Extracto
Las infecciones de la próstata por bacterias, virus del papiloma humano, poliomavirus, virus de la leucemia murina (MLV) -relacionado gammaretroviruses xenotropic, citomegalovirus humanos y otros miembros de la familia de los herpesvirus han sido ampliamente investigado. Sin embargo, muchos estudios han arrojado resultados contradictorios y controvertidos. En este estudio, se investigó sistemáticamente la transcriptomes de muestras de próstata humanos de las firmas genómicas únicas de estos patógenos a partir de datos de RNA-seq pacientes de ambos occidental y china. RNA-seq humanos y no humanos lecturas fueron asignadas en los genomas de referencia humana y el patógeno, respectivamente, utilizando herramientas de alineación de Bowtie y Blat. infecciones por patógenos e integraciones fueron analizados en cumplimiento con las normas de los estudios publicados. Entre los nueve patógenos (Propionibacterium acnes, el VPH, HCMV, XMRV, BKV, JCV, SV40, EBV, y VHB) hemos analizado, se detectaron Propionibacterium acnes genes en todas las muestras de tumor de próstata y todas las muestras adyacentes, pero no en muestras de próstata de saludable los individuos. SV40, HCMV, se detectaron EBV y de bajo riesgo VPH transcripciones en una muestra de tumor y dos muestras adyacentes de pacientes con cáncer de próstata chinos, pero no en ninguna de las muestras de pacientes con cáncer de próstata occidentales; XMRV, secuencias, BK y JC no fueron identificados en nuestro trabajo; VHB, como control negativo, estaba ausente de las muestras. Por otra parte, hay integración patógeno fue identificado en nuestro estudio. Si bien se requiere una validación adicional, nuestro análisis proporciona evidencia de infecciones acnes Propionibacterium en los tumores de próstata humanos. las diferencias observadas en las infecciones virales de la etnicidad o aún no se han confirmado con otros conjuntos de datos grande del cáncer de próstata. Los efectos de las infecciones bacterianas y virales y sus contribuciones a la patogénesis del cáncer de próstata requerirán una continua investigación sobre los patógenos asociados
Visto:. Chen Y, Wei J (2015) Identificación de patógenos Firmas en el cáncer de próstata utilizando ARN-ss. PLoS ONE 10 (6): e0128955. doi: 10.1371 /journal.pone.0128955
Editor Académico: Andrew McDowell, Universidad de Ulster, Reino Unido
Recibido: 24 Septiembre, 2014; Aceptado: 1 de mayo de 2015; Publicado: 8 de Junio, 2015
Derechos de Autor © 2015 Chen, Wei. 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
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del apoyo de sus archivos de información en papel y
Financiación:. AstraZeneca prestado apoyo en forma de salarios de los autores JW e YC, pero no tuvo ningún papel adicional en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, la decisión publicar, o la preparación del manuscrito. Las funciones específicas de estos autores se articulan en la sección "autores contribuciones"
Conflicto de intereses: Uno o varios de los autores son empleados de una empresa comercial (AstraZeneca R & amp; D Mölndal).. Esto no altera la adhesión de los autores a PLoS ONE políticas en los datos y materiales de uso compartido.
Introducción
A medida que la segunda causa más común de muerte por cáncer entre los hombres [1], el cáncer de próstata (ACC) sigue siendo un gran problema de salud pública. Una cantidad significativa de evidencia ha revelado que la inflamación crónica puede ser asociado con el inicio de CaP [2, 3]. infiltrados inflamatorios crónicos son hallazgos comunes en muestras de tejido de la próstata y las infecciones por patógenos son considerados como una posible causa de los mismos.
Se sabe que la Propionibacterium acnes (
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acnes
) juegan un papel importante en la salud humana y la enfermedad [4].
