Extracto
La investigación ha demostrado que los microARNs son prometedores biomarcadores que pueden ser utilizados para promover un diagnóstico más preciso del cáncer. En este estudio, hemos desarrollado un proceso de selección de múltiples pasos integrada para analizar conjuntos de datos disponibles de alto rendimiento para obtener información sobre los microARNs como biomarcadores de cáncer. La aplicación de este enfoque a los perfiles de expresión de microARN de cáncer de próstata y los conjuntos de datos del Genoma del Cáncer Portal de Datos de Atlas, se identificaron los genes miARN-182, 200c-miARN y miARN-221 como posibles biomarcadores para el cáncer de próstata. Se estudiaron las asociaciones entre las expresiones de estas tres microRNAs con parámetros clínicos, así como su capacidad de diagnóstico. Varias bases de datos en línea se utilizaron para predecir los genes diana de estos tres microRNAs, y los resultados fueron confirmados por correlaciones estadísticamente significativas. En comparación con los otros 18 tipos de cánceres que figuran en el Portal de Datos del Genoma del Cáncer Atlas, se encontró que la combinación de ambos miRNA-182 y miRNA-200c siendo hasta regulada y miRNA-221 se redujeron reguladas sólo ocurre en el cáncer de próstata. Esto proporciona una característica biológica única del cáncer de próstata que potencialmente se puede utilizar para el diagnóstico basado en pruebas de tejido. Además, nuestro estudio también reveló que estos tres microRNAs están asociados con el estado patológico de cáncer de próstata
Visto:. Gu Y, Lei D, Qin X, Chen P, Zou Ym, Hu Y (2015) integrado el análisis revela juntos miR-182, miR-200c y miR-221 puede ayudar en el diagnóstico de cáncer de próstata. PLoS ONE 10 (10): e0140862. doi: 10.1371 /journal.pone.0140862
Editor: Rajvir Dahiya, UCSF /VA Medical Center, Estados Unidos |
Recibido: 22 Julio, 2015; Aceptado: 1 de octubre de 2015; Publicado: 20 Octubre 2015
Derechos de Autor © 2015 Gu 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
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Financiación:. los cuatro primeros y los últimos autores se apoya en parte por subvenciones de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (# 81272853 y#81472414) y el Guangxi Natural Science Foundation (# 2012GXNSFAA053152). 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
el cáncer de próstata (CaP) es el segundo cáncer más frecuentemente diagnosticado y es la sexta causa de muerte relacionada con el cáncer entre los hombres en todo el mundo [1]. Es una enfermedad heterogénea-multifocal clínicamente, y el número de casos está aumentando constantemente [2]. Hasta ahora, el antígeno (PSA) de detección específico de la próstata ha proporcionado el biomarcador más eficaz para el diagnóstico y la respuesta al tratamiento en el CaP. Sin embargo, la sensibilidad y especificidad de la prueba de PSA son insuficientes, lo que se traduce en bajas tasas de detección [3]. Con el avance de la investigación sobre la carcinogénesis, los estudios se han centrado cada vez más CaP en nuevas estrategias para la detección temprana y la prevención [4].
Los estudios han sugerido que los microARN (miARN), un tipo de endógeno, pequeña, no codificante ARN con una longitud aproximada de 22 nucleótidos [5], pueden estar vinculados con el cáncer; En concreto, los miRNAs aberrantes están relacionados con el comportamiento clínico y pueden ser prometedores biomarcadores para el diagnóstico preciso /pronóstico de los cánceres [6,7,8]. El uso de miRNAs como posibles marcadores de diagnóstico de CaP se ha reportado en la literatura. Se ha informado de que el miR-141 es elevado en el suero de pacientes con CaP y se correlaciona significativamente con [9] PSA. Por otra parte, se ha demostrado que un panel de cinco miARN (regulación a la baja de let-7e, let-7c y miR-30c, la regulación positiva de miR-622 y miR-1285) es capaz de diferenciar con precisión de PCA de la hiperplasia prostática benigna (HPB) y muestras normales [10]. Estos informes sugieren que la identificación de las aberraciones en miRNAs asociados con un tipo particular de cáncer debe proporcionar buenos biomarcadores para estos cánceres específicos y promover el diagnóstico temprano.
