Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł badawczy

MiR-483-3p jako marker prognostyczny w niedrobnokomórkowym raku płuc: hamowanie progresji guza poprzez obniżenie poziomu KIF3B

141 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/71006

⸱

5 czerwca 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

W tym artykule

Podsumowanie

Obniżenie poziomu miR-483-3p jest słabym wskaźnikiem prognostycznym w NSCLC. Nadmierna ekspresja miR-483-3p tłumi złośliwe fenotypy komórek NSCLC, których funkcję odwróciła nadmierna ekspresja KIF3B.

Streszczenie

MikroRNA odgrywają szeroką rolę w niedrobnokomórkowym raku płuca (NSCLC). Aby zbadać wartość kliniczną miR-483-3p w NSCLC oraz jego molekularnym celu, do tego badania zrekrutowano 350 pacjentów z NSCLC. Wyniki RT-qPCR wykazały, że histologiczna ekspresja miR-483-3p w guzie stopniowo malała wraz ze wzrostem stadium przerzutów do węzła nowotworowego (TNM). Krzywa charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC) pokazała, że poziom histologicznego miR-483-3p skutecznie odróżnia pacjentów NSCLC z wysokim stadium TNM (III) od tych z niskim stadium (I+II) (obszar pod krzywą ROC = 0,869). Krzywa Kaplan-Meier wykazała, że pacjenci NSCLC z niską ekspresją miR-483-3p wykazywali niższy wskaźnik przeżycia ogólnego przez 5 lat. Po uwzględnieniu innych czynników zakłócających, wielowymiarowa analiza Coxa dodatkowo zidentyfikowała miR-483-3p jako niezależny czynnik ochronny dla przeżycia NSCLC. Mechanistycznie test RNA z metodą pull-down wykazał, że wzrost wytrącenia miR-483-3p był współwytrącony z mRNA KIF3B i hamował jego ekspresję, co hamowało złośliwe fenotypy komórek NSCLC i wywoływało apoptozę. Podsumowując, obniżenie poziomu miR-483-3p stanowi słaby marker prognostyczny w NSCLC, potencjalnie wpływając na postęp nowotworu poprzez negatywną regulację KIF3B.

Wprowadzenie

Wśród zgonów związanych z rakiem jedną z głównych przyczyn jest niedrobnokomórkowy rak płuc (NSCLC). Wysoki wskaźnik śmiertelności przypisuje się przede wszystkim agresywnemu rozwojowi guzów, wczesnym przerzutom oraz rozwojowi nabytej odporności 1,2,3. Pomimo postępów w obecnych strategiach klinicznych, ogólne rokowanie dla pacjentów z NSCLC pozostaje słabe 4,5,6. Oprócz wyzwań biologicznych, pacjenci NSCLC często doświadczają silnego obciążenia objawowego, w tym bólu, duszności, zmęczenia i problemów psychicznych, co znacząco pogarsza jakość ich życia i komplikuje leczenie kliniczne. Skuteczna opieka pielęgniarska — taka jak ocena objawów, edukacja pacjenta, wsparcie psychospołeczne oraz koordynacja opieki multidyscyplinarnej — odgrywa kluczową rolę w poprawie wyników leczenia i przestrzegania terapii. Dlatego dogłębne badanie kluczowych mechanizmów molekularnych napędzających rozwój i postęp NSCLC ma kluczowe znaczenie dla opracowania nowych biomarkerów prognostycznych i skutecznych strategii terapeutycznych, a także dla wspierania ukierunkowanych interwencji pielęgniarskich uwzględniających zarówno potrzeby chorobowe, jak i pacjenta.

