Extracto
Proprotein convertases (PC) es una familia de proteínas que incluye nueve endopeptidasas subtilisina como serina-altamente específicos en mamíferos. El sistema de la PC está implicado en la carcinogénesis y los niveles de ARNm de PC altera en el cáncer, lo que sugiere estado de expresión de PC como un posible marcador para la tipificación del cáncer y el pronóstico. El objetivo de este trabajo fue evaluar el valor de la información del perfil de la expresión de los genes de PC. reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa se utilizó por primera vez para analizar los niveles de mRNA de todos los genes de PC, así como los genes metaloproteinasas de la matriz
MMP2
y
MMP14
, que son sustratos de PC, en 30 pares emparejados de muestras de tumor de cáncer de pulmón humano y los tejidos adyacentes sin patología. Los cambios significativos en la expresión de PC se han puesto de manifiesto en los tejidos tumorales: aumento
furina
nivel de mRNA (p & lt; 0,00005) y la disminución de los niveles de mRNA de
PCSK2 gratis (p & lt; 0,007),
PCSK5 gratis (p & lt; 0,0002),
PCSK7 gratis (p & lt; 0,002),
PCSK9 gratis (p & lt; 0,00008), y
MBTPS1 gratis (p & lt; 0,00004) como así como una tendencia a aumentar en el nivel de
PCSK1
ARNm. Cuatro grupos distintos de muestras han sido identificadas por análisis de agrupamiento de los patrones de expresión de genes de PC en tumor frente a tejido normal. Tres de estos grupos que cubren el 80% de las muestras cuentan con una elevación importante en la expresión de un único gen en el cáncer:
furina
,
PCSK1
, o
PCSK6
. Por lo tanto, los cambios en la expresión de genes de PC tienen un número limitado de escenarios, lo que puede reflejar diferentes vías de desarrollo tumoral y características crípticas de tumores. Este hallazgo permite considerar los ARNm de los genes de PC como potencialmente importantes marcadores tumorales
Visto:. Demidyuk IV, SHUBIN AV, Gasanov EV, Kurinov AM, Demkin VV, Vinogradova TV, et al. (2013) Las alteraciones en la expresión génica de pro-proteína convertases en cáncer de pulmón humano tiene un número limitado de escenarios. PLoS ONE 8 (2): e55752. doi: 10.1371 /journal.pone.0055752
Editor: Rossella Rota, Ospedale Pediatrico Bambino Gesú, Italia |
Recibido: 6 Septiembre, 2012; Aceptado 30 de diciembre de 2012; Publicado: 7 Febrero 2013
Derechos de Autor © 2013 Demidyuk 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 el Programa de la Academia rusa de Ciencias de Biología Molecular y celular, el Programa de la Academia de Ciencias de Rusia "Ciencia fundamental para la Medicina", de la Fundación rusa para la Investigación básica (nn proyecto. 12-04-00961 y 12 -04-01438), el Programa Federal "R & amp; D en llegar prioritarias del desarrollo Complejo Científico-Tecnológico de Rusia en 2007-2012" (contratos estatales y 02.522.11.2005 16.512.12.2002), el Programa Federal "el desarrollo de productos farmacéuticos y industria médica en la Federación de Rusia hasta 2020 y más allá "(contrato estatal 11411.1008700.13.084), y una subvención del Presidente de la Federación de Rusia para las Escuelas de la Ciencia (sin. 5638.2010.4). 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 convertases
pro-proteína (PC) es una familia de proteínas que incluye nueve endopeptidasas subtilisina como serina-altamente específicos en los mamíferos (revisado en [1]). La función clave de estas enzimas es el procesamiento y /o la activación de numerosas proteínas y péptidos. sustratos endógenos de PCs incluyen neuropéptidos, hormonas peptídicas, factores de crecimiento y diferenciación, moléculas de adhesión, proteínas de matriz extracelular, receptores, enzimas, factores de coagulación de la sangre y proteínas del plasma. Además, los virus patógenos y bacterias pueden utilizar PC host para cambiar en sus proteínas, tales como proteínas de la cubierta viral o toxinas bacterianas. Desde la activación de proproteínas en el momento y lugar adecuados es claramente esencial para la homeostasis, PCs están involucrados en el control de diversos procesos fisiológicos en la salud y la enfermedad. PC como un sistema de procesamiento cuentan con una combinación de especificidad y redundancia [2]: cada proteína del grupo tiene propiedades estructurales y funcionales únicas; al mismo tiempo, las propiedades de los PC se superponen. La especificidad y la redundancia se observan no sólo en los niveles de especificidad de sustrato y localización celular, sino también para los perfiles temporal /de tejido y, posiblemente, por los mecanismos de regulación de la expresión génica. En este contexto, la identificación de las propiedades fisiológicas individuales y socios naturales de enzimas de este grupo no es un asunto fácil, que puede ser resuelto correctamente sólo cuando los PCs son considerados como un sistema integrado.
