Name: Analiza multiomiczna TMEM200A jako biomarkera raka (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-09-15T14:10:00.000+00:00
Duration: 7 min 47 s
Description: Odkryj analizę multiomiczną TMEM200A jako biomarkera raka żołądka, łączącą narzędzia bioinformatyczne z walidacją eksperymentalną. Ta metoda integruje predykcje bazodanowe z technikami in vitro, umożliwiając identyfikację nowych celów terapeutycznych w onkologii.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Ta praca była wspierana przez Narodową Fundację Nauk Przyrodniczych Chin (82160550).

TMEM200A: A Novel Oncogene Regulating EMT and PI3K/AKT in Gastric Cancer

<ol><li>Torre, L. A., Siegel, R. L., Ward, E. M., Jemal, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+cancer+incidence+and+mortality+rates+and+trends--an+update%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Epidemiol+Biomarkers+Prev%22%5BJournal%5D)">Global cancer incidence and mortality rates and trends--an update.</a> Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 25 (1), 16-27 (2016).</li>
<li>Long, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Economic+burden+of+malignant+tumors+-+Yichang+City%2C+Hubei+Province%2C+China%2C+2019%5BTitle%5D)+AND+%22China+CDC+Wkly%22%5BJournal%5D)">Economic burden of malignant tumors - Yichang City, Hubei Province, China, 2019.</a> China CDC Wkly. 4 (15), 312-316 (2022).</li>
<li>Harbeck, N., Gnant, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet%22%5BJournal%5D)">Breast cancer.</a> Lancet. 389 (10074), 1134-1150 (2017).</li>
<li>Bagchi, S., Yuan, R., Engleman, E. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Immune+checkpoint+inhibitors+for+the+treatment+of+cancer%3A+clinical+impact+and+mechanisms+of+response+and+resistance%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Pathol%22%5BJournal%5D)">Immune checkpoint inhibitors for the treatment of cancer: clinical impact and mechanisms of response and resistance.</a> Annu Rev Pathol. 16, 223-249 (2021).</li>
<li>Lam, G. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pitfalls+in+cutaneous+melanoma+diagnosis+and+the+need+for+new+reliable+markers%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Diagn+Ther%22%5BJournal%5D)">Pitfalls in cutaneous melanoma diagnosis and the need for new reliable markers.</a> Mol Diagn Ther. 27 (1), 49-60 (2023).</li>
<li>Gromiha, M. M., Ou, Y. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bioinformatics+approaches+for+functional+annotation+of+membrane+proteins%5BTitle%5D)+AND+%22Brief+Bioinform%22%5BJournal%5D)">Bioinformatics approaches for functional annotation of membrane proteins.</a> Brief Bioinform. 15 (2), 155-168 (2014).</li>
<li>Schmit, K., Michiels, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TMEM+proteins+in+cancer%3A+a+review%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Pharmacol%22%5BJournal%5D)">TMEM proteins in cancer: a review.</a> Front Pharmacol. 9, 1345(2018).</li>
<li>Marx, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transmembrane+%28TMEM%29+protein+family+members%3A+Poorly+characterized+even+if+essential+for+the+metastatic+process%5BTitle%5D)+AND+%22Semin+Cancer+Biol%22%5BJournal%5D)">Transmembrane (TMEM) protein family members: Poorly characterized even if essential for the metastatic process.</a> Semin Cancer Biol. 60, 96-106 (2020).</li>
<li>Fu, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Overexpression+of+transmembrane+protein+168+in+the+mouse+nucleus+accumbens+induces+anxiety+and+sensorimotor+gating+deficit%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Overexpression of transmembrane protein 168 in the mouse nucleus accumbens induces anxiety and sensorimotor gating deficit.</a> PLoS One. 12 (12), e0189006(2017).</li>
<li>Cuajungco, M. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Abnormal+accumulation+of+human+transmembrane+%28TMEM%29-176A+and+176B+proteins+is+associated+with+cancer+pathology%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Histochem%22%5BJournal%5D)">Abnormal accumulation of human transmembrane (TMEM)-176A and 176B proteins is associated with cancer pathology.</a> Acta Histochem. 114 (7), 705-712 (2012).</li>
<li>Zhang, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TMEM116+is+required+for+lung+cancer+cell+motility+and+metastasis+through+PDK1+signaling+pathway%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Death+Dis%22%5BJournal%5D)">TMEM116 is required for lung cancer cell motility and metastasis through PDK1 signaling pathway.</a> Cell Death Dis. 12 (12), 1086(2021).</li>
<li>Zhang, N., Pan, H., Liang, X., Xie, J., Han, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+roles+of+transmembrane+family+proteins+in+the+regulation+of+store-operated+Ca%282%2B%29+entry%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Mol+Life+Sci%22%5BJournal%5D)">The roles of transmembrane family proteins in the regulation of store-operated Ca(2+) entry.</a> Cell Mol Life Sci. 79 (2), 118(2022).</li>