MikroRNA (miRNA) powszechnie zgłaszano, że regulują ekspresję genów poprzez hamowanie translacji docelowych mRNA lub wspieranie ich degradacji na poziomie posttranskrypcyjnym7. Szerokie badania wskazują, że miRNA odgrywają kluczową rolę regulacyjną w różnych nowotworach, w tym w NSCLC. Ich zaburzenia regulacji są ściśle związane z fenotypem nowotworowym komórek nowotworowych oraz opornością na chemioterapię 7,8,9,10,11. Dlatego identyfikacja miRNA, które są nieprawidłowo ekspresyjne w NSCLC i pełniące istotne funkcje funkcjonalne, stała się gorącym tematem w obecnych badaniach nad nowotworami. Nasza wstępna analiza bioinformatyczna wykazała stałe obniżenie poziomu miR-483-3p zarówno u pacjentów z NSCLC, jak i u linii komórkowych opornych na leki, co sugeruje jego potencjalne powiązanie z postępem niepożądanej choroby. Dlatego badanie koncentruje się na miR-483-3p, aby zbadać jego funkcję w NSCLC. Istniejące dowody wskazują, że miR-483-3p pełni funkcję genu supresora nowotworów w różnych ludzkich nowotworach 12,13,14,15, którego wyciszanie uważa się za powiązane z opornością na gefitynib w NSCLC 16. Jednak jego specyficzny wzorzec ekspresji w NSCLC, wartość prognostyczna kliniczna oraz mechanizmy molekularne pozostają niedo do końca poznane.

Celem tego badania było systematyczne wyjaśnienie znaczenia klinicznego i funkcji biologicznych miR-483-3p w NSCLC oraz wyjaśnienie roli jego docelowego członka rodziny kinezyn 3B (KIF3B). Aby to osiągnąć, najpierw przeanalizowaliśmy jego ekspresję w próbkach tkanek klinicznych oraz korelację z kliniczno-patologicznymi cechami i rokowaniem pacjentów. Następnie przeprowadzono in vitro testy funkcjonalne, aby zbadać wpływ miR-483-3p na funkcje komórek NSCLC. Ponadto zidentyfikowaliśmy KIF3B jako kluczowy gen docelowy miR-483-3p na podstawie predykcji bioinformatycznej i eksperymentów biologii molekularnej oraz potwierdziliśmy związek regulacyjny za pomocą funkcjonalnych testów ratunkowych. Wysoka ekspresja KIF3B wiąże się ze zwiększoną proliferacją, zwiększoną migracją oraz opornością na chemioterapię w komórkach nowotworowych 17,18,19,20,21,22, jednak jego funkcjonalna rola w NSCLC pozostaje niejasna. Z naszej wiedzy, to badanie jako pierwsze scharakteryzowało rolę i znaczenie kliniczne osi miR-483-3p/KIF3B w NSCLC z trzech perspektyw — rokowania klinicznego, identyfikacji genu docelowego oraz mechanizmów funkcjonalnych — co potencjalnie dostarcza nowych informacji do oceny rokowania NSCLC i terapii celowanej.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Komisja Etyka Drugiego Szpitala Afiliowanego Uniwersytetu Medycznego w Nankinie zatwierdziła to badanie. Podstawowe zasady Deklaracji Helsińskiej były konsekwentnie stosowane przez cały proces badawczy. Wszyscy indywidualni uczestnicy biorący udział w badaniu uzyskali pisemną świadomą zgodę. Szczegółowe informacje o wszystkich materiałach i odczynnikach zostały przedstawione w Tabeli Materiałów.

Analiza bioinformatyczna:

Baza danych Gene Expression Omnibus (www.ncbi.nlm.nih.gov) została zastosowana do przeszukiwania zbiorów danych związanych z NSCLC. GSE171517 to analiza RNA bez kodowania oparta na próbkach surowicy od pacjentów z NSCLC oraz zdrowych kontroli. GSE110815 to analiza macierzy RNA niekodującej przeprowadzona na komórkach NSCLC odpornych na gefitynib i wrażliwych. Różnicowo wyrażane miRNA w tych dwóch zbiorach danych zostały przesiewane przez ustawienie progu |log2FC| ≥ 2, s. < 0,05. Chociaż te zbiory danych pochodzą z różnych przedziałów (surowica, linie komórkowe), zastosowaliśmy strategię uzupełniającą: miRNA pochodzące z surowicy dla potencjału biomarkerów nieinwazyjnych oraz miRNA pochodzące z linii komórkowych opornych na leki dla funkcjonalnego znaczenia dla progresji i oporności. Przecięcie nominowane miR-483-3p do walidacji tkanek, zakładając, że dysregulacja międzyprzedziałowa wskazuje na silne znaczenie biologiczne dla NSCLC.

