病期分類基準に従って行われました。病理学的に確認されたNSCLC検体（n = 50）は、典型的な臨床分布を示していました（表2参照）。最初に登録された50名の患者のうち、30個の腫瘍組織サンプルと19個の対応する隣接正常組織サンプルがRNA品質基準を満たしました。ペア統計解析には同一患者からの対応検体が必要であるため、腫瘍と隣接正常組織の発現比較は、利用可能な19組の対応ペアを用いて行いました。これらの臨床検体は、qRT-PCRによる実験的検証のみに使用され、バイオインフォマティクス解析に使用した公開TCGAデータセットとは独立して分析されました。選択された検体は、病理学的確認後直ちに処理され、RNA抽出前にRNaseフリー条件下で取り扱われました。このサブセットは、十分な組織量と高品質な全RNA（RNA完全性番号、RIN >7.0）の両方を得られた症例を反映しています。逆転写前に全RNAの濃度と純度を測定し、適切なRNA品質（RIN >7.0）を持つサンプルのみをダウンストリーム解析に含めました。定量的PCRの前に、メーカーのプロトコルに従って等量の全RNAを相補的DNA (cDNA) へと逆転写しました。この工程により、解析した遺伝子発現データの妥当性が確保されました。qRT-PCR実験は、プローブを用いた定量的PCRアッセイを用いてリアルタイムPCRサーモサイクラーで実施されました。分析の再現性を確保するため、すべての反応はノーテンプレートコントロールと共に3連（triplicate）で実施されました。PCR増幅は以下のサイクル条件で行われました。まず95°Cで10分間の酵素活性化／変性ステップを行い、続いて95°Cで15秒間の変性と60°Cで60秒間のアニーリング／伸長を40サイクル繰り返しました。蛍光信号は各増幅サイクルの終了時に取得されました。すべての試薬および消耗品は市販のサプライヤーから入手しました（材料表参照）。qRT-PCRに使用したプライマーおよびプローブの配列は、表3に示されています。

バイオインフォマティクス解析

YTHDC2遺伝子発現のGEPIAデータベース解析

NSCLCにおけるYTHDC2の発現を分析するために、GEPIAデータベースを使用した。ウェブブラウザを介してGEPIAウェブサーバー（http://gepia.cancer-pku.cn/）にアクセスした。Expression DIYモジュールを選択し、遺伝子シンボル"YTHDC2"を入力し、LUADおよびLUSCデータセットを選択した。正規化パラメータはデフォルトのまま保持し、GEPIAのインターフェースを通じて差分的発現のボックスプロットを直接作成した。統計的有意性はp < 0.05と定義した。

肺がん患者の生存分析のためのKaplan-Meier plotterデータベース

Kaplan-Meier Plotterデータベースを用いて、肺がん患者におけるYTHDC2の発現と予後との関係を分析した。肺がんのデータセットを選択し、遺伝子シンボル"YTHDC2"を入力し、「auto-selected best cutoff（自動選択された最適カットオフ）」オプションを適用した。その後、デフォルトの分析設定を用いて、全生存期間および進行後生存期間のKaplan-Meier曲線を作成した。患者は、Kaplan-Meier Plotterプラットフォームによって決定された最適カットオフに基づき、高発現群と低発現群に自動的に層別化され、プラットフォームのデフォルト設定を用いて、対応する95%信頼区間を伴うハザード比を算出した。

ROC曲線描画のためのRソフトウェアにおけるRパッケージの実行

適格なTCGA-LUADおよびTCGA-LUSC症例のRNA sequencing発現データおよび対応する臨床メタデータをGDC Data Portalからダウンロードした。ダウンロードしたデータセットを患者識別子によって統合し、後続の解析のためにRにインポートした。survivalROCパッケージを用いて、予測期間を1年、3年、5年とした時間依存性ROC曲線を作成し、対応する曲線下面積（AUC）値を算出してYTHDC2発現の予後予測能を評価した。生存ROC解析には、RNA-seq発現データと生存情報の両方が利用可能なTCGA-LUADおよびTCGA-LUSC患者のみを組み込んだ。地域の臨床コホートについては、長期的な追跡データが得られなかったため、生存予測には使用しなかった。