Hoy en día, las tecnologías de alto rendimiento han producido una gran cantidad de datos sobre el cáncer, por lo es deseable utilizar estos datos para identificar miRNAs y las aberraciones que están asociados con diferentes tipos de cáncer. Sin embargo, los análisis de estos datos de alto rendimiento se enfrentan a dificultades. Una de las dificultades es la falta de homogeneidad entre diferentes conjuntos de datos miRNA debido al hecho de que las diferentes plataformas se utilizaron para adquirirlos. Diferentes conjuntos de datos miARN que se expresan de manera diferente tienden a mostrar inconsistencias entre sí. Entre los métodos desarrollados para abordar este problema, el método robusto agregación rango (RRA), que define el vector rango para cada gen basado sólo en los conjuntos de datos donde está presente, se ha demostrado que proporcionar estadísticamente significativas miARN meta-firmas [11, 12]. El método se basa en el uso de estadísticas de orden para comparar cada gen para el caso base, donde todas las listas de preferencias son mezcladas aleatoriamente, y luego asigna niveles de significación de los resultados [11]. Sin embargo, con el fin de identificar con precisión los miRNAs potencialmente útiles como biomarcadores de la miRNAs seleccionados utilizando RRA, más el análisis estadístico y la verificación son necesarios, además del método de RRA.
En este estudio, hemos aplicado un nuevo multi- enfoque de selección paso a los datos de alto rendimiento existentes de PCa para el propósito de identificar miRNAs como biomarcadores CaP. Se aplicó por primera vez el método RRA para seleccionar potenciales biomarcadores miARN en los tumores de próstata usando 11 publicados perfiles de expresión de genes miARN. A continuación, se utilizó Genoma del Cáncer de datos Atlas (TCGA) para comprobar la veracidad de los miRNAs seleccionados en múltiples formas por la prueba de suma de rangos de Wilcoxon. Hemos encontrado que la combinación de dos miRNAs hasta reguladas (miRNA-182, miARN-200c) y una baja regulado miARN (miRNA-221) es único en el CaP. Esto sugiere que esta combinación de miRNAs y sus niveles de expresión podría proporcionar potencialmente eficaces indicadores de diagnóstico adicionales para CaP.
Materiales y Métodos
Búsqueda bibliográfica
La información sobre los perfiles de expresión de los genes miARN estudios sobre el CP se realizaron búsquedas sistemáticas en PubMed, Embase y bases de datos de Highwire, usando la cadena de búsqueda (próstata y (cáncer o tumor * * * o tumor) y (miARN * O * O microARN MIR *)). Además, se obtuvieron los perfiles de expresión de genes miARN para el CP a través de la búsqueda de la expresión de genes de Omnibus (GEO) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) [13] y ArrayExpress (http: //www.ebi .ac.uk /ArrayExpress /repositorios) [14]. La búsqueda se limitó a los datos publicados entre el 1 de enero de 2005 y el 31 de enero de 2014. Los criterios de selección fueron: (a) los artículos experimentales originales que proporcionan una comparación de los tejidos tumorales de próstata y tejidos no tumorales, (b) estudios fueron acerca de las expresiones de los genes miARN , (c) el organismo estudiado fue
Homo sapiens
y (d) se excluyeron miRNAs virales y sondas no-miARN.
En este estudio, los tejidos no tumorales incluyen tejidos de la próstata adyacentes a un tumor y los tejidos de donantes sanos independientes, pero no incluían la HPB. Los datos extraídos de cada estudio fueron: primer autor, la puntuación de Gleason, región, tipo de ensayo, el número de sondas miARN y el número de muestras. Las listas de miRNAs con expresiones estadísticamente significativas fueron extraídos ya sea de las publicaciones u obtenidos de los autores directamente.
