cáncer
Extracto
determinar el impacto funcional de las mutaciones somáticas es crucial para entender la tumorigénesis y metástasis. secuencias recientes de varios tipos de cáncer han proporcionado listas completas de mutaciones somáticas a través de todo el genoma, lo que permite la investigación de los efectos funcionales de las mutaciones somáticas en las regiones no codificantes. A continuación, se estudian las mutaciones somáticas en 3'UTRs de genes que han sido identificados en cuatro tipos de cáncer y computacionalmente predecir la forma en que pueden alterar la orientación de los genes miARN, potencialmente resultando en la desregulación de la expresión de los genes que albergan estas mutaciones. Encontramos que las mutaciones somáticas o interrumpir crean sitios putativos miARN en la 3'UTRs de muchos genes, entre ellos varios genes, como
MITF
,
EphA3
,
TAL1
,
SCG3
, y
GSDMA
, que han sido previamente asociados con el cáncer. También se integran las mutaciones somáticas con mutaciones de la línea germinal y los resultados de los estudios de asociación. En concreto, se identifican los sitios putativos miARN en la 3'UTRs de
BMPR1B
,
KLK3
, y
SPRY4 Windows que se ven afectados por ambas mutaciones somáticas y germinales y, también , son en bloques de desequilibrio de ligamiento con marcadores de puntuación alta de los estudios de asociación del cáncer. La mutación somática en
BMPR1B
se encuentra en un sitio diana de miR-125 ter; Las mutaciones de la línea germinal en este sitio de destino han sido previamente demostrado que alteran tanto la regulación de la
BMPR1B fotos: por miR-125b, y relacionado con el cáncer
Visto:. Ziebarth JD, Bhattacharya A, Cui Y (2012) Análisis integradora de mutaciones somáticas Alterar MicroARN focalización en los genomas del cáncer. PLoS ONE 7 (10): e47137. doi: 10.1371 /journal.pone.0047137
Editor: P. Srikumar Chellappan, H. Lee Moffitt Centro de Cáncer & amp; Research Institute, Estados Unidos de América
Recibido: 10 de mayo de 2012; Aceptado: September 11, 2012; Publicado: 16 de octubre 2012
Copyright: © Ziebarth et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Este trabajo fue apoyado en parte por la Universidad de Tennessee Centro Integrativo de Genómica y traslacional. Sin financiación externa adicional fue recibida para este estudio. La fuente de financiación no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
Los genomas de los cánceres humanos más adultos contiene miles de mutaciones somáticas [1], y un aspecto crítico de la investigación del cáncer es determinar cuál de estas mutaciones somáticas tiene un impacto funcional crucial sobre los procesos biológicos relacionados con la tumorigénesis y metástasis [2 ], [3], [4]. Hasta hace poco, los esfuerzos a los genomas del cáncer de secuencia se han centrado en el impacto de las mutaciones en la codificación de las regiones y la identificación de mutaciones no sinónimas puntuales, pequeñas deleciones del marco de lectura, o grandes reordenamientos genómicos que pueden, por ejemplo, crear fusiones de genes [5], [6] . Con los rápidos avances en las tecnologías de secuenciación, se ha hecho posible secuenciar y comparar los genomas completos de los tejidos normales y cancerosas del mismo individuo para identificar las mutaciones somáticas [7]. Recientemente, los genomas completos de los tejidos normales y de cáncer en pacientes con cáncer de pulmón [8], melanoma [9], cáncer de pulmón de células pequeñas (SCLC) [10], y el cáncer de próstata [11] se han secuenciado, proporcionando mutaciones somáticas en estos cánceres en las regiones tanto codificante y no codificante. Sin embargo, se ha producido, a este punto, ha sido limitada investigación del efecto de la falta de codificación de las mutaciones somáticas en la patogénesis del cáncer
.