<li>Zhang, X., Zheng, P., Li, Z., Gao, S., Liu, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+somatic+mutation+landscape+and+RNA+prognostic+markers+in+stomach+adenocarcinoma%5BTitle%5D)+AND+%22Onco+Targets+Ther%22%5BJournal%5D)">The somatic mutation landscape and RNA prognostic markers in stomach adenocarcinoma.</a> Onco Targets Ther. 13, 7735-7746 (2020).</li>
<li>Jia, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mining+TCGA+database+for+genes+of+prognostic+value+in+glioblastoma+microenvironment%5BTitle%5D)+AND+%22Aging+%28Albany+NY%29%22%5BJournal%5D)">Mining TCGA database for genes of prognostic value in glioblastoma microenvironment.</a> Aging (Albany NY). 10 (4), 592-605 (2018).</li>
<li>Wang, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((UCSCXenaShiny%3A+an+R%2FCRAN+package+for+interactive+analysis+of+UCSC+Xena+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">UCSCXenaShiny: an R/CRAN package for interactive analysis of UCSC Xena data.</a> Bioinformatics. 38 (2), 527-529 (2022).</li>
<li>Li, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TIMER2.0+for+analysis+of+tumor-infiltrating+immune+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">TIMER2.0 for analysis of tumor-infiltrating immune cells.</a> Nucleic Acids Res. 48 (W1), W509-W514 (2020).</li>
<li>Thul, P. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+subcellular+map+of+the+human+proteome%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">A subcellular map of the human proteome.</a> Science. 356 (6340), eaal3321(2017).</li>
<li>Li, Y., Ge, D., Lu, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+SMART+App%3A+an+interactive+web+application+for+comprehensive+DNA+methylation+analysis+and+visualization%5BTitle%5D)+AND+%22Epigenetics+Chromatin%22%5BJournal%5D)">The SMART App: an interactive web application for comprehensive DNA methylation analysis and visualization.</a> Epigenetics Chromatin. 12 (1), 71(2019).</li>
<li>Chandrashekar, D. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((UALCAN%3A+An+update+to+the+integrated+cancer+data+analysis+platform%5BTitle%5D)+AND+%22Neoplasia%22%5BJournal%5D)">UALCAN: An update to the integrated cancer data analysis platform.</a> Neoplasia. 25, 18-27 (2022).</li>
<li>Tate, J. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((COSMIC%3A+the+Catalogue+Of+Somatic+Mutations+In+Cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">COSMIC: the Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer.</a> Nucleic Acids Res. 47 (D1), D941-D947 (2019).</li>
<li>Gao, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integrative+analysis+of+complex+cancer+genomics+and+clinical+profiles+using+the+cBioPortal%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Signal%22%5BJournal%5D)">Integrative analysis of complex cancer genomics and clinical profiles using the cBioPortal.</a> Sci Signal. 6 (269), pl1(2013).</li>
<li>Shen, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sangerbox%3A+A+comprehensive%2C+interaction-friendly+clinical+bioinformatics+analysis+platform%5BTitle%5D)+AND+%22iMeta%22%5BJournal%5D)">Sangerbox: A comprehensive, interaction-friendly clinical bioinformatics analysis platform.</a> iMeta. 1 (3), e36(2022).</li>
<li>Ru, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TISIDB%3A+an+integrated+repository+portal+for+tumor-immune+system+interactions%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">TISIDB: an integrated repository portal for tumor-immune system interactions.</a> Bioinformatics. 35 (20), 4200-4202 (2019).</li>
<li>Yuan, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CancerSEA%3A+a+cancer+single-cell+state+atlas%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">CancerSEA: a cancer single-cell state atlas.</a> Nucleic Acids Res. 47 (D1), D900-D908 (2019).</li>
<li>Sun, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((TISCH%3A+a+comprehensive+web+resource+enabling+interactive+single-cell+transcriptome+visualization+of+tumor+microenvironment%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">TISCH: a comprehensive web resource enabling interactive single-cell transcriptome visualization of tumor microenvironment.</a> Nucleic Acids Res. 49 (D1), D1420-D1430 (2021).</li>
<li>Warde-Farley, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+GeneMANIA+prediction+server%3A+biological+network+integration+for+gene+prioritization+and+predicting+gene+function%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">The GeneMANIA prediction server: biological network integration for gene prioritization and predicting gene function.</a> Nucleic Acids Res. 38, W214-W220 (2010).</li>
<li>Zhu, Y., Feng, S., Song, Z., Wang, Z., Chen, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+immunological+characteristics+and+immune+subtypes+based+on+single-sample+gene+set+enrichment+analysis+algorithm+in+lower-grade+glioma%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Genet%22%5BJournal%5D)">Identification of immunological characteristics and immune subtypes based on single-sample gene set enrichment analysis algorithm in lower-grade glioma.</a> Front Genet. 13, 894865(2022).</li>
