Extracto
Nos proporciona un análisis comparativo de los tejidos transversal de comunalidad molecular entre subtipo de cáncer de ovario, cáncer de mama, carcinoma hepatocelular, glioma, carcinoma escamoso de pulmón y el carcinoma nasofaríngeo . Nuestro análisis mostró que los subtipos moleculares con fenotipo similar o resultado clínico similar podría ser correlacionados por su perfil transcripcional y el perfil de la vía. desregulación de la vía a través de múltiples subtipos de cáncer, también se reveló por Gene Conjunto de Análisis de enriquecimiento. La desregulación de "complementar y cascadas de coagulación" se observó en un total de once subtipos en los cinco tejidos, lo que implica que el papel de este proceso en terapia inmunológica personalizada puede valer la pena explorar más a fondo
Visto:. Lin P, Huang Z (2013) Análisis de correlación conecta cáncer subtipos. PLoS ONE 8 (7): e69747. doi: 10.1371 /journal.pone.0069747
Editor: Raya Khanin, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Estados Unidos de América
Recibido: 08 enero, 2013; Aceptado: June 12, 2013; Publicado: 8 Julio 2013
Derechos de Autor © 2013 Lin 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 por becas de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (número de concesión: 30400496 y 90612020, URL: http: //www.nsfc.gov.cn). Los donantes 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
con base en datos de alta a través del transcriptoma genómica, los subtipos moleculares de cáncer humano se han identificado y caracterizado por diferentes características biológicas. Por ejemplo, distintos subtipos de cáncer de mama se asociaron con diferentes patrones de respuesta terapéutica [1], los diferentes sitios preferenciales de recaída [2]. En el cáncer de cabeza y cuello, los diferentes subtipos moleculares se asociaron con distintos patrones de número de copias alteración de los genes del cáncer canónicas [3]. En el cáncer colorrectal, subtipos comparten similitudes con los distintos tipos de células dentro de la cripta de colon normal y muestra diferentes grados de 'stemness' y la señalización de Wnt [4].
Un estudio reciente representan la similitud molecular entre el cáncer de mama de tipo basal y cáncer de ovario mediante el análisis de correlación de perfil transcripcional [5], pero no estaba claro si el cáncer de mama de tipo basal tenía una "amistad" con cualquier subtipo particular de cáncer de ovario. En realidad, los subtipos moleculares del cáncer con características biológicas similares ya fueron encontrados en diferentes sitios de los tejidos. Por ejemplo, tanto el subtipo Mes de glioma y claudin
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bajo subtipo intrínseca de cáncer de mama se caracteriza por la expresión de marcadores mesenquimales y la respuesta inmune [6-8]. Tomando en conjunto, se planteó la cuestión de que si los subtipos con fenotipo similar, o un resultado clínico similar, mostraría correlación a nivel molecular? Para responder a esta pregunta, se realizó un análisis de correlación de perfil transcripcional y el perfil de la vía de cáncer de ovario, cáncer de mama, el carcinoma hepatocelular (CHC), glioma, carcinoma de pulmón escamosas (SCC de pulmón) y el carcinoma nasofaríngeo (NPC). Por otra parte, se analizaron las actividades de la ruta para cada subtipo y vía detectado a menudo perturbado a través de diferentes tejidos.
Materiales y Métodos
microarrays conjunto de datos
Todos los conjuntos de datos de microarrays fueron descargados de GEO. Para los datos de Affymetrix, volvimos a calcular las intensidades de señal de genes de expresión por RMA [9] utilizando EntrezGene-centro Descripción chip de archivo de Dai [10]. Para los datos de dos colores, la matriz de datos normalizado se utilizó directamente como siempre y sondas para el mismo gen se fusionaron promediando. La descripción de todos los datos de microarrays en este estudio se pudo encontrar en la Tabla S1. GSEA10186 conjunto de datos no se utilizó para el análisis de correlación de perfil transcripcional debido a los genes también menos comunes con otros conjuntos de datos. El carcinoma nasofaríngeo se clasifican en dos subtipos sobre la base de nuestro trabajo anterior (datos no publicados).
mesenquimal Publicado firma
Tres publicada expresión génica firma del epitelio-mesenquimal transición (EMT) o mesenquimales transición ( MT) se utilizaron en nuestro análisis. "Núcleo EMT firma" del Taube representan genes que comparten las firmas independientes de expresión génica (GES) en las células epiteliales mamarias humanas (HMLE) inducidas a sufrir un EMT expresando SGC, Caracol, Twist, o TGF-β1 o derribando expresión de E-cadherina [11]. La firma del Groger incluye genes que estaban ya sea hacia arriba o hacia abajo-regulada en al menos 10 GES independientes de la EMT [12]. La firma del Cheng se sugirió para representar un proceso biológico más general de transición mesenquimales, ya que también se encontró en el cáncer no epiteliales incluyendo gliomas, neuroblastoma y sarcoma de Ewing [13].