Uno de los efectos de las mutaciones somáticas en las regiones no codificantes que tiene el potencial de impactar significativamente las funciones celulares asociado con el cáncer es la alteración de microARN (miARN) focalización. Los microARN son pequeños ARN no codificantes, que funcionan como reguladores de la expresión de mRNA posttranscriptional, típicamente mediante la inhibición de la traducción o causando la degradación de sus objetivos de mRNA. Muchos son los miRNAs arriba o hacia abajo-regulada en los cánceres, lo que indica que actúan como oncogenes o supresores tumorales, respectivamente; y los perfiles de expresión de genes miARN se han utilizado para clasificar con precisión los subtipos de cáncer [12]. Los microARNs se ha demostrado que controlar muchos importantes procesos celulares que están alterados en tipos de cáncer, incluyendo la diferenciación, la proliferación y la apoptosis [13]. La función de miRNAs es particularmente sensible a las variantes genéticas debido a la complementariedad entre la región de la semilla de los genes miARN y una secuencia de ARNm se requiere a menudo para miRNA de orientación [14]. Por lo tanto, no es sorprendente que se han encontrado mutaciones en la línea germinal que interrumpen miARN objetivo de jugar un papel importante en muchas enfermedades [15], [16], [17], [18] incluyendo varios tipos de cáncer [19], tales como el melanoma [20], cáncer de mama [23], [24] de la leucemia [21], [22], y, así como en la transformación oncogénica [25]. Germinal mutaciones que alteran genes miARN sitios objetivo también han sido investigados como las variantes funcionales causales que subyacen a los resultados de los estudios de asociación de genoma completo (GWAS) [26], [27]. Recientemente, una mutación somática en el 3'UTR de
TNFAIP2
, un objetivo conocido de la
PRAM1
oncogén, crea un nuevo sitio de destino miARN que se traduce en una reducción de
TNFAIP2
expresión en un paciente con leucemia mieloide aguda [28]. Este ejemplo ilustra el potencial de mutaciones somáticas que alteran la orientación miARN y contribuyen a la patogénesis, pero no tiene, a este punto, ha sido limitada investigación de mutaciones somáticas ubicados en sitios miARN.
A continuación, se analiza sistemáticamente la forma somática Las mutaciones pueden alterar la orientación miARN (Figura 1). En primer lugar, recogemos mutaciones somáticas en 3'UTRs, las regiones genómicas que son típicamente considerados como los sitios de unión más comunes de miRNAs, obtenidos a partir de secuencias de todo el genoma de cuatro tipos de cáncer y analizar los patrones de estas mutaciones 3'UTR. A continuación, se computacionalmente predecir cómo las mutaciones somáticas 3'UTR alteran genes miARN sitios objetivo e identificar cuáles de estas mutaciones somáticas pueden ser particularmente relevante para la patogénesis del cáncer. Determinamos mutaciones somáticas que están ubicados dentro de los genes que se han relacionado con el cáncer y alterar los sitios putativo objetivo de miRNAs relacionados con el cáncer. También intentamos vincular alteración de los genes miARN que apunta con el cáncer a través de la integración de estas mutaciones somáticas con los resultados de los estudios de asociación. Identificamos tres genes miARN sitios objetivo que son alterados por las dos mutaciones somáticas y germinales en bloques de desequilibrio de ligamiento con marcadores de alta puntuación identificados en GWAS de los cánceres.
Las mutaciones somáticas en sitios diana putativo miARN están vinculados con los genes relacionados con el cáncer y miRNAs, así como los resultados de los estudios de asociación del cáncer.
resultados
Patrones
de mutaciones somáticas en 3'UTRs
Se recogieron un total de 610 mutaciones somáticas en 3'UTRs de cuatro cánceres (SCLC, el melanoma, pulmón y próstata). Con excepción del cáncer de próstata, las mutaciones somáticas se determinaron a partir de la secuenciación del genoma de muestras individuales; siete muestras fueron secuenciados para el cáncer de próstata. Ninguna de las mutaciones somáticas en 3'UTRs se identificaron en múltiples tipos de cáncer. Sólo 1 (a T & gt; C sustitución en 30.693.148 en el 3'UTR de
TUBB Windows que se encontró en dos muestras de cáncer de próstata) de los 152 (0,66%) mutaciones somáticas en 3'UTRs identificados en el cáncer de próstata fue encontrado en múltiples muestras. La ocurrencia de mutaciones somáticas en múltiples muestras de cáncer de próstata a través de todo el genoma fue igualmente raro, ya que sólo 116 de la 28.626 (0,41%) de las mutaciones somáticas en el cáncer de próstata se encontraron en múltiples muestras en todo el genoma. Para comparar los tipos de sustituciones que se produjeron en cada tipo de cáncer, se calculó la frecuencia de cada clase de sustitución de una sola base (Figura 2). Las distribuciones de las sustituciones en 3'UTRs variaron a través de tipos de cánceres. Por ejemplo, la mayoría de las sustituciones de melanoma eran G & gt; A /C & gt; T, mientras que las mutaciones más prevalentes en las muestras tanto de pulmón y SCLC eran G & gt; T /C & gt; A sustituciones. Estas tendencias estuvieron de acuerdo con los tipos de las mutaciones encontradas en todas las regiones del genoma para cada tipo de cáncer, y, en general, el porcentaje de mutaciones para cada tipo de sustitución fueron similares para 3'UTRs y para todo el genoma. En conjunto, estos resultados indican que las mutaciones en 3'UTRs tienen causas similares (por ejemplo, la exposición a los rayos ultravioleta para el melanoma, el cáncer de pulmón de fumar para) como las mutaciones en el genoma completo
.