<li>Mueller Bustin, S. A., R, <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real-time+reverse+transcription+PCR+%28qRT-PCR%29+and+its+potential+use+in+clinical+diagnosis%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Sci+%28Lond%29%22%5BJournal%5D)">Real-time reverse transcription PCR (qRT-PCR) and its potential use in clinical diagnosis.</a> Clin Sci (Lond). 109 (4), 365-379 (2005).</li>
<li>Sun, L., Zhang, H., Gao, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Metabolic+reprogramming+and+epigenetic+modifications+on+the+path+to+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Protein+Cell%22%5BJournal%5D)">Metabolic reprogramming and epigenetic modifications on the path to cancer.</a> Protein Cell. 13 (12), 877-919 (2022).</li>
<li>Ntontsi, P., Photiades, A., Zervas, E., Xanthou, G., Samitas, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genetics+and+epigenetics+in+asthma%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Mol+Sci%22%5BJournal%5D)">Genetics and epigenetics in asthma.</a> Int J Mol Sci. 22 (5), 2412(2021).</li>
<li>Martínez-Reyes, I., Chandel, N. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer+metabolism%3A+looking+forward%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Cancer%22%5BJournal%5D)">Cancer metabolism: looking forward.</a> Nat Rev Cancer. 21 (10), 669-680 (2021).</li>
<li>Chen, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PremPS%3A+Predicting+the+impact+of+missense+mutations+on+protein+stability%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Comput+Biol%22%5BJournal%5D)">PremPS: Predicting the impact of missense mutations on protein stability.</a> PLoS Comput Biol. 16 (12), e1008543(2020).</li>
<li>Li, M., Petukh, M., Alexov, E., Panchenko, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Predicting+the+impact+of+missense+mutations+on+protein-protein+binding+affinity%5BTitle%5D)+AND+%22J+Chem+Theory+Comput%22%5BJournal%5D)">Predicting the impact of missense mutations on protein-protein binding affinity.</a> J Chem Theory Comput. 10 (4), 1770-1780 (2014).</li>
<li>Hirsch, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+responses+to+PD-1+inhibition+and+their+molecular+characterization+in+six+patients+with+mismatch+repair-deficient+metastatic+cancer+of+the+digestive+system%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cancer+Res+Clin+Oncol%22%5BJournal%5D)">Clinical responses to PD-1 inhibition and their molecular characterization in six patients with mismatch repair-deficient metastatic cancer of the digestive system.</a> J Cancer Res Clin Oncol. 147 (1), 263-273 (2021).</li>
<li>Poulogiannis, G., Frayling, I. M., Arends, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DNA+mismatch+repair+deficiency+in+sporadic+colorectal+cancer+and+Lynch+syndrome%5BTitle%5D)+AND+%22Histopathology%22%5BJournal%5D)">DNA mismatch repair deficiency in sporadic colorectal cancer and Lynch syndrome.</a> Histopathology. 56 (2), 167-179 (2010).</li>
<li>Chintamani, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+expression+of+mismatched+repair+genes+and+their+correlation+with+clinicopathological+parameters+and+response+to+neo-adjuvant+chemotherapy+in+breast+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Int+Semin+Surg+Oncol%22%5BJournal%5D)">The expression of mismatched repair genes and their correlation with clinicopathological parameters and response to neo-adjuvant chemotherapy in breast cancer.</a> Int Semin Surg Oncol. 4, 5(2007).</li>
<li>Deng, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+expression+of+TMEM200A+is+associated+with+a+poor+prognosis+and+immune+infiltration+in+gastric+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Pathol+Oncol+Res%22%5BJournal%5D)">High expression of TMEM200A is associated with a poor prognosis and immune infiltration in gastric cancer.</a> Pathol Oncol Res. 29, 1610893(2023).</li>
<li>Stemmler, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cadherins+in+development+and+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Mol+Biosyst%22%5BJournal%5D)">Cadherins in development and cancer.</a> Mol Biosyst. 4 (8), 835-850 (2008).</li>
<li>Bill, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ANO1%2FTMEM16A+interacts+with+EGFR+and+correlates+with+sensitivity+to+EGFR-targeting+therapy+in+head+and+neck+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Oncotarget%22%5BJournal%5D)">ANO1/TMEM16A interacts with EGFR and correlates with sensitivity to EGFR-targeting therapy in head and neck cancer.</a> Oncotarget. 6 (11), 9173-9188 (2015).</li>
<li>De Las Rivas, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cancer+drug+resistance+induced+by+EMT%3A+novel+therapeutic+strategies%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Toxicol%22%5BJournal%5D)">Cancer drug resistance induced by EMT: novel therapeutic strategies.</a> Arch Toxicol. 95 (7), 2279-2297 (2021).</li>
<li>Tian, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SERPINH1+regulates+EMT+and+gastric+cancer+metastasis+via+the+Wnt%2F%CE%B2-catenin+signaling+pathway%5BTitle%5D)+AND+%22Aging+%28Albany+NY%29%22%5BJournal%5D)">SERPINH1 regulates EMT and gastric cancer metastasis via the Wnt/β-catenin signaling pathway.</a> Aging (Albany NY). 12 (4), 3574-3593 (2020).</li>
</ol>