El análisis de correlación de perfil transcripcional y el perfil de la vía
Los datos fueron centrado en la mediana de los genes en cada cohorte separado en un primer momento [5]. A continuación, todos los valores de la expresión de genes de una muestra se consideraban como su perfil transcripcional. Los conjuntos de datos ajustados fueron sometidos a GenePattern [14] para el análisis de una sola muestra GSEA [15]. Las puntuaciones de enriquecimiento de la vía resultantes se utilizaron como el perfil de la vía. puntuaciones positivas genes indicados en un conjunto de genes en particular son upregulated coordinadamente dentro de una muestra, y viceversa. Spearman de correlación de rangos de perfil y el perfil transcripcional vía se calculó como la similitud entre la muestra métrica.
Filogenia de los subtipos de cáncer
La mediana de correlación de Spearman de perfil transcripcional entre dos subtipos fue de menos de 1 y luego se adoptó como la distancia desemejanza. Media-vinculación agrupamiento jerárquico de la matriz de disimilitudes resultante se lleva a cabo en R.
se realizó
La agrupación jerárquica de perfil vía
La agrupación jerárquica de la matriz de perfiles de vía (filas de vía y columnas para subtipo) en Cluster 3.0 [16] utilizando correlación de Spearman como similitud vinculación métrica y media, como método de agrupación. Puntajes generados por ssGSEA se usaron directamente sin ningún ajuste adicional de datos. El mapa de calor se generó en R con puntuaciones positivas vía de enriquecimiento de color amarillo, mientras que por la puntuación negativa teñido por azul.
Gene conjunto de enriquecimiento de análisis (GSEA)
Análisis GSEA [17] se llevó a cabo entre los tumores de un subtipo particular y las de otros subtipos en cada cohorte separado. Para Affymetrix perfil de expresión de genes y el conjunto de datos que fueron GSE10186 representado por la intensidad de señal absolutos, relación señal a ruido se utilizó como métrica para calcular la expresión diferencial de genes. Para el conjunto de datos GSE17710 cuyos datos estaban en la escala log-ratio, se utilizó la diferencia de medias de clase para calcular el cambio veces y como métrica de la expresión diferencial. KEGG vías proporcionadas por MSigDB 3.1 fueron utilizados y únicos caminos que enriquecieron significativamente en al menos un subtipo de cáncer en un FDR valor de q & lt; 25% fueron retenidos.
Resultados
Análisis de correlación de perfil conectada subtipos moleculares del cáncer
En primer lugar, preguntamos si los subtipos con fenotipo similar o resultado clínico similar podrían estar correlacionados por el perfil transcripcional y /o el perfil de la vía. Para responder a esta pregunta, se midió en común entre subtipo mediante análisis de correlación de perfil transcripcional y el perfil de la vía. Un paisaje similar se encontró para ambos dos perfiles moleculares, pero el nivel general de correlaciones de Spearman de los perfiles de la vía fue mayor que la de los perfiles de transcripción (Figura S1). Esto puede explicarse por el hecho de que la superposición de los miembros entre conjuntos de genes podría añadir a la similitud de su comportamiento estadístico.
Aquí demostramos común molecular entre subtipos de cáncer utilizando el cáncer de mama como ejemplo (Figura 1). El cáncer de mama de tipo basal tienden a estar correlacionados positivamente con la prolife glioma, la proliferación de HCC, SCC de pulmón primitivo y tipo II APN todos los cuales se caracteriza por una mayor proliferación de firma. Esto fue consistente con el hecho de que el cáncer de mama basal-como también fue presentada por la alta expresión de genes asociados con la proliferación celular. Además, el cáncer de mama de tipo basal mostró correlación con la única, subtipos C2, C4 y C5 de cáncer de ovario [18].
Las muestras tumorales fueron agrupados según el subtipo. rejillas amarillo representados correlación positiva, mientras que las redes azules representados correlación negativa. El número de muestras por subtipo estaba dentro de los corchetes.