El acceso y tratamiento de los datos TCGA
Los datos incluidos los valores de expresión de los genes miARN-HiSeq normalizados, crudo leer los cargos de mRNA-seq y la información clínica de CaP fueron descargados por el paquete "TCGA-ensamblador" en I [15]. Nivel 3 genes HiSeq datos normalizados para CaP fueron adquiridas de FIREHOSE Amplio GDAC (http://gdac.broadinstitute.org/). Lee por kilobases del modelo exón asignada por millón (RPKM) valores normalizados de ARNm expresiones y lee por millón de miARN mapeadas (RPM) de valores normalizados de las expresiones de los genes miARN eran más de registro
2-transformado. Plegables cambios en las expresiones de los genes miARN entre tumores y tejidos normales se calcularon usando los valores de RPM mediana de centrado. Sobre la base de los recuentos de lectura primas, análisis de la expresión diferencial de mRNA se realizó mediante el paquete DESeq Bioconductor en R [16], que utiliza un modelo de distribución binomial negativa y regresión local para estimar la relación entre la media y la varianza de cada gen. Todos los genes expresados diferencialmente se consideraron significativos si los valores absolutos de su registro
2 veces los cambios fueron mayores que 1 y las tasas de falso descubrimiento (FDR) fueron & lt; 0.1.
Predicción de los genes diana de miARN y el análisis de enriquecimiento
Objetivo predicciones de genes de miRNAs expresados diferencialmente se realizaron con TargetScan [17], miRwalk [18] y la base de datos PICTAR [19] . Los objetivos previsto deben haber sido seleccionados por al menos dos algoritmos. objetivos validados de la base de datos CLIP-Sec base estelar [20] también fueron utilizados en nuestro proceso de selección. Los genes diana seleccionados fueron los objetivos que se solapan de los objetivos previstos y los genes diana validados. Los genes diana en las discusiones siguientes muestran correlaciones significativas con las expresiones de miRNAs. La herramienta DAVID [21] se utilizó para dilucidar las funciones moleculares de los miRNAs candidatos.
El análisis estadístico
El método RRA se utilizó fue adoptada a partir de un estudio previo [12]. Hemos integrado 11 miARN enumera para asegurarse de que las listas se clasificaron consistentemente mejor de lo esperado por el paquete RobustRankAggreg en I [11] Con la función "aggregateRanks". Las listas de miARN extraídos fueron priorizados en primer lugar sobre la base de estadísticas de prueba
p-valores
(menos de 0,05 fue considerado significativo). Si el
p-valor fue
no se informa, se utilizó el factor de cambio (FC) en su lugar. Deja fuera de una validación cruzada (LOOCV) se llevó a cabo después de que el análisis de la ERR para evaluar la estabilidad de la adquirida
p-valores
. Se encontró que los
p-valores
estabilizaron después de 10.000 carreras de este análisis. por lo tanto hemos utilizado 10.000 pruebas como punto de corte, excluyó un miARN lista al azar para cada prueba, y se utilizó el promedio
p-valor de cada
miARN como el final
p-valor
.
a continuación, los coeficientes de correlación de Spearman y el de dos colas
p-valores
de los miRNAs se estimaron usando la función "cor.test" en R. las relaciones entre las características clínicas y las expresiones de la miRNAs fueron evaluados por Wilcoxon de suma de rangos de Kruskal-Wallis o el test no paramétrico utilizando la función "wilcox.test" o la función "kruskal.test" en R, respectivamente. Las capacidades de diagnóstico de miRNAs se evaluaron utilizando el paquete "proc" en R. Todos los cálculos estadísticos se realizaron en el registro
2 niveles de expresión transformados.