Autorzy deklarują, że nie ma konfliktu interesów.

TMEM200A należy do rodziny TMEM, która jest niezbędna do namnażania się komórek rakowych38. Zmiennej ekspresji TMEM200A w różnych nowotworach złośliwych poświęcono mniej uwagi i brakuje dokładnych badań nad rakiem. Jednak dowody nadal się gromadzą, pokazując, że rodzina białek transbłonowych TMEM może być ważna w utrzymywaniu komórek rakowych w stanie złośliwym poprzez interakcje z kilkoma białkami, na przykład aktywacja kanałów Cl aktywowanych TMEM16A Ca2+ ...

Rak stał się uporczywym problemem zdrowia publicznego zagrażającym zdrowiu ludzkiemu na całym świecie1ze względu na jego wysokie wskaźniki zachorowalności i śmiertelności na całym świecie, stanowiąc duże obciążenie finansowe i medyczne dla społeczeństwa2. Znaczący postęp w terapii nowotworów został osiągnięty w ostatnich latach dzięki odkryciu markerów nowotworowych3, a naukowcy opracowali nowe metody diagnostyczne i nowe leki do leczenia raka. Jednak niektórzy pacjenci z rakiem nadal mają złe rokowania z powodu takich czynników, jak oporność na leki, skutki uboczne leków i wrażliwość chemiczna4. W związku z tym istnieje pilna potrzeba zidentyfikowania nowych biomarkerów do badań przesiewowych i leczenia nowotworów we wczesnym stadium5.
Białka błonowe to białka, które mogą wiązać się i integrować z komórkami i błonami organelli6. Można je podzielić na trzy kategorie w zależności od siły wiązania z błoną i ich lokalizacji: białka zakotwiczone w lipidach, białka integralne i białka błony obwodowej7,8. Białko transbłonowe (TMEM) jest integralnym białkiem błonowym, które składa się z co najmniej jednego segmentu transbłonowego9, który przechodzi całkowicie lub częściowo przez błonę biologiczną. 
Chociaż mechanizmy działania białek należących do rodziny TMEM nie są dobrze poznane, wiadomo, że białka te są zaangażowane w kilka typów nowotworów10. Kilka białek TMEM jest związanych z fenotypami migrującymi, proliferacyjnymi i inwazyjnymi, a ich ekspresja jest często związana z rokowaniem pacjenta11. W związku z tym członkowie rodziny TMEM stali się celem badań. Kompleksowy przegląd istniejących doniesień na temat TMEM wykazał, że są one głównie związane z sygnalizacją między- i wewnątrzkomórkową12, chorobami związanymi z odpornością i nowotworzeniem 10. Wiele TMEM pełni również ważne funkcje fizjologiczne, na przykład kanały jonowe w błonie plazmatycznej, aktywację szlaków transdukcji sygnału, a także pośrednictwo chemotaksji komórek, adhezję, apoptozę i autofagię10. Dlatego postawiliśmy hipotezę, że białka TMEM mogą być ważnymi markerami prognostycznymi w wykrywaniu i leczeniu nowotworów.
TMEM200A ekspresja jest znacznie podwyższona w raku żołądka (GC). Wyższa ekspresja TMEM200A13, która ma osiem eksonów i pełną długość 77,536 kb na chromosomie 6q23.1, wiąże się ze złym rokowaniem w zakresie całkowitego przeżycia (OS) w przypadkach GC. Jednak zmiany w jego ekspresji rzadko były zgłaszane w badaniach onkologicznych. W tym artykule porównano i przeanalizowano przydatność TMEM200A jako celu terapeutycznego i markera diagnostycznego nowotworu w różnych badaniach nad rakiem przy użyciu różnych publicznie dostępnych zestawów danych. Oceniliśmy skuteczność TMEM200A jako biomarkera diagnostycznego i prognostycznego całego nowotworu, a także jego poziomy ekspresji w różnych typach nowotworów u ludzi, korzystając z danych sekwencyjnych RNA z baz danych UCSC Xena i TCGA, a także za pomocą ilościowej reakcji łańcuchowej polimerazy w czasie rzeczywistym (qRT-PCR) i western blot. 
Wpływ poziomów ekspresji TMEM200A na tempo mutacji, procesy regulacyjne, diagnozę i prognozowanie nowotworów, infiltrację immunologiczną i immunoterapię był dalej badany przy użyciu kombinacji narzędzi obliczeniowych i stron internetowych z zestawami danych. Do zbadania mutacji w TMEM200A wykorzystano CBioPortal oraz bazy danych COSMIC (Catalog of Somatic Mutations in Cancer Cells). Wykorzystano strony internetowe Sangerbox i TISIDB, aby zrozumieć, w jaki sposób TMEM200A wpływa na infiltrację immunologiczną. Do zbadania funkcji TMEM200A wykorzystano narzędzie online Tumor Immune Single Cell Center (TISCH) oraz bazę danych CancerSEA. Wreszcie, aby ocenić wpływ TMEM200A na złośliwe zachowanie i funkcję rozwoju guza komórek GC, przeprowadzono eksperyment utraty funkcji w teście in vitro. Dodatkowo przeprowadzono western blot, aby ocenić, jak TMEM200A knockdown wpływa na szlak sygnałowy PI3K/AKT i przejście nabłonkowo-mezenchymalne (EMT) w GC.