El porcentaje de cada clase de sustitución entre somáticas mutaciones en 3'UTRs (barra de color negro) o de todo el genoma (barra blanca) se muestra para el melanoma (a) cáncer de pulmón, (B) SCLC, (C), y el cáncer de próstata (D).
también se investigó si las mutaciones somáticas en 3'UTRs tenían más probabilidades de estar situado en el extremo o 3 'de la 5 final de la 3'UTR. Para cada mutación somática, se comparó la distancia desde el inicio de la 3'UTR (es decir, el extremo del exón final) a la mutación a la longitud total de la 3'UTR. a continuación, Se contó el número de mutaciones somáticas en las diferentes secciones de la 3'UTRs utilizando una ventana de rodadura con una anchura de 5% y se encontró que el número de mutaciones somáticas variaron considerablemente a lo largo de la 3'UTR (Figura 3). El patrón general de la distribución de todas las mutaciones somáticas (Figura 3a) más se acerque a la obtenida a partir de cáncer de pulmón (Figura 3b), el estudio que produjo el mayor número de mutaciones. En el cáncer de pulmón (Figura 3b), hay muchas mutaciones inmediatamente aguas abajo del extremo del exón de codificación definitiva, con el número de mutaciones bruscamente decreciente a medida que la distancia se acercó a 10% de la longitud 3'UTR.
Para cada mutación somática, el porcentaje de la distancia desde el inicio de la 3'UTR de la mutación somática en comparación con la longitud total de la 3'UTR se calculó. La figura muestra el número de mutaciones en el despliegue de ventanas de 5% de la longitud 3'UTR de mutaciones somáticas en (A) todos los tipos de cáncer melanoma, (B) cáncer de pulmón, (C) SCLC, (D), y (E) cáncer de próstata.
mutaciones somáticas en 3'UTRs alteran la orientación miARN
Mientras que una comprensión completa de cómo se seleccionan los objetivos de mRNA de los genes miARN aún no se ha dilucidado, secuencia de complementariedad entre nucleótidos en el extremo 5 ', o región de la semilla, de la secuencia de los genes miARN maduro y un sitio diana de ARNm, que está típicamente en el 3'UTR, que es común a muchos pares de genes miARN-mRNA. Decenas de métodos computacionales para predecir los objetivos de miRNAs se han desarrollado, basado en la complementariedad, así como otros criterios incluyendo la conservación del sitio de destino a través de especies, la accesibilidad de sitios diana en la estructura secundaria del ARNm, la secuencia de contexto del sitio diana , y la termodinámica de la unión a [29], [30]. Se han utilizado dos métodos para identificar las mutaciones somáticas con el potencial de impactar miARN de orientación (Tabla S1). En primer contexto, se calcularon las puntuaciones de + utilizando la versión más reciente de TargetScan [31], uno de los más utilizados y de mayor rendimiento herramientas de predicción de genes miARN [32], [33], por dos conjuntos de secuencias 3'UTR, uno que contiene el alelo conocer en el tejido normal y uno que contiene el alelo encontrado en el tejido de cáncer. A continuación, identificaron mutaciones somáticas que se encontraban dentro de los sitios objetivo previsto por TargetScan y el contexto partituras + impactadas. En segundo lugar, se intentó crear una lista más inclusiva de mutaciones somáticas 3'UTR miRNA que el impacto de orientación mediante la determinación de las mutaciones que alteran 6mer, 7mer, o sitios 8MER complementarias a las semillas miARN. Este segundo enfoque fue motivado por la reciente análisis de las secuencias de ARNm dirigidos por miRNAs en experimentos CLIP-Seq en los experimentos [34] y le pega-CLIP humanos en el ratón [35] que encontraron que mientras más largo (por ejemplo, 7 y 8 nt nt) partidos entre la secuencia de ARNm y las semillas miARN tenían especificidades más altas, la mayoría de los sitios objetivo funcional contenía sólo el 6 partidos nt [36].