Muchos de los PC son sustratos asociada con enfermedades malignas. Por ejemplo, la participación directa en la progresión tumoral y la metástasis se ha demostrado para el factor de crecimiento de tipo insulina 1 (IGF-1) y su receptor (IGF-1R), factor de crecimiento transformante β (TGF-beta), factor de crecimiento endotelial vascular C (VEGF-C), y metaloproteinasas de la matriz (MMPs) (revisado en [3]). Mediante la activación de las proteínas clave asociados con el cáncer, PCs tienen un efecto sobre la proliferación celular, la motilidad y la adherencia, así como la invasión tumoral, lo que sugiere PCs como dianas terapéuticas prometedoras [4].
Los primeros datos sobre la asociación de los PCs con cáncer se publicaron en 1987 [5]. Desde entonces, numerosos estudios analizaron la expresión de PC en el cáncer y las correlaciones entre los niveles de expresión de PC y las propiedades de cáncer utilizando diversos enfoques experimentales [6] - [21]. En general, los datos obtenidos demostraron niveles alterados de PC mRNAs en el cáncer. [9], [12], [16], la tasa de supervivencia [18], y la diferenciación neuroendocrina de células de cáncer [6], [7], [13] se muestran las correlaciones entre los perfiles de expresión de PC y la agresividad del cáncer. Esto nos permite proponer el estado de la expresión del sistema PC como un posible marcador para la tipificación del cáncer y el pronóstico.
El cáncer de pulmón es la enfermedad oncológica más extendida, que causa 1,4 millones de muertes al año [22]. No es sorprendente que los datos de expresión de PC se obtuvieron primero para este tipo de cáncer [5] - [7]. Estos, así como publicaciones más recientes [8], [11] - [13] demostraron la expresión alterada de
furina
,
PCSK1
,
PCSK2
, y
PCSK6
genes en el cáncer de pulmón. (De aquí en adelante, los símbolos de genes sigue las recomendaciones del Comité de Nomenclatura HUGO Gene, www.genenames.org. Las designaciones correspondientes proteínas comunes se dan en la Tabla 1.) Alta
furina
se encontró expresión en el pulmón de células no pequeñas carcinomas (NSCLC) vs. pequeños carcinomas de pulmón de células (SCLCs) [5], [8] y correlacionada con la agresividad de las líneas celulares de cáncer de pulmón [12].
PCSK1
y
PCSK2
expresión se detecta en gran medida en los cánceres con características neuroendocrinas, en particular, SCLC [6] - [8], [11], [13]. Al mismo tiempo,
PCSK6
expresión no se observa necesariamente en el cáncer de pulmón, aunque es más común en NSCLC que en SCLC [8]. Por lo tanto, la respuesta del sistema de PC varía con los tipos de cáncer de pulmón. encuestas de expresión de genes relacionados con el análisis de microarrays (incluidos los de todo el transcriptoma) demuestran una considerable heterogeneidad de las muestras de cáncer de pulmón [13], [23] - [26], y las diferencias reveladas se correlacionan con la tasa de los pacientes la supervivencia [23], [24 ], [26]. En general, este propone cáncer de pulmón como un sistema de prueba para evaluar el valor de la información del enfoque basado en perfiles de expresión de los genes de PC.