Potencjalne cele miR-483-3p były przewidywane jednocześnie w bazach miRDB (https://mirdb.org/custom.html) i gwiezdnych baz (https://rnasysu.com/encori/index.php). Próg przesiewowy w tych dwóch bazach danych wynosił odpowiednio Target Score ≥ 60 oraz TDMDScore ≥ 1. Następnie do analizy GO użyto platformy analizy bioinformatycznej (www.bioinformatics.com.cn) z wykorzystaniem przecięcia tych celów.

Włączenie próby klinicznej:

Badanie to jest retrospektywnym obserwacyjnym badaniem kohortowym opartym na chirurgicznie wyciętych próbkach NSCLC. Badanie to obejmowało 350 pacjentów NSCLC, którzy przeszli leczenie chirurgiczne w szpitalu, w tym 96 pacjentów z przerzutami do węzłów nowotworowych (TNM) w stadium I, 96 pacjentów z chorobą w stadium II oraz 158 pacjentów z chorobą w stadium III. Szczegółowe cechy kliniczne przedstawiono w Tabeli 1. Wszyscy ci pacjenci zostali zdiagnozowani z NSCLC na podstawie badania histologicznego. Kryteria wykluczenia obejmują upośledzenie funkcji serca, wątroby lub nerek, aktywne infekcje lub choroby autoimmunologiczne, ciężkie zaburzenia psychiatryczne lub zaburzenia poznawcze, brakujące lub niepełne dokumentacje kliniczne oraz brak uzyskania świadomej zgody pacjentów. Analiza kliniczna została przeprowadzona poprzez pobranie próbek tkanek nowotworowych oraz statusu przeżycia w ciągu pięciu lat od postawienia diagnozy. Metodologia monitorowania jest następująca: Wszyscy pacjenci byli obserwowani od daty operacji aż do śmierci, utraty możliwości dalszej kontroli lub zakończenia badania. W pierwszym roku kontrolę przeprowadzano co 3 miesiące. Następnie odbywał się co 6 miesięcy poprzez badania ambulatoryjne i rozmowy telefoniczne. Podczas każdej wizyty kontrolnej rejestrowano informacje o stanie przeżycia, przyczynie zgonu, nawrocie choroby oraz późniejszym leczeniu. Okres przeżycia definiowano jako okres od daty operacji do śmierci z dowolnej przyczyny.

Przetwarzanie komórek:

BEAS-2B, normalna linia komórkowa nabłonka płuc ludzkiego, została wyhodowana w DMEM zawierającym 10% surowicy płodowej bydła (FBS) oraz 1% penicyliny/streptomycyny (P/S). Wszystkie linie komórkowe NSCLC (HCC827, H1299, H520, A549) były hodowane w dedykowanym podłożu wzrostu dostarczonym przez tego samego dostawcę. Podstawowa formuła specjalistycznego medium dla HCC827, H1299 i H520 to RPMI-1640 + 10% FBS + 1% P/S, a dla A549 to F-12K firmy Ham + 10% FBS + 1% P/S. Zamrożone komórki są szybko rozmrażane w kąpieli wodnej o temperaturze 37 °C, wirowane w celu usunięcia pożywki kriopkonserwacyjnej i ponownie zawieszane w świeżym medium hodowlarskim. Gdy komórki osiągną 90% zbiegu, są trawione z użyciem 0,25% trypsyny-EDTA i przestrawiane w stosunku 1:3. Wszystkie linie komórkowe zostały zweryfikowane analizą STR (Plik Uzupełniający 1) i są wolne od skażenia mykoplazmą. Wszystkie eksperymenty in vitro wykorzystywały komórki od 4. do 10. generacji.

