Extracto
Antecedentes
Con la llegada de la era postgenómica, hay un creciente interés en el descubrimiento de biomarcadores para el diagnóstico preciso, el pronóstico y la detección temprana de cáncer. marcadores de cáncer transmitidas por la sangre son favorecidos por los médicos, ya que las muestras de sangre pueden ser obtenidos y analizados con relativa facilidad. Hemos utilizado una estrategia de minería combinada basada en una plataforma integrada de microarrays cáncer, Oncomine, y el módulo de biomarcador del programa Ingenuity Pathways Analysis (IPA) para identificar posibles marcadores basados en la sangre durante seis tipos de cáncer humanos comunes.
metodología /Principales conclusiones
en la plataforma Oncomine, los genes sobreexpresados en tejidos de cáncer en relación con sus correspondientes tejidos normales fueron filtradas por palabra clave ontología de genes, con el entorno extracelular estipulados y un
Q
valor corregido (tasa de falso descubrimiento) de corte en práctica. Los genes identificados fueron importados al módulo IPA biomarcador para separar los genes que codifican las proteínas secretadas o de la superficie celular putativo como marcadores de cáncer (sangre /suero /plasma) transmitida por la sangre. Los indicadores potenciales filtrados fueron clasificados y priorizados de acuerdo con el estudiante absoluta normalizada
t
valores. La recuperación de numerosos genes marcadores que ya están clínicamente útil o bajo investigación activa confirmó la eficacia de nuestra estrategia de minería. Para identificar los biomarcadores que son únicos para cada tipo de cáncer, los genes marcadores que son upregulated en común entre cada dos tipos de tumores a través de los seis tumores humanos también fueron analizados por la función de comparación de biomarcadores IPA.
Conclusión /Importancia
los genes marcadores upregulated compartidos entre los seis tipos de cáncer puede servir como una herramienta molecular para complementar el examen histopatológico, y la combinación de los biomarcadores comúnmente regulados positivamente y únicos pueden servir como marcadores de diferenciación de un cáncer específico. Este enfoque será cada vez más útil para descubrir las firmas de diagnóstico como la masa de los microarrays de datos sigue creciendo en la era 'ómicas'
Visto:. Yang Y, Iyer LK, Adelstein SJ, Kassis AI (2008) Integrativa Genómica La minería de datos para el descubrimiento del potencial transmitidas por la sangre biomarcadores para el diagnóstico precoz de cáncer. PLoS ONE 3 (11): e3661. doi: 10.1371 /journal.pone.0003661
Editor: Oliver Hofmann, Escuela de Salud Pública de Harvard, Estados Unidos de América
Recibido: 4 Agosto, 2008; Aceptado: 16 de octubre de 2008; Publicado: 6 Noviembre 2008
Derechos de Autor © 2008 Yang et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Este trabajo fue apoyado en parte por subvenciones del Departamento de Defensa de Estados Unidos (AIK) W81XWH-06-1-0043, radioimaginología y radioterapia del cáncer de próstata; W81XWH-04-1-0499, Radiodetection y radioterapia del cáncer de mama; y W81XWH-06-1-0204, Radiodiagnóstico y Radioterapia del cáncer ovárico
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
En la actualidad, hay una necesidad continua para el descubrimiento de biomarcadores específicos de sangre para ayudar en la detección no invasiva del cáncer y el seguimiento de la eficacia de la terapia del cáncer [1] - [3]. Los biomarcadores son moléculas que son indicadores de estado fisiológico y punzones de cambio en un tejido o un fluido corporal durante un proceso de enfermedad [3]. biomarcadores de cáncer en la sangre se producen por las células tumorales y se secretan o liberan en el torrente sanguíneo de los pacientes [2]. La medición de biomarcadores en la sangre es un procedimiento no invasivo y relativamente fácil de realizar y sin requisitos de los instrumentos y personal especial.