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acnes Hoteles en la piel por lo general tiene un efecto positivo en la salud humana mediante la prevención de la colonización de microorganismos patógenos, pero cuando el anfitrión se ve comprometida (traumatismos, lesiones o alteraciones en el estado inmune), que puede mostrar el potencial patogénico [5, 6]. La presencia de
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acnes
ha sido fuertemente correlacionado con la inflamación histológica, lo que sugiere que esta bacteria podría estar relacionada con el desarrollo del cáncer [7, 8]. Varios estudios han demostrado la alta prevalencia de la bacteria Gram-positiva
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acnes Hoteles en los tejidos de la próstata de los hombres diagnosticados con la enfermedad de la próstata [9, 10]. La infección de una línea de células epiteliales de próstata con
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acnes
induce una fuerte respuesta inflamatoria del huésped y transformación, lo que podría ser un disparador para el cáncer de iniciación o progresión [6, 10].
Los virus causan el 10-15% de todos los cánceres humanos. La asociación entre las infecciones causadas por virus de ADN y el desarrollo de tumores está bien establecido en muchos tipos de cáncer. Los virus asociados con cánceres humanos son conocidos como "virus tumorales. La mayoría de estos virus son capaces de integrarse en el genoma del huésped e inmortalizando la célula diana con el fin de facilitar su propia replicación. La célula infectada expresa los genes virales, que son capaces de inducir el crecimiento celular, la proliferación y evitar la apoptosis. Por ejemplo, un virus de alto hepatitis B (HBV) de carga y la hepatitis crónica B (CHB), la infección aumenta el riesgo de desarrollar carcinoma hepatocelular. HBV es un virus de ADN que se puede integrar ADN en el genoma huésped lo que aumenta el rendimiento de la proteína transactivadora HBxAg. HBxAg está involucrado en muchas vías metabólicas [11]. Recientemente, algunos investigadores han identificado eventos de integración VHB recurrentes en los genes relacionados con el cáncer conocidos y supuestos tales como terc, MLL4 y CCNE1. Estos genes demostraron la expresión génica regulada por incremento en tumores, pero no en tejidos normales [12]. La elucidación de las asociaciones de virus ADN tumoral mejorará nuestro conocimiento fundamental de los mecanismos de oncogénesis y proporcionar una base para las iniciativas de prevención del cáncer.
Cada vez más investigaciones han indicado que las infecciones virales pueden conducir a la inflamación crónica o recurrente de la próstata e incluso iniciar o promover la carcinogénesis [13-15]. productos virales son capaces de interactuar con la vía de señalización de interferón e inducir la transformación celular sinérgica [16]. Se informó de un número de virus que se asocia con el cáncer de próstata o de la próstata, a saber infecciones del virus del papiloma humano (VPH), poliomavirus BK (, JC, y SV40), y miembros de la familia de los herpesvirus (HCMV, EBV) [17-21].
VPH es ahora reconocida como una de las principales causas de cáncer de cuello uterino [22]. Los VPH de alto riesgo también han sido frecuentemente identificado en los dos tejidos de la próstata benignos y malignos [23]. Hay más de 100 tipos diferentes de VPH y más de 30 de estos tipos son de transmisión sexual, por lo que el VPH enfermedad de transmisión sexual más comunes. Los diversos tipos de VPH se dividen en dos categorías- súper aquellas que son más propensos a convertirse en cáncer y los que tienen menos probabilidades. Las formas de los llamados de "alto riesgo" son más propensos a conducir al desarrollo de cáncer, mientras que los virus de "bajo riesgo" rara vez se convierten en cáncer.
infección por HCMV normalmente pasa desapercibido en las personas sanas, aunque puede ser potencialmente mortal para la inmuno-comprometidos, tales como las personas infectadas por el VIH, los receptores de trasplante de órganos o los lactantes. Después de la infección, HCMV tiene la capacidad de permanecer latente dentro del cuerpo durante largos períodos. Con el tiempo, puede causar carcinoma mucoepidermoide y posiblemente otros tumores malignos. También se informa de que HCMV puede estar asociado con el cáncer de próstata [19, 24]. El virus de Epstein-Barr (VEB), más conocida como la causa de la mononucleosis infecciosa, está implicado en algunos linfomas malignos y carcinomas linfoepitelioma [25].