qRT-PCRによる組織におけるYTHDC2の発現解析

遺伝子発現レベルを解析するため、qRT-PCRを実施した。メーカー推奨の反応条件に従い、等量のcDNAを各反応系に添加した。増幅はプローブベースの定量的PCRアッセイを用いて行い、蛍光データは各増幅サイクルの終了時に自動的に収集した。簡潔に述べると、RNA抽出プロセスは、試料調製、脱パラフィン、残液の除去、プロテイナーゼK消化、インキュベーション、遠心分離、DNase処理、DNase I添加、およびエタノール沈殿を含む複数のステップで構成された。その後、試料をシリカベースのRNA精製カラムに結合させ、8,000 × gで30秒間遠心分離した。次に、カラムを洗浄バッファー1、洗浄バッファー2、およびエタノールで希釈した洗浄バッファー2で洗浄し、13,000 × gで2分間乾燥させた。その後、カラムメンブレンの中央に70 µLのRNase-Free Waterを添加し、13,000 × gで1分間遠心分離してRNAを溶出させた。相対的な遺伝子発現量を算出する前に、融解曲線分析により、各プライマーペアが単一の増幅産物を示すことを確認した。試料分析に先立ち、標準曲線を用いてプライマー効率（90–110%）を検証した。融解曲線分析により、単一のアンプリコンの存在とプライマーダイマーの不在を確認した。相対的なYTHDC2発現量は2-ΔCt法を用いて算出し、Ct値は内在性参照遺伝子であるGAPDHで標準化した。発現値は、校正試料に対する倍率変化ではなく標準化された発現レベルとして提示したため、結果は2−ΔCt値として報告している。GAPDHをハウスキーピング遺伝子として選択したのは、m6A研究における参照遺伝子の選択基準に基づき、テストした代替候補（ACTB、CV = 12%; 18S rRNA, CV = 18%）と比較して、その発現の変動が極めて小さかったためである（CV < 5%）。

統計解析

統計解析は、グラフやチャートの作成を含め、統計ソフトウェアを用いて行いました。NSCLC患者におけるYTHDC2遺伝子発現の定量的およびカテゴリデータ分析には、バイオインフォマティクス解析およびROC曲線の作成にRソフトウェアを使用しました。生存予測におけるYTHDC2発現の診断性能を評価するため、ROC曲線およびAUCを用いました。回帰ベースの解析では、該当する場合に効果推定値（オッズ比）および対応する95%信頼区間を報告しました。ペアになった腫瘍組織と隣接正常組織サンプル間のYTHDC2発現の比較にはWilcoxon符号付き順位検定を用い、YTHDC2発現と臨床病理学的特徴との関連性の評価にはPearson相関分析を用いました。相関係数（r）および対応するp値を報告しました。qRT-PCRデータは同一患者からのペアの腫瘍組織および隣接正常組織サンプルで構成されており、遺伝子発現データが正規分布していなかったため、ペア組織間のYTHDC2発現レベルの比較にはWilcoxon符号付き順位検定を用いました。この検定はデータの正規性を仮定せず、歪みのある生物学的データに一般的に用いられます。すべての統計検定は両側検定とし、p <0.05を統計的に有意とみなしました。連続変数は、解析前に正規性を評価しました。連続変数は、適宜、平均値 ± 標準偏差または中央値（四分位範囲）として提示しています。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

結果

TCGAデータベースに基づく腫瘍におけるYTHDC2遺伝子の発現

図 3 は、TCGAデータベースのGDCツールを用いて、さまざまな癌におけるYTHDC2の発現レベルを調べることで、NSCLCとYTHDC2の関連性を示しています。

GEPIAデータベースにおけるNSCLCのYTHDC2遺伝子の発現

GEPIAデータベースを用いて、肺腺癌（LUAD）および肺扁平上皮癌（LUSC）におけるYTHDC2の発現レベルをさらにスクリーニングした結果、肺腺癌組織483例、正常肺組織347例、肺扁平上皮癌組織486例、および正常肺組織338例のサンプルを得た。統計解析の結果、図4に示す通り、肺腺癌組織と肺扁平上皮癌組織のいずれにおいても、YTHDC2の発現レベルは正常肺組織よりも著しく低いことが明らか...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