En el ritmo de la era post-genómica, tecnologías avanzadas, incluyendo el análisis y la proteómica genómica han facilitado el descubrimiento de biomarcadores de cáncer eficaces [4] - [7]. Una de las ventajas de los análisis genómicos basada en microarrays de alto rendimiento es la capacidad de identificar un grupo o clúster de genes sobreexpresados en el tejido o fluidos corporales que codifican proteínas secretadas o de la superficie celular putativo [5], [6], [8]. Sin embargo, el proceso de minería en el análisis de microarrays de base requiere típicamente en profundidad habilidades estadísticos y analíticos y plantea un desafío para los investigadores que no poseen los conocimientos técnicos necesarios [9]. En este trabajo se propone y presenta un método de extracción basado en microarrays de usar y eficaz biólogo que facilite esa descubrimiento de biomarcadores.
Recientemente, hemos descrito una estrategia de minería rápida y sistemática para identificar los genes sobreexpresados que codifican putativo hidrolasas adecuadas para nuestra in-house tecnología de la terapia (EMCIT) mediada por enzimas del cáncer de imagen y, un enfoque que apunta a hidrolizar y precipitar, profármacos radiactivos solubles en agua dentro del espacio extracelular de los tumores humanos sólidos para el diagnóstico no invasivo o la terapia [10] - [12]. En este documento, se aplica una estrategia de minería de datos que permite el descubrimiento de potenciales marcadores de cáncer de transmisión sanguínea en los seres humanos basado en la combinación de una plataforma de microarrays cáncer integrada, Oncomine [13], y la novela capacidad de filtrado biomarcador del análisis Ingenuity Pathways (IPA) 5.0 programa [14]. Para identificar los genes que codifican las proteínas de la superficie celular secretados o putativos en sangre /suero /plasma humano como posibles marcadores de cáncer, todos los genes sobreexpresados en el medio extracelular de las células cancerosas en relación con la de las células normales correspondientes se filtraron y se recuperaron de la base de datos Oncomine y luego importada desde y analizada por el módulo de biomarcador del programa de análisis de IPA. La aplicación de este método de extracción ha llevado a la identificación de cientos de biomarcadores en tumores humanos: próstata (224), de mama (176), pulmón (244), colon (57), ovario (292), y el páncreas (147). El enfoque también permitió la clasificación y priorización de los genes marcadores potenciales identificados para la sobreexpresión de acuerdo con el estudiante absoluta normalizada
t
valores.
Se ha observado que la expresión de marcadores tumorales comunes relacionados con universales procesos oncogénicos es estable y poco probable de ser afectados por la progresión natural del cáncer [15]. Por lo tanto, la identificación de marcadores tumorales comunes de expresión ubicua por unos pocos tipos de cáncer podría aumentar la sensibilidad y especificidad de la evaluación histopatológica convencional y podría servir a la práctica general de segregar maligno de condiciones benignas independientemente de taxonomías individuales [16]. En consecuencia, a fin de determinar los biomarcadores en común entre cada dos tipos de cáncer. El análisis de comparación a través de seis tumores humanos diferentes ha llevado a la detección de 20 a 134 biomarcadores como accesos comunes entre cada dos tipos de cáncer, lo que sugiere la interrelación de múltiples vías oncogénicas. Estos marcadores identificados se pueden utilizar herramientas moleculares de la patología tan amplios después del análisis de validación. Por último, teniendo en cuenta los biomarcadores comunes, hemos sido capaces de identificar entre los 3 y los 59 biomarcadores potencialmente únicos por tipo de cáncer. Esto no tiene precedentes ya que uno de los inconvenientes principales a los biomarcadores actuales es que la mayoría de ellos no son específicos para un tipo de cáncer, lo que puede conducir fácilmente a los falsos positivos en la detección temprana del cáncer. Por ejemplo, también se encontró nivel sérico de antígeno prostático específico (PSA) para el cribado del cáncer de próstata a ser elevados en pacientes con tumores de mama o de pulmón, lo que lleva al fracaso del 70% de la detección temprana del cáncer de próstata [17], [18]. La especificidad y la sensibilidad de los biomarcadores de diagnóstico precoz de corriente limitada ha restringido en gran medida su fiabilidad. Por lo tanto, nuestro método de minería podría servir como una estrategia general para descubrir individuo más eficaz o marcadores específicos agrupados para el cáncer, es de esperar la consecución del objetivo clínico del cribado para la detección precoz y específico. Para nuestro conocimiento, este es el primer estudio que examina con un
in silico
enfoque upregulated genes marcadores genómicos único para un tipo de cáncer.