Poliomavirus son pequeñas (40-50 nanómetros de diámetro) sin envoltura virus de ADN, y icosaédrica en forma. Son potencialmente oncogénico (tumor que causan); y, a menudo persistir como infecciones latentes en un huésped sin causar enfermedades, pero puede causar tumores en un huésped de una especie diferente, o una máquina con un sistema inmune ineficaz. Los poliomavirus que infectan a los seres humanos, incluidos los virus BK (BKV), virus JC (JCV), y virus de simio 40 (SV40), típicamente causan infecciones que son [18].
La leucemia murina subclínica y persistente Xenotropic virus relacionado con el virus (XMRV) fue descubierto por primera vez en pacientes con CaP y más tarde en los pacientes con síndrome de fatiga crónica (SFC) [26, 27]. Algunos estudios adicionales han proporcionado evidencia de infección por XMRV en el CaP [28-31], aunque su asociación con el síndrome de fatiga crónica y PCA ha sido desacreditada en gran medida [32, 33]. Estudios recientes han sugerido que la presencia de XMRV puede ser el resultado de la contaminación de ADN de ratón [34, 35]. Debido a que algunos resultados que indican la presencia de XMRV en el CP no se pueden atribuir enteramente contaminación de la muestra [36], aquí se analizó el posible vínculo entre el XMRV y el CaP.
El descubrimiento de los efectos genómicos de patógenos conocidos en el CP sigue siendo una reto. Mientras que la mayoría de investigaciones CaP se ha centrado en la detección basada en PCR específica del virus, el adelanto de la próxima generación de la tecnología de secuenciación hace posible toda la interrogación genoma. Nuestro objetivo es analizar los datos de RNA-seq de pacientes con CaP china y occidental con el fin de identificar los agentes patógenos y su integración dentro de los genomas de acogida.
Materiales y Métodos
Tres conjuntos de datos de RNA-seq
conjunto de datos: 1. de datos de extremo único miARN-ss de una muestra CaP confirmado por biopsia agrupada y una muestra de control combinado de pacientes australianos y sin cáncer detectable
Pequeño secuenciación de ARN se utilizó para crear perfiles y comparar los miRNAs en la fracción celular no espermatozoides del líquido seminal de los hombres con cáncer demostrado por biopsia (una muestra conjunta de 6 hombres) y los hombres con PSA elevado en suero, pero los resultados de biopsias negativas (un grupo de muestras de 6 hombres) [37]. El ARN se extrajo usando el reactivo Trizol (Life Technologies) y limpiado utilizando RNeasy Mini Kits (Qiagen). . Los datos de extremo único miARN-ss ha sido descargado de EBI ENA (http://www.ebi.ac.uk/ena/data/view/SRP041082)
Conjunto de datos 2: de extremo emparejado mRNA- los datos siguientes de tejidos de CaP pacientes caucásicos.
Transcriptomes (poli a +) de 20 tumores de próstata y tejidos adyacentes 10 emparejados fueron secuenciados utilizando la plataforma Illumina GAII. Se extrajo ARN de muestras usando el kit RiboPure (Ambion). Total RNA muestras se procesaron para la secuenciación del transcriptoma mediante el protocolo Illumina mRNA-seq. El estado patológico de las muestras de tumor se confirmó antes de su transformación, y las muestras tumorales tenían un porcentaje de células tumorales & gt; 80% con puntuaciones de Gleason de entre 6 y 9 [38]. Los datos de ARNm-ss ha sido descargado de EBI ENA (http://www.ebi.ac.uk/ena/data/view/SRX022060-SRX022089)
Conjunto de datos 3:.-Extremo emparejado ARNm-ss de datos de tejidos CaP chinos.
el cáncer de próstata y los tejidos normales adyacentes de 14 pacientes obtenidos del hospital Changhai Shanghai se utilizaron como una cohorte para la secuenciación de ARN (usando Illumina HiSeq 2000 máquina de secuenciación). Las muestras tumorales tenían puntuaciones de Gleason de 4 a 8 [39]. Los datos de ARNm-ss ha sido descargado de EBI ENA (http://www.ebi.ac.uk/ena/data/view/ERP000550). Cinco muestras (4T, 5T, 6N, 11T, 12N) no tenían fin de emparejado disponible lee, que se analizaron utilizando una estrategia de un solo extremo.
