Extracto
La comprensión de la respuesta a los fármacos heterogéneo de pacientes con cáncer es esencial para la oncología precisión. análisis genómicos pioneros de los subtipos de cáncer individuales han comenzado a identificar los principales factores determinantes de la resistencia, incluyendo la regulación de los genes de resistencia a múltiples fármacos (MDR) y alteraciones mutacionales de objetivos farmacológicos. Sin embargo, estas alteraciones son suficientes para explicar sólo una minoría de la población, y se requieren mecanismos adicionales de resistencia a los fármacos o la sensibilidad a explicar el espectro restante de las respuestas del paciente para alcanzar en última instancia el objetivo de la oncología precisión. La hipótesis de que un análisis del tipo de cáncer bandeja de
in vitro
sensibilidades de drogas en toda numerosos linajes de cáncer mejorará la detección de asociaciones estadísticas y rendimiento más robusto y, sobre todo, los determinantes recurrentes de respuesta. En este estudio, hemos desarrollado un marco estadístico basado en el meta-análisis de perfiles de expresión para identificar los marcadores y los mecanismos de respuesta a los fármacos pan-cancerosas. Uso de la línea celular de cáncer de enciclopedia (CCLE), un gran panel de varios cientos de líneas celulares de cáncer de numerosos linajes distintos, que caracteriza a la vez mecanismos conocidos y novedosos de la respuesta a los fármacos citotóxicos incluyendo los inhibidores de la topoisomerasa 1 (TOP1; topotecan, irinotecan) y dirigido terapias que incluyen inhibidores de la histona deacetilasa (HDAC; panobinostat) y MAP quinasas ERK /MEK (; PD-0325901, AZD6244). En particular, nuestro análisis implicado reducida replicación y las tasas de transcripción, así como la deficiencia en los genes de reparación de daños en el ADN en la resistencia a los inhibidores de TOP1. La activación constitutiva de varias vías de señalización, incluyendo la vía de interferón /STAT-1 estaba implicado en resistencia al inhibidor de pan-HDAC. Por último, se identificaron una serie de desregulaciones aguas arriba de MEK como mecanismos de compensación de la resistencia a los inhibidores de MEK. En comparación con las estrategias de análisis alternativo pan-cáncer, nuestro enfoque puede aclarar mejor los mecanismos de respuesta de drogas pertinentes. Por otra parte, el compendio de marcadores putativos y mecanismos identificados a través de nuestro análisis puede servir de base para futuros estudios sobre estos fármacos
Visto:. Wang K, R Shrestha, Wyatt AW, Reddy A, J Lehár, Wang Y , et al. (2014) Un enfoque meta-análisis para la caracterización de los mecanismos Pan-Cáncer de sensibilidad a los fármacos en las líneas celulares. PLoS ONE 9 (7): e103050. doi: 10.1371 /journal.pone.0103050
Editor: Caterina Cinti, Instituto de Fisiología Clínica, c /o Toscana Vida Fundación de Ciencias, Italia |
Recibido: May 7, 2014; Aceptado: 30-may de 2014; Publicado: 18 Julio 2014
Derechos de Autor © 2014 Wang 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
Disponibilidad de datos:. La autores confirman que todos los datos que se basan los resultados son totalmente disponible sin restricciones. Todos CEL archivos están disponibles de GEO (GSE36139)
Financiación:. Los autores no tienen financiación o apoyo al informe
Conflicto de intereses:. Los co-autores AR y JL son empleados de Novartis Pharmaceuticals . Esto no altera la adhesión a 'PLoS ONE políticas en los datos y materiales de uso compartido.
