Исследовательская статья

Профилирование РНК-сек дренажных и метастатических лимфатических узлов при HER2-положительном раке молочной железы выявляет POSTN как прогностический маркер

DOI:

10.3791/69570

⸱

16 января 2026 г.

 ,  , 
1Department of Breast Surgery, Boai Hospital of Zhongshan, 2Department of Surgery, Boai Hospital of Zhongshan

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Мы выявляем экстраклеточно-матричную и PI3K-AKT-центрированную программу, лежащую в основе распространения лимфоузлов при HER2-положительном раке молочной железы, и определяем POSTN как маркер плохого прогноза, поддерживающий стратификацию риска и направленные на пути терапевтические стратегии.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

HER2-положительный рак молочной железы клинически агрессивен и часто распространяется на региональные лимфатические узлы, однако транскриптомические программы, связанные с распространением узлов, остаются неполностью определены. Здесь мы профилировали совпадающие опухоло-дренирующие лимфатические узлы (TDLN) и метастатические лимфатические узлы (TMLN) у шести пациенток с HER2-положительным раком молочной железы с помощью РНК-секвенирования (RNA-seq). Дифференциальный анализ экспрессии проводился с помощью DESeq2, применяя коррекцию Бенджамини-Хохберга (FDR < 0,05) и абсолютный лог2 порог сворачного изменения (|log2FC| ≥ 1). Мы выявили 237 дифференциально экспрессированных генов (182 повышены и 55 понижены в TMLN против TDLN). Функциональные анализы обогащения выявили взаимодействие внеклеточного матрикса (ECM)-рецепторов, сигнализацию PI3K-AKT, фокальную адгезию и метаболизм холестерина как важные пути, связанные с метастатическими лимфатическими узлами, что указывает на координированное ремоделирование ECM и активацию сигналов во время диссеминации узлов. Среди наиболее высокорегулируемых генов POSTN стал ключевым кандидатом и был дополнительно связан с неблагоприятными клиникопатологическими характеристиками. В независимой валидационной когорте (n = 120) более высокая экспрессия POSTN была связана с низкой выживаемостью без болезней. В совокупности эти результаты номинируют POSTN как потенциальный прогностический биомаркер и поддерживают механизмы, ориентированные на ECM и связанные с PI3K-AKT, как оперативные биологические признаки метастазирования лимфатических узлов при HER2-положительном раке молочной железы.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Рак молочной железы (БК) является самым часто диагностируемым видом рака у женщин и одной из ведущих причин смертности от рака во всём мире, при этом значительное и растущее бремя в Китае1. Примерно 15%-20% К положительны к HER2 (HER2+), характеризуются усилением/гиперэкспрессией ERBB2 и агрессивным фенотипом с повышенным риском рецидиваи смерти 2,3. Хотя системная терапия против HER2 значительно улучшила результаты, значительная часть пациентов всё ещё рецидивирует или развивает метастазы, что подчёркивает необходимость биологически обоснованной стратификации рисков и новых терапевтическихвариантов 4.

Метастазирование лимфатических узлов (ЛНМ) является ключевым фактором для определения стадии, выбора адъювантного лечения и прогноза при БК; Поражённость подмышечных мышц предвещает более слабое выживание и способствует дальнейшему распространению на удалённыеорганы 5,6. Тем не менее, надёжные биомаркеры, отражающие биологию распространения узлов при болезни HER2+, остаются ограниченными, а современные клиникопатологические факторы лишь частично объясняют гетерогенностьисхода 7.

Достижения в области RNA-seq позволяют профилировать транскриптом с высоким динамическим диапазоном и теперь широко применяются в трансляционнойонкологии 8. Однако большинство экспрессионных исследований у HER2+ BC сосредоточены на первичных опухолях или неспаренных когортах, тогда как сравнительное профилирование совпадающих лимфатических узлов с дренированием опухолей (TDLN) и метастазических лимфатических узлов (TMLN) является скудным, что ограничивает представление о молекулярных программах, лежащих в основе узловой колонизации и прогрессирования9.

