Extracto
No-músculo-invasivo cáncer de vejiga (CVNMI) es uno de los más todavía se necesitan los tumores malignos comunes en el sistema urológico con un alto riesgo de recurrencia, y biomarcadores no invasivos eficaces para CVNMI recaída. El proteoma de orina humana puede reflejar el estado del microambiente del sistema urinario y es una fuente ideal para el diagnóstico clínico de enfermedades del sistema urinario. Nuestro trabajo previo utiliza la proteómica para identificar 1643 de alta confianza proteínas en orina en la orina de una población sana. En este caso, hemos utilizado la bioinformática para construir una red de interacción proteína-proteína asociada a cáncer (PPI) que comprende 16 proteínas urinarias de alta abundancia basado en la base de datos proteoma urinaria. Como resultado, se seleccionó beta receptor del factor de crecimiento derivado de plaquetas (PDGFRB) para una validación adicional como un biomarcador candidato para el diagnóstico y el pronóstico CVNMI. A pesar de que los niveles de PDGFRB urinaria no mostraron diferencias significativas entre los pacientes pre- y post-cirugía (n = 185, P & gt; 0,05), más de 3 años de seguimiento, PDGFRB urinaria ha demostrado ser significativamente mayor en pacientes con recaída (n = 68) que en los pacientes sin recaídas (n = 117, P & lt; 0,001). Los niveles de PDGFRB urinaria se correlacionaron significativamente con el riesgo de 3 años de recurrencia de CVNMI, y estos niveles mejoraron la precisión de un modelo de predicción CVNMI riesgo de recurrencia que incluyó la edad, el tamaño del tumor, y el número de tumores (área bajo la curva, 0,862; IC del 95%, 0,809 a 0,914) en comparación con PDGFR solo. Por lo tanto, suponemos que PDGFRB urinaria podría servir como un biomarcador no invasivo para predecir la recurrencia CVNMI
Visto:. Feng J, Él W, Y la canción, Wang Y, Simpson RJ, Zhang X, et al. (2014) Crecimiento Derivado de Plaquetas Receptor del Factor Beta: A Novel urinaria biomarcador para la recurrencia de no músculo-invasivo del cáncer de vejiga. PLoS ONE 9 (5): e96671. doi: 10.1371 /journal.pone.0096671
Editor: Hari K. Koul, centro de Louisiana State University Health Sciences, Estados Unidos de América
Recibido: 16 de octubre de 2013; Aceptado: April 10, 2014; Publicado: 6 Mayo 2014
Copyright: © 2014 Feng 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 por el Laboratorio clave de Chongqing para la enfermedad Proyecto Proteómica. 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
el cáncer de vejiga es el séptimo cáncer más frecuente en todo el mundo, y aproximadamente el 80% de los casos son no músculo invasivo cáncer de vejiga (CVNMI), mientras que el 20% restante son músculo invasivo cáncer de vejiga (MIBC) [1 ] - [3]. De todos los nuevos casos diagnosticados de carcinomas de células transicionales, aproximadamente el 80% se presentan como tumores no músculo-invasivo (Ta-T1) [3]. Para CVNMI, el 50-70% de los pacientes desarrollarán recurrencia de la enfermedad dentro de los dos años de su diagnóstico inicial [4]. Actuales parámetros histopatológicos y clínicos convencionales, tales como el estadio del tumor, grado y tamaño de los tumores, se han estudiado bien en términos de proporcionar información pronóstica en relación con la progresión de la invasión muscular y la recurrencia. Sin embargo, ninguno de estos factores han demostrado ser suficiente para predecir el comportamiento diverso de CVNMI. De este modo, los biomarcadores para CVNMI recurrencia, que son no invasivos, se necesitan con urgencia para el tratamiento clínico.