Todos los conjuntos de datos fueron generados en el formato FASTQ. La recogida de muestras, la secuencia y la información clínica de los 3 conjuntos de datos de RNA-seq se enumeran en el archivo S1. La duración media de lectura del registro de datos 1, 2, 3 es 49bp, 36 pb, 90 pb y respectivamente.
patógenos investigados en nuestro trabajo
Hicimos una revisión de la literatura sistémica del virus y bacterias presentan en cáncer de próstata y finalmente seleccionó siete virus VPH:, HCMV, XMRV, BKV, JCV, SV40, EBV y uno bacterium- Propionibacterium acnes (
P
acnes
.) para investigar sus asociaciones con patógenos CaP. También utilizamos el virus VHB, que puede causar la hepatitis B y rara vez ocurre en pacientes con CAP como un virus de control negativo para evaluar los resultados de los análisis de secuenciación.
secuencias de referencia utilizados para la asignación de
La referencia secuencias consistieron en secuencias humanas y de patógenos. secuencias del genoma y transcriptoma humanos fueron descargados de la página web NCBI (NCBI construir 37). Propionibacterium acnes y todas las secuencias del genoma y transcriptoma virales también se tomaron de la NCBI construir 37.
La detección del patógeno y el análisis de los sitios de integración de patógenos
ARNm de datos-ss análisis de tuberías del registro de datos 2 y 3. Conjunto de datos
Se utilizó la NGS QC Toolkit (v2.3) [40] para eliminar el mal mRNA-seq lee. Dos criterios se utilizaron para seleccionar buenas lecturas: cutOffQualScore = 20 y cutOffReadLen4HQ = 90, lo que significa que el 90% de las bases de una lectura calificado debe tener puntuaciones de calidad & gt; = 20. Todos los análisis posteriores se basaron en limpio mRNA-seq lee.
Tanto Bowtie [41] y la herramienta de Blat BLAST alineación similar [42] se utilizaron en nuestra línea de detección de virus. Bowtie es un alineador de lectura ultrarrápida que puede asignar rápidamente decenas de millones de un solo extremo o extremo emparejado lee. Utilizamos Bowtie2 (versión 2.1.0) y se utilizan los parámetros por defecto para llevar a cabo la alineación.
Blat es una herramienta de alineación como BLAST, pero con una estructura diferente. Se puede asignar de manera eficiente a corto lee a través de exón-exón cruces e identificar nuevas uniones de empalme. Aquí utilizamos v.35 Blat independiente. Los parámetros aplicados para alinear lee con secuencias de referencia son las siguientes:. MinScore = 20, minIdentity = 88, stepSize = 5, y el modo combinado-fino y no-fino
Antes de la cartografía de las lecturas, se realizó una alineación entre las secuencias humanas y de patógenos para identificar secuencias de consenso, que fueron utilizados para filtrar falsos fusiones. Como se muestra en la figura 1A, de bajo nivel Lee fueron asignadas primero a secuencias de referencia humanos y patógenos con Bowtie2, y luego lee unmapped (sólo para la longitud (leer) & gt; 30) se eligió para realizar la alineación local con Blat. Si dos finales emparejado lecturas fueron asignadas de forma única con una lectura asignada a secuencias humanas y la otra lectura asignada a secuencias específicas de patógenos, la gama emparejado dice estaban considerado un candidato de fusión-patógeno humano leer. Si una lectura de uno de gama emparejado lee fue asignada única para las secuencias de humano y del agente patógeno, y la otra lectura final fue únicamente de dos partes: una parte asignada a secuencias humanas y la otra parte a las secuencias de patógenos, que se marcó una humanidad en bruto evento de fusión patógeno. Después de detectar todos los eventos de fusión primas, aplicamos nuestros criterios para filtrar falsos positivos lee y seleccionar candidatos para la fusión.