En este contexto, el presente trabajo por primera vez evaluados los niveles de mRNA todos los genes de PC en el cáncer de pulmón utilizando la transcripción inversa seguida de una reacción en cadena de polimerasa cuantitativa en tiempo real (qPCR). Además, se estudió la expresión génica de dos metaloproteinasas de matriz (MMP2 y MMP14), que son factores clave en la invasión del cáncer y la metástasis [27] y sustratos de PCs [28] - [30].
Materiales y métodos
Ética Declaración
la investigación fue aprobado por el Consejo de Blokhin Cancer Research Center (Moscú, Rusia) Revisión Institucional, y el consentimiento informado por escrito se obtuvo de cada paciente involucrado en el estudio.
Recogida de muestras de tejido
Las muestras de tejidos tumorales de cáncer y de los tejidos adyacentes sin patología histológica (en lo más al tejido de forma normal) fueron tomadas de 30 pacientes con carcinoma de pulmón de células pequeñas diagnosticada y no pequeñas carcinoma de pulmón de células (tumor en estadio I-III) durante la cirugía (Figura 1, Tabla S1). En todos los casos la localización de un nodo tumor primario se determinó. Si un tumor originado a partir de los bronquios más pequeño de segmentos periféricos de pulmón y no tenía relación con lumen bronquios, su localización se consideró periférica. Si un tumor se originó a partir de una gran bronquios, su localización se considera central. Las muestras de tejido normal fueron tomadas desde el borde de las resecciones (la distancia entre el tumor y los tejidos normales fue no menos de 20 mm). Todos los pacientes se encontraban bajo supervisión médica en el Centro de Investigación del Cáncer Blokhin (Moscú, Rusia) durante un período entre mayo de 2004 y noviembre de 2005. Ninguno de estos pacientes recibieron terapia de radio o químico para el momento de la investigación.
SCC , carcinoma de pulmón de células escamosas; AdC, adenocarcinoma; AdC /SCC, tanto ADC y células SCC se encontraron en el tejido tumoral; SCLC, carcinoma de pulmón de células pequeñas; P, localización del tumor periférico; C, la ubicación central del tumor; Y, tumor con queratinización; N, tumor sin queratinización; '-', sin datos. El mapa de calor se muestra en el registro
2 escala. Las células grises indican los especímenes con ARNm no detectable tanto en tejidos tumorales y normales.
Cada muestra se dividió en dos partes. El primero de ellos se congeló inmediatamente en nitrógeno líquido para el aislamiento del ARNm. La segunda parte se utilizó para el examen histológico después de la tinción de hematoxilina y eosina de secciones de parafina. muestras de tejido tumoral contenían más de 70% de las células malignas. En las muestras de tejidos normales, no se encontraron células malignas. Para las muestras de SCC se determinó presencia de keratinazation. Existencia de queratinización permitió hacer referencia una muestra a un grupo de cáncer bien diferenciado.
ARN aislamiento y purificación
El ARN total fue aislado de tumores o tejidos normales homogeneizada por lisis de isotiocianato de guanidina y ácido extracción de fenol con posterior eliminación de los aditivos de polisacáridos [31]. La purificación adicional se llevó a cabo por precipitación de ARN usando un kit RNeasy Mini (Qiagen, EE.UU.). Además el tratamiento con DNasa I (Promega, EE.UU.) se realiza de acuerdo con las recomendaciones del proveedor. Las muestras de ARN obtenidos se caracterizaron por electroforesis en gel de agarosa al 1%. La concentración de ARN se determinó por espectrofotometría.
síntesis de ADNc de doble cadena
Los oligonucleótidos AAGCAGTGGTATCAACGCAGAGTACGCrGrGrG y AAGCAGTGGTATCAACGCAGAGTACT
30VN se utilizaron (V = C, o G, o A) (Syntol, Rusia) en la reacción de transcripción inversa. Para la síntesis de la primera cadena de ADNc, 1 g de ARN aislado se incubó con transcriptasa inversa PowerScript (Clontech, EE.UU.) como se describe por Y. Zhu et al. [32]. La mezcla de reacción obtenida se utilizó para la segunda síntesis de la cadena seguido por PCR usando el ADN polimerasa Advantage 2 (Clontech, EE.UU.) y AAGCAGTGGTATCAACGCAGAGT imprimación en las siguientes condiciones: 95 ° C durante 1,5 min; hasta 17 ciclos de 95 ° C durante 20 s; 65 ° C durante 20 s; y 72 ° C durante 3 min. Para obtener cantidades iguales de todos los productos de amplificación, el número de ciclos varió (comúnmente, 15 ciclos).