Resultados
Selección de CaP meta-firma miARN candidatos
Nuestros criterios de selección (véase Materiales y Métodos) dieron como resultado la selección de 11 conjuntos de datos de perfiles de miARN para nuestro análisis (figura 1). Seis de los estudios también proporcionan puntuaciones de Gleason o tejidos de carcinoma, por lo que los clasificados como el grupo de carcinoma. Una breve descripción de los 11 conjuntos de datos seleccionados se presentan en la Tabla 1. En total, se analizaron 347 muestras de carcinoma y 188 muestras normales. Estos conjuntos de datos incluyen diversas plataformas de microarrays y el número de sondas miARN variaron de 88 a 847. Los resultados de la ERR proporcionan ocho miRNAs estadísticamente significativas, consistentes en cuatro hasta reguladas y cuatro marcadores-regulado. Después de que la estabilidad de la
p-valor
se puso a prueba, el miR-375 (
p = 0,053
& gt; 0,050) y miR-25-3p (
p = 0,074
& gt; 0,050) fueron excluidos, y los otros seis miRNAs meta-firma (
p Hotel & lt; 0,050) se mantuvieron para su posterior análisis. Estos seis miRNAs seleccionados incluyeron dos miRNAs hasta reguladas (miR-182-5p, miR-200c-3p) y cuatro miRNAs-regulado (miR-145-5p, miR-205-5p, miR-221-3p, y Mir -222-3p).
meta-firma Validación de miRNAs meta-base de datos de firma mediante TCGA
TCGA base de datos se utilizó para validar los cambios en el nivel de expresión de los seis seleccionados miRNAs en pacientes con CaP. En la validación, la corrigió
p-valor
de corte se estableció en 0,05 y el FC de corte se ajusta a 2 con el fin de proporcionar indicadores de identificación más rigurosos para diferenciar miRNAs. Basándose en el análisis de 498 muestras de CaP y 52 muestras normales, se encontró que tres miRNAs estadísticamente significativas estaban de acuerdo con el resultado del análisis de la expresión de perfiles por RRA (Tabla 2 y Figura 2). En concreto, el miR-182 (FDR = 3.50E-26, FC = 5,89) y miR-200c (FDR = 1.10E-26, FC = 3,50) fueron significativamente hasta reguladas, miR-221 (FDR = 1.43E-16, FC = 0,41) fue significativamente reducido regulado, y el FC de miR-145, miR-205 y miR-222 eran mayores de 0,5 (FDR = 3.29E-01, 6.50E-06 1.33E-12 y, respectivamente; FC = 0,90, 0,52 y 0,52, respectivamente). A fin de verificar nuestra selección de estos tres miRNAs como biomarcadores potenciales para CaP, entonces investigamos sus niveles de expresión en otros 18 tipos de tumores en los datos del TCGA. Los resultados analíticos de estos tres miRNAs en otros 18 tipos de tumores y el CaP se muestran en la Tabla S1 y Fig 3, respectivamente. Estos resultados mostraron que el caso de up-expresión de miR-182 y miR-200c y abajo-expresión de miR-221 sólo puede ser observado en el CaP.
(A) Los niveles de expresión de MIR -182 en la próstata tumor sólido primario y tejido sólido normal. (B) Los niveles de expresión de miR-200c en la próstata tumor sólido primario y tejido sólido normal. (C) Los niveles de expresión de miR-145 en la próstata tumor sólido primario y tejido sólido normal. Los valores de nivel de expresión se calcularon usando registro
2 valores RPM transformadas.
doble cambio es la relación de la mediana de las señales entre el tejido de cáncer y tejido normal. Abreviaturas: FC, el cambio veces; PRAD, adenocarcinoma de próstata; BLCA, vejiga carcinoma urotelial; COL, colangiocarcinoma; La EPOC, el adenocarcinoma de colon; ESCA, el carcinoma de esófago; HNSC, Carcinoma de cabeza y cuello de células escamosas; KICH, cromófobo riñón; KIRC, renal del riñón carcinoma de células claras; Kirp, renal carcinoma de células renales papilar; LIHC, hígado carcinoma hepatocelular; LUAD, adenocarcinoma de pulmón; LUSC, pulmón carcinoma de células escamosas; PCPG, feocromocitoma y paraganglioma; LEA, adenocarcinoma rectal; STAD, adenocarcinoma de estómago; THC, el carcinoma de tiroides; THYM, timoma; PAAD, adenocarcinoma pancreático; y SKCM, piel melanoma cutáneo. * El miARN se indica expresa de forma diferente en un cáncer.