Materiales y Métodos
La estrategia de minería de datos para el descubrimiento de biomarcadores del cáncer se basa en nuestra metodología recientemente publicado explorar la plataforma de microarrays cáncer, Oncomine, y el empleo de las bases de conocimientos avanzados de Ingenuity Systems, Ingenuity Pathways Analysis, para identificar hidrolasas extracelulares en varios tipos de cáncer (resultados no publicados). Oncomine [13] fue elegido porque es una plataforma de microarrays cáncer pública la incorporación de 264 microarrays de datos independientes, por un total de más de 18.000 experimentos de microarrays, que abarcan 35 tipos de cáncer. Se unifica un gran compendio de otros datos de microarrays cáncer publicados, incluyendo a Gene Expression Omnibus (GEO) [19] y la base de datos de Stanford Microarray (SMD) [20], y únicamente proporciona la expresión diferencial analiza comparando la mayoría de los principales tipos de cáncer con sus respectivos tejidos normales . Por ejemplo, para identificar genes potencialmente importantes en un determinado tipo de cáncer, los usuarios pueden realizar un "cáncer versus normal" el análisis de un tipo de cáncer determinado y los genes que son regulados por incremento en el cáncer en relación con su tejido normal puede ser recuperada en forma de lista. Cada gen sobreexpresado en la lista a continuación, puede ser evaluado por el Estudiante
t
prueba para calcular el
P
o
Q
valores (tasa de falso descubrimiento) [21] - [ ,,,0],23], los valores medios de expresión (media de 1, significa 2), y el estudiante normalizada
t
valor. Además, Oncomine está integrado con el filtro de anotaciones de ontología de genes (GO), que permite a los usuarios identificar los genes con ciertos procesos biológicos, funciones moleculares, celulares o lugares.
Cada uno de los seis tipos de tumores humanos (próstata, mama , pulmón, colon, ovario y páncreas) se utilizó en la función de búsqueda
> en la base de datos Oncomine para encontrar los microarrays de datos disponibles relacionados con el tipo específico de cáncer. El tipo de análisis
> fue aplicado para filtrar los microarrays de datos que exploran el cáncer en relación con su tejido normal entonces. A continuación, ontología de genes (GO) anotación de palabras clave que implican el medio extracelular se utiliza para eliminar esos genes regulados en el cáncer. Específicamente, los genes regulados positivamente asociados con los siguientes términos de GO se realizaron búsquedas:
> espacio extracelular,
> región extracelular,
>,
> membrana plasmática, y
> integral de membrana. Cada GO plazo anotación fue concebido y consultar en la base de datos GO [24] para ofrecer el mayor número de éxitos relevantes que puedan codificar proteínas secretadas o de la superficie celular. A continuación, una tasa de falso descubrimiento corregido
Q
se utilizó-valor umbral (
Q
≤0.05) para filtrar y recuperar esos genes sobreexpresados extracelular-con un alto grado de confianza de la regulación positiva. genes regulados positivamente con un Q
valor inferior a 0,05 solamente se mantuvieron en la lista para su posterior análisis y filtrado (incluyendo la redundancia que fue eliminado en la etapa de filtrado más adelante).