ディスカッション

YTHファミリーの中で最大のN6-メチルアデノシン（m6A）結合タンパク質であるYTHDC2は、ATP依存性RNAヘリカーゼ活性を持つという特異性を有しており、RNA代謝の重要な調節因子として区別されています13。他のYTHファミリーメンバーとは異なり、YTHDC2は核と細胞質の両方に存在し、mRNAの翻訳およびRNAの安定性を調節しています14。これまでの実験的研究により、YTHDC2はADIRFおよびMRPL12のmRNA発現を抑制し、アポトーシスを促進させ、細胞増殖と転移を抑制することで、肺腺癌（LUAD）の進行を抑制することが示されています15,16。また、YTHDC2はZNRD1-AS1などのlncRNAを安定化させてLUADの増殖を抑制すること、さらにCYLDやSLC7A11などのm6A修飾mRNAを調節することで、NF-κBシグナル経路、システイン取り込み、および抗酸化プロセスを抑制し、フェロトーシスと抗がん活性...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

開示事項

著者らに開示すべき関連する金銭的または非金銭的な利益相反はありません。

謝辞

本研究は、海南省自然科学基金（No. 821RC735）の支援を受けて実施されました。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
カスタムプライマーおよびプローブSangon Biotech Co., Ltd., 上海, 中国カスタム合成プライマーおよびプローブ配列は表6に記載
DNase IMagen Biotechnology Co., Ltd., 広州, 中国DNase I (HiPure FFPE RNA Kit)ゲノムDNA汚染の除去
ESTIMATEアルゴリズムYoshihara et al.R package (Version 1.0.13)腫瘍純度の推定
FFPE RNA抽出キットMagen Biotechnology Co., Ltd., 広州, 中国HiPure FFPE RNA Kit (R4130-02)FFPE組織からのRNA抽出
GDCデータポータル米国国立がん研究所 (NCI), NIH, USAhttps://portal.gdc.cancer.govTCGAデータセットのダウンロード
GEPIAウェブサーバー北京大学, 中国http://gepia.cancer-pku.cn遺伝子発現解析
Kaplan–Meier Plotterセメルヴェイス大学, ハンガリーhttps://kmplot.com生存解析
マイクロセントリフージEppendorf AG, ハンブルク, ドイツ5424 RRNA精製手順
NanoDrop分光光度計Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USANanoDrop 2000/2000cRNA定量
プローブベースqPCRマスターミックスThermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USATaqMan Universal PCR Master Mix II (4440040)定量PCR増幅
R統計ソフトウェアR Foundation for Statistical Computing, ウィーン, オーストリアVersion 4.4.1統計解析およびROC解析
リアルタイムPCRシステムBio-Rad Laboratories, Hercules, CA, USACFX Opus 96定量リアルタイムPCR
逆転写キットThermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USARevertAid First Strand cDNA Synthesis Kit (K1622)cDNA合成
RNA精製カラムMagen Biotechnology Co., Ltd., 広州, 中国HiPure Mini Column IシリカメンブレンRNA精製カラム
RNaseフリー水Magen Biotechnology Co., Ltd., 広州, 中国RNase-Free WaterRNA溶出
SPSS StatisticsIBM Corp., Armonk, NY, USAIBM SPSS Statistics Version 27.0統計解析
survivalROCパッケージCRAN (R Foundation for Statistical Computing)Version 1.0.3.1時間依存性ROC解析
TCGAデータベース米国国立がん研究所 (NCI), NIH, USAhttps://portal.gdc.cancer.gov公開がんゲノムデータベース
洗浄バッファー RW1Magen Biotechnology Co., Ltd., 広州, 中国Buffer RW1RNA精製用洗浄バッファー
洗浄バッファー RW2Magen Biotechnology Co., Ltd., 広州, 中国Buffer RW2RNA精製用洗浄バッファー