A continuación, se utilizó la correlación de Spearman para probar la asociación entre los tres miRNAs identificados en el CP. Encontramos que el miR-182 y miR-200c mostraron una correlación positiva (
r
s
= 0,633,
p Hotel & lt; 2.200E-16), y se correlacionaron negativamente con las reguladas miR-221 (miR-182 vs miR-221:
r
s
= -0,479,
p & lt
; 2.200E-16; miR-200 vs miR-221:
r
s
= -0,335,
p
= 1.983E-14). Por lo tanto, se realizó un análisis adicional para confirmar estos tres miRNAs y su combinación única de los niveles de expresión en el CP.
Para explorar los niveles de expresión de miR-182, miR-200c y miR-221 en la sangre o suero CaP , se utilizó GEO2R [33] para analizar los datos, se encontró que el miR-182 (log
2 FC = 1.740,
p = 0,046
) y miR-200c (log
2 FC = 1.963,
p = 0,009
) mostraron sobreexpresiones y miR-221 (log
2 FC = -0,810,
p = 0,110
) no mostró diferencias significativas en la serie GSE24201 [34] , que incluyó 14 muestras de sangre de pacientes con CaP y 15 muestras de hermanos sanos de 11 familias. También se compararon los sueros de 3 transgénicos adenocarcinoma de ratón de próstata (TRAMP) ratones de formulario a sus 3 compañeros de camada de tipo salvaje de GSE29314 [35], y hemos encontrado que el miR-182 (log
2 FC = 1,187,
p = 0,010
) y miR-200c (log
2 FC = 1,389,
p
= 0,002) fueron también hasta regulada y alcanzó
p Hotel & lt; 0,05, mientras que el miR-221 (log
2 FC = -0,047,
p = 0,818
) no mostró una tendencia diferente.
Correlación de las expresiones de los tres seleccionados miRNAs con parámetros clínico
las características clínico-patológicas de los pacientes con CaP obtenidos de TCGA se muestran en la Tabla S2. Su edad media fue de 60,4 ± 7,0 y el PSA antes de la cirugía varió desde 0,7 hasta 87 (lg /l). Nuestro análisis de rangos de Spearman mostró que estos tres miRNAs se asociaron significativamente con los niveles de PSA antes de la cirugía y edades. Tanto el miR-182 y miR-200c mostraron una correlación positiva con los dos parámetros clínicos, mientras que el miR-221 mostró una correlación negativa. Estos tres miRNAs no mostraron diferencias significativas entre razas (Tabla 3). Encontramos que el miR-221 mostró una diferenciación significativa en términos de grado de Gleason (grado de Gleason bajo vs puntuación de Gleason alta), la linfa positividad nodo, la patología de la etapa N (pN0 vs. pN1), y la patología de la etapa T ( pT2 vs vs pT3 pT4) (
p Hotel & lt; 0,05 para todas las comparaciones) (véase la Tabla 3), y que se había reducido regulado en pacientes con altas puntuaciones de Gleason, tumores en estadio avanzado y los ganglios linfáticos positivos. Sin embargo, no se encontraron diferencias significativas entre estas características clínicas y miR-182 o miR-200c.