orina humana es uno de los principales fluidos corporales y es una fuente ideal para el diagnóstico clínico, especialmente para enfermedades del sistema urinario, como la orina se puede obtener de forma no invasiva en grandes cantidades [5]. proteínas urinarias deben ser considerados como posibles fuentes de biomarcadores para varias enfermedades. En los últimos años, los grandes avances tecnológicos han tenido lugar en la proteómica, y se han identificado un gran número de proteínas en el proteoma urinaria de personas sanas [6] - [10]. Sin embargo, la aplicación de bases de datos Tal proteína urinaria para facilitar la identificación de biomarcadores para enfermedades ha experimentado un progreso limitado. Hasta el momento, la interacción proteína-proteína de datos (PPI) ha sido ampliamente utilizada para la identificación de biomarcadores con la suposición de que las proteínas de interacción reflejan significativamente estado de la enfermedad porque las proteínas no funcionan de forma aislada, sino que interactúan entre sí. Además, pueden proporcionar hipótesis tales como vías de señalización y otros mecanismos que influyen en la evolución de la enfermedad. Construcción de una red PPI podría poner de relieve las proteínas asociadas a la enfermedad que tienen la función biológica. En este estudio, hemos tratado de detectar posibles biomarcadores para el diagnóstico y el pronóstico CVNMI mediante la construcción de una red PPI asociada al cáncer basado en la orina proteoma humano sano, y que reveló que PDGFRB podría servir como un biomarcador pronóstico para CVNMI recurrencia.
Materiales y Métodos
Ética declaración
el estudio fue aprobado por el Comité de Ética del hospital Xinqiao, Chongqing y se adhiere a los principios de la declaración de Helsinki. Además, el consentimiento informado por escrito fue obtenido por los pacientes en este estudio.
alta abundancia de proteínas urinarias conjunto de datos
Nuestro estudio previo identificó 1641 de alta confianza proteínas en orina en la población sana [11]. La definición de una proteína de alta abundancia se estableció arbitrariamente como uno con & gt; 4 péptidos únicos y un número de espectros en la base de datos de & gt; 10. Se obtuvieron un total de 592 de alta abundancia de proteínas en orina para su posterior análisis bioinformático (S2 Archivo).
proteínas de la membrana extracelular y de plasma se obtuvieron mediante análisis IR
Se utilizó el plug-in de bingo para encontrar estadísticamente excesivamente representados GO categorías de los datos biológicos como una herramienta para el análisis de enriquecimiento del conjunto de datos de alta abundancia de proteínas en orina. Para el análisis de enriquecimiento, necesitamos un conjunto de datos de prueba (que contenía proteínas urinarias 592 de alta abundancia) y un conjunto de referencia de la GO anotaciones para el proteoma humano completo. El análisis se ha realizado mediante una "prueba de hiper-geométricos", y todos GO términos que fueron significativas con P & lt; 0,0001 (después de corregir las múltiples pruebas utilizando las correcciones tasa de falso descubrimiento Benjamini y Hochberg) fueron seleccionadas como sobre-representados. A continuación, se seleccionaron las proteínas que fueron anotados como "extracelular" y "membrana plasmática" para la construcción de la red PPI.
red PPI construcción
Las interacciones proteína-proteína se prevé utilizar la herramienta de búsqueda para el La recuperación de genes que interactúan /proteínas v9.0 (CADENA) de base de datos (http://www.string-db.org/). Las proteínas fueron vinculados con base en los siguientes seis criterios; barrio, la fusión de genes, co-ocurrencia, la co-expresión, la evidencia experimental y las bases de datos existentes [12].
proteínas asociadas a cáncer en la red PPI se analizaron mediante el enriquecimiento KEGG vía
Utilizamos ClueGO, una herramienta fácil de usar Cytoscape plug-in [13], para integrar términos de ontología de genes (GO), así como la enciclopedia de Kyoto de genes y genomas (KEGG) /vías BioCarta para crear una red plazo GO /vía funcionalmente organizada para la red de proteínas en la orina. Las pruebas de enriquecimiento para los términos y grupos eran dos caras (/agotamiento de enriquecimiento) pruebas basadas en la distribución hiper-geométricos, y todos los términos asociados con el cáncer que fueron significativas con P & lt; 0,05 (después de corregir las múltiples pruebas utilizando el Benjamini y Hochberg falsa se seleccionaron las correcciones descubrimiento tasa) para su posterior análisis. El umbral de puntuación de Kappa fue ajustado a 0,5. ClueGO visualiza los términos seleccionados en una red de anotación funcional agrupado que refleja las relaciones entre los términos basados en la similitud de sus proteínas asociadas.