La comparación con el basal, luminal A tenía un patrón casi enfrente de la correlación. Es claramente mostró correlación con otro subtipo de mejor supervivencia tales como glioma PN, pulmón SCC secretora y C3 cáncer de ovario, C6. cáncer de mama claudina-baja se caracteriza por una gran enriquecimiento para los marcadores de la transición epitelio-mesenquimal y genes de respuesta inmune [7]. El análisis de correlación capturado con éxito la similitud entre claudin-bajos y de glioma Mes, que también era un subtipo mesenquimales [6] con la sobreexpresión de genes inflamatorios y aumento de la densidad de los linfocitos infiltrantes de tumores [8]. Inesperadamente, se observó un anti-correlación entre claudin-bajo y el subtipo de ovario mesenquimales C5. También se proporcionaron mapas de calor que representan en común molecular entre subtipo de la vista de otros tipos de cáncer como figuras complementarias (Figura S2-S6).
Para obtener además una visión sistemática de similitud entre subtipo, se utilizó la mediana de correlación coeficientes de perfiles de transcripción entre dos subtipos como la similitud métricas y se calcula la filogenia de los subtipos de cáncer (Figura 2). Se encontró que el mejor supervivencia subtipos de cáncer de mama luminal A y los cánceres de ovario C3, C6 se agruparon cerca de PN glioma que presentaban marcadores de linaje neuronal y que mostraron una mayor supervivencia [6]. El cáncer de ovario C3 y C6 representados predominantemente serosa bajo potencial maligno y subtipos endometrioid de bajo grado [18]. Otro subgrupo se encontró que consistía en el cáncer de mama de tipo basal, el cáncer de mama claudina-baja, prolife glioma y la proliferación de HCC Chiang. Los primeros tres subtipos fueron todos con una baja supervivencia, mientras que la proliferación del Chiang se correlacionó significativamente con la sobreexpresión de alfa-fetoproteína (AFP) y la invasión macrovascular [19]. Ovárica C1, C2 y glioma Mes se agruparon con la inflamación de HCC Chiang. Los ex tres más se asociaron con una mayor densidad de los linfocitos infiltrantes de tumor mientras que la inflamación de Chiang era una subclase de interferón relacionados [19]. La filogenia del subtipo de cáncer también capturó similitud relacionados con histología, como dos subtipos de carcinoma escamoso, SCC de pulmón y de la APN, se agruparon juntos.
La mediana de correlación de Spearman de perfil transcripcional entre dos subtipos fue de menos de 1 y luego adoptada como la distancia desemejanza. Cálculo de la filogenia del tumor y luego se llevó a cabo mediante la aplicación de vinculación promedio de la agrupación en R.
La vinculación de los subtipos de cáncer con las actividades de la vía
A continuación trató de proporcionar un mapa global de las actividades de la vía a través de seis tipos de cáncer humano (Figura 3). Se añadió otro conjunto de datos HCC que se clasificó en tres subtipos de Hoshida et al (denotado como S1, S2 y S3) [20]. Sin supervisión agrupación jerárquica de los perfiles de las vías mostró que las muestras de diferentes tipos de cáncer se mezclaron en lugar de estar agrupados por los tejidos, lo que indica que las actividades de la vía en el cáncer no estaban regulados de una manera específica de tejido. Se observó que los subtipos que se caracterizan por la biología relacionados con enfermedades, incluyendo la claudina-baja, C1, C2, inflamación de HCC Chiang, pulmón y SCC secretora de tipo I APN, estaban sobrerrepresentados en el grupo de K1. Por otro lado, luminal A, C5, S3, C3 y tipo II NPC estaban sobrerrepresentados en el grupo K2. Se encontró una diferencia obvia en las actividades relacionadas con la inmunidad de la vía entre estos dos grupos.
Cada cuadrícula representa una puntuación de actividad de la vía calculado por GSEA de una sola muestra. No se realizó ningún ajuste adicional de la puntuación ssGSEA. Vías fueron ordenados por categoría manualmente y se separan de otras personas que utilizan líneas blancas horizontales. Sólo las categorías con más de cinco vías se marcaron. El dendrograma se dividió en dos grupos con el grupo K1 de color azul y por el grupo K2 coloreado por naranja. La barra de color horizontal superior marcado subtipos excesivamente en el grupo K1, mientras que la barra de color horizontal inferior marcada subtipos excesivamente en el grupo K2. La mayoría de los subtipos se enriquecieron de manera significativa (p-valor & lt; 0,05, prueba de Chi-cuadrado). Excepción de CHC Chiang proliferación y CTNNB1 (p-valor = 7.27e-02 y 7.86e-02, respectivamente) guía empresas
se encontró que tanto S1 de Hoshida y la proliferación de Chiang se enriquecieron en el grupo K1, mientras S3 de Hoshida y CTNNB1 de Chiang se enriquecieron en el grupo K2. Esto es consistente con la observación de que S1 de ambos Hoshida fue significativamente enriquecido con la firma de genes de proliferación de Chiang mientras S3 de Hoshida fue significativamente enriquecido con la firma de genes de CTNNB1 de Chiang. Por lo tanto, los subtipos con firma la expresión génica similares también podrían ser similares en el panorama global de las actividades de la vía.