Основываясь на клинической важности метастазирования лимфатических узлов и предыдущих данных, указывающих на ремоделирование экстраклеточного матрица (ЭКМ) и активацию PI3K-AKT при метастатическомзасеянии 10, мы выдвинули гипотезу, что у одного и того же пациента метастатические лимфатические узлы (TMLN) будут демонстрировать отдельную транскриптомическую программу по сравнению с соответствующими опухоло-дренирующими лимфатическими узлами (TDLN), а также что часть постоянно повышенных генов, связанных с ЭКМ, будет связана с неблагоприятными клиникопатологическими признаками и Риск рецидива. Для проверки этой гипотезы мы профилировали парные TDLN и TMLN у шести пациентов с положительным HER2, чтобы выявить дифференциально экспрессированные гены (DEG) и пути, связанные с диссеминацией узлов. Затем мы приоритизировали POSTN и оценили его прогностическую значимость в независимой когорте, связав ремоделирование ECM и сигнализацию PI3K-AKT с клинически полезной стратификацией риска при раке молочной железы HER2+. Подробности оценки HER2 (по современным критериям ASCO-CAP), контролю качества секвенирования, вызова DEG с помощью контроля DESeq2 и Benjamini-Hochberg FDR, а также процедур валидации приведены здесь11,12.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Это исследование было одобрено институциональным этическим комитетом и проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией и местными правилами, регулирующими использование человеческих биообразцов. Это исследование было одобрено этическим комитетом больницы Боай в Чжуншане (KY-2020-012-124). Письменное информированное согласие получалось от всех участников до любой процедуры, специфичной для исследования.

Когорты и выборки исследования
Когорта открытий включала парные ткани лимфатического узла, дренирующего опухоль (TDLN) и метастатического лимфатического узла (TMLN), собранные внутриоперационно у 6 пациенток с HER2-положительным раком молочной железы. Для каждого пациента соответствующий TDLN определялся как дренирующий лимфатический узел без гистологических признаков метастазирования и служил внутрипациентским контрольным сравнительным средством, тогда как TMLN был патологоанатомически подтверждённой метастатической тканью. Свежие ткани кратковременно промывались в холодном фосфатно-буферном физиологическом растворе (PBS), промазывались до суха, быстро замораживались в жидком азоте в течение 30 минут после удаления и хранили при -80 °C до извлечения. Критерии включения включали патологически подтверждённую инвазивную карциному молочной железы, положительный статус HER2 по ASCO/CAP, наличие парных узлов и отсутствие неоадъювантной терапии. Критериями исключения были недостаток целостности тканей или РНК (RIN) < 7,0. Один изначально скринингированный образец не прошёл контроль качества из-за RIN < 7.0 и был исключён, поэтому все анализы открытия последовательно используют n = 6. Независимая валидационная когорта включала 120 архивных образцов лимфатических узлов FFPE с клиническим наблюдением и использовалась для qRT-ПЦР и анализа исходов. Для прогностического моделирования пациентов сравнивали по группам экспрессии POSTN (высокая против низкой, с точкой сечения, определяемой X-плиткой), при этом группа Low выступала в качестве эталонного сравнителя. Случаи с отсутствующим последующим наблюдением или неполными ковариатами были исключены из прогностического моделирования.

Обоснование размера выборки (обнаружение и валидация)
Этап открытия использовал парную схему TDLN-TMLN для максимизации контраста внутри пациентов и снижения межиндивидуальной дисперсии при контроле множественности при FDR = 0,05. Для когорты валидации (n = 120) экспрессия POSTN была дихотомизирована на точке среза, определяемой X-плиткой (High/Low = 40/80). Учитывая 48 событий выживаемости без болезни (DFS) и α = 0,05, приближение Шёнфельда показывает ≥ 80% мощность для выявления клинически значимых соотношений опасности примерно HR ≥ 2,3 при равном распределении; это соответствует наблюдаемому размеру эффекта (СР = 2,31, 95% ДИ 1,41-3,77).

Определение позитивности HER2
HER2-положительная способность соответствовала современным критериям ASCO/CAP 13: иммуногистохимия (IHC) 3+ определяется как равномерное интенсивное мембранное окрашивание в >10% опухолевых клеток или in situ гибридизация (ISH)-амплифицированная как соотношение HER2/CEP17 ≥2.0 со средним количеством копий HER2 ≥4.0 сигналов на клетку. Результаты IHC 2+ проходили рефлекторный ISH с слепым пересчётом ≥20 инвазивных опухолевых клеток для подтверждения статуса амплификации.