Organización del Genoma Humano ( HUGO) identificadores de genes se utilizaron luego para exportar las listas de genes, en el formato Microsoft Excel, en el programa de Ingenuity Pathways Analysis (IPA) [14], una aplicación que ha sido construida sobre una base de datos de conocimiento general adquirido por el manual de curación de los textos completos de publicaciones científicas de gran calidad que cubren información sobre más de 500.000 genes de mamíferos o proteínas, conceptos moleculares, y millones de sus interacciones vía. IPA biomarcador es un módulo dentro del nuevo programa Ingenuity Pathways Analysis 5.0 que permite que el (i) la identificación y priorización de los biomarcadores candidatos más prometedores y pertinentes de acuerdo a las características que hacen que un producto génico un biomarcador biológicamente plausible (un gen o su producto de codificación tiene estar vinculada estrechamente a la patología de la enfermedad o está en una vía que está estrechamente relacionado con el efecto de un tratamiento) (ii) la determinación de si un gen o proteína particular es detectable en los fluidos corporales, y (iii) la evaluación de si el biomarcador candidato tiene una fuerte asociación con procesos de enfermedades como el cáncer. Los genes sobreexpresados recuperados fueron importados al módulo biomarcador IPA, la redundancia se resolvió, y se identificaron los genes que codifican marcadores plausibles asociados con el cáncer. Estos biomarcadores se filtraron adicionalmente en el módulo de filtro biomarcador IPA basado en los siguientes criterios: líquido - enfermedad
> o
>, -
>, especies -
>. Estos marcadores basados en sangre fueron filtradas a continuación, clasificados y priorizados por los abdominales (
t
) Valor, donde
t
es el estudiante normalizada
t
valor de prueba en Oncomine, a reflejar el cambio cuantitativo del nivel de expresión entre el cáncer y su tejido normal, similar al valor de factor de cambio en los experimentos de microarrays. El último conjunto de marcadores basados en la sangre se exporta y se almacena en una hoja de cálculo de Microsoft Excel (ver archivo S1 Suplementario) que contiene el nombre del producto génico, sinónimos, abs (
t
) valor, descripción, HUGO símbolo de genes, expresión en los fluidos corporales, localizaciones subcelulares definidos por el IPA, tipos de enfermedades, y la familia de proteínas.
el análisis detallado de los accesos resultantes de proteínas se realizó de forma retrospectiva mediante IHOP (información sobre las proteínas hipervínculo) [11], [25], un programa que encuentra enlaces y artículos citados a genes /proteínas e identifica el producto génico particular, si se conoce el nombre de genes o sinónimo nombre. Resultantes marcadores basados en sangre fueron revisados y consultados por buscar las referencias de la literatura asociados o publicaciones originales. Por último, la exactitud de los resultados se evaluó mediante marcadores de cáncer de control, ya sea seleccionado como candidato marcadores de otros estudios o bien conocidos por ser clínicamente útil.
Comparación de IPA biomarcador es otra función dentro del módulo biomarcador IPA, que tiene la capacidad de generar una lista de biomarcadores candidatos comunes a través de diferentes enfermedades [14]. El programa se puede comparar al máximo los biomarcadores candidatos para tres enfermedades simultáneamente. Los biomarcadores filtradas para cada uno de los seis tipos de tumores de la etapa anterior de este modo importados y compararon entre cada dos tipos de tumores para determinar los biomarcadores comunes. Los biomarcadores comunes recuperados a través de los seis tipos de tumores humanos se utilizaron para determinar los biomarcadores candidatos únicos por tipo de cáncer mediante el método de exclusión.
Resultados y Discusión
La estrategia general para la minería reportaron el descubrimiento de biomarcadores aquí es de naturaleza flexible. Los investigadores pueden variar los criterios de filtrado de los datos de acuerdo a sus propios intereses. Por ejemplo, en el primer paso del proceso de extracción (véase la figura 1), que podrían optar por filtrar cualquiera o genes "upregulated" "regulación a la baja" para identificar marcadores de diagnóstico o de que se elija para filtrar "diferencialmente expresado" genes en diversos grados tumorales o etapas para descubrir marcadores de pronóstico. En el segundo paso, se puede elegir para filtrar biomarcadores elegibles en diferentes fluidos biológicos (tales como saliva, lágrimas y la orina) y diferentes especies (por ejemplo, ratón y rata). Por otra parte, los investigadores pueden variar en la base de datos genómica y el programa de análisis de la vía. Aunque nuestro interés principal es identificar marcadores de cáncer humano, creemos que esta estrategia de minería puede ser aplicado ampliamente para identificar marcadores para la mayoría de otros tipos de enfermedades.