PCR en tiempo real
PCR en tiempo real se realizó utilizando los cebadores y sondas de la sistema de ensayos de expresión génica TaqMan (Applied Biosystems, EE.UU.) (Tabla 1). TaqMan Pre-Desarrollado reactivo de ensayo de 20 x GAPDH (Applied Biosystems, EE.UU.) se utilizó para cuantificar el gen de referencia, gliceraldehído 3-fosfato deshidrogenasa (
GAPDH
). La PCR se llevó a cabo utilizando un ciclador Chromo4 Dyad Discípulo (BioRad, EE.UU.) de acuerdo con las recomendaciones del proveedor con el siguiente programa: 50 ° C durante 2 min; 95 ° C durante 10 min; 45 ciclos de 95 ° C durante 15 s y 60 ° C durante 60 s; el volumen de reacción fue de 20 l. Cada muestra se prueba al menos dos veces en los duplicados. El ciclo umbral se definió utilizando el software Opticon Monitor 3 (BioRad, EE.UU.).
procesamiento de datos experimental
Los datos experimentales obtenidos de genes en estudio se normalizaron a
GAPDH
los niveles de ARNm utilizando la fórmula:, y se promediaron los resultados (Tabla S1). Los valores para los tejidos tumorales y normales fueron designados como Expr
T y Expr
N, respectivamente. El Expr
T para Expr
N ratio (Ratio
T /N) y 95% intervalos de confianza se calcularon para cada gen.
En algunas muestras, los ARNm de algunos genes no se detectaron en el tumor o tejidos normales en uno de dos experimentos independientes. En estos casos, los valores Expr y Ratio se calcularon a partir de los datos de la otra experimento. En algunas muestras, PCR en tiempo real no pudo detectar ARNm de determinados genes en el tumor o tejidos normales en ambos experimentos; en estos casos el C
T se fija igual a 42 en la Ratio
T /N cálculos. Si ARNm fueron indetectables en los tejidos tumorales y normales en ambos experimentos, la Razón
T /N valores no fueron calculados.
Los análisis estadísticos se utilizó
Wilcoxon de pares emparejados suma de rangos para evaluar la significación de la diferencia entre los niveles de mRNA de los genes en tejidos tumorales y normales. se realizó Prueba de Kruskal-Wallis para evaluar la influencia del tipo de tumor, el estadio y características TNM sobre los niveles de mRNA de los genes estudiados. Correlaciones de Spearman se calcularon para evaluar la relación entre pares de perfiles de expresión génica. Cluster análisis de los patrones de expresión de genes y los perfiles de expresión se realizaron para la Expr y relación de
T /N valores por el método de Ward, utilizando los coeficientes de correlación de Spearman rango como la medida de distancia. Todos los análisis estadísticos anteriores se realizaron con el programa Statistica 8.0 (StatSoft, EE.UU.). mapas de calor se construyeron utilizando la herramienta de software Matrix2png [33].
Resultados y Discusión
En este trabajo, la PCR cuantitativa se utilizó por primera vez para analizar los niveles de mRNA de todos los genes de PC (que se enumeran en la Tabla 1), así como genes metaloproteinasas de la matriz
MMP2
y
MMP14
en 30 pares emparejados de muestras de tumor de cáncer de pulmón humano y los tejidos normales adyacentes (Tabla S1, Figura 1). La expresión de
MBTPS1
,
PCSK7
,
MMP2
, y
MMP14
se observó en todas las muestras de tejidos tumorales y normales; y
PCSK5
, en casi todas las muestras. Por el contrario,
PCSK4
mRNA se detectó en sólo dos muestras de tumores. Los perfiles de expresión de otros genes eran más complejas.