(A) de tuberías La detección del patógeno (B) Fusión Lee con una parte (P1) asignada a secuencias humanas y la otra parte (P2) asigna a patógenos secuencias. Las lecturas marcado en azul se correlacionan con secuencias humanas, las lecturas marcadas en verde se asignan a las secuencias de patógenos, las lecturas marcadas en negro son sin asignar.
Para todos y cada uno de fin de leer con una parte (P1) asignada a secuencias humanas y la otra parte (P2) asignan a patógenos secuencias (véase la figura 1B), se utilizaron los siguientes criterios para el filtrado de fusión:
se requiere que P1 está estrictamente correlacionado con secuencias humanas y P2 está estrictamente asignada a secuencias de patógenos . Ni tampoco P1 P2 pueden solaparse con las secuencias de consenso
La proporción asignada P1 /(P1 + P2) o P2 /(P1 + P1). & Lt; = 0,8.
P1 o P2 deben ser asignada de forma única.
P1 o P2 no deben tener secuencias de baja complejidad.
Después de conseguir la fusión candidato lee, les asignan a las secuencias consenso humanas patógeno para eliminar las fusiones de falsos positivos en los casos en que la fusión se lee probablemente procedían de secuencias de consenso. Por último, también comprobará manualmente su fiabilidad, navegando por su alineamiento con el BLASTN herramienta web (http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi) para garantizar que las regiones P1and P2 fueron asignadas en las secuencias humanas y de patógenos .
tubería de análisis de datos miARN siguientes del registro de datos 1.
los genes miARN-ss es un tipo de ARN-ss, que utiliza la tecnología de secuenciación de próxima generación para secuenciar microARN. En primer lugar, filtrados la prima lee con una puntuación de calidad de base de menos de 20. A continuación, hemos eliminado el adaptador 3 'secuenciación utilizando un script BioPerl (disponible en http://www.bioperl.org/wiki/Removing_sequencing_adapters). Había pequeños RNAs como fragmentos de ARNm degradados, ARNr, ARNt, miRNAs, siRNAs en el limpiado lee.
Debido a que nuestro objetivo es detectar si existen patógenos en las muestras utilizando los datos de miARN-seq, analizamos la limpieza lee el uso de la tubería de mRNA-seq para un solo extremo lee.
representación patógeno de medición.
En nuestro estudio, la representación cuantificada patógeno se determina por una medida de la cuenta general del mapeado lee en el genoma del patógeno y los ARNm expresados patógenos en muestras humanas.
Se calcularon los niveles de ARNm expresadas por patógenos excluidos los elementos no transcritas del genoma del patógeno. Esto elimina y reduce el potencial de sentido lee y el número de patógenos elementos no transcritas genómicas de la piscina de datos. Los recuentos de nivel de transcripción y genes a nivel se calcularon y FPKM (fragmentos por kilobases del exón por millón de fragmentos mapeadas) se normalizaron mediante Gemelos [43]. A continuación, un punto de corte de filtrado FPKM de 1,0 [44] o transcripción recuento de & gt; = 2 se utilizó para determinar el nivel de las transcripciones expresadas. Cualquier nivel de expresión de patógenos por debajo del punto de corte fue etiquetado como no tener la expresión del ARNm obvia.
Resultados
Se analizaron tres conjuntos de datos de RNA-seq de CaP samples- dos de la población occidental y uno de la población- chinos utilizando los métodos descritos en la sección de Materiales y métodos de este trabajo de investigación. Para conjunto de datos 1 de los datos siguientes del miARN, 1% de aproximadamente 100 millones de bajo nivel Lee fueron asignadas al genoma humano (porque la mayoría de las lecturas debe correlacionarse con la biblioteca miARN humana). Para conjunto de datos 2, que consiste en pacientes de próstata occidentales, el recuento de la alineación efectiva era aproximadamente 17 millones en promedio. Alrededor del 86% de lecturas fueron asignadas a las del genoma humano. Para conjunto de datos 3, que consta de los pacientes chinos de la próstata, el recuento de la alineación efectiva fue de aproximadamente 56 millones en promedio. Alrededor del 85% de lecturas fueron asignadas a las del genoma humano.
