Extracto
perfiles de expresión génica ha identificado cáncer firmas pronósticos y predictivos con un rendimiento superior a los parámetros clínicos o histopatológicos convencionales. En consecuencia, las firmas se están incorporando en la práctica clínica e influirán en breve decisiones cotidianas en oncología. Sin embargo, el ligero solapamiento en la identidad de genes entre las firmas para el mismo tipo de cáncer o enfermedad plantea preguntas acerca de sus implicaciones biológicas y clínicas. Para aclarar estas cuestiones, es necesaria una mejor comprensión de las propiedades moleculares y las posibles interacciones subyacentes firmas aparentemente disímiles. A continuación, se evaluó si las firmas de 24 estudios independientes están relacionados a nivel del genoma, transcriptoma o proteoma. asociaciones significativas se observaron consistentemente a través de estas capas moleculares, lo que sugiere la existencia de un fenotipo celular de cáncer común. La convergencia en la proliferación celular y la muerte apoya la participación fundamental de estos procesos en el pronóstico, la metástasis y la respuesta al tratamiento. Además, las asociaciones funcionales y moleculares se identificaron con la respuesta inmune en diferentes tipos de cáncer y condiciones que complementan la contribución de la proliferación celular y la muerte. El examen de adicionales, independientes, conjuntos de datos de cáncer corroborado nuestras observaciones. Este estudio propone una estrategia global para la interpretación de las firmas de cáncer que revela los principios de diseño común y las propiedades de los sistemas de nivel
Visto:. Solé X, Bonifaci N, López-Bigas N, Berenguer A, Hernández P, O Reina, et Alabama. (2009) Convergencia biológica de cáncer Firmas. PLoS ONE 4 (2): e4544. doi: 10.1371 /journal.pone.0004544
Editor: Gustavo Stolovitzky, IBM Thomas J. Watson Research Center, Estados Unidos de América
Recibido: 7 octubre de 2008; Aceptado 16 de enero de 2009; Publicado: 20 Febrero 2009
Derechos de Autor © 2009 Sole 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:. El LA Fundación Caixa concesión BM 05/254 (MAP) y el Ministerio de Sanidad español otorga FIS 05/1006 (VM) y 06/0545 (MAP), RCESP C03 /09 y C03 RTICCC /10 (VM y GC). CAM está apoyado por una beca Beatriu de Pinos de la agencia AGAUR del Gobierno catalán, HA está apoyado por una beca postdoctoral del Ministerio de Sanidad español y MAP es un investigador Ramón y Cajal con el Ministerio de Educación y Ciencia español. 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
los últimos años han visto la descripción de un gran número de perfiles de expresión de genes o firmas con valor clínico para la caracterización de pronóstico o predicción precisa de los pacientes con cáncer o tumores. El cáncer de mama es probablemente el paradigma de este tipo de estudios, con actualmente al menos tres firmas diferentes en evaluación en ensayos clínicos y disponible comercialmente para la práctica clínica habitual en oncología [1], [2]. Sin embargo, la falta de coincidencia en los genes seleccionados ha planteado cuestiones fundamentales acerca de sus implicaciones biológicas y clínicas [3], [4]. Esta situación no es única para el pronóstico del cáncer de mama, y la descripción de nuevos perfiles de expresión sugiere que es común a otros tipos de cáncer o condiciones-es decir. metástasis y tratamientos [5]. Razones para esta paradoja puede ser disparidades metodológicas [6] y las limitaciones estadísticas creadas por el gran número de genes examinados con respecto al número relativamente pequeño de muestras perfilado [7] - [9]. Es importante destacar que un estudio reciente realizado por Perou et al [10] estableció el valor pronóstico común de algunas firmas de cáncer de mama, a pesar de la falta de coincidencia en las identidades de genes. Esta observación confirma la relevancia clínica de las firmas y sugirió que puedan capturar de manera eficiente un fenotipo tumoral de células común (s) [11]. Este fenotipo común putativo para el cáncer de mama y de otras neoplasias se debe definir si queremos comprender mejor el significado de las firmas.