Agonista miR-483-3p i jego ujemna kontrola (agonist-NC), małe interferujące RNA KIF3B (si-KIF3B) oraz ujemne (si-NC), a także wektor nadekspresji KIF3B (oe-KIF3B) i jego bezwyrazowa kontrola (oe-NC) zostały transfekowane za pomocą odczynnika transfekcyjnego. Stężenie robocze agonisty miR-483-3p lub agonisty-NC wynosiło 100 nM, a ilość plazmidu oe-KIF3B 2,5 μg (płytka 6-dołkowa). Komórki pobierano 48 godzin po transfekcji do kolejnych eksperymentów.

RT-qPCR:

Całkowite RNA z próbek tkanek nowotworowych i komórek zostało pobrane za pomocą odczynnika TRIzol. Odwrotnie transkrybowane cDNA przygotowano przy użyciu zestawu odczynników RT, a następnie wykonano qPCR na systemie 7500 Fast RT-PCR z użyciem premixu SYBR Green Pro Taq HS. Względne wyrażenie miR-483-3p i KIF3B zostało znormalizowane za pomocą housekeeping U6 i GAPDH metodą 2-ΔΔCT . Odpowiadające im sekwencje pierwsze są następujące:

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

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

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

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

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

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

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

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

RT-qPCR wykonano przy użyciu trzech niezależnych biologicznych replikacji.

Żywotność komórek:

Komórki HCC827 (3000 komórek/dołek) i A549 (2000 komórek/dołek), z transfekcją lub bez, zostały zasiewane na płytce z 96 dołkami na różne okresy hodowli. Po przyleganiu komórek do powierzchni, żywotność komórek oceniano w określonych punktach czasowych w wyznaczonych dołkach. Konkretnie, do studni dodano 10 μL zestawu do liczenia komórek-8 (CCK-8) oraz 90 μL medium na 2-godzinną inkubację w temperaturze 37 °C. Następnie mierzono absorpcję każdej studni na 450 nm za pomocą czytnika mikropłytek. Żywotność komórek przeprowadzono za pomocą trzech niezależnych biologicznych replikacji.

Test Transwell:

Do testu inwazji/migracji użyto urządzenia komory Transwell pokrytej lub niepowlekanej membraną bazalną (8 μm). Po tym, jak górna komora została zasiączona transfekowanymi komórkami NSCLC (8 × 104, 500 μL), dolna komora została wypełniona 700 μL DMEM (10% FBS). Przeprowadzono 24-godzinną inkubację w temperaturze 37 °C. Po delikatnym wytarciu komórek na górnej warstwie błony komory za pomocą patyczka watowego, komórki na dolnej powierzchni membrany były utrwalane 4% paraformaldehydem przez 20 minut w temperaturze pokojowej, następnie barwione roztworem 0,1% kryształowego fioletu przez 10 minut w temperaturze pokojowej, po czym nastąpiło krótkie płukanie bieżącą wodą z kranu, aby usunąć nadmiar plamy. Migrowane komórki były liczone ręcznie za pomocą mikroskopu optycznego. Dla każdej komory Transwella losowo wybrano trzy nienakładające się pola widzenia, a liczba barwionych komórek w każdym polu była liczona. Następnie obliczono średnią liczbę komórek. To liczenie przeprowadzili dwaj niezależni badacze, którzy nie znali warunków eksperymentalnych, a uzyskane wartości średnie wykorzystano do analizy statystycznej. Badanie transwell przeprowadzono przy użyciu trzech niezależnych biologicznych replikacji.