Los participantes del estudio
Un total de 185 casos CVNMI histológicamente demostradas eran seleccionado a partir de enero de 2007 a enero de 2010. los criterios de inclusión en el estudio fueron los siguientes: diagnóstico histopatológico de carcinoma de células transicionales de vejiga que fue recién diagnosticado y no tratado, sin antecedentes de otros tumores, y la capacidad para llevar a cabo el seguimiento. Los pacientes incluidos 160 hombres y 25 mujeres de 32 a 83 años (edad media, 62,1 años). Todos los pacientes fueron sometidos a resección transuretral de tumor de vejiga (RTU). Todos los pacientes con CVNMI recibieron mitomicina C intravesical (MMC) o instilaciones pirarubicina (THP) una vez por semana durante las primeras 8 semanas y luego mensualmente hasta 1 año. Se definió la recurrencia como la recurrencia de CVNMI primaria con un estadio patológico igual o inferior. Otras características clínicas y patológicas de los pacientes reclutados se resumen en la Tabla 1. El grado y el estadio de los pacientes fueron definidos de acuerdo con los criterios de la OMS de 1973 para el grado y el sistema de clasificación TNM de 2002.
Muestra de orina preparación
muestras de orina de la mañana todos los días se recogieron durante los 3 días antes de la cirugía primaria y durante los 3 días después de la cirugía. Las muestras de orina fueron almacenadas a -80 ° C hasta que se recogieron todas las muestras. Diez mililitros de orina fue tomada de cada muestra antes de la cirugía y después de la cirugía y se agruparon juntos. Las muestras de orina se centrifugaron a 10.000 xg durante 30 min a 4 ° C para eliminar los residuos celulares, y el sobrenadante se concentró y se desalaron mediante el uso de una membrana con un corte de 10 kDa. La cantidad de proteína en los concentrados de orina se midió usando un Kit de ensayo de proteínas Coomassie (Pierce, Rockford, IL, EE.UU.). Poco después, los concentrados de orina fueron congeladas a -80 ° C.
análisis de la expresión PDGFRB sobre los tejidos CVNMI
Se seleccionaron los tejidos CVNMI de recaída y pacientes sin recaída para la validación de inmunohistoquímica. Todos los tejidos se fijaron con formaldehído al 10% y embebidas en parafina. Los tejidos se cortaron en 4 micras de espesor. El anticuerpo para PDGFRB fue adquirido de Abcam. Se utilizó una técnica de inmunohistoquímica de dos pasos. Brevemente, las secciones fueron desparafinados e hidratada, y luego se hierven en 10 mM de tampón de citrato, pH 6,0 durante 10 min. El bloqueo se realizó con la unión no específica con 5% (v /v) de albúmina de suero bovino (BSA) durante 10 min. Las secciones se incubaron con PDGFRB Ab (1:200 dilución de trabajo) a 4 ° C durante 12 h en una cámara húmeda. Después de lavar con 0,02 M tampón fosfato salino pH (PBS) 7.4 tres veces, las secciones se incubaron con anticuerpo secundario conjugado con polímero marcado con HRP (Abcam) a 37 ° C durante 30 min. Las secciones fueron incubadas con sustrato DAB líquido-cromógeno durante 10 minutos a temperatura ambiente, se enjuagan en agua destilada, y de contraste con hematoxilina.
Validación por Western Blot
Aproximadamente 20 g de proteínas en orina era separados por 12% SDS-PAGE, después se transfirieron a una membrana de PVDF (Millipore, EE.UU.), y se sondearon con anticuerpo proteínas PDGFRB anti-humanos de conejo policlonal (1:2000, Abcam, EE.UU.), respectivamente. Las transferencias se marcaron con rábano picante anticuerpos secundarios conjugados con peroxidasa (1:10000) y se visualizan por un aumento de quimioluminiscencia (ECL) sistema de detección (Pierce Biotech Inc., Rockford, IL).
ELISA
La cantidad de proteína en los concentrados de orina se midió utilizando un kit de ensayo de proteínas Coomassie (Pierce, Rockford, IL, EE.UU.). PDGFRB proteína humana se cuantificó con kits ELISA de Uscn Life Science Inc. (Wuhan, China) según las instrucciones del fabricante.
El análisis estadístico
Una prueba t no pareada y un modelo lineal se utilizaron para analizar la correlación entre los grupos. Un proceso de selección de modelo por etapas se utilizó para llegar a un modelo parsimonioso. El modelo de regresión logística se utilizó para describir la relación entre los niveles de PDGFRB urinaria y el riesgo de recurrencia del cáncer de mama y otras observaciones clínicas. (ROC) curvas de eficacia Se trazaron para evaluar la sensibilidad y especificidad de las mediciones de biomarcadores para predecir la recurrencia de CVNMI. Los valores de p de dos colas de menos de 0,05 se consideraron significativos. Las variables continuas se expresan como la media ± la desviación estándar a menos que se indique lo contrario.