Algunas de las primeras descripciones de firmas observó la presencia de procesos biológicos específicos sobre-representados en el las listas de genes correspondientes. Entre estos procesos, se destacaron genes individuales involucrados en el ciclo celular y la apoptosis (por ejemplo, [12], [13]). Más recientes pruebas apuntan a los genes específicos que están asociadas globalmente con el pronóstico del cáncer de mama y relacionados con la proliferación celular entre otros procesos o vías [14] - [21]. Sin embargo, todavía no está claro cómo esta evidencia caracteriza niveles moleculares diferentes y cómo los niveles de integrarse en un modelo de nivel de sistemas que contienen el gen y /o proteína interacciones de cáncer de mama y para el cáncer humano en general. En este caso, hemos utilizado un enfoque integrador para determinar la existencia de un fenotipo de células tumorales común putativo (s) asociado con diferentes tipos de cáncer y condiciones. El estudio identificó propiedades moleculares e interacciones de red asociados con la proliferación celular y la muerte común, y reveló asociaciones con la respuesta inmune. Nuestros resultados destacan la importancia del estudio de la firma de un Perpective a nivel de sistemas
Resultados
genómica propiedades:. E2Fs y el receptor de estrógeno (ER)
Para identificar las propiedades comunes entre firmas de cáncer que compilan las listas de genes de literatura de 24 estudios (Tabla S1). Estos representan 19 firmas de pronóstico, dos firmas se centraron principalmente en la metástasis, y siete firmas de respuesta al tratamiento predictivos. Todas las firmas utilizados correspondían a los conjuntos validadas de genes en el mismo nivel. Primero examinamos las propiedades moleculares o las características de la topología de red de genes y /o proteínas en estas firmas a nivel del genoma, transcriptoma y proteoma. A continuación, las propiedades identificadas y asociaciones de red fueron corroborados en la expresión de los conjuntos de datos independientes de diferentes tipos de cáncer y condiciones (Fig. 1).
Estrategia para la definición de las propiedades y de las interacciones comunes entre las firmas en el genoma, transcriptoma y los niveles de proteoma y la validación de los conjuntos de datos independientes.
las propiedades a nivel del genoma se evaluaron mediante el sondeo del enriquecimiento relativo en el factor de transcripción predicho motivos de sitio de unión a los promotores de los genes de la firma (ver Métodos). En estos análisis, los motivos de alta clasificación a través de varias firmas eran de la familia E2F. Significativo sobre-representación de motivos E2F se identificó en ~ 45% (13/28) de las firmas analizadas, incluyendo pronóstica (vejiga, mama y sistema nervioso central (SNC) tipos de cáncer, y tres firmas multi-cáncer) y las firmas de predicción (docetaxel en tumores de mama, inhibidores de EGFR de tirosina quinasa (TKIs) en tumores de pulmón y de pemetrexed en tumores sólidos avanzados) (tasa de falso descubrimiento (FDR) -adjusted
P
valores. & lt; 0,05) (figura 2
a
). Por el contrario, una sola firma (la respuesta inmune en pronóstico firma del receptor de estrógeno (ER) -negativo cáncer de mama [22]) mostró escasa representación de motivos E2F. Esta observación se discutirá en las siguientes secciones.
Un
, la representación de motivos E2F basado en JASPAR y TRANSFAC matrices y la distribución de Poisson, con valores
P
ajustado usando el enfoque FDR para los análisis de columnas. Los valores se muestran como se detalla en el recuadro: rojo /naranja indica significativa representación excesiva y el azul indica significativa subrepresentación. El motivo E2F1_Q6 representa la acción putativa de E2F1 y MYC.
B Opiniones, representatividad de los centros de inmunoprecipitación de la cromatina (CHIP) ensayos de E2F1-AP2 y E2F4 vinculante utilizando la misma metodología estadística como se ha descrito anteriormente. Los datos corresponden a E2F4 el análisis conjunto de las fases del ciclo celular [23].
C
, la representación de los genes con expresión periódica a través del ciclo celular.