También realizamos análisis de enriquecimiento conjunto de genes para identificar las vías que se asocian con cada subtipo. Como nuestro interés particular en la transición mesenquimal, firmas EMT publicados también se tuvieron en análisis. En un punto de corte de 0,25 FDR, se encontraron un total de 161 KEGG vías que se upregulated significativamente /regulado por disminución en al menos un subtipo (Tabla S2). 42 vías solamente se dysregulated en un tejido y pueden representar procesos específicos de tejido. Por ejemplo, 14 vías de metabolismo asociada fueron encontrados upregulated /downregulated sólo en subtipos de carcinoma hepatocelular. Por otro lado, 22 vías se dysregulated en al menos cinco tejidos y por lo tanto pueden representar mecanismos subyacentes comunes de la carcinogénesis. "Complementar y cascadas de coagulación 'era la vía más frecuentemente perturbado, ya que se desregula en once subtipos.
GSEA de firmas EMT fue consistente con el fenotipo mesenquimal de claudina-baja, Mes y argumentó que S1 y de ovario de Hoshida cáncer C1 también podría ser subtipos mesenquimales (Tabla S2). Curiosamente, se encontró que el brazo hacia abajo-regulada de dos firmas EMT significativamente downregulated en C5. DAVID análisis funcional mostró que todas las firmas de la EMT que utilizamos no se superponían con cualquier vía inmunológica asociada (Tabla S3). Al considerar solamente estos cinco subtipos, once vías fueron regulados a la baja sólo en C5, pero regulados por incremento en todas las otras cuatro subtipos mesenquimales. 'Complemento y cascadas de coagulación "se downregulated en ambos C5 y S1 de Hoshida, pero regulados positivamente en C1, Mes y claudina-baja.
Discusión
En general, las características biológicas de los subtipos moleculares de cáncer podrían ser definido por sus firmas de expresión génica. Por ejemplo, los subtipos mesenquimales se definen generalmente por la sobreexpresión de marcadores mesenquimales y subexpresión de marcadores epiteliales. Por lo tanto es posible que no se sorprenda al descubrir firma genes comunes para los subtipos de cáncer con la biología similar. En lugar de comparar la firma genes, nuestro estudio proporciona un análisis sistemático centrado en el perfil transcripcional de todo el genoma y el perfil de la vía. Nuestros resultados sugieren que para los subtipos que se caracterizan por características biológicas similares, que tienen en común podría ser detectada a un nivel molecular, lo que indica que las alteraciones de procesos biológicos pueden jugar de una manera genómica en lugar de solamente la limitación a un subconjunto de genes.
la diferencia entre claudina-baja, glioma Mes y C5 fue revelado por el anti-correlación de perfil transcripcional y el perfil de la vía, patrón distinto de EMT enriquecimiento de la firma y el patrón opuesto de enriquecimiento de vía. Esta diferencia puede explicarse por el hecho de que C5 tenía sorprendentemente baja CD3 + y la infiltración de células CD45 +, tanto en tumor y el estroma [18]. procesos relacionados con la inmunidad pueden ser relativamente menos involucrados en la adquisición de un rasgo mesenquimales en C5. Durante dos subtipos potenciales mesenquimales, C1 se asoció alta respuesta del estroma y el alto número de estroma CD3
+ células [18], mientras que S1 se caracteriza por inducida TGF-beta activación de Wnt y el enriquecimiento de un conjunto de genes relacionados con la EMT-[20]. El tipo, la ubicación y el nivel de linfocitos infiltrantes de tumores sigue siendo poco clara en S1 de Hoshida. Si S1 y C1 fueron subtipo verdaderamente mesenquimales requiere validación experimental.