Wykrywanie apoptozy komórkowej

Do wykrywania apoptozy komórek NSCLC użyto zestawu barwienia Annexin V-FITC/PI. Krótko mówiąc, po raz pierwszy przygotowano zawiesinę zawierającą 6 × 104 ogniw przy użyciu 195 μL bufora wiązającego Annexin V-FITC. Następnie kolejno dodawano Annexin V-FITC (5 μL) oraz roztwór barwienia PI (10 μL) na 20-minutową inkubację w temperaturze pokojowej w ciemności. Po zakończeniu inkubacji cytometr przepływowy był natychmiast używany do wykrywania komórek do badania. Na każdą próbkę pozyskano 10 000 zdarzeń. Strategia bramkowania wyglądała następująco: komórki najpierw były gated na FSC-A kontra SSC-A, aby wykluczyć zanieczyszczenia, a następnie singlet gatting na FSC-A vs. FSC-H. Komórki apoptotyczne zostały następnie zidentyfikowane na wykresach dot Annexin V-FITC vs. PI. Kwadranty ustawiano przy użyciu sterów bez barwienia i pojedynczej barwionej. Procent apoptozy obliczono jako sumę wczesnych komórek apoptotycznych (Annexin V⁺/PI⁻) i późnych apoptotycznych (Annexin V⁺/PI⁺). Wykrywanie apoptozy komórkowej przeprowadzono za pomocą trzech niezależnych biologicznych replikacji.

Pull-down RNA

Segment mRNA KIF3B (KIF3B/NM004798.4/NP004789.1: 32334713–32334791, 5'-AGAAATCTGTCACCTTTCTGCTGCCCTTGTGTGTGTGTGTGAATGCTGCTGGTGCTGGTGCTGGTGGTTGATGGTGGTGGTGGTG, 78 nt) został zsyntetyzowany in vitro i znakowany biotyną za pomocą zestawu RNA 3' End Destiobiotinylation. Po inkubacji ekstraktów komórkowych z mRNA KIF3B znakowanym biotyną przez 1,5 godziny w temperaturze 4 °C, dodano magnetyczne kulki streptawidyny na 2-godzinną inkubację w temperaturze pokojowej. Na koniec poziom miR-483-3p w każdej reakcji został wykryty za pomocą RT-qPCR, przy trzech niezależnych replikatach biologicznych.

Analiza statystyczna

Zmienne ciągłe w tym badaniu wyrażono jako średnią ± odchylenie standardowe (średnia ± SD), natomiast dane kategoryczne przedstawiono jako liczby. Do analizy statystycznej zastosowano odpowiednie oprogramowanie do analizy statystycznej. Do analizy danych eksperymentalnych zastosowano jednokierunkową/dwukierunkową metodę ANOVA, a następnie test post hoc Tukeya. P < 0,05 uznano za istotne statystycznie.

Analiza charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC) została przeprowadzona, aby określić zdolność ekspresji miR-483-3p do rozróżniania pacjentów NSCLC z klasyfikacją TNM w wysokim stadium (III) od tych o niskim stopniu (I + II). Indeks Youdena (czułość + specyficzność – 1) został użyty do określenia wartości granicznej, która maksymalizowała równowagę między czułością a swoistością. Obszar pod krzywą (AUC) został obliczony w celu oceny ogólnej dyskryminacyjnej zdolności ekspresji miR-483-3p. AUC > 0,7 uznano za akceptowalne. Wszystkie analizy ROC przeprowadzono przy użyciu GraphPad Prism.

Do analizy przeżycia zastosowano metodę Kaplana-Meiera do oszacowania całkowitych krzywych przeżycia. Test log-rank zastosowano do porównania rozkładów przeżycia między grupami (miR-483-3p grupy o wysokiej ekspresji vs. niskiej ekspresji). Krzywe Kaplana-Meiera zostały narysowane z 95% przedziałem ufności (CI). Dla wielozmiennego modelu regresji hazardów proporcjonalnych Coxa zastosowano następującą strategię wyboru zmiennych: Najpierw przeprowadzono analizę jednowymiarową dla każdej zmiennej kandydata. Zmienne o wartości p < 0,10 w analizie jednowymiarowej były rozważane jako potencjalne predyktory i następnie wprowadzone do wielozmiennego modelu regresji Coxa. Analiza wielozmienna została przeprowadzona przy użyciu metody selekcji stopniowej (warunkowej) w przód na podstawie testu ilorazu wiarygodności, z kryteriami wejścia i usunięcia ustalonym odpowiednio na p < 0,05 oraz p > 0,10. Założenie o zagrożeniach proporcjonalnych zostało zweryfikowane dla każdej zmiennej przy użyciu reszt Schoenfelda (s. > 0,05 wskazywało brak naruszenia). Wyniki przedstawiono jako wskaźniki ryzyka (HR) z 95% CI. Wszystkie testy były dwustronne, a wartość p < 0,05 była uznawana za istotną statystycznie, chyba że zakreślono inaczej.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Obniżony poziom miR-483-3p oznacza złe rokowanie w NSCLC