PCSK9 Versión taquigráfica se encontró en 29 muestras de tejido normal, pero sólo en los 18 tumores.
se detectó PCSK6
expresión en alrededor de dos tercios de los tejidos normales y tumorales; y
PCSK2
, en 15 y 11, respectivamente. Se observó las diferencias más pronunciadas entre la expresión normal y tejido tumoral para
furina
y
PCSK1
. Las muestras en las que se detectaron mRNAs de estos genes fueron dos veces más frecuentes en el tumor que en los tejidos normales, mientras que su expresión era indetectable en una fracción sustancial de ambos tumor (21/30 para
PCSK1
y 8/30 para
furina
) y las muestras normales (26/30 y 20/30, respectivamente). En general, estos resultados demuestran diferencias significativas en la expresión de genes individuales de PC en el pulmón humano, por un lado, y la alta variación en sus patrones de expresión (es decir, combinaciones de niveles de expresión de los genes) entre individuos, en el otro lado.
Los datos obtenidos son, en general, en buen acuerdo con los resultados publicados.
PCSK4
ha demostrado ser limitado en gran parte a los testículos y las células germinales de ovario [34] - [36]. PCSK1 y PCSK2, los principales activadores de la pro-hormonas y proneuropeptides dentro de la ruta secretora regulada, se detectan en gran medida en las células neuronales y endocrinos [37]. Todos los otros genes estudiados (que codifican tanto en PC como MMP) son comúnmente reportados como forma ubicua o ampliamente expresada. Así como otros autores, encontramos ARNm de
MBTPS1
,
PCSK5
,
MMP2
, y
MMP14
en todas o prácticamente todas las muestras de tejidos pulmonares normales y tumorales (por ejemplo, [38], [39], los conjuntos de datos GDS1650, GDS1673, y GDS2491 en la base de datos gene Expression Omnibus en www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/). En caso de PCSK6, en plena conformidad con otros datos publicados ([8], GDS1650, GDS1673, y GDS2491), nos pareció que el ARNm no en todos, pero gran parte de las muestras analizadas. Nuestros resultados relativos a
PCSK9
también están de acuerdo con los datos publicados (GDS1673), aunque la información actual acerca de la expresión de este gen en el pulmón es escasa. Encontramos
furina
mRNA en aproximadamente la mitad de todas las muestras, que está de acuerdo con los datos obtenidos por la tecnología de microarrays (GDS1650, GDS1673, y GDS2491), pero en contradicción con los datos publicados adquiridos mediante análisis de transferencia Nothern [5] , [8]. La razón de esta discrepancia puede ser explicada por las características de los métodos utilizados. Las mayores preocupaciones de inconsistencia
PCSK7
. Hay pocos datos sobre su expresión en el pulmón. Los datos presentados hasta ahora se obtienen con la tecnología de microarrays y no coinciden entre sí. Encontramos
PCSK7
mRNA en todas nuestras muestras, Gruber con compañeros de trabajo encontró que en 14 de 40 muestras de pulmón de no-enfermas ([40] y GDS1673), y Stearman con los colegas, no lo encontró en ninguna de 20 tumor y 19 normales muestras de tejido de pulmón ([41] y GDS1650). No parece posible explicar las razones de las diferencias, pero parece más probable que sea debido a las diferencias en las plataformas experimentales utilizados:. QPCR y varias generaciones de chips de Affymetrix
Por lo tanto, demuestran los datos obtenidos y publicados una alta variación en la expresión génica de PC entre los individuos. Esto da motivos para esperar que los niveles de mRNA de PC en tumor o tejido normal por sí solo puede tener cualquier valor pronóstico o pueden ser utilizados para la tipificación del cáncer. De hecho, no hay diferencias significativas entre los niveles de expresión de los genes analizados o sus patrones de expresión se han revelado para grupos de muestras normales o de cáncer con características clínicas similares. Del mismo modo, el análisis de conglomerados no pudo grupos de muestras con patrones de expresión de genes similares revelar
Al mismo tiempo, hemos encontrado moderada pero significativa (p & lt; 0,05). Correlaciones por pares entre los perfiles de expresión de los genes estudiados (tabla 2). Tenga en cuenta que los conjuntos de perfiles correlacionados diferían sustancialmente de tumor y los tejidos normales. Suponiendo que las correlaciones reveladas indican la regulación coordinada de la expresión génica, se puede proponer que la regulación de la expresión de los ordenadores y las MMP se modifica en el cáncer de pulmón. Es importante tener en cuenta, esto se aplica a la gran mayoría de los genes de PC. Por otra parte, las correlaciones entre los perfiles de los cambios en la expresión en el tumor frente a los tejidos normales (perfiles de expresión diferencial) se pueden atribuir a los mecanismos subyacentes a la expresión cambia común para varios genes.
