Extracto
La identificación y validación de biomarcadores para aplicaciones clínicas sigue siendo un problema importante para mejorar el diagnóstico y la terapia en muchas enfermedades, incluyendo el cáncer de próstata. Perfiles de expresión génica se aplican rutinariamente para identificar biomarcadores de diagnóstico y de pronóstico o nuevas dianas para el cáncer. Sin embargo, sólo unos pocos marcadores predictivos identificados
in silico
también se han validado para la relevancia clínica, funcional o mecánica en la progresión de la enfermedad. En este estudio, hemos utilizado un enfoque amplio, basada en la bioinformática para identificar biomarcadores tales través de un espectro de etapas de progresión, incluyendo lesiones normales y tumorales adyacentes, premalignas, primarios y finales de la etapa. minería Bioinformática de datos combinado con la validación clínica de biomarcadores por sensible, cuantitativa con transcripción inversa PCR (qRT-PCR), seguido de la evaluación funcional de los genes candidatos en los procesos relevantes de la enfermedad, tales como la proliferación de células cancerosas, la motilidad y la invasión. De 300 candidatos iniciales, se seleccionaron ocho genes para la validación por varias capas de minería de datos y filtrado. Para la validación clínica, la expresión diferencial de mRNA de los genes seleccionados se midió mediante qRT-PCR en 197 muestras de tejido de próstata clínico incluyendo la próstata normal, en comparación contra histológicamente benigno y tejidos cancerosos. Basándose en los resultados QRT-PCR, significativamente diferente expresión de ARNm se confirmó en la próstata normal en comparación con muestras de CaP malignos (para los ocho genes), pero también en tejidos de cáncer adyacentes, incluso en ausencia de células cancerosas detectables, lo que apunta a la posibilidad de efectos pronunciados de campo en las lesiones de la próstata. Para la validación de las propiedades funcionales de estos genes, y para demostrar su relevancia putativo de los procesos relevantes de la enfermedad, siRNA knock-down se realizaron estudios en modelos de cultivo de células organotípicos en 2D y 3D. El silenciamiento de tres genes (
DLX1
,
PLA2G7
y
RHOU) Hoteles en el cáncer de próstata líneas celulares PC3 y VCAP por siRNA dado lugar a la detención del crecimiento y la citotoxicidad marcada, sobre todo en condiciones de cultivo celular organotípicos 3D. Además, el silenciamiento de
PLA2G7
,
RHOU
,
ACSM1
,
LAMB1
y
CACNA1D
también dio lugar a una reducción de las células tumorales la invasión de PC3 organoid culturas. Para
PLA2G7
y
RHOU
, los efectos de siRNA silenciamiento sobre la proliferación celular y la motilidad también pudieron ser confirmados en cultivos monocapa en 2D. En conclusión, DLX1 y RHOU mostraron el mayor potencial como biomarcadores clínicos útiles para el diagnóstico de CaP, validado además por sus roles funcionales en la progresión del CaP. Estos candidatos pueden ser útiles para la identificación más fiable de las recaídas o fallos previos de tratamiento de las metástasis locales o distantes recurrencia
Visto:. Alinezhad S, Väänänen RM, Mattsson J, Li Y, Tallgren T, N Tong Ochoa, et al. (2016) La validación de nuevos biomarcadores de progresión del cáncer de próstata mediante la combinación de Bioinformática, clínica y estudios funcionales. PLoS ONE 11 (5): e0155901. doi: 10.1371 /journal.pone.0155901
Editor: Natasha Kyprianou, Universidad de Kentucky College of Medicine, Estados Unidos