D
, la representación de la regulación transcripcional de ER a partir de ensayos de inmunoprecipitación de cromatina o los cambios de la transcripción en células MCF7.
E
, la representación del promotor motivos adicionales utilizando matrices de TRANSFAC. La firma de respuesta herida sin los genes del ciclo asociada a células se indica mediante el sufijo "(-cc)", y el "conjunto total" firma de cáncer de mama RE negativo contiene la respuesta inmune, además de otros procesos biológicos tales como el ciclo celular. La firma predictivo dasatinib se divide en dos conjuntos para el efecto en el cáncer de próstata y de mama, respectivamente. Las firmas de pronóstico colorrectales son como se definen en la Tabla S1.
Para evaluar motivo de las predicciones en las secuencias promotoras de los genes de la firma, se examinaron los datos experimentales de los ensayos de inmunoprecipitación de la cromatina de factores de transcripción [23], [24] . Este análisis corrobora el importante papel de los programas de transcripción E2F. Aproximadamente el 65% de las firmas mostró significativa sobre-representación de E2F1-AP2 y /o E2F4 sitios de unión (Fig. 2
B Opiniones). Se detectaron los más fuertes sobre-representación en pronóstica-particularmente firmas cáncer de mama y de respuesta al tratamiento predictivo para los sitios de E2F1-AP2. Sin embargo, también se sugirieron las especificidades de la respuesta inmune, lo que demostró la infrarrepresentación de E2F1-AP2, y para la firma de predicción que no mostraron representación diferencial de E2F4 en cualquier caso.
Los E2Fs son reguladores clave de la célula la proliferación y la muerte [25], [26], y la desregulación común de los programas de transcripción E2F mediada es una característica de la transcriptomes de cáncer [27]. El vínculo con el potencial para la proliferación celular se evaluó mediante el examen de las transcripciones con expresión periódica a través del ciclo celular [28], lo que indica un papel directo o indirecto en fase (s) de la división celular, y mediante el análisis de ER de datos de genómica funcional [29 ]. Significativa sobre-representación de los genes expresados periódicamente se observó en ~ 45% de las firmas, la mayoría de los cuales eran firmas de pronóstico para los diferentes tipos de cáncer (Fig. 2
C
). El examen detallado de las fases del ciclo celular mostró específica exceso de representación de genes con un pico de expresión en G2 y G2 /M, que está de acuerdo con su papel en la división celular (datos no presentados). Además, en consonancia con el vínculo entre la proliferación celular y la vía de señalización de ER [30], significativa sobre-representación de los sitios de unión de ER y /o ER-mediada regulación transcripcional fue identificado en la mayoría de las firmas (~ 90%), con independencia de su tipo o condición (Fig. 2
D
). Este alto grado de sobreposición con la regulación de ER probablemente refleja una fuerte asociación con la proliferación de las células cancerosas más allá de la hormona dependencias.
En general, todos excepto dos de las firmas examinadas aquí mostró significativa sobre-representación de una o más de las evidencias moleculares asociados con la regulación de la proliferación celular y la muerte. Las excepciones fueron la firma de respuesta inmune, lo que puede reflejar la implicación de los diferentes procesos biológicos, y la firma pronóstico del linfoma de células B, lo que puede explicarse por la potencia estadística necesaria para detectar diferencias en el conjunto más pequeño de genes examinados (
n
= 19). Las similitudes de estas firmas en los niveles moleculares adicionales se presentan en las siguientes secciones.