No hay virus, pero
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detectado en la muestra de PCA de datos establecido 1
Ninguno de los virus se detectaron, ya sea en la muestra de cáncer en común o la muestra normal de la población occidental, sin embargo
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fue identificado en la muestra del cáncer (ver S2 de archivos y Tabla 1). No había grandes cargas de lectura de la
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genoma (aproximadamente 77 lecturas asignados entre 100 kb de media), debido al número limitado de secuencias de ARN pequeñas asignadas a las secuencias de referencia. Los genes expresados con FPKM & gt; 1 se enumeran en la Tabla 1. intracelular proteasa /proteína de estrés en general 18 (YP_056816.1) responde a factores de estrés ambientales, incluyendo temperaturas extremas, exposición a toxinas y daños mecánicos. proteína hipotética PPA0381 (YP_055091.1) es probable que desempeñe un papel en la degradación biológica de acogida de los tejidos y la inflamación [45]. transportadores ABC bacterianas son esenciales en la viabilidad celular, la virulencia y patogenicidad [46]. Fe (III) Dicitrate transportador ABC (YP_056465.1) está participando en los sistemas de captación de hierro ABC que son efectores de virulencia importantes
Dado que la longitud de lectura era. & Lt; 60pb, no podemos usar una estrategia de gama única de encontrar-bacterias humanos fusiones en estas muestras.
No hay virus, pero
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detectado tanto en el CP y las muestras benignas adyacentes en el juego de datos 2
No hubo obvia virus asignada lee detectado en las 20 muestras de CaP ni en las 10 muestras de pacientes emparejados adyacentes occidentales. Sin embargo
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firma se detectó en ambas muestras de cáncer y muestras adyacentes (ver S2 Archivo). 14 de las 20 muestras de cáncer y 9 de cada 10 muestras benignas adyacentes tenían al menos 2 expresaron
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transcripciones.
El uso de 10 muestras de cáncer y adyacentes apareados, hemos identificado 7 genes específicos del cáncer de
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, todos los cuales fueron tomados en por lo menos 3 sobre 10 muestras de cáncer (ver Tabla 2). Entre ellos, la topoisomerasa bacteriana I (YP_054960.1) se requiere para la prevención de la superenrollamiento hypernegative de ADN durante la transcripción y juega un papel importante en la transcripción de genes de estrés durante la respuesta al estrés bacteriana [47]. Y el factor de elongación G (YP_056556.1) promueve la translocación paso en la síntesis proteica bacteriana.
Hemos tratado de encontrar la fusión-bacterias humana en
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muestras identificadas, pero no hay tal extremo-emparejado lee en una lectura asignada a secuencias humanas y el otro asignado a
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se identificaron secuencias.
Virus y
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identificados en el cáncer y muestras adyacentes en el conjunto 3 de Datos
En este estudio, no hubo 9 emparejado cáncer y muestras adyacentes, 3 muestras de cáncer no emparejados y no emparejados adyacentes 2 muestras disponibles en Data conjunto 3 (ver Materiales y Métodos).
La lee de
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fueron identificados en todas las muestras de cáncer de chinos y muestras normales adyacentes. 7N muestra, 7T, 8N tenía un alto nivel de ARN de
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acnes gratis (ver S2 Archivo). Todos menos 2 muestras de cáncer tienen evidencia de la expresada
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transcripciones. Sin embargo, no hemos encontrado específica del cáncer
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transcripciones que se expresaron en al menos 3 muestras de cáncer como nuestro umbral estándar.
Curiosamente, algunos virus de lecturas se detectaron en 3 7T muestra de próstata muestras de cáncer chino y muestras adyacentes 7N, 8N - todo lo de los pacientes con estadio III CaP y con puntuaciones altos de PSA (7T & amp; 7N: PSA 30.33; 8N: PSA10.4) (ver S1 archivo)
Todas las 3 muestras fueron identificadas por tener cargas virales de ADN,. expresado transcripciones y no se detectó más de un tipo de virus en cada uno. Los perfiles de virus infectados fueron similares entre los 3 muestras (véase la Tabla 3). Los virus con más lecturas eran SV40, HCMV, EBV y los VPH de bajo riesgo (como HPV49, 50, 88108) (véase la Tabla 3 y Archivo S3).