Dado el gran número de semillas únicas miARN, esperábamos encontrar que las mutaciones somáticas mayor sea perturbado o creado al menos un partido 6mer a una semilla miARN (Tabla S1). 608 de las 610 mutaciones somáticas en 3'UTRs alterado al menos un sitio de unión a largo miARN potencial 6mer y 525 mutaciones alteran las puntuaciones de contexto + calculados por TargetScan 6,0 para al menos un miARN. Posteriormente, se trató de identificar mutaciones somáticas que tenían una alta prioridad de tener un papel en la patogénesis del cáncer. En primer lugar, se seleccionaron sólo pares miARN-mRNA para el que la mutación somática resultó en un cambio de magnitud superior a 0.2 para el contexto + puntuación de un miARN la orientación del ARNm, proporcionando las mutaciones somáticas en sitios diana que estaban en el 15% superior de los más probable que sea funcional basada en el contexto + puntuación. A continuación, hemos limitado los sitios putativo objetivo impactado sobre la base de los genes miARN y retiramos miRNAs que o bien tenían una expresión baja (menos de 100 totales lee) en los experimentos de RNA-Seq recogidos en miRBase [37] o que no han sido previamente asociado con el cáncer en el PhenomiR base de datos [38]. Por último, se utilizó el gen de censo de cáncer [39] y otras fuentes bibliográficas para identificar los genes que se sabe supresores de tumores, oncogenes, o tienen otras asociaciones funcionales con cáncer. La tabla 1 contiene una selección de las mutaciones somáticas que alteraron la orientación miARN y cumplen estos criterios. También se examinó la expresión de los genes miARN tejidos y específica del cáncer para identificar miRNAs que han demostrado ser altamente expresado en el tejido particular o cáncer en el que se identificaron las mutaciones somáticas (Tabla S1). Varias de las mutaciones somáticas en la Tabla 1, incluyendo los de
TAL1
,
BMPR1B
,
KDM5A
,
SCG3
, y
BCAS3
sitios diana afectados de miRNAs que se ha demostrado que se expresa en el mismo tejido en el que se identificó el miARN.
de particular interés son los oncogenes con mutaciones somáticas que interrumpen miARN de focalización y supresores tumorales con mutaciones somáticas que crean nuevos genes miARN objetivos, ya que estas mutaciones podrían potencialmente explicar la respectiva arriba y hacia abajo-regulación de estos genes en el cáncer (mutaciones que cumplen este criterio se muestran en negrita en la Tabla 1). Por ejemplo, el aumento de expresión de
TAL1
[40],
SCG3
[41] y
GSDMA
[42], [43] se ha observado en los cánceres, y somática mutaciones en los 3'UTRs de estos genes alteran supuestos objetivos de miRNAs que se han asociado con el cáncer. La interrupción de estos sitios diana puede impedir que la regulación de los niveles de estos genes por miRNAs, lo que lleva a una mayor expresión. Por el contrario,
EphA3
[44] y
MITF
[45] están bajo-expresado en cánceres o se ha demostrado que actuar como supresores de tumores; las mutaciones somáticas pueden crear nuevos sitios diana que conducen a un aumento de la inhibición de la traducción o degradación de los mRNAs. Cabe destacar que una de las mutaciones somáticas seleccionados por este método impactados un sitio diana validada experimentalmente de miR-125b, en
BMPR1B
[46], que será examinado con más detalle en la siguiente sección.