Valor diagnóstico de los miRNAs seleccionados
Hemos llevado a cabo la respuesta de funcionamiento característico (ROC) análisis para evaluar el uso de los tres miRNAs seleccionados como potenciales biomarcadores para diferenciar los tejidos de PCA de tejidos normales (figura 4), y encontramos que el miR-200c (AUC = 0,963, intervalo de confianza del 95%, IC = 0,9463 hasta 0,980,
p Hotel & lt; 0,0001) mostraron una mayor capacidad de diagnóstico de miR-182 (AUC = 0,957, intervalo de confianza del 95%, IC = 0,9248 hasta 0,9896,
p Hotel & lt; 0,0001) y miR-221 ( AUC = 0,857, intervalo de confianza del 95%, IC = 0,8022 a 0,9127,
p Hotel & lt; 0,0001). Cuando se utilizó un enfoque de regresión logística para la combinación de estos tres miRNAs, la curva ROC reveló una precisión mucho mejor diagnóstico que si se utilizan individualmente, los resultados mostraron una AUC de intervalo de confianza 0,972 (95%, IC = 0,9519 a 0,992,
p Hotel & lt; 0,0001). En el análisis, el valor óptimo de corte se fijó en una suma máxima de sensibilidad y especificidad. La sensibilidad y especificidad diagnóstica de la combinación de estos tres miRNAs se encontró que el 94,2% y 92,6%, respectivamente.
(A) La curva ROC para el miR-182. (B) La curva ROC para el miR-200c. (C) La curva ROC para el miR-221. (D) La curva ROC para la combinación de los tres miRNAs.
Objetivo genes y los proceso de reconocimiento
En primer lugar, hemos identificado 800 hasta reguladas y 1698-regulado por genes diferentes basado en un modelo utilizando la distribución binomial negativa para 374 muestras de cáncer de próstata y 52 controles normales de TCGA (S3 Tabla). En segundo lugar, que predijo genes diana para estos tres miRNAs y, a continuación, elegimos los genes de superposición como participantes de la vía (129 genes de miR-182, 95 genes para miR-200c, y 55 genes para el miR-221) (Tabla S4). En tercer lugar, se realizó un análisis de correlación entre estos tres miRNAs y las expresiones de ARNm de todos los genes de superposición. Los resultados mostraron que el miR-182 y miR-200c se asociaron positivamente con casi todos hasta reguladas ARNm de solapamiento y negativamente asociados con casi todos los ARNm regulados hacia abajo. Sin embargo, la correlación entre miR-221 y los genes de solapamiento mostró una relación inversa (Fig 5). Una observación sorprendente de nuestro análisis fue que la regulación de la exocitosis de membrana sináptica 3 (
RIMS3
) sobrerrepresentados en consonancia con los tres miRNAs.
El mapa de calor representación de los patrones de correlación de los genes miARN objetivos. Los 267 ARNm diana expresados diferencialmente, incluyendo 63 metas hasta reguladas y 204 objetivos-regulado, se utilizaron para agrupar los miRNAs. Las filas del mapa de calor representan ARNm diana, y las columnas representan los miRNAs. cuadrados rojos indican correlaciones negativas, casillas de color púrpura indican correlaciones positivas y manchas blancas (sin color) indican que no existe una correlación.
Para entender las funciones biológicas generales de estas tres miRNAs, se realizó un análisis de proteínas a través evolutiva relaciones (Panther) análisis de vías en David a través de los genes diana. Los resultados mostraron que estos tres miRNAs no comparten las mismas vías, pero con frecuencia se relacionan con vías de señalización celular (figura 6) de señalización
El óvalo púrpura representa la
RIMS3
.; los tres óvalos azules representan los tres miRNAs; líneas rectas negras indican el efecto objetivo de miRNAs en el gen; líneas de puntos indican la implicación de los miRNAs en vías PANTHER, y sus colores reflejan los significados de -log
10 transformado
valores de p
para las vías.
Discusión
En los últimos años, muchos estudios se han dedicado al descubrimiento de biomarcadores miARN y sus funciones biológicas (o mecanismo molecular) para el CP. En este estudio, hemos aplicado un método de selección de múltiples pasos integrada para analizar los conjuntos de datos de cáncer de GEO y TCGA y tres identificados miRNAs y su patrón de expresión combinación única que sólo mostraban en los conjuntos de datos de PCA.