Análisis de mRNA los niveles de los genes estudiados demostraron diferencias significativas entre los tejidos tumorales y normales: el nivel medio de
furina
ARNm aumentó (P & lt; 0,00005); los niveles de mRNA de
PCSK2 gratis (p & lt; 0,007),
PCSK5 gratis (p & lt; 0,0002),
PCSK7 gratis (p & lt; 0,002),
PCSK9 (
p & lt; 0,00008), y
MBTPS1 gratis (p & lt; 0,00004) disminuyó; mientras que
PCSK1
nivel de mRNA mostró una tendencia a aumentar (Figura 1). Por lo tanto, la expresión de siete de los ocho genes de PC (excepto
PCSK6
), cuyo ARNm es detectable en el pulmón, demostró cambios unidireccionales en el cáncer de pulmón en nuestras muestras. Aunque la expresión de PC se analizó en muchas publicaciones, este es un hallazgo original, ya que los niveles de mRNA de la mayoría de los genes de PC en tumor frente a los tejidos normales no se han cuantificado previamente. Al mismo tiempo, el alto nivel de
furina
expresión en NSCLC [5], [8] y otros tipos de cáncer [10], [16], [18] se ha informado anteriormente.
el papel de MMPs en la progresión del cáncer como reguladores del microambiente del tumor está recibiendo actualmente mucha atención (revisado en [42], [43]). En este estudio analizamos la expresión de dos genes de MMP de diferentes tipos: anclada a la membrana MMP2 secretada и MMP14. Estas proteasas son las principales MMPs que participan en la invasión del cáncer celular y la proliferación, la angiogénesis tumoral y la vasculogénesis, la adhesión celular y la migración, así como en la vigilancia inmune. Teniendo esto en cuenta, la ausencia de diferencias significativas entre los
MMP2
y
MMP14
niveles de expresión en el tumor y los tejidos adyacentes sin patología histológica puede parecer sorprendente. Sin embargo, este resultado está de acuerdo con amplia evidencia de altos niveles de su expresión tanto en el cáncer y las células del estroma en NSCLC [38], [39], [44] - [52]. Al mismo tiempo, una comparación directa de
MMP2
y
MMP14
expresión en tumores de cáncer frente a los tejidos normales adyacentes se informó sólo en dos publicaciones, y sus conclusiones se contraponen. El primero, similar a nuestro estudio, observaron diferencias significativas para ninguno de
MMP2
ni
MMP14
[46]. La última publicación demostró una elevada expresión de
MMP14
en el cáncer en relación con las muestras de pulmón normales [39]. Lo más probable es que esta discrepancia se debe a diferentes tipos de muestras analizadas: carcinomas de células escamosas (SCC) prevalecieron en el estudio anterior [46] y en nuestro trabajo, mientras que más adenocarcinomas (ADC) se analizaron en este último informe [39]
en nuestra opinión, el resultado más importante se obtuvo mediante la comparación de los patrones de cambios en la expresión de los genes de PC entre el tumor y los tejidos normales. El análisis de conglomerados divide las muestras estudiadas en cuatro grupos (Figura 2), que no se correlacionan con las características clínicas de los tumores disponibles. Tres de estos grupos (C1, C2, y C3) cubren 80% de las muestras. Cada grupo es bastante homogéneo y tiene un solo gen clave:
furina Hoteles en C1,
PCSK1 Hoteles en C2, y
PCSK6 Hoteles en C3. Por lo general, la expresión de genes clave es elevada en el cáncer; aunque, puede ser sin alterar o ligeramente disminuido en el contexto de una disminución sustancial en los niveles de ARNm de otros PCs (Figura 1). Indetectable
PCSK6
expresión en la mayoría de las muestras es un carácter adicional de C1, C3, mientras que cuenta con la expresión indetectable de
PCSK1
y /o
furina
en más de la mitad de las muestras. C4 es más heterogéneo. Las muestras de este grupo cuota de expresión similares cambios de
PCSK5
,
PCSK7
,
PCSK9
, y
MBTPS1
, así como los ARNm indetectables de
furina
y
PCSK1
en la mayoría de los casos. Por lo tanto, los cambios en la expresión de los genes de PC en el cáncer de pulmón tienen un número limitado de escenarios, que pueden corresponder a tipos de NSCLC no detectadas previamente.