Introducción
Durante la última década, el tratamiento del cáncer ha visto un cambio gradual hacia' los autores precisión la medicina 'y haciendo decisiones terapéuticas racionales para el cáncer de un paciente en función de su perfil molecular distinta. Sin embargo, la amplia adopción de esta estrategia se ha visto obstaculizado por una comprensión incompleta de los factores determinantes que impulsan la respuesta del tumor a diferentes medicamentos contra el cáncer. diferencias intrínsecas en sensibilidad a los fármacos o la resistencia se han atribuido previamente a un número de aberraciones moleculares. Por ejemplo, la expresión constitutiva de casi cuatrocientos resistencia a múltiples fármacos (MDR genes), tales como de unión a ATP transportadores de casete, puede conferir resistencia a los medicamentos universal en el cáncer [1]. Del mismo modo, las mutaciones en los genes del cáncer (tales como EGFR) que están dirigidos selectivamente por los inhibidores de molécula pequeña pueden mejorar o alterar la unión de drogas y por lo tanto modular la respuesta a los fármacos del cáncer [2]. A pesar de estos hallazgos, la traducción clínica de los inhibidores de la MDR han sido complicada por interacciones farmacocinéticas adversos [3]. Del mismo modo, la presencia de mutaciones en genes específicos sólo puede explicar la respuesta observada en una fracción de la población, que también restringe su utilidad clínica. Como ejemplo de esto último, los cánceres de pulmón inicialmente sensibles a la inhibición del EGFR resistencia a adquirir lo que puede explicarse por mutaciones de EGFR en sólo la mitad de los casos. Otros eventos moleculares, tales como MET amplificaciones proto-oncogén, se han asociado con la resistencia a los inhibidores de EGFR en el 20% de los cánceres de pulmón independientemente de mutaciones de EGFR [4]. Por lo tanto, todavía hay una necesidad de descubrir mecanismos adicionales que pueden influir en la respuesta a los tratamientos contra el cáncer.
Históricamente, los perfiles de expresión génica de
in vitro y modelos han desempeñado un papel esencial en la investigación de los determinantes subyacentes de drogas respuesta [5] - [8]. En concreto, los paneles de líneas celulares compilados para los tipos individuales de cáncer han ayudado a identificar marcadores predictivos de respuesta a fármacos específicos de linaje, como la asociación P27 (KIP1) con la resistencia a trastuzumab en cáncer de mama y la vinculación de los genes de transición epitelio-mesénquima a la resistencia a los inhibidores de EGFR en cáncer de pulmón [9] - [11]. Sin embargo, la aplicación de esta estrategia se ha limitado a un puñado de tipos de cáncer (por ejemplo, de mama, de pulmón) con un número suficiente de modelos de líneas celulares establecidas para alcanzar la potencia estadística necesaria para los nuevos descubrimientos.
Los estudios recientes abordan el problema del tamaño de las muestras limitadas por la investigación de
in vitro
sensibilidad a los fármacos de manera cáncer sartén, a través de grandes paneles de líneas celulares que combinan varios tipos de cáncer seleccionados por las mismas drogas [7], [8], [12], [13]. De esta manera, el análisis del cáncer bandeja puede mejorar la prueba de las asociaciones estadísticas y ayudar a identificar los genes desregulados o vías oncogénicas que recurrentemente promueven el crecimiento y la supervivencia de los tumores de diversos orígenes [14], [15]. El enfoque común que se utiliza para el análisis de cáncer sartén directamente piscinas muestras de diversos tipos de cáncer; sin embargo, esto tiene dos desventajas principales. En primer lugar, cuando las muestras se consideran en conjunto, las asociaciones de respuesta de expresión de genes de drogas significativa presentes en linajes de cáncer de menor tamaño pueden ser oscurecidos por la falta de asociaciones presentes en linajes de mayor tamaño. En segundo lugar, la gama de expresiones de genes y valores farmacodinámica de drogas a menudo son específicos al linaje e incomparable entre los diferentes linajes de cáncer (Figura 1A). En conjunto, estos problemas reducen el potencial de detectar asociaciones significativas comunes a través de múltiples linajes de cáncer.