placas de microarrays en la parte superior representan seis tipos de tejidos buscaron en la plataforma Oncomine , incluyendo el de próstata, mama, pulmón, colon, ovario y páncreas. Paso 1: sobreexpresa genes en el cáncer en relación con su correspondiente tejido normal fueron filtradas por los términos de GO y
Q
valor de corte. Paso 2: marcadores de transmisión sanguínea se filtraron por la sangre
>,
>,
> y
> en el módulo biomarcador de programa IPA. forma trapezoidal en medio representa biomarcador capacidad de filtrado del programa de análisis de IPA. Paso 3: marcadores comunes se determinaron entre cada dos tipos de tumores. Paso 4: Se identificaron marcadores únicos para cada tipo de cáncer
Identificación de marcadores de cáncer elegibles
La minería de datos de 4 a 15 microarrays de datos de la plataforma Oncomine para los genes sobreexpresados en seis humano. cánceres en comparación con su expresión en tejidos normales conducido a la identificación de una lista de 3.064 a 19.645 perfiles de expresión de genes upregulated por tipo de cáncer. Nos la minería de genes upregulated porque una de las hipótesis que prevalece es que los biomarcadores más prometedores serán genes producidos en exceso o de sus productos de proteína [26], [27] (esto puede no ser cierto en general, y otros investigadores podría optar por genes de minas downregulated para su propósito específico). Idealmente, los marcadores tumorales transmitidas por la sangre se secretan o una nave de otro modo en el sistema circulatorio durante la tumorigénesis. Podrían ser secretadas por las células tumorales o liberados como consecuencia de la fragmentación de las células del tumor (Figura 2). Por lo tanto, se realizaron búsquedas de los genes upregulated por una combinación de palabras clave de ontología de genes controlados implicar al medio extracelular (ver
Materiales y Métodos
) en las células cancerosas, incluyendo aquellas proteínas codificadas unidos a o integrados en las membranas celulares, pero cuyos dominios extracelular puede ser encontrado a través de vertimiento en la circulación. Cuando los genes recuperados fueron filtrados por la tasa de falso descubrimiento corregido
Q gratis (
Q
≤0.05), entre 211 y 2.782 genes por el tipo de cáncer se sobreexpresa en el medio extracelular de las células cancerosas ( incluyendo el redundante). Se utilizó un estricto corregida tasa de falso descubrimiento valor de corte para seleccionar los genes regulados positivamente de manera significativa y para evitar falsas predicciones que surgen de la variación experimental en diferentes estudios. Estos genes regulados positivamente fueron importados al módulo de análisis de biomarcadores IPA y entre 165 y 961 genes fueron identificados como marcadores candidatos elegibles por el tipo de cáncer (Tabla S1).
Identificación de marcadores de cáncer de transmisión sanguínea
los marcadores elegibles que se recuperaron a partir del análisis de biomarcadores IPA incluyen aquellos marcadores regulados positivamente en los tejidos o fluidos biológicos de pacientes con cáncer. A continuación, se filtró a los marcadores de transmisión sanguínea porque tienen dos importantes ventajas sobre otros tipos de indicadores. En primer lugar, los glóbulos se comunican con las células y matrices extracelulares en casi todos los tejidos y órganos en el cuerpo. Por lo tanto, los perfiles de expresión génica de células de la sangre pueden reflejar la presencia de la enfermedad en el cuerpo [2], [3]. En segundo lugar, la recogida de muestras de sangre es menos invasiva y más segura, lo que permite un mayor tamaño de muestra y muestreo repetido para controlar la progresión de la enfermedad. Desde el módulo de filtro IPA biomarcador, se identificaron entre 57 y 292 (sangre /plasma /suero) marcadores de transmisión sanguínea según el tipo de cáncer humano (véase genes identificados en el Adicional S1 Archivo). Mediante el examen de IPA y IHOP bases de conocimiento [11], [25], se determinó que la mayoría de los marcadores tumorales transmitidos por la sangre son secretadas, o glicosilfosfatidilinositol (GPI) y proteínas de la membrana -anclada integrales. La detección de la regulación al alza en las muestras de sangre del paciente puede desencadenar un tratamiento más temprano antes de que el crecimiento del tumor [2] - [4]. Además, estas firmas upregulated podrían ser explotadas para entender las vías relacionadas con el cáncer humano y desentrañar las asociaciones entre diferentes tumores. Aunque el mecanismo funcional de conducir los diversos perfiles de expresión de genes en la sangre de pacientes con o sin cáncer no está claro, está emergiendo la utilidad clínica potencial de estos genes o sus productos proteicos. Como controles, hemos enumerado a continuación un par de marcadores derivados de la sangre, identificados por nuestro trabajo, que también han sido seleccionados por otros estudios como marcadores tumorales candidato o ya están siendo utilizados clínicamente, España
leucemia eritroblásticos viral homólogo de oncogén 2 (ErbB2).
