Summary

Analyse multiomique de TMEM200A en tant que biomarqueur pancancéreux

Published: September 15, 2023
doi:

Summary

Ici, un protocole est présenté dans lequel de multiples outils bioinformatiques sont combinés pour étudier les fonctions biologiques de TMEM200A dans le cancer. De plus, nous validons également expérimentalement les prédictions bioinformatiques.

Abstract

La protéine transmembranaire, TMEM200A, est connue pour être associée aux cancers humains et à l’infiltration immunitaire. Ici, nous avons évalué la fonction de TMEM200A dans les cancers courants par analyse multiomique et utilisé des cultures cellulaires in vitro de cellules gastriques pour vérifier les résultats. L’expression de TMEM200A dans plusieurs types de cancer humain a été évaluée à l’aide des données de séquençage de l’ARN de la base de données Xena de l’UCSC. L’analyse bioinformatique a révélé un rôle potentiel de TMEM200A en tant que biomarqueur diagnostique et pronostique.

Des cultures de lignées cellulaires gastriques et cancéreuses normales ont été cultivées et TMEM200A a été abattue. Les niveaux d’expression de TMEM200A ont été mesurés à l’aide d’une réaction en chaîne par polymérase quantitative en temps réel et d’un transfert Western. Des études in vitro de perte de fonction ont ensuite été utilisées pour déterminer les rôles de la TMEM200A dans le comportement malin et la formation tumorale des cellules cancéreuses gastriques (GC). Des Western blots ont été utilisés pour évaluer l’effet de l’inhibition sur la transition épithélio-mésenchymateuse (EMT) et la voie de signalisation PI3K/AKT dans la GC. L’analyse bioinformatique a montré que TMEM200A était exprimée à des niveaux élevés dans la GC.

La prolifération des cellules GC a été inhibée par TMEM200A knockdown, qui a également diminué la vimentine, la N-cadhérine et les protéines Snai, et a inhibé la phosphorylation de l’AKT. La voie de signalisation PI3K/AKT semble également être impliquée dans la régulation médiée par TMEM200A du développement de la GC. Les résultats présentés ici suggèrent que TMEM200A régule le microenvironnement tumoral en affectant l’EMT. TMEM200A peut également affecter l’EMT par le biais de la signalisation PI3K/AKT, influençant ainsi le microenvironnement tumoral. Par conséquent, dans les pan-cancers, en particulier la GC, TMEM200A peut être un biomarqueur et un oncogène potentiel.

Introduction

Le cancer est devenu un problème de santé publique persistant mettant en danger la santé humaine dans le monde1en raison de ses taux élevés de morbidité et de mortalité dans le monde, ce qui représente un lourd fardeau financier et médical pour la société2. Des progrès significatifs dans le traitement du cancer ont été réalisés ces dernières années grâce à la découverte de marqueurs du cancer3, et les chercheurs ont mis au point de nouvelles méthodes de diagnostic et de nouveaux médicaments pour traiter le cancer. Cependant, certains patients atteints de cancer ont encore un mauvais pronostic en raison de facteurs tels que la résistance aux médicaments, les effets secondaires des médicaments et la sensibilité chimique4. Par conséquent, il est urgent d’identifier de nouveaux biomarqueurs pour le dépistage et le traitement des cancers à un stade précoce5.

Les protéines membranaires sont des protéines qui peuvent se lier et s’intégrer dans les cellules et les membranes des organites6. Celles-ci peuvent être regroupées en trois catégories en fonction de la force de liaison à la membrane et de leur emplacement : les protéines ancrées dans les lipides, les protéines intégrales et les protéines membranaires périphériques 7,8. Une protéine transmembranaire (TMEM) est une protéine membranaire intégrale constituée d’au moins un segment transmembranaire9, qui traverse complètement ou partiellement la membrane biologique.