GWAS- y análisis funcional informado CGAS de mutaciones somáticas que alteran la orientación miARN
Genoma-ancho y de asociación de genes candidatos han identificado un gran y creciente número de localizaciones genómicas que albergan mutaciones de la línea germinal asociadas con un mayor riesgo de cáncer. En muchos casos, las mutaciones germinales específicos que subyacen a estas asociaciones y su impacto funcional siguen siendo desconocidos; Sin embargo, las mutaciones de línea germinal que alteran los genes miARN focalización han sido identificados como candidatos prometedores para potencialmente explicar el mayor riesgo para varios de tipos de cáncer [19]. Por lo tanto, se intentó integrar las mutaciones somáticas que alteran la orientación miARN con mutaciones de la línea germinal y los resultados de los estudios de asociación. Hemos tratado de identificar genes miARN sitios objetivo en desequilibrio de ligamiento con marcadores de puntuación alta de los estudios de asociación que son alterados por ambas mutaciones en la línea germinal y mutaciones somáticas identificadas en cánceres. En concreto, se identificaron dos genes miARN sitios objetivo experimental apoyado y procesos informáticos predijeron alteradas por mutaciones somáticas que también fueron alterados por mutaciones en la línea germinal y, a continuación, determine si el objetivo estaba en el mismo bloque de haplotipos tan altos marcadores de puntuación de los estudios de asociación del cáncer. Tres genes,
BMPR1B
,
KLK3
, y
SPRY4
, sitios contenían los genes miARN objetivo alterados por ambas mutaciones somáticas y germinales que estaban en bloques disequilbrium enlace que contiene la asociación de estudio de alta puntuación marcadores (Tabla 2 y Figura 4).
(a) la alteración de un sitio diana de miR-125b, en el 3'UTR de
BMPR1B
. (B) La alteración de un sitio diana de miR-210 en el 3'UTR de
KLK3
. (C) La alteración de un sitio diana de miR-608 en el 3'UTR de
SPRY4
.
El 3'UTR de
BMPR1B
contiene un sitio de unión para el miR-125b, que está interrumpido por tanto una mutación somática que fue identificado en el cáncer de pulmón (CHR4: g.96075969G & gt; T) y un SNP de la línea germinal (rs1434536). Este sitio de destino está también en un bloque de haplotipos con rs11097457, uno de los 100 mejores marcadores de puntuación más alta en los marcadores genéticos de susceptibilidad del cáncer de estudio (CGEMS), que se asocia con el riesgo de cáncer de mama [46] (Figura 4a). El R
2 el valor de correlación entre rs11097457 y rs1434536 en el 1000 Genomas del proyecto [47] es de 0.82. La focalización de los
BMPR1B fotos: por miR-125b, y la posibilidad de que las variantes genéticas alteran este sitio diana y juegan un papel en el cáncer han sido estudiados anteriormente [46]. Saetrom et al. encontró que rs1434536 estaba en fuerte desequilibrio de unión con dos marcadores de puntuación alta en un estudio de asociación del cáncer de mama, confirmó la asociación en una cohorte independiente de cáncer de mama, y mostró que el SNP interrumpido regulación de
BMPR1B fotos: por miR-125 ter.
Tanto una mutación somática (chr19: g.51363764A & gt; C) y una mutación de línea germinal (rs1803136) en el 3'UTR de
KLK3
, un gen cuya expresión se usa comúnmente como un diagnóstico marcador en el cáncer de próstata [48], se rompen predijo sitios diana para el miR-675, miR-138 y miR-210. Estos sitios diana estaban en el mismo bloque de desequilibrio de ligamiento, y sólo ~850 pares de bases de distancia, desde rs2735839 (Figura 4b), que fue fuertemente asociada con un mayor riesgo en un GWAS de cáncer de próstata [49]. Por otra parte, la mutación somática (chr19: g.51363764A & gt; C) también fue identificado en un paciente con cáncer de próstata [11]. También ha habido evidencia previa de que el miR-675 [50], el miR-210 [51] y miR-138 [52] regulan la proliferación de células cancerosas. También se encontró una mutación somática (CHR5:. 141691500G g & gt; T) y un rs72117814 mutación germinal dentro de un sitio de unión previsto para el miR-608 en el 3'UTR de
SPRY4
que estaba ubicado en el mismo desequilibrio de ligamiento bloque como rs4624820, un marcador de alto rango en un cáncer testicular GWAS [53], [54] (Figura 4c).