Los programas adicionales de la proliferación celular, la muerte y la metástasis
En un examen de mecanismos adicionales de regulación de la transcripción de firmas, motivos de AHR, EGR1, MYB y MYC se encontraron a estar representados en exceso de un segundo mandato. Estos más de las representaciones no eran tan extendida como para E2Fs o ER, lo que sugiere que desempeñan un papel menor, pero se incluyeron diferentes tipos y condiciones de cáncer: un motivo EGR1 se encontró que era excesivamente representados en el SNC y los cánceres colorrectales y el β-catenina firmas de pronóstico de múltiples cáncer, el cáncer de mama firma metástasis de pulmón y las firmas de predicción de cisplatino y dasatinib (FDR ajustado o por
P &
valores lt; 0,05) (Fig. 2
e
) . De acuerdo con estas observaciones, hemos encontrado la firma metástasis de pulmón para contener un 22% (12/54) de los genes previsto en otro lugar para ser EGR1 objetivos transcripcional [31] - [34] y la respuesta de la herida se había demostrado que se coordinará con
MYC
amplificación [35]. Además, el exceso de representación de un motivo AHR es consistente con su asociación con ER para regular la proliferación celular [36].
A continuación, el significado de las representaciones de motivos se evaluó mediante el análisis de la expresión de genes correlaciones en los conjuntos de datos representativos de cáncer. Por lo tanto, hemos calculado las correlaciones utilizando el coeficiente de correlación de Pearson (PCC) entre los siete factores de transcripción presentados anteriormente y los genes asociados con el pronóstico del cáncer de mama [12] o con la respuesta al tratamiento con docetaxel en cáncer de mama [37], y los comparamos con los genes no -differentially expresado en estas condiciones. Se identificaron CCP absolutos más altos entre los factores de transcripción y genes asociados con el pronóstico o la respuesta al tratamiento en todos los casos para los genes y /o sondas de microarrays (Mann-Whitney (MW) de prueba
valores de P Hotel & lt; 0,001) (Fig. 3) . El conjunto de datos de pronóstico contenía una única sonda de microarrays representante de cada factor de transcripción, por lo tanto, todos ellos mostraron diferencias significativas (Fig. 3
Un
). El conjunto de datos de la respuesta al tratamiento contenía varias sondas para algunos factores, los cuales fueron evaluados de forma individual para identificar las diferencias técnicas o biológicas. En este conjunto de datos,
AHR
,
EGR1
y
HIF1A
fueron cada uno representado por una única sonda y todos ellos mostraron correlaciones significativamente más altos con la respuesta (Fig. 3
B Opiniones).
E2F1
,
E2F4
,
MYC
y
MYB
tenía más de una sonda cada uno, con resultados discordantes en algunos casos, pero con CCP promedio significativamente asociados con la respuesta en tres de ellos (Fig. 3
B Opiniones), mientras que
E2F4
permaneció inclasificable como dos sondas se correlacionaron significativamente y dos no eran (datos no mostrados).
Un
, las correlaciones de expresión entre los siete nombres de los factores de transcripción de genes que se muestran en la parte superior de cada gráfico-y los genes expresados diferencialmente para el pronóstico del cáncer de mama se mide por los acontecimientos metástasis hasta 5 años (curvas de color rosa) en relación a la no genes expresados diferencialmente en esta condición (curvas marrón). Los gráficos muestran los valores absolutos del PCC.
B Opiniones, mismo análisis de los genes expresados diferencialmente después del tratamiento con docetaxel en pacientes con cáncer de mama en relación con los genes expresados diferencialmente en esta condición. Resultados para
E2F1
,
E2F4
,
MYB
y
MYC ¿Cuáles son los valores medios de todos los microarrays sondas que representan a cada factor, mientras que los recuadros muestran el los resultados de las sondas individuales con diferencias significativas.
a fin de evaluar estas observaciones, se calculan las correlaciones entre los siete factores de transcripción y 5.000 juegos seleccionados al azar equivalentes al tamaño de los conjuntos de genes expresados diferencialmente anteriores. CCP se observaron altos para la mayoría de los factores de transcripción, tanto en condiciones de cáncer, con la excepción de
E2F4 Hoteles en el pronóstico y la respuesta al tratamiento (
P
valores obtenidos mediante la distribución empírica de CCP al azar (empírica
P valores
) fueron de 0,16 y 0,11, respectivamente). En general, la identificación de correlaciones significativas con al menos seis de los siete factores ensayados soporta los motivo de las predicciones y sugiere la existencia de programas transcripcionales comunes que convergen sobre la proliferación celular y la muerte, así como la metástasis según lo revelado por EGR1 [33].