Обработка тканей и выделение РНК
Все процедуры проводились на льду, если не указано, с использованием расходников без РНаз. Для каждого образца с тканью ≤ 100 мг была проведена гомогенизация в 1 мл кислотного гуанидиния тиоцианата-фенол-хлороформного реагента (AGPC), после чего добавляли 200 мкл хлороформ с интенсивным смешиванием 15 секунд и инкубацией при комнатной температуре продолжительностью 2–3 минуты. Фазовое разделение осуществлялось центрифугированием при 12 000 x g в течение 15 минут при 4 °C. Водный слой затем переносился в свежую трубку, и РНК осаждалась с 500 мкл изопропанола после 10-минутной инкубации при комнатной температуре. Гранулирование было завершено при 12 000 x g в течение 10 минут при 4 °C. Пеллет был промыт 1 мл этанола 75% и центрифугирован при 7 500 x г в течение 5 минут при 4 °C, затем высушен на воздухе 5-10 минут и растворён в воде без РНаз. При подозрении на перенос геномной ДНК использовалась пищеварение ДНКазы I, установленная на столбце. Визуальные контрольные точки включали прозрачное фазовое разделение после извлечения хлороформа и целостную полупрозрачную гранулу после осаждения изопропанола. Устранение неполадок включало повторение промывания этанолом при низком соотношении A260/230, продление осадков или обеспечение охлаждения при гранулировании при низком выходе.

Контроль качества РНК
Количественная оценка использовала спектрофотометрию для мониторинга A260/280 и A260/230 с целями около 1,8-2,1, дополненную флюорометрическими измерениями для точности. Целостность оценивалась на микрофлюидной электрофорезной системе и требовала RIN ≥ 7.0. В качестве критериев принятия использовались чёткие пики рРНК 18S/28S и отсутствие геномного мазка ДНК; образцы, не соответствующие порогам, были повторно извлечены или исключены.

Подготовка библиотеки
Цепочные библиотеки мРНК были построены с выбором поли(A) для целостной РНК, а для частично деградированных входов допускалось истощение рРНК. Типичный вход составлял ≥ 1 мкг общей РНК на библиотеку. Фрагментация проводилась при температуре около 94 °C в течение 8 минут; синтез кДНК первой цепи при 50 °C в течение 50 минут; синтез второй цепи при 16 °C в течение 60 минут; перевязка адаптера при 20 °C в течение 15 минут; а усиление ПЦР использовало 10-12 циклов, скорректированных для предотвращения чрезмерного усиления. Очистки использовали соотношение бусинок около 0,8x-1,0x, а ожидаемое распределение размера библиотеки составляло 300 bp, включая адаптеры. Качество библиотеки проверялось с помощью микрофлюидного электрофореза; Загрязнение адаптером-димером потребовало более строгой очистки, а чрезмерно широкие распределения размеров были исправлены за счёт умеренного сокращения фрагментации.

Последовательность
Индексированные библиотеки секвенировались в режиме парного конца 150 бп (PE150), охватывая 30 миллионов пар чтения в каждой библиотеке. Качество на уровне запуска требовало Q30 ≥ 90% и стабильной плотности кластера с минимальным смещением полосы. Библиотеки рандомизировались по полосам для смягчения пакетных эффектов и запускали записи, задокументированные назначения полос и любые контроли сентинелов для мониторинга перекрёстного загрязнения.

Вычислительный анализ и дифференциальное выражение
Анализы проводились в R (v4.3.2) на Linux. Качество исходного чтения оценивалось с помощью FastQC (v0.11.9). Настройка адаптеров и качество обрезки проводились с помощью fastp (v0.23.4) с использованием автоматического обнаружения адаптеров, обрезки скользящих окон (размер окна 4 bp; средний Phred Q ≥ 20), минимальной длины считывания 50 bp и поли-G trimming при обнаружении соответствующих химических компонентов. Риды были выровнены с референсным геномом GRCh37/hg19 с использованием HISAT2 (v2.2.1) с параметрами цеповидности, соответствующими библиотеке, и известными индексами сайтов сплетения. Подсчёты на уровне генов были сгенерированы с featureCounts (Subread v2.0.3) по сравнению с GENCODE v19 с использованием парного подсчёта концов, обработки с химерическим считыванием, множественных настроек и правильного флага цепочности. Гены с низким количеством фильтровались с требованием подсчёта ≥ 10 как минимум в трёх образцах. Дифференциальный анализ экспрессии (DE) проводился с использованием DESeq2 (v1.40.2) в рамках парного дизайна (дизайн = ~ пара + условие) для сравнения TMLN и TDLN, с нормализацией по размеру-фактору по умолчанию и логарифм-смерзанием с помощью apeglm. Возможные выбросы оценивались по расстоянию Кука. Мультипликатность по всему транскриптому контролировалась с помощью коэффициента ложного открытия Бенджамини-Хохберга (FDR). Значимость определялась как FDR < 0,05 и абсолютный лог2-порог склона (|log2FC|) ≥ 1. Отрицательно-биномиальная структура DESeq2 обеспечивает соответствующее моделирование средних дисперсий для данных по количеству и стабилизирует оценки сворачного изменения в малых и умеренных когортах. В качестве анализа чувствительности мы повторно проводили тестирование на DE с использованием edgeR и limma-voom с теми же критериями фильтрации и порогами FDR, что дало согласованные сигналы верхнего ранга, подтверждая устойчивость основных вариантов анализа.