SPRY4
inhibe la vía de la proteína quinasa activada por mitógenos (MAPK) que se activa por la vía KITLG-KIT, que ha sido asociado con el cáncer testicular [53]. Debido a que las mutaciones en la línea germinal que perturban los sitios objetivo en
SPRY4
y
KLK3
no están incluidos en el Proyecto 1000 Genomas o los datos de HapMap, que no fueron capaces de calcular la correlación entre los SNPs de la línea germinal y la marcadores de alto rango GWAS.
Discusión
reciente secuenciación de genomas enteros de tejidos normales y cancerosas del mismo individuo han proporcionado listas completas de las mutaciones somáticas. Aunque ha habido varios esfuerzos para identificar el impacto funcional de las mutaciones somáticas en la codificación de las regiones [5], [55], no codificantes mutaciones somáticas han recibido relativamente poca atención, a pesar de la importancia de estas regiones para la regulación de genes. En un informe se investigó las tasas de no codificantes mutaciones somáticas en el mieloma múltiple y observó que muchas mutaciones no codificantes estaban cerca de las regiones con la hipermutación somática conocida de codificación y que la frecuencia de mutación en algunos-no codificantes regiones fue mayor que la esperada por casualidad [ ,,,0],56], pero no se investigó el impacto funcional de estas mutaciones no codificantes. Aquí, hemos hecho un esfuerzo inicial para identificar no codificantes mutaciones somáticas que tienen el potencial de causar la desregulación de la expresión génica y contribuir a la patogénesis del cáncer. En concreto, nos centramos en las mutaciones somáticas ubicadas en 3'UTRs e investigamos cómo estas mutaciones pueden alterar la orientación de los genes miARN. Se encontró que la distribución de los diferentes tipos de sustituciones de una sola base entre las mutaciones somáticas en 3'UTRs varió para diferentes tipos de cáncer, pero estuvieron de acuerdo con las distribuciones a través de todo el genoma en cada tipo de cáncer (Figura 2). También se investigó la distribución de miRNAs a través de los 3'UTRs y se encontró que, para el cáncer de pulmón, había un gran número de mutación somática situado en el 3'UTR muy cerca del exón de codificación final. La distribución de las mutaciones a través de genes se ha utilizado para determinar la aplicación selectiva de la reparación del ADN, y se ha demostrado que la reparación del ADN es más común entre hebras de transcritos en comparación con hebras no transcritas y al extremo 5 'de los genes en comparación con el 3 'poner fin a [9]. Mientras que el gran número de mutaciones somáticas en el 3'UTR cerca del exón codificante final en cáncer de pulmón es solamente un resultado inicial basado en un número relativamente pequeño de mutaciones somáticas, la observación del comportamiento similar a las mutaciones somáticas más se identifican puede permitir una mayor comprensión de reparación del ADN en el 3'UTR.
una forma en que las mutaciones somáticas en 3'UTRs pueden tener un impacto funcional es si el impacto miARN objetivo mediante la interrupción o la creación de genes miARN sitios objetivo. En especial, se identificaron mutaciones somáticas que se predicen para interrumpir genes miARN sitios objetivo dentro de los genes, incluyendo
TAL1
,
SCG3
, y
GSDMA
, que se sobreexpresa en el cáncer y las mutaciones que se prevé que crean nuevos sitios diana dentro de los genes miARN, incluyendo
MITF
y
EphA3
, que se underexpressed en el cáncer. Si bien es sencillo determinar cómo las mutaciones somáticas pueden afectar la función de los genes miARN a través de estos dos modos (oncogenes con sitios alterados y supresores tumorales con sitios creados), es probable que la desregulación de la función de los genes miARN en el cáncer se produce a través de relaciones más complejas que pueden no ser compatibles para todos los tipos de cáncer. Por ejemplo, varios miRNAs, incluyendo el clúster de miR-17-19b [12], [57], [58], y los genes, incluyendo
CDH1
[59], se ha demostrado que tiene propiedades oncogénicas en algunos tipos de cáncer mientras que actúa como supresores de tumores en otros. Además, miRNAs aumentar la expresión de sus objetivos en algunos casos [60].