Análisis de los motivos y las correlaciones de expresión también reveló una asociación entre la aparentemente disímiles conjunto de la respuesta inmune y diferentes firmas pronóstico. A pesar de que en virtud de motivos representados E2F1, la respuesta inmunitaria compartida sobre-representación de un motivo MYB con el 21-gen, enrolla el cáncer de mama respuesta y cáncer de vejiga firmas de pronóstico (Fig. 2
E
). El exceso de representación de este factor en la respuesta inmune es coherente con su papel en la hematopoyesis [38], y su excesiva representación en otras firmas es consistente con la participación emergente de la respuesta inmune en el pronóstico de los diferentes tipos de cáncer [39]. Las altas correlaciones observadas en la Fig. 3
Un
entre los
MYB
y los genes a nivel mundial relacionados con el pronóstico del cáncer de mama (es decir, no limitada por la condición de ER) apoyar esta hipótesis. Asociaciones de esta firma en otros niveles moleculares se presentan en las siguientes secciones.
correlaciones entre las firmas Transcriptomic
Teniendo en cuenta la identificación de programas transcripcionales comunes, las correlaciones de expresión globales entre las firmas deben ser más altos de lo esperado por casualidad. El uso de un conjunto de datos de cáncer de mama [40] y el PCC promedio de todos los pares de sondas de microarrays entre dos firmas, significativa co-expresión fue identificado en aproximadamente la mitad de los análisis, en comparación con 10.000 conjuntos de genes equivalentes, seleccionados al azar (empírica
P
valores & lt; 0,05) (figura 4
Un
).. Estos resultados apoyan la existencia de asociaciones funcionales y moleculares entre muchas firmas aparentemente diferentes, a pesar de que el conjunto de datos utilizado tenía especificidades técnicas y biológicas evidentes. Además, la firma de respuesta inmune significativa mostró co-expresión con 15 de las firmas estudiadas (datos no mostrados), que también es compatible con la convergencia en este proceso.
A
, mapa de calor de CCP promedio entre firmas de cáncer en un cáncer de mama de la expresión génica de datos [40]. Co-expresión significativa (empírica
P
valores & lt; 0,05) se indican con puntos. Tenga en cuenta que la matriz no es simétrica porque los resultados dependen del tamaño de cada conjunto de genes; Por lo tanto, los conjuntos de genes más grandes (por ejemplo, de heridas o la respuesta de invasión) mostraron significativa co-expresión con muchas otras firmas, quizás en parte debido al hecho de que tenían mayor poder estadístico con el que para detectarlas. Cada punto corresponde a la comparación entre una firma de la izquierda (juego simulado) y una firma en la parte inferior. Los conjuntos de la muerte celular y la mitosis se resaltan en color rosa.
B Opiniones, panel de la izquierda, la lista de firmas que mostraron correlación significativa con la muerte celular o mitosis conjuntos completa GO. Panel derecho, lista de firmas que mostraron correlación significativa con la muerte celular o conjuntos de mitosis, pero sólo el uso de sus componentes principales.
C
, observada (línea discontinua roja) frente a lo esperado (curva de negro para 10.000 conjuntos seleccionados al azar) CCP promedio entre la mitosis y el conjunto de 70 genes, el conjunto muerte celular, o genes con expresión periódica a través de la ciclo celular.
a fin de probar el enlace a la proliferación celular y la muerte en el nivel transcriptómica, y excluyendo
a priori
información sobre los niveles de expresión o los perfiles que podría sesgar el análisis, examinado las correlaciones con conjuntos de genes seleccionados utilizando únicamente los criterios para la ontología de genes (GO) muerte términos celular y la mitosis. Estos conjuntos se definen exclusivamente por la selección de genes Entrez anotado con esos términos, y luego se utilizan en las comparaciones de la misma manera que cualquier otra firma. El uso de juegos al azar 10.000 equivalentes, las correlaciones absolutas entre estos conjuntos GO y no se encontraron las firmas para ser significativamente mayor en comparación ≥ 12 (Fig. 4
B Opiniones,
la izquierda). El conjunto muerte celular se correlacionó significativamente con cinco firmas y el conjunto de la mitosis se correlacionó significativamente con 11 firmas de diferentes tipos de cáncer o condiciones. Es importante destacar que las diferencias en la GO establece en relación con al azar fueron de la misma magnitud que las comparaciones entre las firmas (Fig. 4
C).