Las muestras numeración corresponde a la Fig. 1. La relación
T /N valores en el mapa de calor eran fila normalizada y se muestra en escala lineal. Las células grises indican los especímenes con ARNm no detectable en ambos tejidos normales y cancerosas. longitud Branch refleja la distancia entre los nodos dendrograma. Los grupos encontrados se marcan como C1, C2, C3 y C4.
Es de interés que las enzimas codificadas por los genes clave de los grupos reveladas son para diferentes tipos de PC [53]. La furina, PCSK1, y PCSK6 tienen diferentes tipos de extensiones de C-terminales. Estos equipos tienen diferentes perfiles de expresión: PCSK1 se localiza en las células neuronales y endocrinos, PCSK6 ocurre ampliamente, y furina es ubicuo. Finalmente, se muestran diferentes patrones de secreción de: PCSK1 sigue la ruta secretora regulada, mientras que la furina y PCSK6 son secretadas constitutivamente. En este contexto, se puede proponer que los diferentes escenarios de alteración en la expresión de los genes de PC inducir diferentes cambios en la gama de sustratos activados.
Los datos disponibles hasta la fecha sólo puede proporcionar pistas sobre el origen de los grupos reveladas . Por ejemplo, con C2 activa
PCSK1
puede corresponder a NSCLC con signos de diferenciación neuroendocrina [54] - [65], lo que puede indicar el origen de estos tumores. La formación de C1 (
furina
) y C3 (
PCSK6
) puede estar mediada por el factor de transcripción E2F1, que regula al alza específicamente
PCSK6
pero no
furina
o
PCSK5
[66]. Sin embargo, estos datos proporcionan ninguna explicación fiable de los mecanismos subyacentes a los escenarios típicos de los cambios en la transcripción de PCs en el cáncer de pulmón. Aún así, al menos dos consideraciones radicalmente diferentes pueden avanzar. Por un lado, los efectos observados pueden deberse a las diferencias que existían antes de la transformación maligna, por ejemplo, las diferencias genotípicas entre los individuos o las diferencias de tipo de células dentro de un individuo. Por otra parte, puede ser debido a las alteraciones surgieron durante la formación de cáncer, en particular los trastornos locales en la expresión de genes de PC individuales o variedades de la desregulación global de la expresión génica. Por otra parte, los eventos observados pueden ser el resultado de los efectos de varios factores al mismo tiempo.
En general, el análisis de los patrones de cambios en la expresión de genes de PC en individuos permitió descubrir varios tipos de NSCLC y para demostrar que los cambios de expresión tienen un número limitado de escenarios, lo que puede reflejar diferentes vías de desarrollo tumoral y características crípticas de tumores. Este hallazgo merece más investigación, y permite considerar los ARNm de los genes de PC como potencialmente importantes marcadores tumorales.
Apoyo a la Información sobre Table S1.
Características de las muestras y los datos de expresión génica.
doi: 10.1371 /journal.pone.0055752.s001 gratis (XLS)
Reconocimientos
Reconocemos el Prof. D. Evgeny Sverdlov para valiosa contribución a la concepción del estudio y para la lectura crítica del manuscrito.