Diagram Venna (Ilustracja uzupełniająca 1) wskazuje, że miR-483-3p jest obniżony zarówno w próbkach surowicy pacjentów z NSCLC, jak i w liniach komórkowych NSCLC opornych na chemioterapię. Jednokierunkowa analiza ANOVA wykazała, że ekspresja miR-483-3p w guzie stopniowo maleje wraz ze wzrostem stadium TNM (Rysunek 1A). Analiza krzywej ROC została przeprowadz...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Badanie to systematycznie badało rolę miR-483-3p w tłumieniu guzów NSCLC oraz jego mechanizm poprzez analizę próbek klinicznych i badanie mechanizmów molekularnych. Celem tego badania były dwa etapy: (1) ustalenie, czy miR-483-3p pełni rolę niezależnego markera prognostycznego w NSCLC oraz (2) wyjaśnienie mechanizmu molekularnego, dzięki któremu miR-483-3p może hamować fenotypy złośliwe poprzez celowanie w KIF3B. Nasze wyniki sugerują wartość kliniczną miR-483-3p jako niezależnego markera prognostycznego i mogą pomóc wyj...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
0,1% kryształowego fioletuSolarbio/ChinyG1064
0,25% trypsyna-EDTAGibco/USA25200056
4% paraformaldehyduBeyotime/ChinyP0099
System 7500 Fast RT-PCRBiosystemy stosowane / USA4351106
A549Procell/ChinyCL-0016
Medium specyficzne dla A549Procell/ChinyCM-0016
Zestaw do barwienia Annexin V-FITC/PIBeyotime/ChinyC1062S
BEAS-2BRECELL/CHINSTM-CL-5102
Zestaw do Liczenia Komórek-8 (CCK-8)Solarbio/ChinyCA1210
Medium DMEMMeilunBio/ChinyPWL003
Surowica bydła płodowaGibco/USAA5256701
Oprogramowanie GraphPad Prism GraphPadWersja 7.0
H1299Procell/ChinyCL-0165
Medium specyficzne dla H1299Procell/ChinyCM-0165
H520Procell/ChinyCL-0402
Medium specyficzne dla H520Procell/ChinyCM-0402
HCC827Procell/ChinyCL-0094
Medium specyficzne dla HCC827Procell/ChinyCM-0094
mRNA KIF3BGenscript Biotech/ChinyDostosowane
Odczynnik Lipo6000Beyotime/ChinyC0526
miR-483-3p agonista/agonista-NCMedChemExpress/USAHY-R01451A 
oe-KIF3B/oe-NCRiboBio/ChinyDostosowane
Penicylina/streptomycynaSolarbio/ChinyP1400
Pierce RNA 3' Zestaw do zakończenia destiobiotynyluThermo Fisher Scientific/USA20163
PrimeScript RT Reagent Kit (Perfect Real Time)TaKaRa/JaponiaRR037A
si-KIF3B/si-NCRiboBio/ChinyDostosowane
SPSS IBMWersja 23.0
Magnetyczne kulki streptawidynyNew England Biolabs/USAS1420S
SYBR Green  Pro Taq  HS PremixDokładna biologia/ChinyAG11701
Komora transwellowaCorning/USA3428
Odczynnik TRIzolInvitrogen/USA15596026CN

Bibliografia

  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).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

RT-qPCRRNA pull-downkrzywa Kaplana-Meieraanaliza Coxaindukcja apoptozy
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.