Resultados
Construcción de una red PPI urinaria asociada al cáncer basado en nuestra base de datos anterior proteoma urinaria
hemos informado anteriormente de que 1641 alta confianza de proteínas en orina fueron identificados en una población humana sana por cuatro técnicas de fraccionamiento (en gel, 2DLC, OFFGEL y MRP) junto con HPLC-Chip-MS /MS [11]. En esto, hemos tratado de encontrar candidatos de biomarcadores de pronóstico no invasivos para CVNMI recurrencia a través del análisis bioinformático de la orina proteoma población sana. Para encontrar biomarcadores de proteínas urinarias que son adecuados para los métodos de examen clínico de rutina, que primero proyectado para las proteínas urinarias de alta abundancia en la base de datos del proteoma urinaria, que por nuestra definición tenían & gt; 4 péptidos únicos y tenía un número espectros de & gt; 10. Un total de 592 de alta abundancia de proteínas en orina se obtuvieron de la base de datos proteoma urinaria para su posterior análisis (S2 Archivo).
Para evitar la contaminación con desechos celulares, las proteínas que fueron anotados como "extracelular" y "membrana plasmática "del total de proteínas en orina fueron seleccionados por el análisis de bingo. En total, 544 proteínas estaban vinculados con al menos un término de anotación dentro del componente celular GO. En, 37 significancia términos exhibido totales (P & lt; 0,0001) por ser excesivamente representados e insuficientemente representados términos comparación con toda la lista de entradas de proteínas Internacional (IPI). Una información más detallada sobre el análisis GO está disponible como archivo S2. Como se muestra en la Figura 1A, en la categoría componente celular, GO términos relacionados con las proteínas extracelulares tales como la región extracelular (269 proteínas que se encuentran), el espacio extracelular (140), la matriz extracelular (68), y la membrana de plasma (197) se sobre-representados, como era de esperar. Se obtuvieron un total de 373 proteínas en orina que fueron anotados como "región extracelular" y "membrana plasmática" para su posterior construcción de la red PPI (S2 Archivo). Debido a que la red PPI es significativo para reflejar el estado de la enfermedad en comparación con las proteínas individuales, las 373 proteínas se utilizaron para construir una red PPI a través del análisis STRING. los nodos individuales y pequeños componentes de la red PPI que se había reunido inicialmente fueron retirados, y sólo el componente más grande se guardan como una nueva red PPI, que estaba compuesto por 312 nodos y 1779 interacciones (Figura 1B). La información de red PPI se describe en detalle como S2 de archivos. Para investigar más a las proteínas asociadas al cáncer en esta sub-red, las 312 proteínas codificadas fueron analizados utilizando el plug-in de Cytoscape ClueGO + CluePedia. Una red de anotación basado en KEGG vías fue creado como un grupo de la red organizada funcionalmente términos GO /vía (Figura S1 en el archivo S1). La información de red término se describe en detalle como S2 de archivos. Entre estas redes plazo, una red asociada a cáncer funcionalmente agrupados se muestra en la figura 1C. Se compone de 6 términos excesivamente significativamente específicos tales como "vías en el cáncer", "cáncer de endometrio", "cáncer de próstata", "glioma", "melanoma", "cáncer de vejiga" y "cáncer de pulmón de células pequeñas". La información con respecto a los términos de cáncer en la red KEGG asociado se describe en detalle en la Tabla 2. Además, se utilizaron un total de 15 proteínas, que se asocia con todos los términos cáncer 6 (Tabla 3), para construir un PPI urinaria asociada a cáncer la red (Figura 1D). Se observó además que el EGF y CDH1 en la red PPI fueron anotados como proteínas asociadas a cáncer de vejiga, y ambos receptor FGFR2 y PDGFRB podría interactuar con EGF (Tabla 3). Debido heterodímeros PDGFRB /EGFR se informó de expresar en células de cáncer de vejiga [14], y la vía EGF /EGFR jugaron un papel importante en el desarrollo del cáncer de vejiga [15], [16], PDGFRB fue seleccionado para una validación adicional como un biomarcador candidato cáncer de vejiga
(a) un total de 592 de alta abundancia de proteínas en orina en nuestra base de datos proteoma urinaria fueron seleccionados de acuerdo a los criterios de identidad de & gt;. 4 péptidos únicos y un número de espectros & gt; 10. Esas proteínas se analizaron mediante el plug-in de bingo en el software Cytoscape, y 373 proteínas fueron anotados como "región extracelular" y "membrana plasmática." Un mapa del componente celular se muestra. (SEGUNDO). Las redes de interacción proteína-proteína de las 373 proteínas fueron construidas por la cadena. Una red PPI, que se compone de 312 nodos y 1779 interacciones con la eliminación de nodos individuales, se obtuvo. (C) La red PPI fue analizada por el software Cytoscape con el ClueGO + Cluepedia plug-in. Se obtuvieron y se muestran seis términos KEGG enriquecido asociados con el cáncer. (D) Una red PPI urinaria asociada al cáncer compuesto por 15 proteínas de la orina que se asociaron con los 6 términos asociados con el cáncer se construyeron mediante cadena.