(A) Representación esquemática que demuestra una mayor inconveniente del enfoque de cáncer agrupada de uso general (PC-Pool), a saber, que la expresión del gen y los perfiles farmacológicos de muestras de diferentes linajes de cáncer a menudo son incomparable y por lo tanto inadecuado para la puesta en común en un solo análisis. (B) de flujo de trabajo que representa nuestro enfoque PC-Meta. En primer lugar, cada linaje cáncer en el conjunto de datos-cáncer sartén se evaluaron de forma independiente para las correlaciones de respuesta de la expresión génica con las drogas en ambas direcciones positiva y negativa (paso 2). Entonces, un método meta-análisis se utiliza para agregar resultados de la correlación de linaje específico y determinar el cáncer sartén correlaciones expresión de respuesta. La importancia de estas correlaciones se indica mediante los valores de p de la prueba múltiple corregidos (meta-FDR; paso 3). A continuación, los genes que se correlacionan significativamente con la respuesta a los fármacos a través de múltiples linajes de cáncer son identificadas como marcadores de genes-cáncer pan (meta-FDR & lt; 0,01; Paso 4). Por último, las vías biológicas enriquecido significativamente en el conjunto descubierto de los marcadores de genes de cáncer de la cacerola se identifican como mecanismos de cáncer bandeja de respuesta (PI Score & gt; 1,0; Paso 5). Un subconjunto de los marcadores de cáncer de pan se correlacionaron con la respuesta al fármaco en los linajes de cáncer individuales se seleccionan como marcadores específicos de linaje. Los niveles de participación de los mecanismos de cáncer sartén en linajes individuales de cáncer se calculan a partir del análisis de la vía de enriquecimiento de estos marcadores específicos de linaje.
Para hacer frente a los problemas introducidos a través de un intercambio directo de datos, hemos desarrollado una marco estadístico basado en meta-análisis llamado "PC-meta '. PC-Meta identifica marcadores y mecanismos de respuesta al fármaco de cáncer de pan mediante el ensayo para las asociaciones de respuesta expresión de drogas de genes en cada linaje cáncer individual y la combinación de los resultados de cada linaje. Estudios anteriores han aplicado con éxito los meta-análisis para combinar conjuntos de datos genómicos incompatibles para un solo tipo de cáncer, y para combinar conjuntos de datos de diferentes tipos de cáncer para identificar los mecanismos comunes de la iniciación y progresión del cáncer [16] - [18]. Para nuestro conocimiento, este es el primer estudio para aprovechar meta-análisis en la identificación de los determinantes intrínsecos pan-cancerosas de respuesta a la terapia del cáncer.
Materiales y Métodos
línea celular de cáncer de enciclopedia (CCLE ) Conjunto de datos
El conjunto de datos pan-cáncer CCLE utilizado en este estudio abarca 1046 líneas celulares de cáncer derivados de 24 tipos de cáncer y apantallados para la sensibilidad farmacológica a 24 compuestos contra el cáncer [8]. La expresión y la sensibilidad a los fármacos de datos de genes pre-procesado se obtuvieron directamente del proyecto CCLE (http://www.broadinstitute.org/ccle/home; GSE36139). Las líneas celulares fueron perfilados antes del tratamiento para la expresión génica utilizando el Affymetrix U133plus2.0, y para las mutaciones en 33 genes del cáncer conocidos por el genotipado de espectrometría de masas (OncoMap). 50 valores de concentración inhibitoria (IC50) extrapoladas en el estudio original de los datos de respuesta a la dosis se utilizaron como medida de la eficacia del fármaco.
Metanálisis enfoque del análisis de Pan-cáncer
Nuestro PC-Meta enfoque para la identificación de marcadores y mecanismos de respuesta al fármaco de cáncer de pan se ilustra en la Figura 1B. Inicialmente, cada linaje cáncer en el conjunto de datos-cáncer del bombo se trata como un conjunto de datos distinto y evaluada de forma independiente por asociaciones entre los niveles de expresión de genes de referencia y valores de respuesta de drogas. Estas correlaciones expresión de respuesta específicos de linaje se calcularon utilizando la prueba de correlación de Spearman. Linajes que mostraron sensibilidad a los fármacos valor diferencial mínimo (que tienen menos de tres muestras o un registro
10 (IC50) de rango inferior a 0,5) fueron excluidos del análisis.