Del mismo modo, hemos utilizado la tubería de detección de fusión para identificar los eventos de fusión de patógenos humanos. Filtramos las fusiones primas que utilizan secuencias de consenso entre cada patógeno y la secuencia humana. No hay fusiones virales o bacterianas fueron identificados en los datos fijados 3.
Se sabe que diferentes
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cepas están asociados con la próstata que las que se encuentran comúnmente en la piel [48]. Las secuencias proyecto del genoma de dos cepas de
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aislados de piezas de prostatectomía radical (
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P6 y
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PA2) fueron reportados [ ,,,0],49]. Intentamos utilizar las secuencias del genoma de 3 cepas: KPA171202 (de la piel), P6 y PA2 (de la próstata), pero los recuentos de lectura no fuimos lo suficientemente alta para detectar la cepa secuencias específicas de genes tales como el gen de mantenimiento (RECA) o el gen de la hemolisina putativo (Tly) con el fin de investigar la relación filogenética entre organismos bacterianos [50, 51]. 16S rRNA es el estándar de oro para el análisis filogenético. Sin embargo, 16S rRNA puede ser eliminado durante la preparación de la biblioteca de secuenciación de acuerdo con los protocolos de la tecnología de RNA-seq. No se identificó ningún lecturas asignan a 16S rRNA.
Discusión
infecciones por microorganismos de la próstata por
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, VPH, HCMV, JCV y BKV y. el recientemente descubierto, el XMRV se han sugerido como importantes factores de riesgo en el desarrollo del CaP [17, 19, 23, 29, 52, 53]. Hasta ahora, los estudios dirigidos a replicar las asociaciones entre estas infecciones por patógenos con CaP han producido resultados contradictorios en distintos grupos étnicos. Nuestro estudio evaluó la asociación entre infecciones por patógenos entre los pacientes con CaP china y occidental utilizando ARN-ss. Para nuestro conocimiento, este es el primer análisis del papel de estos virus y bacterias en el desarrollo de los tumores de próstata tanto de los pacientes occidentales y chinos utilizando los datos de NGS.
La bacteria
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se detectó en los tres conjuntos de datos, tanto en tejidos de cáncer y tejidos de la próstata benignas adyacentes excepto en muestras normales de individuos sanos. Debido a las limitaciones de datos, no podemos descartar la posibilidad de que el
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hemos descubierto en el tejido prostático que puedan proceder de la piel. Nuestra observación fue consistente con informes anteriores que
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eran frecuentes en ambos tejidos de la próstata benignos y malignos [9, 54]. Es muy probable que
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estaban presentes en el cáncer de próstata, pero no las muestras normales.
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se cree para inducir y mantener una respuesta inflamatoria mediante la producción de factores quimiotácticos que atraen a los neutrófilos [55] y la capacidad de los
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para sobrevivir a la fagocitosis in vitro ha sido confirmada [56]. Por otra parte,
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libera proteasas y otras enzimas que contribuyen a la lesión tisular [45]. La respuesta del huésped a
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se caracteriza por la producción de citoquinas proinflamatorias tales como factor de necrosis tumoral-α (TNF-α), la interleucina 1-α (IL-1α) y la interleucina 8 (IL-8) [57].
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se ha demostrado que induce estas citoquinas en ambos macrófagos y los queratinocitos a través de los TLR2 y TLR4 vías de señalización [58, 59].
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puede plantear un mayor riesgo de CaP dado su papel en los procesos inflamatorios.
Otro hallazgo interesante de nuestro estudio es que hemos observado la diferencia entre los tejidos adyacentes que rodean los tumores y tejidos normales de individuos sanos . El
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no existían en las muestras normales de individuos sanos, pero aparecieron en todas las muestras adyacentes de pacientes con CaP en nuestro trabajo. Los tejidos adyacentes a los tumores de próstata también pueden estar experimentando cambios relacionados con el tumor, por lo tanto, una cuidadosa caracterización de estos diferentes tejidos es necesario entender los cambios moleculares que conducen a CaP [60].