No hubo diferencias significativas PDGFRB de orina entre los pacientes antes y después de la cirugía
para confirmar la informática preliminares dan como resultado, se recogieron muestras de orina de 185 sujetos que fueron confirmados tener CVNMI (Tabla 1) antes y después de la cirugía. Los niveles urinarios PDGFRB fueron examinados por ELISA. Los resultados mostraron que los niveles de PDGFRB urinario disminuyó (300,1 ng /mg antes de la cirugía vs. 287,23 ng /mg después de la cirugía), pero la diferencia no fue significativa (P = 0,0607) (Figura 2). Esto indicó que PDGFRB urinaria no se podría derivar a partir de tejido indeseables CVNMI y no podría servir como un buen marcador biológico para el diagnóstico precoz CVNMI.
No hubo diferencia significativa entre los niveles de PDGFRB urinaria en pacientes CVNMI pre-cirugía y después de la cirugía (n = 185) (p = 0,067).
Correlación de los niveles de PDGFRB urinaria y la recurrencia de CVNMI
Para saber si PDGFRB urinaria podría estar asociada con una recaída de CVNMI, se llevó a cabo un estudio de seguimiento de 3 años para los 185 pacientes CVNMI. Los datos de seguimiento mostraron que entre los 185 pacientes CVNMI, 68 (36,8%) fueron posteriormente de un recurrencia después de la cirugía primaria (Tabla 1). En el grupo de recaída, el nivel medio de PDGFRB urinaria fue 395,3 ng /mg (rango intercuartil 306,65 a 440,01 ng /mg de proteína urinaria total), mientras que fue de 245 ng /mg (rango intercuartil 175,12 a 307,16 ng /mg de proteína urinaria total) para el grupo libre de recaída (Figura 3A, P & lt; 0,0001) se confirmó .Indeed, la expresión PDGFRB en la orina de pacientes con recaída resultó ser significativamente mayor que la que sin recaída en 3 años de seguimiento mediante Western Blot (Figura S2A en archivo S1). Sin embargo, no hubo diferencias significativas de la expresión PDGFRB en el tejido de cáncer entre los pacientes con recaída y libre de recaída en 3 años de seguimiento por IHC (Figura S2 B y S2C en S1 Archivo).
(A) Comparación del nivel de PDGFRB urinaria en recaída (n = 68) y pacientes sin recaída (n = 117) con CVNMI. El nivel de PDGFRB urinaria fue significativamente menor en los pacientes con recidiva que aquellos sin recurrencia (P & lt; 0,001). (B) La curva de características operativas del receptor (ROC) de PDGFRB urinaria. El AUC fue 0,826 (IC del 95%, 0,768 a 0,884). (C) El ABC de la edad, el tamaño del tumor y el número de tumores combinado fue de 0,636 (IC del 95%, 0,552 hasta 0,721). (D) La inclusión de PDGFRB en este modelo aumentó el AUC de 0,862 (IC del 95%, 0,809 a 0,914).