La noción de que los miRNAs están implicados en el cáncer es apoyada por la evidencia de que los miRNAs se encuentran en gran medida en las regiones genómicas asociadas con el cáncer o en sitios frágiles [36, 37]. Para el CP, podemos obtener la siguiente información de la literatura. Se sabe que el miR-200c se encuentra en 12p13.31, y se informó de [38] que el número de copias de la región cromosómica 12p13.31-p12.3 se suprimen en el CaP. También se ha informado [39] que 7q32.2 región del cromosoma en el que miR-182 se sienta tiene una alta incidencia de heterocigosidad y /o alteraciones de microsatélites de desequilibrio en la carcinogénesis de la próstata. Resultados de metilación de histonas en el silenciamiento de todo el clúster de miR-221 /miR-222, tal y como las de un análisis de la firma de metilación en líneas celulares de CaP [40]. Por lo tanto, sólo se basa en la información publicada en estos lugares, podemos formar la hipótesis de que el miR-182, miR-200c y miR-221 /miR-222 están estrechamente relacionados con CaP.
Se informó también de que miRNA-182 se sobreexpresa en el CaP y desempeña un papel activo en la proliferación e invasión de
in vitro
y
in vivo
[41, 42]. Se ha informado de que el miR-182 en los tejidos de CaP y cuatro líneas celulares (LNCap, PC-3, DU145, y 22Rv1) tienen niveles más altos que en los tejidos de BPH y epitelial prostática normal (RWPE-1) células [41]. Asociados con la progresión del CaP, la expresión por encima de miR-182 reprime la expresión del gen supresor de tumores
foxf2
, lo que disminuye la invasión de células de CaP y la migración [42]. En células de la próstata, miR-182 induce mesenquimales a las características de transición epiteliales y el factor de crecimiento independiente de crecimiento mediante la represión de
SNAI2
, que se ha demostrado que es un represor de la proliferación en células de CaP [43, 44]. Nuestro estudio de predicción de genes diana identificó correctamente
foxf2
y
SNAI2
. La familia de miRNA-200, que consta de cinco miembros (miR-200a, miR-200b, el miR-200C, miR-429 y miR-141), es tratado como un supresor de tumores, ya que inhibe la transición epitelio-mesenquimal transición, tumor la invasión de células y la metástasis [45]. El ~ 141 clúster miR-200c deprime la proliferación de células de cáncer de próstata metastásico humanos mediante la inhibición de
JAGGED1
, que puede ser importante para las metástasis [46]. Se ha informado [47] que el miR-221 era el regulado en el CaP agresivo y se asocia con la puntuación de Gleason, y por lo tanto indica el estado del tumor. El descenso de regulación de miR-221 también se ha detectado en muestras de secreción de próstata [48]. Además, se cree que el miR-221S estar involucrado en el desarrollo o la estabilidad del fenotipo de cáncer de próstata resistente a la castración (CRPC), ya que la sobre-expresión se ha observado en células CRPC [49]. Además, muchas validaciones repetidos han indicado que miR-221 en células de CaP tiene la capacidad de regular la expresión de
p27 /kip1
e inhibir varios complejos de quinasa dependientes de ciclina [50, 51]. Todos estos son, de acuerdo con nuestro análisis que mostró que los tres microARN identificados estuvieron involucrados en el desarrollo del CaP.
El aumento de la edad se correlaciona con el riesgo de CaP [52, 53], ya que los niveles de cambio de miRNAs con el envejecimiento [54], y el diagnóstico y tratamientos de CaP se han guiado por PSA [55]. Nuestros resultados mostraron que la edad y el PSA se correlacionan positivamente con miRNAs hasta reguladas (miR-182 y miR-200C), pero negativamente relacionadas con los genes miARN-regulados hacia abajo (miR-221). La combinación de múltiples biomoléculas se ha propuesto para servir como indicadores para el diagnóstico eficientes en muchos estudios [56, 57]. Nuestros resultados mostraron que la AUC de la combinación de estos tres seleccionados miRNAs fue muy alta para tejidos con CaP.