Bien que les mécanismes d’action des protéines appartenant à la famille des TMEM ne soient pas bien compris, ces protéines sont connues pour être impliquées dans plusieurs types de cancers10. Plusieurs protéines TMEM sont associées à des phénotypes migratoires, prolifératifs et invasifs, et leur expression est souvent associée au pronostic11 du patient. Par conséquent, les membres de la famille TMEM sont devenus la cible de la recherche. Un examen complet des rapports existants sur le TMEM a révélé qu’ils sont principalement associés à la signalisation inter- et intracellulaire12, aux maladies liées au système immunitaire et à la tumorigenèse10. De nombreux TMEM possèdent également des fonctions physiologiques importantes, par exemple, les canaux ioniques dans la membrane plasmique, l’activation des voies de transduction du signal, ainsi que la médiation de la chimiotaxie cellulaire, de l’adhésion, de l’apoptose et de l’autophagie10. Par conséquent, nous avons émis l’hypothèse que les protéines TMEM pourraient être des marqueurs pronostiques importants dans la détection et le traitement des tumeurs.

TMEM200A expression est significativement élevée dans le cancer gastrique (GC). L’expression plus élevée de TMEM200A13, qui a huit exons et une longueur totale de 77,536 kb sur le chromosome 6q23.1, a été liée à un mauvais pronostic de survie globale (SG) dans les cas de GC. Pourtant, les changements dans son expression ont rarement été rapportés dans les études en oncologie. Cet article compare et analyse l’utilité de l’TMEM200A en tant que cible thérapeutique et marqueur diagnostique de tumeur dans diverses études sur le cancer à l’aide de différents ensembles de données accessibles au public. Nous avons évalué l’efficacité de TMEM200A en tant que biomarqueur diagnostique et pronostique pancancéreux ainsi que ses niveaux d’expression dans divers types de cancer humain à l’aide de données de séquençage de l’ARN provenant des bases de données UCSC Xena et TCGA, ainsi que par réaction en chaîne par polymérase quantitative en temps réel (qRT-PCR) et Western blot.

L’effet des niveaux d’expression de TMEM200A sur les taux de mutation, les processus de régulation, le diagnostic et le pronostic tumoral, l’infiltration immunitaire et l’immunothérapie a été étudié plus en détail à l’aide d’un mélange d’outils informatiques et de sites Web de données. Les bases de données CBioPortal et COSMIC (Catalog of Somatic Mutations in Cancer Cells) ont été utilisées pour examiner les mutations dans TMEM200A. Les sites Web Sangerbox et TISIDB ont été utilisés pour comprendre comment TMEM200A influence l’infiltration immunitaire. L’outil en ligne TISCH (Tumor Immune Single Cell Center) et la base de données CancerSEA ont été utilisés pour étudier la fonction de TMEM200A. Enfin, pour évaluer l’impact de la TMEM200A sur le comportement malin et la fonction de développement tumoral des cellules GC, une expérience de perte de fonction a été menée dans un essai in vitro . De plus, un transfert Western a été effectué pour évaluer comment TMEM200A knockdown affectait la voie de signalisation PI3K/AKT et la transition épithélio-mésenchymateuse (EMT) dans la GC.

Protocol

1. La base de données de l’Atlas du génome du cancer (TCGA) NOTE : La base de données de l’Atlas du génome du cancer (TCGA) contient les données de séquençage des gènes dans différents tissus tumoraux14. Les données de séquençage de l’ARN dans TCGA pour l’étude des formats de transcrits TMEM200A par partie par million (TPM) ont été extraites du site Web Xena de l’UCSC Xena <sup class="xre…

Representative Results

Expression de TMEM200A dans divers cancersComme l’illustre la figure 1, nous avons d’abord analysé les niveaux d’expression différentiels de TMEM200A dans divers cancers à l’aide de différentes bases de données. TMEM200A expression était élevée dans le cholangiocarcinome (CHOL), le carcinome épidermoïde de la tête et du cou (HNSC), le carcinome rénal à cellules claires (KIRC), le carcinome papillaire rénal…

Discussion

TMEM200A appartient à une famille de TMEM qui est essentielle à la prolifération des cellules cancéreuses38. L’expression variable de la TMEM200A dans les différentes tumeurs malignes a reçu moins d’attention, et une enquête approfondie sur le cancer fait défaut. Cependant, les preuves continuent de s’accumuler, montrant que la famille des protéines transmembranaires TMEM peut être importante dans le maintien de la malignité des cellules cancéreuses grâce à de…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Ces travaux ont été soutenus par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (82160550).