Функциональное обогащение (GO и KEGG)
Функциональная аннотация выполнялась в R с помощью clusterProfiler (v4.8.3). DEG с повышенной и нижней регулировкой анализировались отдельно. Идентификаторы генов были сопоставлены с Entrez Gene IDs (организм: Homo sapiens) перед обогащением. Обогащение генной онтологии (GO) проводилось с использованием enrichGO (OrgDb: org. Hs.eg.db; ont = BP/CC/MF; pAdjustMethod = «BH»; pvalueCutoff = 0.05; qvalueCutoff = 0,05), а обогащение пути KEGG проводилось с использованием enrichKEGG (организм = "имеет"; pAdjustMethod = "BH"; pvalueCutoff = 0,05; qvalueCutoff = 0,05). Фоновая вселенная была определена как все экспрессированные гены, сохранившиеся после фильтрации с низким количеством в анализе DE. Обогащённые термины дополнительно фильтровались для сохранения генных наборов с 10-500 аннотированными генами (minGSSize = 10; maxGSSize = 500). Визуализации генерировались с использованием ggplot2 (v3.5.1) и ComplexHeatmap (v2.16.1), включая точные диаграммы соотношения генов и -log10(скорректированное P); термин «пути иммунного ответа» относится к курированным модулям GO, охватывающим обработку и презентацию антигенов, сигнализацию интерферона и активацию лимфоцитов.

Проверка внешней базы данных
Кандидатные гены были исследованы во внешних источниках для получения ортогонального контекста. Экспрессия опухоли по сравнению с нормальной мРНК проводилась с помощью GEPIA2 (v2.0) с образцами опухоли TCGA-инвазивной карциномы молочной железы (TCGA-BRCA) по сравнению с нормальными тканями молочной железы (нормальные показатели GTEx/TCGA, если доступно). Значения экспрессии, сообщаемые GEPIA2 (log2[TPM+1]), а также стандартная система статистического тестирования для сравнения групп использовались для создания бокс-графиков и значений P для каждого запроса гена. Локализация белкового уровня оценивалась с помощью Атласа белков человека (HPA) путём анализа иммуногистохимических изображений и аннотаций из Атласа тканей и патологии для тканей и рака молочной железы, а также фиксации интенсивности окрашивания и клеточного компартмента (например, стромальный и эпителийный), когда это было доступно.

qRT-ПЦР-валидация
Независимые ткани лимфатических узлов были обработаны как выше для извлечения полной РНК, а кДНК синтезировала из 1 мкг РНК в реакциях обратной транскрипции объемом 20 мкл. Количественная ПЦР в реальном времени (qRT-PCR) проводилась с использованием химии на основе SYBR, при этом каждая реакция содержала 1x мастер-смесь и 0,2-0,4 мкм каждого праймера. Специфичность праймера подтверждалась профилями кривой расплава с одним пиком, а эффективность усиления оценивалась с помощью стандартных кривых серии разбавления, с допустимой эффективностью 90%–110%. Каждый образец был проанализирован в техническом тройном экземпляре; реплики требовались для достижения порога цикла (Ct) SD ≤ 0,3. Экспрессия генов нормализовалась до GAPDH (или другого валидированного эталонного гена, где это было применимо), а относительная экспрессия рассчитывалась с помощью метода 2^-ΔΔCt. Нормальность оценивалась с помощью тестов Шапиро-Уилка; для сравнений между группами использовались двусторонние t-тесты для примерно нормальных данных или тесты Манна-Уитни в других случаях.