<table><tbody><tr><td>Przeciwciało anty-AKT</td><td>Proteintech Group, Inc</td><td>60203-2-Ig</td><td></td></tr><tr><td>Przeciwciało anty-E-kadheryny</td><td>Proteintech Group, Inc</td><td>20874-1-AP</td><td></td></tr><tr><td>Przeciwciało anty-gliceraldehydowe dehydrogenazy 3-fosforanowej (GAPDH)</td><td>Proteintech Group, Inc</td><td>10494-1-AP</td><td></td></tr><tr><td>Przeciwciało anty-N-kadheryny</td><td>Proteintech Group, Inc</td><td>22018-1-AP</td><td></td></tr><tr><td>Przeciwciało anty-P-AKT</td><td>Proteintech Group, Inc</td><td>66444-1-Ig</td><td></td></tr><tr><td>Przeciwciało przeciw ślimakom</td><td>Proteintech Group, Inc</td><td>13099-1-AP</td><td></td></tr><tr><td>Przeciwciało anty-wimentynowe</td><td>Proteintech Group, Inc</td><td>10366-1-AP</td><td></td></tr><tr><td>Zestaw przygotowawczy AxyPrepMultisourceTotalRNAMini- </td><td>Suzhou Youyi Landi Biotechnology Co., Ltd</td><td>UEL-UE-MN-MS-RNA-50G</td><td></td></tr><tr><td>Zestaw do oznaczania białek BCA</td><td>Odczynnik Epizyme Biotech</td><td>ZJ101L</td><td></td></tr><tr><td>CCK-8</td><td>MedChemExpress</td><td>HY-K0301-500T</td><td></td></tr><tr><td>Płodowa surowica bydlęca (FBS)</td><td>CYAGEN BIOSCIENCES (GUANGZHOU) INC</td><td>FBSSR-01021</td><td></td></tr><tr><td>GAPDH primer</td><td>Sangon Biotech (Shanghai) Co., Ltd.</td><td></td><td>Starter do przodu (5'-3'): TGACATCAAGAAGGTG GTGAAGCAG; Starter odwrotny (5'-3'): GTGTCCTGTTGAAG TCAGAGGAG</td></tr><tr><td>HighGene plus odczynnik do transfekcji</td><td>ABklonalny</td><td>RM09014P</td><td></td></tr><tr><td>Affinipure Goat Anti-Mouse lgG (H+L)</td><td>Proteintech Group, Inc</td><td>SA00001-1</td><td></td></tr><tr><td>Affinipure Goat Anti-Rabbit lgG (H+L)</td><td>Proteintech Group, Inc</td><td>SA00001-2</td><td></td></tr><tr><td>Ludzki nabłonek błony śluzowej żołądka <silne>komórki GES-1</td><td>Guangzhou Cellcook Biotech Co., Ltd.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ludzkie komórki STAD HGC-27</td><td>Procell Life Science& Technology Co., Ltd</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ludzkie komórki STAD SGC-7901</td><td>Procell Life Science& Technology Co., Ltd</td><td></td><td></td></tr><tr><td>MonAmp SYBR Green qPCR Mix (Brak ROX)</td><td>Mona (Suzhou) Biotechnology Co., Ltd</td><td>MQ10101S</td><td></td></tr><tr><td>MonScript RTIII All-in-One Mix z dsDNase&nbsp; &nbsp;</td><td>Mona (Suzhou) Biotechnology Co., Ltd</td><td>MR05101M</td><td></td></tr><tr><td>Omni-ECL Femto Light Chemiluminescencyjny Zestaw</td><td>Epizyme Biotech</td><td>SQ201</td><td></td></tr><tr><td>PAGE Żel do szybkiego przygotowania&nbsp;</td><td>Epizyme Biotech</td><td>PG111</td><td></td></tr><tr><td>Penicylina-streptomycyna (Pen-Strep)</td><td>Beijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd</td><td>P1400-100</td><td></td></tr><tr><td>Membrana z polifluorku winylidenu (PVDF)</td><td>Merck KGaA</td><td>IPVH00010-1</td><td></td></tr><tr><td>Bezbiałkowy szybki bufor blokujący</td><td>Epizyme Biotech</td><td>PS108P</td><td></td></tr><tr><td>Roztwór do lizy RIPA</td><td>Beijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd</td><td>R0010</td><td></td></tr><tr><td>RPMI 1640 kompletne medium</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>C11875500BT</td><td></td></tr><tr><td>Mleko odtłuszczone</td><td>Campina:</td> roztwór buforowy Elk <td></td><td></td></tr><tr><td>TBST</td><td>Beijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd</td><td>T1082</td><td></td></tr><tr><td>Bufor ładujący białko</td><td>Epizyme Biotech</td><td>LT101S</td><td></td></tr><tr><td>TMEM200A plazmid knockdown</td><td>MiaoLing Plasmid</td><td></td><td></td></tr><tr><td>TMEM200A primer</td><td>Sangon Biotech (Shanghai) Co., Ltd.</td><td></td><td>Starter do przodu (5'-3'): AAGGCGTGTGGTGGGGGGG; Starter odwrotny (5'-3'): GATTTTGGTCTCTTTCACGGTT</td></tr><<tr><td>em>TMEM200A SiRNA1</td><td>MiaoLing Plasmid</td><td></td><td>Forward primer (5'-3'): ACAACTGATGATAAGACCAGAGAGAG; Starter odwrotny (5'-3'): TGTTGACTACTATTCTGGTC</td></tr><tr><td>TMEM200A SiRNA2</td><td>MiaoLing Plasmid</td><td></td><td>Forward primer (5'-3'): CGTGTGAATGTCAATGACTG; Starter odwrotny (5'-3'): GCACACTTACAGTTACTGAC</td></tr><tr><td>TMEM200A SiRNA3</td><td>MiaoLing Plasmid</td><td></td><td>Forward starter (5'-3'): ACAACCACAACATCTGCCCG; Odwrócony starter (5'-3'): TGTTGGTGTTGTAGACGGGC</td></tr><tr><td>Białko transbłonowe 200A</td><td>Przeciwciało Proteintech Group, Inc</td><td>48081-1</td><td></td></tr><tr><td>Equipment</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>CO2 inkubator do hodowli komórkowych</td><td>Haier Group</td><td>PYXE-80IR</td><td></td></tr><tr><td>Przyrząd do elektroforezy</td><td>Bio-RAD</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fluorescencyjny ilościowy instrument do PCR</td><td>Bio-RAD</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Wielofunkcyjna etykieciarka enzymatyczna</td><td>Berthold</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