Materials

Anti-AKT antibody Proteintech Group, Inc 60203-2-Ig
Anti-E-cadherin antibody Proteintech Group, Inc 20874-1-AP
anti-glyceraldehyde 3-phosphate dehydrogenase (GAPDH) antibody Proteintech Group, Inc 10494-1-AP
Anti-N-cadherin antibody Proteintech Group, Inc 22018-1-AP
Anti-P-AKT antibody Proteintech Group, Inc 66444-1-Ig
Anti-snail antibody Proteintech Group, Inc 13099-1-AP
Anti-Vimentin antibody Proteintech Group, Inc 10366-1-AP
AxyPrepMultisourceTotalRNAMini-
prep Kit
Suzhou Youyi Landi Biotechnology Co., Ltd UEL-UE-MN-MS-RNA-50G
BCA Protein Assay Kit Epizyme Biotech ZJ101L
CCK-8 reagent MedChemExpress HY-K0301-500T
Fetal bovine serum (FBS) CYAGEN BIOSCIENCES (GUANGZHOU) INC FBSSR-01021
GAPDH primer Sangon Biotech (Shanghai) Co., Ltd. Forward primer (5’-3’): TGACATCAAGAAGGTG
GTGAAGCAG; Reverse primer (5’-3’): GTGTCGCTGTTGAAG
TCAGAGGAG
HighGene plus Transfection reagent ABclonal RM09014P
HRP-conjugated Affinipure Goat Anti-Mouse lgG (H+L) Proteintech Group, Inc SA00001-1
HRP-conjugated Affinipure Goat Anti-Rabbit lgG (H+L) Proteintech Group, Inc SA00001-2
Human gastric mucosal epithelial GES-1 cells Guangzhou Cellcook Biotech Co.,Ltd.
Human STAD HGC-27 cells Procell Life Science&Technology Co.,Ltd
Human STAD SGC-7901 cells Procell Life Science&Technology Co.,Ltd
MonAmp SYBR Green qPCR Mix (None ROX) Mona (Suzhou) Biotechnology Co., Ltd MQ10101S
MonScript RTIII All-in-One Mix with dsDNase   Mona (Suzhou) Biotechnology Co., Ltd MR05101M
Omni-ECL Femto Light Chemiluminescence Kit Epizyme Biotech SQ201
PAGE Gel Fast Preparationb Kit  Epizyme Biotech PG111
Penicillin-streptomycin (Pen-Strep) Beijing Solarbio Science & Technology Co.,Ltd P1400-100
Polyvinylidene difluoride (PVDF) membrane Merck KGaA IPVH00010-1
Protein Free Rapid Blocking Buffer Epizyme Biotech PS108P
RIPA lysis solution Beijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd R0010
RPMI 1640 complete medium Thermo Fisher Scientific C11875500BT
Skimmed milk Campina: Elk
TBST buffer solution Beijing Solarbio Science & Technology Co., Ltd T1082
The protein loading buffer Epizyme Biotech LT101S
TMEM200A knockdown plasmid MiaoLing Plasmid
TMEM200A primer Sangon Biotech (Shanghai) Co., Ltd. Forward primer (5’-3’): AAGGCGGTGTGGTGGTTCG; Reverse primer (5’-3’): GATTTTGGTCTCTTTGTCACGGTT
TMEM200A SiRNA1 MiaoLing Plasmid Forward primer (5’-3’): ACAACTGATGATAAGACCAG; Reverse primer (5’-3’): TGTTGACTACTATTCTGGTC
TMEM200A SiRNA2 MiaoLing Plasmid Forward primer (5’-3’): CGTGTGAATGTCAATGACTG; Reverse primer (5’-3’): GCACACTTACAGTTACTGAC
TMEM200A SiRNA3 MiaoLing Plasmid Forward primer (5’-3’): ACAACCACAACATCTGCCCG; Reverse primer (5’-3’): TGTTGGTGTTGTAGACGGGC
Transmembrane protein 200A Antibody Proteintech Group, Inc 48081-1
Equipment
CO2 cell culture incubator Haier Group PYXE-80IR
Electrophoresis instrument Bio-RAD
Fluorescence quantitative PCR instrument Bio-RAD
Gel Imaging System (Tanon 5200) Tanon Science & Technology Co., Ltd LAB-0002-0007-SHTN
Multifunctional Enzyme Labeler Berthold

References

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

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Zhang, Y., Kuang, S., Qin, H., Zhao, N., Yang, Y., Xie, J. Multiomics Analysis of TMEM200A as a Pan-Cancer Biomarker. J. Vis. Exp. (199), e65795, doi:10.3791/65795 (2023).

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