ErbB2 se conoce comúnmente como Her-2 /
neu fotos: por los médicos [28]. Es un receptor tirosina cinasa unido a la membrana celular de la superficie que normalmente está implicado en la vía de transducción de señal que conduce al crecimiento y la diferenciación celular [29]. En nuestro estudio, hemos identificado ErbB2 como un biomarcador de transmisión sanguínea universal para cinco tipos de cáncer (próstata, mama, pulmón, ovario y páncreas). Esto es consistente con los hallazgos de que la amplificación de este gen o la sobreexpresión de su producto proteico está asociado con cánceres incluyendo cáncer de mama, de pulmón, de ovario, de páncreas y [28] - [31]. En particular, la amplificación de
ErbB2
gen se ha encontrado en 25% a 30% de cáncer de mama, y se ha aprobado formalmente por la FDA como un biomarcador de suero para el diagnóstico de cáncer de mama [30]. A nuestro entender, la sobreexpresión de
ErbB2
gen no se ha informado para el cáncer de próstata.
El cáncer de mama 1/2, de inicio temprano (BRCA1 /BRCA2).
BRCA1
y
¿Cuáles son BRCA2 genes implicados directamente en el crecimiento celular, la división y la reparación del ADN dañado. Las variaciones de genes o sus productos proteicos se han implicado en la próstata, de mama, y cáncer de ovario [32]. También existe una fuerte evidencia para sugerir que los dos genes podrían ser utilizados como marcadores predictivos para el tratamiento de cáncer de mama y de ovario [32] - [35]. Encontramos ambos genes como marcadores potenciales en estos tres tipos de tumores, así como cáncer de pulmón. La sobreexpresión de los genes en cuatro cánceres humanos puede sugerir que ellos están involucrados en un fenómeno generalizado o mecanismo funcional de los pacientes con estos cánceres.
El antígeno prostático específico (PSA).
PSA, también conocida como calicreína III (KLK3), es una proteína producida por las células de la glándula de la próstata y que está elevada en la presencia de cáncer de próstata u otros trastornos de la próstata [17], [18]. Es un biomarcador de suero conocida y la medición de nivel de PSA sérico es la prueba más eficaces disponibles en la actualidad para la detección precoz del cáncer de próstata [36]. De acuerdo con otros hallazgos experimentales [37], se identificaron PSA como marcador de suero para algunos tipos de tumores que incluyen de próstata, mama y cáncer de pulmón, lo que indica que PSA no es cáncer de próstata-específico.
hialuronano vinculante proteína 2 (HABP2).
HABP2 es un miembro de la familia de la proteasa de serina que se encuentra en el plasma /suero y demostró que desempeñar un papel importante en la invasión del cáncer y la metástasis [38]. Un reversa en tiempo real de reacción en cadena de la polimerasa transcriptasa inversa (RT-PCR) escrutar estudio ha demostrado la sobreexpresión específica de la
HABP2
gen de adenocarcinoma de pulmón, entre los seis genes marcadores candidato para la detección de cáncer de pulmón de células no pequeñas [ ,,,0],39]. Se identificaron dos de estos genes marcadores de seis candidatos,
HABP2
y
CP gratis (ceruloplasmina), como posibles genes marcadores en suero para el cáncer de pulmón, lo que demuestra la utilidad de la estrategia de la minería en la determinación de la novela, lo que podría , marcadores sanguíneos clínicos útiles para el cáncer humano.
factor II de crecimiento tipo insulina (IGF-II).