Este análisis sugiere que la medición de los niveles de expresión de genes que se sabe participar en los procesos biológicos específicos es probable que sea de valor pronóstico o predictivo en diferentes situaciones. Sin embargo, el análisis se vio limitado por la posible presencia de la expresión no informativa o sub-conjuntos de genes con comportamientos diferentes dentro de los conjuntos GO. Por lo tanto, la reducción de la dimensionalidad de la muerte celular y la mitosis conjuntos utilizando un análisis de componentes principales que capturó ~ 80% de la varianza elevó el número de correlaciones significativas a los 12 y 14 juegos, respectivamente (Fig. 4
B Opiniones,
derecha); estos números corresponden a un total de ~ 60% de las firmas examinadas, independientemente de su tipo o condición.
Asociaciones de red Interactome
relaciones funcionales entre las proteínas pueden ser identificados como interacciones directas, membresías complejos o conexiones relativamente cercanos en la red de interacciones proteína-proteína o red interactome. Dada la evidencia en los niveles de genómica y transcriptómica presentados anteriormente, la hipótesis de que las proteínas codificadas por las firmas aparentemente disímiles se encuentran más estrechamente en la red interactoma de lo esperado por azar. Para este análisis se utilizó un conjunto de datos que consiste en las interacciones proteína-proteína, principalmente de forma experimental identificados, con exclusión de los homodímeros y predicciones basadas en orthology, y se calculó el camino más corto entre dos nodos o proteínas en el componente de red gigante (es decir, el componente que contiene el número más grande de las proteínas conectados) [41].
Todas las comparaciones de firmas mostraron más cortos distribuciones sesgadas hacia el camino de los valores más pequeños de lo esperado a partir del componente gigante (Fig. 5). La evaluación estadística mediante la prueba de MW no paramétrico identificado diferencias significativas con respecto a la distribución de componentes gigante en el 90% de las comparaciones. Las rutas más cortas más pequeñas fueron identificados para el pronóstico de 21 genes, y dasatinib y EGFR TKI firmas de predicción, aunque los resultados pueden estar sujetos a sesgo debido a que estos grupos contienen varias proteínas que son ampliamente estudiados en la literatura y por lo tanto tienen una alta centralidad de la red.
Un
, mapa de calor del promedio caminos más cortos entre las proteínas codificadas por las firmas. Este análisis se realizó utilizando únicamente el componente de red gigante. Un ejemplo de diferencias de camino más corto con respecto al componente gigante se muestra en el panel derecho de la comparación entre la muerte de la célula completa y conjuntos mitosis GO.
B Opiniones, mapa de calor de las comparaciones de 1.000 conjuntos de 50 proteínas seleccionadas al azar en el componente gigante. panel de la derecha, la densidad de trama de camino más corto medio en conjuntos seleccionados al azar: el 5% de los valores más bajos se ponen de relieve, que corresponden a una ruta más corta promedio & lt; 4,09. Las comparaciones entre las firmas en la presente empírica de corte se muestran por puntos en
Un
.
C
, el panel izquierdo, la representación de la red de media caminos más cortos entre la muerte celular y la mitosis y las firmas de cáncer, como se muestra en el recuadro. Bordes longitudes son proporcionales a los valores medios del camino más corto. panel de la derecha, representación de la red de media caminos más cortos entre la muerte celular y la mitosis y las firmas de cáncer o conjuntos de proteínas seleccionadas al azar con la centralidad de grado equivalente.