A continuación, los resultados de los individuos específicos al linaje Los análisis de correlación se combinaron mediante el metanálisis para determinar las asociaciones de expresión-respuesta-cancerosas sartén. Se utilizó el método de Pearson [19], un método de Fisher de una cola para el metanálisis. el método de Fisher es una técnica estándar que agrega múltiples valores de p en un único valor P meta donde un pequeño valor P meta indica significativa correlación expresión de respuesta en uno o más linajes de cáncer. método de Pearson puede reducir las falsas asociaciones resultantes de direcciones contradictorias de correlación en los diferentes linajes. Combina los valores de p linaje individual para correlaciones positivas y negativas por separado y devuelve el más importante de los dos valores combinados (meta P
+ y meta P
-) como la última meta valor P (meta P *) . A partir de esto, una prueba múltiple corregida se calculó utilizando el método de Benjamini-Hochberg (BH) meta valor P (meta-FDR). Para cada medicamento, los genes con meta-FDR & lt; 0,01 se consideraron marcadores de cáncer de pan de respuesta
A continuación, los mecanismos de cáncer de pan de respuesta fueron revelados mediante la realización de análisis de la vía de enriquecimiento en los marcadores de cáncer de pan descubiertos usando. el software Ingenuity Pathway Analysis (IPA; Ingenuity Systems, Inc., Redwood City, CA). La estadística sobre-representación de las vías canónicas del IPA se calculó mediante la prueba exacta y el método de corrección de pruebas múltiples BH Fischer. A 'participación vía (PI) de la cuenta' se calculó para cada vía como el
10 (vía de enriquecimiento p-valor corregido-BH) -log. Vías con puntuación de PI & gt; 1,0. Se consideraron significativamente asociados con la respuesta al fármaco
Finalmente, puesto que los marcadores de cáncer de bandeja pueden ser relevantes en sólo un subconjunto de los linajes de cáncer, que definen conjuntos de genes asociados con la respuesta en cada linaje como marcadores específicos de linaje. marcadores específicos de linaje se derivaron como el subconjunto de los marcadores de cáncer de la cacerola que significativamente correlacionada con la respuesta en un determinado linaje (de Spearman prueba de correlación de rangos de valor de p & lt; 0,05 y | coeficiente de correlación de Spearman | & gt; 0,3). Dado que los mecanismos de cáncer bandeja de manera similar pueden estar implicados en sólo un subconjunto de los linajes de cáncer, su participación en cada linaje se delinea a través de la vía de análisis de enriquecimiento de marcadores de genes específicos de linaje como se ha descrito anteriormente.
Enfoques alternativos a la pan- Análisis cáncer
Se evaluó PC-Meta contra dos enfoques alternativos utilizados comúnmente en estudios previos para la identificación de marcadores y los mecanismos de pan-cancerosas. Uno de ellos, que hemos denominado 'PC-Pool', identifica marcadores de cáncer sartén como los genes que se correlacionan con la respuesta al fármaco en un conjunto de datos combinado de múltiples linajes de cáncer [8], [12]. La significación estadística se determinó con base en la misma prueba estadística de correlación de Spearman con BH corrección de pruebas múltiples (valores de p & lt BH corregida; 0,01 y | rho de Spearman, r
s | & gt; 0,3). mecanismos de cáncer Pan fueron reveladas mediante la realización de análisis de vías de enriquecimiento de estos marcadores de cáncer sartén.
Un segundo enfoque alternativo, que hemos denominado 'PC-Unión', identifica ingenuamente marcadores de cáncer de la cacerola como la unión de respuesta- genes asociados detectados en cada linaje del cáncer [20]. marcadores de respuesta asociada en cada linaje También se identificaron utilizando la prueba de correlación de Spearman con BH corrección de pruebas múltiples (valores de p & lt BH corregida; 0,01 y | r
s | & gt; 0,3). mecanismos de cáncer Pan fueron reveladas mediante la realización de análisis de vías de enriquecimiento en el conjunto colectivo de marcadores de respuesta asociada identificados en todos los linajes.