analiza multiomiczna tmem200a jako biomarkera raka

Multiomics Analysis of TMEM200A as a Pan-Cancer Biomarker

Wiadomo, że białko transbłonowe, TMEM200A, jest związane z ludzkimi nowotworami i infiltracją immunologiczną. W tym przypadku oceniliśmy funkcję TMEM200A w powszechnych nowotworach za pomocą analizy multiomicznej i zastosowaliśmy hodowle komórkowe komórek żołądka in vitro w celu weryfikacji wyników. Ekspresję TMEM200A w kilku typach nowotworów u ludzi oceniono przy użyciu danych sekwencyjnych RNA z bazy danych UCSC Xena. Analiza bioinformatyczna ujawniła potencjalną rolę TMEM200A jako biomarkera diagnostycznego i prognostycznego. 
Wyhodowano kultury normalnych linii komórkowych żołądka i raka i TMEM200A zostały zburzone. Poziomy ekspresji TMEM200A mierzono za pomocą ilościowej reakcji łańcuchowej polimerazy w czasie rzeczywistym i western blot. Następnie przeprowadzono badania in vitro dotyczące utraty funkcji w celu określenia roli TMEM200A w złośliwym zachowaniu i tworzeniu nowotworów komórek raka żołądka (GC). Do oceny wpływu knockdownu na przejście nabłonkowo-mezenchymalne (EMT) i szlak sygnałowy PI3K/AKT w GC wykorzystano Western blot. Analiza bioinformatyczna wykazała, że TMEM200A wyrażało się na wysokim poziomie w GC. 
Proliferacja komórek GC została zahamowana przez TMEM200A knockdown, który również zmniejszył ilość witaminyny, N-kadheryny i białek Snai oraz zahamował fosforylację AKT. Szlak sygnałowy PI3K/AKT wydaje się być również zaangażowany w regulację rozwoju GC za pośrednictwem TMEM200A. Przedstawione tutaj wyniki sugerują, że TMEM200A reguluje mikrośrodowisko guza poprzez wpływ na EMT. TMEM200A może również wpływać na EMT poprzez sygnalizację PI3K/AKT, wpływając w ten sposób na mikrośrodowisko guza. Dlatego w nowotworach świata, zwłaszcza GC, TMEM200A może być potencjalnym biomarkerem i onkogenem.

Ekspresja TMEM200A w różnych nowotworach 
Jak pokazano na Rysunku 1, w pierwszej kolejności przeanalizowano różnice w poziomach ekspresji TMEM200A w różnych nowotworach przy użyciu różnych baz danych. Na podstawie samych danych TCGA stwierdzono, że ekspresja TMEM200A była podwyższona w cholangiocarcinoma (CHOL), rakach płaskonabłonkowych głowy i szyi (HNSC), jasnokomórkowym raku nerki (KIRC), brodawkowatym raku nerki (KIRP), ra...

Tutaj prezentowany jest protokół, w którym wiele narzędzi bioinformatycznych jest połączonych w celu zbadania biologicznych funkcji TMEM200A w raku. Ponadto eksperymentalnie weryfikujemy również przewidywania bioinformatyczne.

Analiza multiomiczna TMEM200A jako biomarkera raka

The transmembrane protein, TMEM200A, is known to be associated with human cancers and immune infiltration. Here, we assessed the function of TMEM200A in ...