A fin de evaluar estas diferencias, se seleccionaron al azar 1.000 conjuntos de 50 proteínas con un grado medio centralidad similares a las firmas y sus distribuciones obtenidas camino más corto. La mayoría de las firmas de cáncer fueron más cercanos el uno de lo esperado por casualidad y también cerca de la muerte celular y juegos completos la mitosis (empírica
P
valores. & Lt; 0,05 marcados con puntos en la figura 5
A y B
). De acuerdo con estas observaciones, el examen de GO anotaciones en los barrios directos y uno-hop de firmas identificadas significativa sobre-representación de los términos del ciclo celular o la muerte celular o sus hijos en todos los casos (
P
valores & lt FDR-ajustado; 0,05) (GO detalles plazo no se muestra), lo que refuerza la hipótesis de que los productos génicos firma son molecularmente y funcionalmente asociado con estos procesos
.
a continuación, las firmas se representan como nodos en una red en la que la longitud de la bordes es proporcional a la media de camino más corto a la muerte celular y la mitosis conjuntos (Figura 5
C
,
la izquierda). En esta red, se encontró que la mayoría de las firmas cerca de estos procesos centrales, en comparación con 100 juegos al azar con la centralidad de grado equivalente (Figura 5
C
,
derecha). firmas distantes representados modestas asociaciones en los diferentes niveles moleculares examinados anteriormente, tales como las firmas de pronóstico para el linfoma de células B, cáncer colorrectal y respuesta a la hipoxia. Estas observaciones sugieren una correlación entre los niveles moleculares diferentes. De este modo, se observaron correlaciones negativas para todas las firmas entre los valores PCC co-expresión y interactome distancias camino más corto (promedio
r = -0.31
y
σ
= 0,16; prueba de Mantel
P
valor = 0,059), que es coherente con las relaciones funcionales [42] - [45]. En consecuencia, el aumento de co-expresión entre firmas parcialmente correlacionada con los caminos más cortos más pequeños entre ellos en la red interactoma. Estas observaciones ponen de relieve la importancia del estudio de integración, que reveló las relaciones no identificadas previamente en las listas de genes
.
La firma de respuesta inmune también se encuentra cerca de la muerte celular y la mitosis conjuntos (prueba de MW
P
valores y lt; 0,001) (Figura S1
Un
). En consecuencia, el examen de la proporción de GO anotaciones en el barrio de un salto de esta firma identificado un exceso de representaciones de términos relacionados con la proliferación celular y la muerte, mientras que los interactores directos sólo mostró un exceso de representación de términos relacionados con el sistema inmune (Figura S1
B Opiniones). Por lo tanto, aunque los productos de genes con valor pronóstico para el cáncer de mama ER-negativo no están conectados directamente a los procesos comunes identificados anteriormente, se asocian de manera significativa en un segundo término, así como transcriptionally co-expresó y co-regulados con muchas firmas.
Evaluación de las propiedades e interacciones en los conjuntos de datos independientes
Las observaciones descritas anteriormente fueron evaluados en dos firmas generadas de forma independiente de las condiciones de cáncer. Un estudio reciente describió una firma metástasis de pulmón de cáncer de mama usando un enfoque metodológico diferente [46]. Encontramos ~ 70% (15/21) de los genes en esta firma para contener motivos E2F TRANSFAC y ~ 60% (13/21) siendo blanco de E2F1-AP2 y /o ER. Además, se identificaron correlaciones significativas con ocho firmas de pronóstico, siete de ellos de cáncer de mama (empíricos
valores de P Restaurant & lt; 0,001) (resultados de los análisis de esta firma se detallan en la Tabla S2). La correlación con la mitosis fue mayor de lo esperado (empírica
P Hotel & lt; 0,001), mientras que la correlación con la muerte celular no fue significativa (empírica
P
= 0,18). Por último, los productos de genes en esta firma mostraron caminos más cortos promedio menor de lo esperado, con 21 de las 28 firmas, incluyendo la muerte celular, la mitosis y la firma metástasis de pulmón presentado anteriormente [31] (empíricos
P
valores & lt; 0,05).