IGF-II codifica un miembro de la familia de la insulina de los factores de crecimiento de polipéptidos que son implicados en la patogenia de la neoplasia en diversos tejidos [40], [41]. Curiosamente, nuestro enfoque minería identificó IGF-II como un marcador sérico potencial de mama, pulmón, y cáncer de ovario. Se ha identificado por un experimento reciente de microarrays de proteínas sobre la base de un análisis de sangre como uno de los cuatro marcadores séricos para discriminar entre los grupos sanos y pacientes con cáncer de ovario epitelial (EOC) [42]. En este estudio proteómico, el nivel de proteína IGF-II se reduce en pacientes con EOC en comparación con los controles sanos, mientras que en nuestro minera microarrays de genes que se upregulated en el cáncer de ovario. Estos hallazgos indican que el estudio de genes de microarrays solo puede ser insuficiente y un estudio más riguroso que implica la proteómica experimentos o microarrays de anticuerpos son necesarios para validar los marcadores candidatos en el nivel de expresión de proteínas. Sin embargo, nuestro estudio es coherente con otros resultados que la regulación por incremento de nivel de IGF-II podría ser utilizado para diagnosticar de mama [43], [44] y el pulmón [45] cánceres.
identificación de biomarcadores tumorales común
los marcadores tumorales compartidos entre cada dos tipos de tumores entre los seis tumores humanos fueron analizados por la función de análisis de comparación de biomarcadores del programa de IPA y se resumen en forma de matriz (Figura 3; véase S2 archivo Suplementario). El cáncer de ovario es la más marcadores en común con la próstata (113), de mama (107), y cáncer de pulmón (134) entre los 15 pares diferentes de cáncer, posiblemente debido a que hemos identificado cáncer de ovario que tiene los biomarcadores de transmisión sanguínea mayoría (292) ( véase la Tabla S1) entre los seis tipos de cáncer. Sin embargo, estos solapamientos sorprendente entre diferentes tipos de cáncer indican que la mayoría de los genes marcadores candidato puede de hecho estar estrechamente relacionada con múltiples vías oncogénicas de la metástasis del cáncer. Uno de los cuellos de botella en el descubrimiento de marcadores de cáncer apropiadas es una mala comprensión de la fisiopatología de la enfermedad [26], [27], [46]. Como tal, la sobreexpresión universal de marcadores comunes a través de diferentes tipos de cáncer humanos puede ayudar en la comprensión y el descubrimiento de los mecanismos funcionales generalizadas de crecimiento del tumor y la invasión. Además, los genes marcadores comúnmente upregulated pueden ayudar a relacionar los marcadores relevantes a la patogénesis de un cáncer particular, mientras que cualquier correlación con otros tipos de cáncer puede sugerir nuevas estrategias de focalización terapéuticos. Por otra parte, marcadores comunes podrían ser útiles en el aumento de la sensibilidad y especificidad de la evaluación convencional. Por ejemplo, los biomarcadores identificados universales podrían ser utilizados por los patólogos para descubrir la invasión del cáncer cuando se completa la evaluación histológica es insuficiente [15]. Para probar la hipótesis de que los marcadores comunes compartidos por varios tipos de tumores se podrían utilizar para distinguir entre las condiciones benignas /malignas, se ha determinado el conjunto común de los marcadores a través de la próstata, de mama y cáncer de pulmón (ver "S3 Archivo Suplementario - próstata, mama, y markers.xls pulmonar común "). Sorprendentemente, después de consultar manualmente la base de datos y base de datos de conocimiento IHOP IPA, 13 marcadores de los 35 marcadores comunes (~ 1/3) han sido la literatura-confirmado que servir como marcadores de pronóstico para la progresión y la invasividad de los tumores humanos (Tabla S2). Aunque no existen evidencias directas de que el resto de los 22 marcadores comunes pueden diferenciar entre las condiciones benignas /malignas, creemos que todos ellos pueden estar involucrados en la metástasis del cáncer.
a
la comparación de los biomarcadores entre el mismo tipo de tejido no está disponible.
b Francia El solapamiento por ciento de los marcadores comunes entre cada dos tipos de cáncer se proporciona entre paréntesis.