No se detectaron virus en muestras de próstata occidentales los datos en conjunto 1 y 2. Pero como los virus HCMV, EBV, SV40 y los VPH de bajo riesgo fueron identificados en algunos de los tejidos de la próstata (tanto chinos cáncer y muestras adyacentes) en conjunto de datos 3. La presencia de ambas secuencias de genes de VPH y EBV estaban presentes en una proporción igual de lo normal, benigna y CaP especímenes de hombres australianos. Sin embargo, utilizando una variedad de técnicas analíticas, incluyendo la reacción in situ cadena de la polimerasa (IS-PCR) y la PCR líquido estándar antes de que finalmente la secuenciación del producto [21], no se detectaron transcritos de virus de ADN en las muestras de CaP utilizando datos de RNA-seq de el Portal TCGA (https://tcga-data.nci.nih.gov/tcga/) [61, 62]. Los diferentes resultados de diferentes estudios son muy probablemente atribuible a la muestra diferencias: diferencias étnicas, diferencia patológica, etc. El 7N muestra china, 7T, 8N estaban infectados por tanto
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y otros virus. La presencia de múltiples secuencias virales en la misma muestra de tumor de próstata es particularmente notable debido a que estas observaciones confirman la evaluación de Zambrano et al. [63] que la próstata es un hábitat para múltiples infecciones virales y otros, algunos de los cuales pueden tener potencial oncogénico. Debido a que sólo 2 de los 14 pacientes (No.7 paciente y paciente No.8) en Data Set 3 tenían infecciones virales, no hay ninguna conclusión sólida se puede dibujar en cuanto a si los virus contribuyen al desarrollo del CaP.
XMRV y otros virus no se detectaron en ninguno de los tres conjuntos de datos. Nuestros resultados son consistentes con la mayoría de los estudios publicados sobre XMRV, que muestran que XMRV no está presente en los seres humanos [33, 64-66]. La ausencia de alto riesgo HPV16 y HPV18 de cualquiera de los conjuntos de datos analizados indica que VPH de alto riesgo no está asociado con CaP en los pacientes investigados.
Se ha informado de que la integración viral y bacteriana se produce en el somática humana genoma y puede jugar un papel en la carcinogénesis. El hecho de que no se detectó ningún-bacterias humanos o la fusión de virus humano en cualquier conjunto de datos puede sugerir que
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y los 4 virus (HCMV, EBV, SV40, virus del papiloma humano de bajo riesgo) pueden no presentar riesgos graves para el desarrollo del cáncer de próstata.
Nuestro estudio dio lugar a varios hallazgos interesantes que pertenece a las firmas de patógenos de los pacientes con CaP. Las principales limitaciones de este estudio son el pequeño tamaño del conjunto de datos de RNA-seq y la falta de muestras de tejidos disponibles para su validación. Si bien los resultados de este estudio, en especial la presencia de virus en los pacientes con CaP chinos, aún no se han validado por grandes conjuntos de datos de próstata, nuestro análisis arroja luz sobre la aplicación emergente de la tecnología de ARN-ss en la detección de firmas de patógenos en los cánceres humanos y elucidar novela mecanismos de la patogénesis del cáncer de patógenos impulsada.
Apoyo a la Información
S1 archivo. información de la muestra de próstata para los tres conjuntos de datos
doi:. 10.1371 /journal.pone.0128955.s001 gratis (XLSX)
S2 Archivo. Asignada la cobertura de leer
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secuencias en los tres conjuntos de datos
doi: 10.1371 /journal.pone.0128955.s002 gratis (XLSX)
S3 Archivo. genes virales expresadas en muestras 7N, 7T, 8N del registro de datos 3.
doi: 10.1371 /journal.pone.0128955.s003 gratis (XLSX) guía
Reconocimientos
Agradecemos reconocer Ziliang Qian y Sophie Dong para nosotros el asesoramiento sobre métodos de detección de la fusión viral.