Greenberg et al. [61] investigaron el impacto global de mutaciones somáticas en el melanoma, el cáncer de pulmón y leucemia. Ellos encontraron que las mutaciones en melanoma disminuyó la unión de miRNAs a 3'UTRs, pero no observaron como significativo de una disminución en la unión de mutaciones somáticas en los otros tipos de cáncer. Ellos atribuyen este resultado a las mutaciones inducidas por UV que se encuentran en el melanoma siendo principalmente fuerte a débil mutaciones (es decir, aquellas mutaciones que reducen la estabilidad termodinámica de hibridación). Si bien nos hemos centrado en cómo las mutaciones somáticas complementariedad entre las semillas impactadas y miARN sitios objetivo, y no el impacto de las mutaciones en la energía de enlace, varios de nuestros resultados coinciden con las conclusiones de Greenberg et al. Se encontró que las frecuencias de las sustituciones de bases individuales variaron en todos los tipos de cáncer (Figura 2), dando como resultado mutaciones más fuertes-a-débil en melanoma que otros tipos de cáncer. También podemos utilizar nuestros resultados (Tabla S1) para comparar con Greenberg et al. mediante el cálculo de la relación entre el número de sitios putativos genes miARN objetivo interrumpidos por mutaciones somáticas en el número de sitios putativos genes miARN objetivo creados por las mutaciones somáticas. La interrumpido a la proporción de sitio de destino creado es 1,18 para las mutaciones de melanoma, que es similar a la relación que se encuentra en SCLC (1,19) y más alta que la que se encuentra en la próstata (1,12) y el cáncer de pulmón (1,08), lo que sugiere que es posible que el somática mutaciones en el melanoma resultado en una disminución general de miARN vinculante en comparación con los tejidos normales y otros tipos de cáncer.
Se intentó identificar importantes mutaciones somáticas funcionales mediante el aprovechamiento de los resultados de los estudios de asociación. Se identificaron los sitios diana que contienen ambas mutaciones somáticas y germinales y se encuentran en bloques de desequilibrio de ligamiento con marcadores de puntuación alta de los estudios de asociación de tipos de cáncer. Este procedimiento incluye dos fuentes de información que indica la posibilidad de que la alteración del sitio de destino juega un papel en el cáncer; la mutación de la línea germinal en el sitio diana es una causa potencial de aumento del riesgo asociado con el marcador ligado en el estudio de asociación, mientras que la mutación somática en el objetivo puede desempeñar un papel en la tumorigénesis en otros individuos. Se identificaron tres sitios diana situados en
BMPR1B
,
KLK3
, y
SRPY4 Windows que contiene ambas mutaciones somáticas y germinales y están vinculados con los estudios de asociación. Tanto los genes que contienen estas mutaciones somáticas y los miRNAs que se dirigen a estos sitios han sido previamente asociados con el cáncer. Una mutación somática 3'UTR en
BMPR1B
ha identificado en un paciente con cáncer de pulmón interrumpe el sitio diana específica de miR-125b, que previamente ha sido investigado por su papel en el cáncer [46]. El sitio de destino contiene un SNP, rs1434536, que está en desequilibrio de ligamiento con dos marcadores de puntuación alta en un estudio de asociación del cáncer de mama y da como resultado la interrupción de la regulación de los
BMPR1B fotos: por miR-125 ter. La mutación somática indica una segunda vía por la que podría verse perturbado la regulación del gen por miRNAs, lo que podría contribuir a la tumorigénesis. Si bien no ha sido tal soporte experimental fuerte para mutaciones perturbar la regulación de los
KLK3
[49] y
SPRY4
[53], [54] por miRNAs en cáncer, tanto de estos genes tienen fuerte asociación con el cáncer. Los niveles de
KLK3
se utilizan comúnmente para el diagnóstico de cáncer de próstata [48], y la mutación somática que alteran los genes miARN focalización de
KLK3
se identificó en el cáncer de próstata.
SPRY4
está implicado en la vía de KITLG-KIT, que ha sido asociado con el cáncer [53]. Además, dos mutaciones somáticas (chr12: g.88889449G & gt; A y chr12: g.88887136G & gt; A), en los sitios de unión putativos para miR-203 y miR-183, respectivamente, se encuentran en el 3'UTR de
KITLG
. La expresión de miR-183 se ha demostrado que se correlaciona con la expresión de miR-203 [62], y las dos miRNAs están involucrados en la supresión de la expresión de los factores de células madre en células del cáncer [62] y en la proliferación del cáncer [62], [ ,,,0],63]. Los
Kitlg
mutaciones somáticas están ubicadas en el desequilibrio de ligamiento con rs995030, rs995030 un marcador SNP que está fuertemente asociada con el riesgo de cáncer testicular [53]. Por lo tanto, estas mutaciones somáticas en la 3'UTRs de
SPRY4
y
KITLG
son candidatos prometedores para las contribuciones a la tumorigénesis por la desregulación de la vía KITLG-KIT.