Identificación de biomarcadores tumorales únicas
En el examen de la común biomarcadores entre cada dos tipos de cáncer, se produjeron 3 a 59 biomarcadores exclusivos para cada tipo de cáncer (Tabla S1, Figura 4; ver S2 archivo Suplementario). En efecto, menos del veinte por ciento del total de los biomarcadores basados en la sangre identificados por el tipo de cáncer son únicos. Algunos de los biomarcadores que aquí se han sugerido como biomarcadores específicos putativos de otros estudios. Por ejemplo, la leptina (LEP), una hormona de proteína con efectos importantes en la regulación del metabolismo del cuerpo, se ha informado que una de las cuatro biomarcadores séricos específicos para la detección temprana de cáncer de ovario [42]. Nuestro estudio confirma su potencial como marcador de transmisión sanguínea única para el cáncer de ovario. Del mismo modo, se identificaron la metaloproteinasa de matriz 2 (MMP-2) como un biomarcador específico para el cáncer de páncreas, consistente con los hallazgos experimentales que muestran que su regulación por incremento, en comparación con la de otras metaloproteinasas, parece particularmente importante en el crecimiento y la difusión de cáncer de páncreas [ ,,,0],47] - [49]. Creemos que estos biomarcadores únicos podrían ser combinados para producir un panel de marcadores que podrían mejorar la selectividad y sensibilidad para el diagnóstico precoz del cáncer.
Horizonal eje de la trama es el tipo de tumor, incluyendo el de próstata, mama, pulmón, colon, ovario, páncreas y cáncer. El eje vertical de la izquierda es el número de marcadores únicos identificados para cada uno de los seis tipos de cáncer, representados por columnas rojas en la trama. El eje vertical de la derecha es el porcentaje único marcador del total de los marcadores de transmisión sanguínea identificados por tipo de cáncer, representado por columnas verdes en la parcela.
Identificación de genes marcadores de alta clasificación prometedores
Otro aplicación de la estrategia de la minería es la priorización (de acuerdo con
t
valores) de los genes marcadores sobreexpresada mejor clasificado con pruebas biológicas que implican a su importante papel en el cáncer. Anteriormente se ha prestado poca atención a su potencial como marcadores candidatos o que se pasaron por alto simplemente por el desafío en la validación de un gran número de genes candidatos. Estos genes marcadores mejor clasificados son valiosas porque son cuantitativamente más sobreexpresado que los otros genes marcadores y por lo tanto aumentan la sensibilidad del diagnóstico de cáncer. Esos científicos interesados en el descubrimiento de marcadores de cáncer más podría analizar y validar estos marcadores candidatos para que sean de utilidad clínica [26], [27]. Como ejemplos, hemos enumerado a continuación cuatro mejor clasificado de genes identificados en nuestro estudio.
matriz metaloproteinasa-1 (MMP-1) para el cáncer de mama.
MMP-1 es una de zinc-ion peptidasa -vinculante secretado en el espacio extracelular y participa en la degradación de la matriz extracelular. Upregulation de MMP-1 mRNA y niveles elevados de su proteína se han observado en varios tipos de cáncer [50]. Sin embargo, en el pasado, la mayoría de los estudios se han centrado en su significado de diagnóstico para el cáncer de pulmón [51] o su significado pronóstico para el cáncer de colon [52]. En particular, nuestro estudio identificó MMP-1 como el gen marcador más regulada al alza para el cáncer de mama, lo que abre la posibilidad, después de los estudios de seguimiento de validación, para su uso como marcador predictivo putativa en el cribado de cáncer de mama.
CD44 para el cáncer colorrectal.
CD44
codifica una glicoproteína de superficie celular que participan en las interacciones célula-célula, la adhesión celular y la migración. Esta proteína participa en una amplia variedad de funciones celulares, incluyendo la activación de los linfocitos y la metástasis del tumor [53]. En las bases de conocimiento de la API y la base de datos de IHOP, no hay pruebas que implican la expresión de esta proteína en el cáncer colorrectal [53], [54]. Se identificaron
CD44
como el gen marcador más regulada por incremento de cáncer de colon entre los 57 biomarcadores putativos. De este modo, CD44 podría ser otro marcador de diagnóstico prometedora para el cribado del cáncer colorrectal.
ceruloplasmina (CP) para el cáncer de ovario.
CP
codifica una metaloproteına extracelular que se une la mayor parte del de cobre en el plasma y regula la homeostasis del hierro-ion celular en la circulación [55]. En el pasado, se ha prestado poca atención a su papel en la neoplasia humana, a pesar de que se había sospechado que la expresión de la proteína ceruloplasmina está relacionado con el cáncer de ovario [56].