Un modelo de regresión logística se utilizó para estimar la relación entre PDGFRB urinaria y otras observaciones clínicas . No se observaron asociaciones positivas significativas entre los niveles urinarios PDGFRB y el tamaño del tumor (p = 0,03) y la edad (p = 0,019) (Tabla 4). Sin embargo, no hubo asociaciones significativas entre PDGFRB urinaria y el sexo, estadio patológico, o grado (Tabla 4). La relación entre PDGFRB urinaria y el riesgo de recurrencia del cáncer de mama se estimó más. El resultado mostró que la correlación entre los niveles de PDGFRB urinario y el riesgo de recurrencia del cáncer de mama fue estadísticamente significativa (Tabla 5, el factor de coeficiente fue -1,274, P & lt; 0,001). El tamaño del tumor (coeficiente, -1,193, p = 0,009) y el número de tumores (coeficiente, -0,986, p = 0,022) también se asociaron con un aumento del riesgo de recurrencia CVNMI (Tabla 5). Sin embargo, otras observaciones clínicas tales como la edad, el sexo, el estadio patológico y el grado no se asociaron significativamente con el riesgo de recurrencia CVNMI (Tabla 5).
Las curvas ROC se construyeron para la clínica factores y PDGFRB. El área bajo la curva (AUC) de la curva ROC para PDGFRB sola fue 0,826 (IC del 95%, 0,768 a 0,884) (Figura 3B). El ABC de la edad, el tamaño del tumor y el número de tumores combinado fue de 0,636 (IC del 95%, 0,552-0,721) (Figura 3C). La inclusión de PDGFRB en este modelo aumentó el AUC de 0,862 (IC del 95%, 0,809 a 0,914) (Figura 3D). Utilizando un umbral de 324,12 ng /mg, la sensibilidad fue del 70,6%, mientras que la especificidad fue del 81,2%. Cuando PDGFRB, la edad, el tamaño del tumor, y el número de tumores se combinaron, la sensibilidad aumentó a 82,7%, y la especificidad aumentó a 88,5%.
Discusión
El proteoma urinaria podría reflejar el sistema urinario microambiente, lo que podría desempeñar un papel muy importante en el desarrollo de tumores del sistema urinario y la progresión. La detección de la orina de biomarcadores no invasivos de cáncer de vejiga es prometedor. Aquí, hemos construido una red PPI asociada al cáncer compuesto por 15 de alto abundancia proteínas en orina utilizando enfoque de la informática para analizar el proteoma urinaria de una población sana (11). Curiosamente, una de las 15 proteínas, 9 (CTNNA3, COL4A6, KLK3, APC, APC2, FGFR2, PDGFRB, EGF, y COL4A2) fueron identificadas como proteínas de alta abundancia en el proteoma urinaria, pero éstos no fueron detectados o identificados como miembros proteínas de baja abundancia en el proteoma plasma [17]. Esto indica que estas proteínas se derivan mayormente de la secreción de célula del sistema urinario en lugar de a partir de plasma y podrían reflejar el microambiente característica del sistema urinario, que a su vez podrían proporcionar una valiosa información sobre el pronóstico de un tumor del sistema urinario. Entre los 9 proteínas, EGF, FGFR2, KLK3 y PDGFRB se asociaron con cáncer del sistema urinario de acuerdo con el análisis de la vía KEGG. De hecho, EGF /EGFR [18], FGFR2 [4], [19], KLK3 [20] - [23], y PDGFRB [14] se informó de jugar papeles importantes en el desarrollo del cáncer del sistema urinario y la progresión. Es bien sabido que la vía de EGF /EGFR desempeña un papel crítico en el desarrollo del cáncer de vejiga, la progresión y recurrencia. Aunque EGFR urinaria podría servir como un candidato biomarcador pronóstico prometedora para el cáncer de vejiga, se identificó como una proteína urinaria baja abundancia (1 péptido único y & lt; 10 espectros) y en la práctica era difícil de medir por ELISA (datos no mostrados). Similar a EGFR, FGFR2 y PDGFRB podría tener la capacidad de unirse EGF (Tabla 3, la base de datos STRING) y transducir las vías de señalización de PI3K y MAPK [24], [25]. Por otra parte, en lugar de PDGFRB FGFR2 podrían formar un heterodímero con EGFR en células de cáncer de vejiga, y esto podría inducir resistencia a la terapia anti-EGFR para el cáncer de vejiga [14]. Juntos, es razonable suponer que PDGFRB es un receptor importante para la progresión biológica del cáncer de vejiga, y debe servir como un biomarcador potencial para el diagnóstico y /o pronóstico CVNMI.