Para corroborar aún más nuestras observaciones, se selecciona una condición neoplásica diferente de la literatura reciente: el cáncer colorrectal metastásico tratados con el inhibidor de EGFR cetuximab (Erbitux ®) [47]. Estudios previos sugieren que las mutaciones de EGFR se asocian con la respuesta a TKIs pero no a cetuximab [48], [49]. Evaluamos nuestras observaciones mediante el examen de la distribución de las anotaciones de genes en el rango de los cocientes de riesgos (CR) que mide la respuesta al tratamiento con cetuximab por la supervivencia libre de progresión. En este análisis, la proliferación celular y la respuesta inmune se identificaron como los procesos con el mayor efecto en la respuesta (Fig. 6). Es importante destacar que el conjunto de genes cuya expresión más alta fuertemente asociado a la respuesta fue de un fenotipo similar a la herida que se mostró previamente para proporcionar el valor pronóstico de mama, pulmón y cáncer gástrico [50]. Los siguientes conjuntos asociados de alta expresión eran para el tratamiento de doxorubicina en el cáncer gástrico, el pronóstico del cáncer de mama (70-gen) y el pronóstico de diferentes tipos de cáncer no examinadas en este estudio (carcinoma hepatocelular y el pronóstico del mieloma múltiple). Por otra parte, de alta expresión de E2F1, metas hipoxia y MYC también se asoció con la respuesta con fuerza similar (Fig. 6
Un
). En conjunto, estas observaciones apoyan la convergencia biológica de firmas.
Un
, el panel izquierdo, resultados GSEA para el fenotipo asociado más fuerte con los genes de alta expresión que predicen la respuesta al tratamiento (log
2 HR & gt ; 0). panel central, gráfico de análisis de la expresión de la expresión génica extrema (
EREG
), que también se observó en la publicación original [47]. Panel derecho, fenotípica adicional y GO conjuntos de términos con los genes de alta expresión asociada a la respuesta al tratamiento en el FDR
Q
valores & lt; 1%.
B Opiniones, el panel izquierdo, resultados GSEA para el fenotipo asociado más fuerte con los genes de baja expresión que predicen la respuesta al tratamiento (log
2 HR & lt; 0). panel central, gráfico de análisis de la expresión de la expresión génica extrema (
IL15
). Panel derecho, fenotípica adicional y GO conjuntos de términos con los genes de baja expresión asociada a la respuesta al tratamiento en el FDR
Q
valores & lt; 1%.
C
, histograma de los valores promedio de expresión de los genes anotados con la respuesta inmune o la mitosis a través de muestras en el conjunto de datos cetuximab. establecida Promedio de los valores de expresión GO muestran una correlación negativa con metastásico muestras ordenadas.
El análisis del conjunto de datos cetuximab también reveló un comportamiento complementario de la proliferación celular y la respuesta inmune consistente con la representación de motivos E2F1 se muestra arriba . Los pacientes con alta expresión de genes relacionados con la proliferación de células y la baja expresión de genes relacionados con la respuesta inmune respondieron al tratamiento (Fig. 6
B Opiniones), mientras que no hubo pacientes con valores elevados de expresión de ambos procesos. Por lo tanto, se observó un fuerte anti-correlación entre los genes anotados con el GO término respuesta inmune y los genes anotado con la mitosis (
r = -0.79
) (Fig. 6
C
). Esta observación lleva a especular que estos procesos juegan un papel de equilibrio en el pronóstico y respuesta al tratamiento. Los buenos respondedores a cetuximab pueden mostrar una fuerte dependencia de un programa molecular "proliferación de células", mientras que los no respondedores podrían ser sensibles a la terapia basada en el sistema inmunológico.
Discusión
A pesar del bajo grado de superposición en términos de identidad génica, firmas de cáncer aparentemente disímiles convergen en procesos biológicos específicos. La convergencia se define por las asociaciones moleculares y funcionales significativas entre genes y /o proteínas: i /predijo promotor motivos; ii sitios de unión de ADN /experimentalmente identificados; iii /célula perfiles de ciclo periódico; iv /ER-mediada por la regulación transcripcional;