Dado que las células tumorales pueden liberar miRNAs en la circulación del cuerpo [58], es deseable usar miRNAs en los fluidos corporales con fines de diagnóstico, si es posible. Se ha informado de que los niveles de miRNA en el tejido de CaP están altamente correlacionados con los niveles previos a la prostatectomía en el suero [54]. Sin embargo, aunque la combinación de aumentos en las expresiones de miR-200C miR-182 y ya la reducción de la expresión de miR-221 es único (con significación estadística) en la sangre CaP, serán necesarios más estudios para diferenciar estos marcadores sanguíneos de CaP de los de LUSC (carcinoma de células escamosas de pulmón) o en BLCA (vejiga El carcinoma urotelial) (ver figura 3 y el cuadro S1).
a través de nuestros análisis de los genes diana y las correlaciones, se encontró que las reguladas
RIMS3
estuvo presente simultáneamente con los tres miRNAs identificados. Esto no se ha informado de CaP antes. Además, algunas de las vías asociadas con CaP en los que participan los tres miRNAs identificados se han reportado antes. Para ejemplos: (1) Se ha informado de que, junto con
TMPRSS2-ERG
, la vía de la PI3-quinasa activa la oncogénesis de próstata [59]; (2) la señalización de Wnt y sus componentes clave β-catenina contribuyen a la tumorigénesis de próstata [60]; y (3) la vía de señalización hedgehog está involucrado en el desarrollo del CaP y en la progresión de estados de enfermedad más agresiva y aún resistentes a la terapia [61]. Todos estos estudios proporcionan evidencia de apoyo adicional para nuestros hallazgos.
Conclusión
A lo mejor de nuestro conocimiento, este estudio es el primero en identificar y analizar las combinaciones de múltiples miRNAs como un biomarcador potencial para CaP basada en el análisis de microarrays miARN y conjuntos de datos del TCGA. Nuestro estudio muestra que un método de análisis integrado basado en DRR y seguido de otros análisis estadísticos y verificaciones puede identificar con eficacia combinaciones de múltiples miRNAs como potenciales biomarcadores de cáncer. Nuestros resultados sugieren que los tres miRNAs seleccionados y su patrón de expresión combinada de forma única en el CaP pueden ser de valor clínico, además de los métodos de prueba existentes. Por último, a pesar de que sólo se aplicó el método de selección de múltiples pasos propuesto para estudiar los conjuntos de datos de alto rendimiento con el fin de identificar biomarcadores potenciales para CaP, creemos que este enfoque también se puede aplicar a investigar otros tipos de cáncer usando similares conjuntos de datos de alto rendimiento.
Información de Apoyo
S1 PRISMA Lista de verificación. Lista de verificación de PRISMA
doi:. 10.1371 /journal.pone.0140862.s001 gratis (DOC)
Tabla S1. Los niveles de expresión de miR-182, miR-200c y miR-221 en el CaP y otros tipos de cáncer 18
doi:. 10.1371 /journal.pone.0140862.s002 gratis (XLSX)
Tabla S2. La información demográfica de los pacientes con CaP en los conjuntos de datos de TCGA
doi:. 10.1371 /journal.pone.0140862.s003 gratis (DOCX)
S3 Tabla. El 800 hasta reguladas y los 1698-regulado por diferentes genes identificados en muestras de CaP y muestras normales
doi:. 10.1371 /journal.pone.0140862.s004 gratis (XLSX)
S4 Tabla. El resultado del uso de correlación de Spearman para probar la asociación entre los niveles de expresión de los genes miARN-182, miR-200c y miR-221 y sus objetivos previsto en pacientes con CaP (n = 481) guía doi:. 10.1371 /journal.pone. 0140862.s005 gratis (XLSX)
Reconocimientos
la parte principal de este trabajo fue realizado durante la visita del primer y el último de los autores de la Universidad de Wisconsin-Milwaukee. Ellos desean agradecer a la Universidad de Wisconsin-Milwaukee y su facultad por la hospitalidad recibida durante su visita.