La orina se deriva del plasma que es ultrafiltrada por el riñón para eliminar los productos de desecho. A diferencia de la proteína de suero, la concentración de proteínas en orina varía con la dilución de la orina. Por otra parte, la proteína urinaria del mismo individuo varía en diferentes momentos debido al efecto de ejercicio, dieta, estilo de vida y otros factores [10], [26] - [28]. En este estudio, la variación de la dilución de la orina se elimina a través de la normalización para la proteína total, y la variación en el tiempo fue suficientemente controlada para mediante el uso de muestras de orina de la mañana agrupados de un paciente individual más de 3 días antes y 3 días después de la cirugía primaria (se recogieron muestras una vez al día). Se sabe que la proteína urinaria se diferencia por sexo y edad [26]. Se observó PDGFRB urinaria que se asociaron significativamente con la edad en lugar de género en este estudio (Tabla 4). Además, PDGFRB urinaria fue significativamente asociado positivamente con el tamaño del tumor (Tabla 4). En 183 pacientes CVNMI, el nivel de PDGFRB urinaria fue mayor en los pacientes con un tamaño de tumor grande (& gt; 3 cm; 329,6 ± 22,10 ng /ml, n = 46) en comparación con aquellos con un tamaño pequeño tumor (≤ 3 cm; 290,4 ± 11,08 ng /ml, n = 139) (Figura S3 en File S1, P = 0,0907). Esto sugiere que los niveles de PDGFRB urinaria aumentan con el tamaño del tumor. Por otra parte, no hubo diferencias significativas entre los pacientes CVNMI de la cirugía previa y posterior (Figura 2, p = 0,0607), lo que indica que PDGFRB urinaria no podía servir como un biomarcador de diagnóstico precoz eficaz para CVNMI. En un estudio adicional de seguimiento, se observó que los niveles de PDGFRB urinaria en los sujetos con recaída fueron significativamente más altos que aquellos sin recurrencia (Fig 3A), y estos también se correlaciona con el riesgo de recurrencia del cáncer de 3 años. Las AUC correspondiente fue de 0,826 (Figura 3B; IC del 95%, 0,768 a 0,884). Por otra parte, junto con las características clínicas tales como la edad, el tamaño del tumor, y el número de tumores, el AUC aumentó a 0,862 (Figura 3D; IC del 95%, 0,809 a 0,914), lo que sugiere que PDGFRB urinaria es un factor de riesgo para CVNMI recurrencia y podría servir como potencial biomarcador no invasivo para predecir la recurrencia de CVNMI.
Conclusión
En resumen, que por primera vez puso de manifiesto que PDGFRB urinaria podría servir como un biomarcador no invasivo para la predicción de CVNMI reaparición. La validación es necesaria por múltiples centros clínicos para su posterior aplicación en el ámbito clínico.
Apoyo a la Información
Archivo S1. Contiene
Apoyo figuras. Figura S1 Ejemplo de red. Figura S2 Validación de recaída. Figura S3 Determinación de PDGFRB urinaria. Figura S1. La red PPI fue analizada por el software Cytoscape con el plug-in ClueGO + Cluepedia. Se muestran los términos KEGG enriquecido. Figura S2. Validación de la expresión PDGFRB en la orina y en los tejidos tumorales de pacientes con recaída CVNMI y libre de recaída. La expresión de PDGFRB en la orina de los pacientes con recaída y CVNMI libre de recaída se analizó mediante transferencia Western (A). La expresión de PDGFRB en el tejido tumoral de los pacientes con recaída CVNMI (B) y libre de recaída (C) se analizó por IHC. Un total de 50 tejidos de cáncer de 27 pacientes en recaída y 23 sin recaídas fueron evaluados a través de inmunohistoquímica. No hubo diferencias significativas de la expresión de PDGFR en tejidos de cáncer entre los grupos de recaída y sin recaída. El representante 6 muestras de pacientes con recaída y sin recaída se mostraron en 3A y 3B, respectivamente. Figura S3. Determinación de la concentración PDGFRB urinario en pacientes CVNMI con un tamaño grande y pequeño tumor por ELISA. En 183 pacientes CVNMI, el nivel de PDGFRB urinaria fue mayor en los pacientes con un tumor de gran tamaño (& gt; 3 cm) en comparación con aquellos con un tamaño pequeño tumor (≤3 cm) (P = 0.0906)
doi: 10.1371. /journal.pone.0096671.s001 gratis (PDF)
S2 archivo.
Suplementario de datos
doi:. 10.1371 /journal.pone.0096671.s002 gratis (XLS)