Poczyniono znaczne postępy w identyfikacji biomarkerów nowotworowych. Niemniej jednak kwestie związane z transfunkcjonalnymi nowotworami związane z rodziną białek transbłonowych pozostają niezidentyfikowane. W związku z tym nasze badania nad rolą TMEM200A w raku żołądka nie przyniosły żadnych kierunków badań nad powiązanymi zastawkami.W tym badaniu wykorzystaliśmy połączenie przewidywania z internetowej bazy danych i walidacji technik eksperymentalnych, co upraszcza duży czas badań i ogranicza koszty eksperymentów w pokrewnych dziedzinach. W przyszłości nasze laboratorium koncentruje się na badaniu specyficznego mechanizmu metanasady guza w raku żołądka, poszukiwaniu asocjacji bliźniaczej glikozylacji, modyfikacji i głównego zapisu ciała, a ja nie znalazłem nowych celów w leczeniu raka żołądka. Aby rozpocząć, przejdź do interfejsu strony internetowej bazy danych TIMER 2.0.Wybierz kartę eksploracji raka, wprowadź identyfikator genu w polu wyszukiwania i kliknij prześlij, aby utworzyć obrazy ekspresji różnicowej TMEM200A w różnych typach nowotworów. W celu transfekcji oznacz trzy probówki do mikrowirówek jako siRNA-1, dwie i trzy, a następnie dodaj odczynnik do transfekcji, a następnie podłoże podstawowe w każdej probówce. Dodaj cztery mikrogramy siRNA do odpowiednich probówek i dokładnie wymieszaj.Teraz rozprowadź mieszaninę w trzech dołkach sześciodołkowej płytki zawierającej komórki gruczolakoraka. Delikatnie potrząśnij talerzem, aby zapewnić równomierne rozprowadzenie mieszanki. Oznacz trzy studzienki, w których dodano mieszaninę, jako siRNA-1, siRNA-2 i siRNA-3.Po inkubacji komórek przez cztery do sześciu godzin, zastąp połowę pożywki w oznaczonych studzienkach świeżą, kompletną pożywką. Inkubuj komórki przez 24 do 48 godzin przed użyciem ich do ilościowego RTPCR i western blot. Na początek przetransfekuj komórki gruczolakoraka żołądka TMEM200A siRNA i inkubuj przez dwa dni, a następnie wyrzuć pożywkę do hodowli komórkowych z dołków i delikatnie umyj komórki dwa razy jednym mililitrem PBS.Za pomocą zestawu do izolacji RNA wyizoluj całkowite RNA komórek. Oszacuj stężenie RNA i zsyntetyzuj CDNA z jednym mikrogramem RNA za pomocą zestawu do syntezy CDNA, postępując zgodnie z instrukcjami producenta. Teraz ustaw ilościowy RTPCR na dziesięciokrotnych rozcieńczeniach CDNA w 10-mikrolitrowej mieszance reakcyjnej.Dodaj startery do ilościowej mieszanki wzorcowej PCR przy użyciu systemu testów PCR w czasie rzeczywistym. Użyj przedstawionych tutaj ilościowych warunków reakcji PCR i określ względną ekspresję każdego genu za pomocą techniki podwójnej delta CT. Linia komórkowa HGC-27 dramatycznie nadeksprymowała białko TMEM200A i transkrypt mRNA w porównaniu z linią komórkową GES-1.Różnicowa ekspresja mRNA TMEM200A w ludzkich komórkach raka żołądka, SGC-7901, jest wyższa niż w komórkach GES-1. Na początek przetransfekuj komórki gruczolakoraka żołądka TMEM200A siRNA i inkubuj przez dwa dni, a następnie wyrzuć pożywkę do hodowli komórkowych z dołków i delikatnie umyj komórki dwa razy jednym mililitrem PBS. Umieść komórki na lodzie i dodaj 150 mikrolitrów wstępnie schłodzonego buforu do analizy radioimmunoprecypitacji do testu.Za pomocą plastikowego skrobaka do komórek ostrożnie odłącz przylegające komórki od naczynia i delikatnie przenieś roztwór komórek do wstępnie schłodzonej probówki do mikrowirówki. Następnie odwiruj lizat komórkowy o wymiarach 1,5 na 10 podniesionych do mocy 4G przez 10 minut w temperaturze czterech stopni Celsjusza i przenieś supernatant do nowej 1,5 mililitrowej probówki do mikrowirówki. Korzystając z zestawu do oznaczania białka BCA, oznacz zawartość białka zgodnie z instrukcjami producenta.Załaduj 30 gramów białka z każdej próbki do 10% żelu SDS-PAGE. Uruchom żel przy napięciu 80 V przez 0,5 godziny, a następnie 1,5 godziny przy napięciu 120 V. Następnie przenieś białka z żelu na membranę PVDF o grubości 45 mikrometrów przy stałym prądzie 300 miliamperów przez jedną do 1,5 godziny.Umieść membranę PVDF na wytrząsarce na trzy cykle po pięć minut każdy. Po wstrząśnięciu dodaj TBST do pojemnika stroną z białkiem skierowaną do góry. Umieść membranę w buforze blokującym na 30 minut w temperaturze pokojowej.Umyj membranę TBST przez trzy cykle po 10 minut każdy. Inkubować błonę z pierwszorzędowymi przeciwciałami przez noc w temperaturze czterech stopni Celsjusza. Po trzykrotnym umyciu membrany TBST dodać przeciwciało drugorzędowe królika lub myszy i inkubować przez godzinę w temperaturze pokojowej.Następnie dodaj substrat ECL do membrany PVDF na 30 sekund i wykryj sygnał za pomocą systemu obrazowania. Skuteczność TMEM200A była istotnie zmniejszona w komórkach raka żołądka HGC-27 transfekowanych siRNA w porównaniu z komórkami nietransfekowanymi. TMEM200A siRNA znacząco hamowały pokrewne białka w nabłonkowym przejściu mezenchymalnym i wpływały na fosforylację AKT w szlaku sygnałowym kinazy fosfoinozytolu 3.Zacznij od wysiewu komórek HGC-27 w dobrych warunkach wzrostu na 96-dołkowych płytkach. Zasiaj transfekowane komórki na 96-dołkowe płytki podzielone na grupy kontroli ujemnej i TMEM200A siRNA. Inkubować komórki w temperaturze 37 stopni Celsjusza.Po upływie określonych odstępów czasu dodaj odczynnik CCK do każdego dołka i inkubuj w temperaturze 37 stopni Celsjusza przez dwie godziny. Na koniec zmierz absorbancję przy 450 nanometrach za pomocą wielofunkcyjnego etykieciarza enzymatycznego. Testy CCK-8 wykazały, że TMEM200A grupy knockdown wykazały znaczny spadek żywotności komórek w porównaniu z grupą kontroli negatywnej.

multiomics-analysis-of-tmem200a-as-a-pan-cancer-biomarker

Research

JoVE Journal

Cancer Research

Badania nad rakiem

Myszy z rakiem okrężnicy-26 (C26) reprezentują klasyczny model kacheksji nowotworowej. Postępujący zanik mięśni występuje w związku ze wzrostem guza, nadmierną ekspresją specyficznych dla mięśni ligaz ubikwityny i zmniejszeniem pola przekroju poprzecznego mięśni. Obserwuje się również utratę tkanki tłuszczowej. Kaeksja jest badana w sposób zależny od czasu z rosnącym nasileniem wyniszczenia.