Прогностический анализ в когорте валидации
Выживаемость без болезни (ДФС) была основной конечной точкой и рассчитывалась от даты операции до первого задокументированного рецидива или последнего наблюдения (цензурировано). Для первичного анализа экспрессия POSTN была дихотомизирована на точке сечения, определяемой X-плиткой (высокое против низкого = 40/80); Анализы чувствительности использовали альтернативные точки среза, такие как тертилы. Для сравнений однопеременных использовались кривые Каплана–Мейера и логарифм-ранжевые тесты. Многомерные модели пропорциональных опасностей Кокса были приспособлены для оценки коэффициентов риска (HR) и 95% доверительных интервалов, с корректировкой априори по возрасту, размеру опухоли, статусу узла, гистологической степени и состоянию рецептора. Предположение пропорциональных рисков оценивалось с использованием остаточных веществ Шёнфельда, коллинеарность — с использованием факторов дисперсии и инфляции, а влиятельные наблюдения — с помощью dfbetas. Полный анализ случаев проводился после исключения случаев с отсутствующим последующим наблюдением или неполными ковариатами, как описано выше.

Общая статистика и отчетность
Если не указано иное, данные суммироваются как среднее ± SD или медиана (IQR), используются двусторонние тесты, а p < 0,05 считается статистически значимым. Для анализов и обогащения по всему транскриптому мультипликатность контролируется с помощью BH-FDR, а размеры эффектов сопровождаются 95% доверительными интервалами, когда это возможно.

Безопасность и утилизация отходов
Реагенты фенол-гуанидиния и органические растворители обрабатывались в сертифицированной вытяжке с лабораторными халатами, перчатками от нитрила и защитой от брызг. Органические и галогенированные отходы были разделены в маркированные контейнеры и утилизированы в соответствии с институциональной политикой. Биологические отходы автоклавировали или химически дезинфекцировались перед утилизацией, а поверхности и инструменты деконтаминировались растворами, инактивирующими РНазу. Специфические для реагентов опасности, такие как коррозивность и токсичность, были задокументированы в лабораторных СОП и наблюдались во всех процедурах.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Когорты и клиникопатологические характеристики
Когорта открытия состояла из 6 парных образцов TDLN/TMLN, а валидационная когорта включала 120 архивных образцов лимфатических узлов с продольным наблюдением. Исходные клиникопатологические характеристики обеих когорт, включая возраст, размер опухоли, степень, статус рецептора и статус узлов, приведены в таблице 1.

Качество секвенирования и глобальная структура данных
Все 12 библиотек обнару...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

HER2-положительный рак молочной железы характеризуется повышенной инвазивностью, частым метастазами лимфоузлов (ЛНМ) и низкими результатами, несмотря на современную системнуютерапию 15. Традиционные клиникопатологические факторы лишь частично объясняют прогноз этого подтипа, оставляя пробел для биологически обоснованных маркеров, которые фиксируют риск распространенияузлов 16. Сравнительно профилировав сопоставленные лимфатические ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы заявили, что в этой работе нет конфликтов интересов.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Эта работа была поддержана медицинскими исследовательскими проектами Муниципального бюро здравоохранения и благополучия Чжуншани (2021J452).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Биоанализатор2100-BAAgilent, СШАОборудование для оценки целостности РНК и контроля качества.
DESeq2Н/ДR БиопроводникПрограммное обеспечение для анализа дифференциальных экспрессий для данных РНК-последовательности.
Программное обеспечение FastQCН/ДBabraham BioinformaticsПрограммное обеспечение для контроля качества данных РНК-секвенции для оценки качества последовательностей.
Линия соток HEK293ATCC-CRL-1573ATCC, СШАКлетка человеческой эмбриональной почки использовалась для экспериментов по трансфекции.
qRT-PCR комплект4385616ThermoFisher, СШАКоличественный набор для ПЦР для валидации экспрессии генов.
Набор для экстракции РНК74204Цяген, ГерманияНабор для экстракции РНК, используемый для выделения высококачественной РНК из образцов тканей.
Набор для секвенирования РНКRS-122-2001Illumina, СШАНабор для подготовки библиотеки РНК для секвенирования образцов РНК.
Платформа секвенированияNovaSeq 6000Illumina, СШАВысокопроизводительная платформа секвенирования РНК для секвенирования РНК-библиотек.
Оборудование для заморозки тканейTFE-300Thermo Fisher, СШАОборудование для замораживания образцов тканей в жидком азоте.
Барабанный термометр55678-TTThermoScience, ЯпонияТочный термометр, используемый для измерения температуры тела.