'del complemento y cascadas de coagulación' fue un proceso interesante ya que se observó perturbación de esta vía en once subtipos que incluyen la regulación positiva en C1, Mes, claudina-baja y regulación a la baja en la celda C5, S1. La activación del complemento podría ser un evento muy importante en la inmunidad contra el cáncer e inmunoterapia [21], ya que no sería de poca ayuda para la remoción del tumor sino también promover el crecimiento del tumor [22]. Estudios previos han implicado también una asociación entre la EMT y sistema del complemento. Por ejemplo, C5b-9 podría inducir la expresión de genes de respuesta a complemento 32 (RGC-32), que a su vez podría mejorar fenotipo metastásico por mediación de EMT inducida por TGF-β en células de cáncer pancreático humano [23,24]. Además, Tang Z et al mostraron que las células epiteliales tubulares expuestos a complementar anafilotoxina C3a adoptó características fenotípicas y funcionales de las células mesenquimales [25]. trastornos de la coagulación son un problema común en pacientes neoplásicos. Un estado de hipercoagulabilidad puede ser inducida por células malignas que interactúan directamente con el sistema hemostático y la activación de la cascada de coagulación. La trombina se forma por la escisión proteolítica del factor de coagulación II en la cascada de coagulación y actuó a su vez como una serina proteasa que convierte el fibrinógeno soluble en hebras de fibrina insolubles de, así como muchos otros que catalizan reacciones relacionadas con la coagulación. Ya se informó de que la trombina puede apoyar la malignidad de las células tumorales [26 a 28]. Las células tumorales pueden expresar el factor tisular que por lo tanto interactúa con el factor de coagulación VII (FVII) y factor de coagulación X (FX) para genera trombina para mejorar la progresión del tumor [29].
En resumen, la desregulación de complemento y coagulación cascadas en un total de once subtipos en los cinco tejidos implicados que el estudio adicional de este proceso podría motivar nueva estrategia basada en la inmunidad para la terapia personalizada.
Conclusión
Nuestro trabajo en común detectado molecular entre los subtipos de cáncer de análisis de correlación de perfil transcripcional y el perfil de la vía. Clasificación molecular del cáncer humano es sólo un primer paso hacia la medicina personalizada. Con más y más datos (no limitado a transcriptoma) estén disponibles, podemos esperar más y más casos de cáncer se clasifican en subtipos moleculares. Nuestro método, y por supuesto, otros métodos mejorados y mejoradas, se podrían aplicar para construir un mapa más exhaustivo de los subtipos de cáncer. Con un mapa de este tipo, el conocimiento de un subtipo de cáncer en particular podría proporcionar pistas para la comprensión ampliada de los subtipos de su "amigo" en otros tipos de cáncer y llevar posibles nuevas oportunidades terapéuticas.
Apoyo a la Información
Figura S1. Diagrama de dispersión Red de coeficiente de correlación. Un modelo lineal se ajuste a los datos utilizando los coeficientes de correlación de perfil transcripcional como la variable independiente. El valor de p y el coeficiente resultante se mostraron
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figura S2.
Comparación de cáncer de ovario y de otro tipo de cáncer. Las muestras tumorales fueron agrupados según el subtipo. rejillas amarillo representados correlación positiva, mientras que las redes azules representados correlación negativa. El número de muestras por subtipo estaba dentro de los corchetes
doi:. 10.1371 /journal.pone.0069747.s002 gratis (TIF)
Figura S3.
Comparación de glioma y otro tipo de cáncer. Las muestras tumorales fueron agrupados según el subtipo. rejillas amarillo representados correlación positiva, mientras que las redes azules representados correlación negativa. El número de muestras por subtipo estaba dentro de los corchetes
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figura S4.
Comparación de carcinoma hepatocelular y otro tipo de cáncer. Las muestras tumorales fueron agrupados según el subtipo. rejillas amarillo representados correlación positiva, mientras que las redes azules representados correlación negativa. El número de muestras por subtipo estaba dentro de los corchetes
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Figura S5.
Comparación de carcinoma escamoso de pulmón y otros tipos de cáncer. Las muestras tumorales fueron agrupados según el subtipo. rejillas amarillo representados correlación positiva, mientras que las redes azules representados correlación negativa. El número de muestras por subtipo estaba dentro de los corchetes
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Figura S6.
Comparación de carcinoma nasofaríngeo y otro tipo de cáncer. Las muestras tumorales fueron agrupados según el subtipo. rejillas amarillo representados correlación positiva, mientras que las redes azules representados correlación negativa. El número de muestras por subtipo estaba dentro de los corchetes
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Tabla S1. Una breve descripción de todo el conjunto de datos de microarrays utilizado en este estudio. Una columna "*" en el tipo de investigación indicó que el estudio correspondiente define los subtipos moleculares
doi:. 10.1371 /journal.pone.0069747.s007 gratis (XLSX)
Tabla S2.
resultados GSEA para KEGG vías y publicada firma EMT. . Sólo aquellos con valores de q inferior a 0,25 se incluyeron
doi: 10.1371 /journal.pone.0069747.s008 gratis (XLSX) sobre Table S3.
Resultados del análisis funcional de las firmas DAVID EMT publicados.
doi: 10.1371 /journal.pone.0069747.s009 gratis (XLSX)