mientras el estudio actual fue capaz de identificar mutaciones somáticas que pueden impactar en la orientación miARN y desempeñar un papel en la patogénesis del cáncer, que está limitado por varios factores. En primer lugar, todas menos una de las mutaciones somáticas aquí estudiados se identificó en un solo paciente, y, por lo tanto, las mutaciones pueden no ser encontrados comúnmente en otros pacientes o pueden no ser generalizables a otras poblaciones y etiologías de cáncer. En segundo lugar, debido al relativamente pequeño número de sitios de unión miARN conocidas experimentalmente y una falta de comprensión de las características específicas de la orientación de los genes miARN, este estudio fue, en la mayoría de los casos, sólo es capaz de identificar las mutaciones somáticas, que alteran predijeron genes miARN sitios objetivo. En concreto, nos centramos en la forma somática mutaciones impacto secuencias dentro 3'UTRs complementaria a miARN semillas, ya que estas funciones han sido el foco de la mayoría de los miARN dirigidas a los algoritmos de predicción; Sin embargo, este enfoque ignora cómo las mutaciones somáticas en otros lugares en un sitio de destino, tales como sitios de compensación 3 ', pueden afectar la unión. Además, mientras que 3'UTRs han sido tradicionalmente cree que alberga la mayoría de los genes miARN sitios objetivo, varios experimentos recientes han demostrado que 5'UTRs [64] y las regiones codificantes [65] también contienen los genes miARN objetivos funcionales. En los próximos años, se espera que las mejoras en las tecnologías de secuenciación pueden ser capaces de hacer frente a estas limitaciones, el aumento de la comprensión de cómo la alteración de los genes miARN dirigido por la línea germinal y mutaciones somáticas juega un papel en el cáncer y otras enfermedades en los próximos años. Las nuevas técnicas experimentales, como CLIP-Sec [34], [35], tienen la promesa de proporcionar ambas listas extensas de genes miARN sitios objetivo soportados de forma experimental y las bases para una comprensión más completa de la focalización miARN, mejorando potencialmente objetivo predicciones computacionales. Además, el número de mutaciones somáticas y marcadores asociados con el cáncer de GWAS es probable que continúe creciendo rápidamente, y por lo tanto los métodos que integran estos recursos será cada vez más fructífera. En particular, el aumento del número de mutaciones somáticas conocidos permitirá la identificación de las mutaciones que ocurren comúnmente en el cáncer. Mientras estábamos para determinar un sitio de destino (el sitio diana de miR-125b, en
Bmpr1b
) que ofrecía la combinación de apoyo experimental, tanto por la interrupción de la línea germinal y mutaciones somáticas, y los vínculos con los estudios de asociación, estos recursos en desarrollo pronto puede permitir la identificación de muchos objetivos similares miARN de alta prioridad.
materiales y Métodos
Fuentes de mutaciones somáticas en 3'UTRs
las mutaciones somáticas fueron compilados a partir del material complementario de los documentos originales de pulmón [8] y de próstata [11] y el cáncer de las variantes no codificantes de la base de datos COSMIC [66] para el CPCP [10] y el melanoma [9]. Las mutaciones somáticas se determinaron utilizando sólido, por SCLC [10], y Illumina GAII plataformas, para el melanoma [10] y el cáncer de próstata [11]. Las mutaciones del cáncer de pulmón [8] se determinaron utilizando 31- y 35-base de mate-emparejado lee de nanoarrays ADN producidos a partir de la adsorción de sustrato secuencia para sustratos de silicio con matrices de rejilla-patterened. Para determinar mutaciones somáticas que se encuentran en 3'UTRs, se comparó la localización de la mutación con las ubicaciones de inicio y fin de 3'UTRs de RefSeq genes del genoma navegador UCSC [67], [68]. Cuando sea necesario, se utilizó la herramienta liftover en internet para el Galaxy [69] para convertir localizaciones genómicas para el montaje /hg19 GRCh37 del genoma humano.