参考文献

  1. Shen, Y., Chen, J. Q., Li, X. P. Differences between lung adenocarcinoma and lung squamous cell carcinoma: Driver genes, therapeutic targets, and clinical efficacy. Genes Dis. 12 (1), 101374 (2025).
  2. Cao, W., Qin, K., Li, F., Chen, W. Comparative study of cancer profiles between 2020 and 2022 using global cancer statistics (GLOBOCAN). J. Natl. Cancer Cent. 4 (2), 128-134 (2024).
  3. Alduais, Y., Zhang, H., Fan, F., Chen, J., Chen, B. Non-small cell lung cancer (NSCLC): A review of risk factors, diagnosis, and treatment. Medicine (Baltimore). 102 (13), e32899 (2023).
  4. Sun, H., Li, K., Liu, C., Yi, C. Regulation and functions of non-m6A mRNA modifications. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 24 (11), 714-731 (2023).
  5. Zhang, W., Qian, Y., Jia, G. The detection and functions of RNA modification m6A based on m6A writers and erasers. J. Biol. Chem. 297 (2), 100973 (2021).
  6. Li, Y. et al. Autophagy activation is required for N6-methyladenosine modification to regulate ferroptosis in hepatocellular carcinoma. Redox Biol. 69, 102971 (2024).
  7. Wang, J. et al. Downregulation of m6A reader YTHDC2 promotes the proliferation and migration of malignant lung cells via the CYLD/NF-κB pathway. Int. J. Biol. Sci. 17 (10), 2633-2651 (2021).
  8. Koh, Y. W., Han, J. H., Haam, S., Lee, H. W. Prognostic and predictive value of YTHDF1 and YTHDF2 and their correlation with tumor-infiltrating immune cells in non-small cell carcinoma. Front. Oncol. 12, 996634 (2022).
  9. Tsuchiya, K. et al. YTHDF1 and YTHDF2 are associated with better patient survival and an inflamed tumor-immune microenvironment in non-small-cell lung cancer. Oncoimmunology. 10 (1), 1962656 (2021).
  10. Diao, H. et al. The m6A reader YTHDF1 promotes lung carcinoma progression via regulating ferritin-mediated ferroptosis in an m6A-dependent manner. Pharmaceuticals (Basel). 16 (2), 185 (2023).
  11. Sun, S. et al. Downregulation of m6A reader YTHDC2 promotes tumor progression and predicts poor prognosis in non-small cell lung cancer. Thorac. Cancer. 11 (11), 3269-3279 (2020).
  12. Chen, S., Wang, Z., Sun, B. Chinese Society of Clinical Oncology Non-small Cell Lung Cancer (CSCO NSCLC) guidelines in 2024: Key update on the management of early and locally advanced NSCLC. Cancer Biol. Med. In Press (2025). doi:10.20892/j.issn.2095-3941.2024.0592. (2025).
  13. Fan, S., Xu, X., Chen, J., Yin, Y., Zhao, Y. Genome-wide identification, characterization, and expression analysis of m6A readers-YTH domain-containing genes in alfalfa. BMC Genomics. 25, 18 (2024).
  14. Shi, R. et al. Linking the YTH domain to cancer: The importance of YTH family proteins in epigenetics. Cell Death Dis. 12 (4), 346 (2021).
  15. Wu, X. et al. The biological function of the N6-methyladenosine reader YTHDC2 and its role in diseases. J. Transl. Med. 22, 490 (2024).
  16. Teng, Y., Zhao, X., Xi, Y., Fu, N. N6-methyladenosine-regulated ADIRF impairs lung adenocarcinoma metastasis and serves as a potential prognostic biomarker. Cancer Biol. Ther. 24 (1), 2249173 (2023).
  17. Ma, L. et al. The m6A reader YTHDC2 inhibits lung adenocarcinoma tumorigenesis by suppressing SLC7A11-dependent antioxidant function. Redox Biol. 38, 101801 (2021).
  18. Ma, L. et al. Targeting SLC3A2 subunit of system XC− is essential for m6A reader YTHDC2 to be an endogenous ferroptosis inducer in lung adenocarcinoma. Free Radic. Biol. Med. 168, 25-43 (2021).
  19. Lin, Y. et al. Pan-cancer analysis reveals m6A variation and cell-specific regulatory network in different cancer types. Genomics Proteomics Bioinformatics. 22 (4), qzae052 (2024).
  20. Li, L. et al. Bioinformatic analysis of m6A "reader" YTH family in pan-cancer as a clinical prognosis biomarker. Sci. Rep. 13, 17350 (2023).
  21. Sun, Y., Liu, Y., Wang, P., Chang, L., Huang, J. The m6A reader YTHDC2 suppresses lung adenocarcinoma tumorigenesis by destabilizing MRPL12. Mol. Biotechnol. 66 (8), 1051-1061 (2024).
  22. Hajian-Tilaki, K. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for medical diagnostic test evaluation. Caspian J. Intern. Med. 4 (2), 627-635 (2013).

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

再版と許可

タグ

YTHDC2 m6A RNA PCR clinicopathological
お問い合わせ
図書館に推薦する

プライバシー

利用規約

ポリシー

著作権 © 2026 MyJoVE Corporation. 無断転載を禁じます。