Mysz z rakiem okrężnicy 26 jako model do badania kacheksji nowotworowej

Uzyskanie wysokiej jakości genomowego DNA z tkanek nowotworowych jest niezbędnym pierwszym krokiem do analizy zmian genetycznych za pomocą sekwencjonowania nowej generacji. W tym artykule przedstawiamy prostą i szybką metodę wzbogacania komórek nowotworowych i uzyskiwania nienaruszonego DNA z próbek cytologicznych odcisku dotykowego.

Prosta i szybka metoda uzyskiwania wysokiej jakości DNA guza z próbek kliniczno-patologicznych za pomocą cytologii odcisku dotykowego

Istniejące algorytmy generują jedno rozwiązanie dla zestawu danych do wykrywania biomarkerów. Protokół ten pokazuje istnienie wielu podobnie skutecznych rozwiązań i przedstawia przyjazne dla użytkownika oprogramowanie, które pomaga naukowcom biomedycznym badać swoje zestawy danych pod kątem proponowanego wyzwania. Informatycy mogą również zapewnić tę funkcję w swoich algorytmach wykrywania biomarkerów.

Wybór wielu podzbiorów biomarkerów o podobnie skutecznych wynikach klasyfikacji binarnej

Tutaj przedstawiono protokół średnio- i wysokoprzepustowej analizy zdarzeń fosforylacji białek na poziomie komórkowym. Fosfomorfometria przepływowa to potężne podejście do charakteryzowania aberracji sygnałowych, identyfikacji i walidacji biomarkerów oraz oceny farmakodynamiki.

Fosfomorfometria przepływowa z fluorescencyjnym kodowaniem kreskowym komórek do analizy sygnalizacji pojedynczej komórki i odkrywania biomarkerów

Przedstawione są tutaj cztery protokoły do konstruowania i wykorzystywania szczepów reporterowych drożdży Saccharomyces cerevisiae do badania potencjału transaktywacji ludzkiego P53, wpływu różnych mutacji związanych z rakiem, współekspresji białek oddziałujących oraz efektów określonych małych cząsteczek.

Drożdże jako podwozie do opracowywania testów funkcjonalnych do badania ludzkiego p53

Tutaj prezentujemy protokół do badania biomarkera i predyktora przeżycia raka piersi na podstawie kompleksowej analizy zbiorczych zestawów danych klinicznych pochodzących z różnych publicznie dostępnych baz danych, wykorzystując strategię ekspresji, korelacji i analizy przeżycia krok po kroku.

Eksploracja danych i analiza integracyjna biomarkera raka piersi przy użyciu wielu publicznie dostępnych baz danych

Celem tego protokołu jest stworzenie modelu 3D in vitro do badania różnicowania fibroblastów związanych z rakiem (CAF) w środowisku podobnym do masy guza, które mogą być adresowane w różnych systemach analizy, takich jak immunofluorescencja, analiza transkrypcyjna i obrazowanie żywych komórek.

Model sferoidalny 3D jako bardziej fizjologiczny system do różnicowania i inwazji fibroblastów związanych z rakiem w badaniach in vitro

Dożylne wstrzykiwanie komórek rakowych jest często stosowane w badaniach nad przerzutami, ale obciążenie guzem przerzutowym może być trudne do analizy. W tym artykule demonstrujemy model przerzutów do iniekcji żyły ogonowej i uwzględniamy nowatorskie podejście do analizy wynikającego z przerzutowego obciążenia guzem płuc.

Analiza patologiczna przerzutów do płuc po bocznym wstrzyknięciu komórek nowotworowych do żyły ogonowej

Tutaj przedstawiono metody pozwalające zrozumieć przeciwnowotworowe działanie bezkomórkowego supernatantu Lactobacillus (LCFS). Linie komórkowe raka jelita grubego wykazują śmierć komórek po leczeniu LCFS w hodowlach 3D. Proces generowania sferoid można zoptymalizować w zależności od rusztowania, a przedstawione metody analizy są przydatne do oceny zaangażowanych szlaków sygnałowych.

Ocena śmierci komórki przy użyciu bezkomórkowego supernatantu probiotyków w trójwymiarowych hodowlach sferoidalnych komórek raka jelita grubego

Organoidy pochodzące od pacjentów (PDO) są potężnym narzędziem w translacyjnych badaniach nad rakiem, odzwierciedlając zarówno genetyczną i fenotypową heterogeniczność choroby, jak i odpowiedź na spersonalizowane terapie przeciwnowotworowe. W tym miejscu szczegółowo omówiono skonsolidowany protokół generowania PDO ludzkiego pierwotnego raka pęcherza moczowego w ramach przygotowań do oceny analiz fenotypowych i odpowiedzi na leki.

Hodowla organoidów raka pęcherza moczowego jako narzędzia medycyny precyzyjnej

Odkryj analizę multiomiczną TMEM200A jako biomarkera raka żołądka, łączącą narzędzia bioinformatyczne z walidacją eksperymentalną. Ta metoda integruje predykcje bazodanowe z technikami in vitro, umożliwiając identyfikację nowych celów terapeutycznych w onkologii.

Analiza multiomiczna TMEM200A jako biomarkera raka

Przeglądaj więcej filmów