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Han, B., et al. Cancer incidence and mortality in China, 2022. J Natl Cancer Cent. 4 (1), 47-53 (2022).
  2. Schettini, F., et al. Clinical, pathological, and PAM50 gene expression features of HER2-low breast cancer. NPJ Breast Cancer. 7 (1), 1(2021).
  3. Vahed, S. Z., et al. Introducing effective genes in lymph node metastasis of breast cancer patients using SHAP values based on the mRNA expression data. PLoS One. 19 (8), e0308531(2024).
  4. Lee, J. J., Ng, K. Y., Bakhtiar, A. Extracellular matrix: unlocking new avenues in cancer treatment. Biomark Res. 13 (1), 78(2025).
  5. Kim, G., et al. Differentially expressed genes in matched normal, cancer, and lymph node metastases predict clinical outcomes in patients with breast cancer. Appl Immunohistochem Mol Morphol. 28 (2), 111-122 (2020).
  6. Xu, K., et al. Single-cell RNA sequencing reveals cell heterogeneity and transcriptome profile of breast cancer lymph node metastasis. Oncogenesis. 10, 66(2021).
  7. Chung, Y., Chu, J., Do, S. I., Kim, H. S. Spatial transcriptomic profiling reveals gene expression characteristics in lymph node-positive breast carcinoma. Anticancer Res. 44 (8), 3381-3395 (2024).
  8. Nazemi, M., et al. The extracellular matrix supports breast cancer cell growth under amino acid starvation by promoting tyrosine catabolism. PLoS Biol. 22 (1), e3002406(2024).
  9. Karamanos, N. K., Piperigkou, Z., Gourdoupi, C., Mangani, S. Extracellular matrix matters: matrix-based bioscaffolds in advancing translational cancer research and targeted therapy. Am J Physiol Cell Physiol. 328 (6), C1957-C1963 (2025).
  10. Lin, Y., et al. Identification of potential key genes for HER-2 positive breast cancer based on bioinformatics analysis. Medicine (Baltimore). 99 (1), e18445(2020).
  11. Lee, C. K., et al. Tumor metastasis to lymph nodes requires YAP-dependent metabolic adaptation. Science. 363 (6427), 644-649 (2019).
  12. Sleeboom, J. J., et al. The extracellular matrix as hallmark of cancer and metastasis: from biomechanics to therapeutic targets. Sci Transl Med. 16 (728), eadg3840(2024).
  13. Wolff, A. C., et al. Human epidermal growth factor receptor 2 testing in breast cancer: ASCO-College of American Pathologists guideline update. J Clin Oncol. 41 (22), 3867-3872 (2023).
  14. Null, J. L., et al. Periostin+ stromal cells guide lymphovascular invasion by cancer cells. Cancer Res. 83 (13), 2105-2122 (2023).
  15. Conway, S. J., et al. The role of periostin in tissue remodeling across health and disease. Cell Mol Life Sci. 71 (7), 1279-1288 (2014).
  16. Ubellacker, J. M., et al. Lymph protects metastasizing melanoma cells from ferroptosis. Nature. 585 (7823), 113-118 (2020).
  17. Xian, Y., Wang, L. Periostin: a matricellular protein with a multifaceted role in tumorigenesis. Int J Mol Med. 56 (6), 229(2025).
  18. Bozkul, G., Celik, S. S., Arslan, H. N. Nursing interventions for the self-efficacy of ostomy patients: a systematic review. J Tissue Viability. 33 (2), 165-173 (2024).
  19. Nenclares, P., Harrington, K. J. The biology of cancer. Medicine (Baltimore). 48 (2), 67-72 (2020).
  20. Wasik, A., Ratajczak-Wielgomas, K., Badzinski, A., Dziegiel, P., Podhorska-Okolow, M. The role of periostin in angiogenesis and lymphangiogenesis in tumors. Cancers (Basel). 14 (17), 4225(2022).
  21. Xu, L., et al. A comprehensive single-cell breast tumor atlas defines epithelial and immune heterogeneity and interactions predicting anti-PD-1 therapy response. Cell Rep Med. 5 (5), 100460(2024).
  22. De Oliveira Macena, Y., et al. The roles of periostin derived from cancer-associated fibroblasts in tumor progression and treatment response. Cancer Metastasis Rev. 44 (1), 11(2025).
  23. Brasó-Maristany, F., et al. Gene expression profiles of breast cancer metastasis according to organ site. Mol Oncol. 16 (1), 69-87 (2022).
  24. Englander, K., et al. Factors influencing lymph node positivity in HER2/neu+ breast cancer patients. Curr Oncol. 30 (3), 2825-2833 (2023).
  25. Wu, T., et al. Matrix stiffening facilitates the collective invasion of breast cancer through the periostin-integrin mechanotransduction pathway. Matrix Biol. 121, 22-40 (2023).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

POSTNPI3K AKT

Похожие статьи