Resultados y Discusión
Estrategia para el Análisis de Pan-cáncer
Hemos desarrollado PC-Meta, una estrategia de análisis de pan-cáncer en dos etapas, para investigar los determinantes moleculares de la respuesta a los fármacos (Figura 1B). En pocas palabras, en la primera etapa, PC-Meta evalúa correlaciones entre los niveles de expresión de genes con valores de la respuesta al fármaco en todos los linajes de cáncer de forma independiente y combina los resultados de una manera estadística. Un valor meta-FDR calculado para cada gen se utiliza para identificar los genes que están asociados con la respuesta de forma recurrente en múltiples tipos de cáncer y por lo tanto son potenciales marcadores pan-cáncer. En la segunda etapa, los marcadores de genes del cáncer sartén se asignan a las vías de señalización celular para dilucidar los mecanismos de pan-cáncer que participan en la respuesta al fármaco. Para poner a prueba nuestro enfoque, hemos aplicado PC-meta con respecto al conjunto de datos CCLE, un gran panel línea de células pan-cáncer que ha sido filtrado ampliamente para la sensibilidad farmacológica a numerosos fármacos contra el cáncer. PC-Meta se evaluó frente a dos estrategias de análisis de cáncer de la cacerola de uso común, que hemos denominado 'PC-Pool' y 'PC-Unión'. PC-Pool identifica marcadores de cáncer de pan como genes que están asociados con la respuesta al fármaco en un conjunto de datos combinado de linajes de cáncer. PC-Unión, un enfoque simplista meta-análisis (no basado en medidas estadísticas), identifica marcadores de cáncer bandeja como la unión de los genes de respuesta correlacionados detectadas en cada linaje cáncer. Detalles adicionales de PC-Meta, PC-piscina, y PC-Unión se proporcionan en la sección Métodos.
Selección CCLE compuestos adecuados para el análisis de Pan-cáncer
24 compuestos disponibles a partir del recurso CCLE fueron evaluados para determinar su idoneidad para el análisis en el cáncer de la cacerola. Durante ocho compuestos, ninguno de los métodos de análisis de cáncer sartén volvió suficientes marcadores (más de 10 genes) para el seguimiento y por lo tanto se excluyeron del análisis posterior (Tabla S1). El fracaso para identificar marcadores para estos fármacos se puede atribuir a o bien una detección incompleta compuesto (es decir, realizado en un pequeño número de linajes de cáncer), como con Nutlin-3, o el tipo de especificidad de cáncer de compuestos tales como con Erlotinib, que es más eficaz en no pequeñas de cáncer de pulmón de células EGFR-adicto (Figura S1). Siete compuestos adicionales, incluyendo L-685458 y Sorafenib, exhiben fenotipos de respuesta dinámica en sólo uno o dos linajes y también se consideraron inapropiado para el análisis en el cáncer de pan (Figura 2; la Figura S1). A pesar de que la estrategia de PC-Pool identificado numerosos marcadores de genes asociados con la respuesta a estos siete compuestos, cerca de inspección de estos marcadores indicó que muchos de ellos realmente correspondían a diferencias moleculares entre linajes en lugar de los determinantes pertinentes de la respuesta al fármaco. Por ejemplo, L-685,458, un inhibidor de la actividad de γ-secretasa AβPP, muestra sensibilidad variable en líneas celulares de cáncer hematopoyético y principalmente la resistencia en todos los otros linajes de cáncer. Como resultado, los 815 marcadores de genes identificados fueron enriquecidos predominantemente para las funciones biológicas relacionadas con hematopoyéticas desarrollo del sistema y la respuesta inmune (Tabla S2). Esto pone de relieve las limitaciones de la puesta en común de datos directamente a partir de linajes distintos de cáncer. De los nueve restantes compuestos, nos hemos centrado en cinco medicamentos que pertenecían a distintas clases de inhibidores de orientación (TOP1, HDAC, y MEK) y exhiben una amplia gama de respuestas en múltiples linajes de cáncer (Figura 2, Tabla 1).
Boxplots indican la distribución de los valores de sensibilidad de drogas (basado en IC50) en cada linaje de cáncer para cada medicamento contra el cáncer. Por ejemplo, la mayoría de los linajes de cáncer son resistentes a L-685458 (IC50 con alrededor de 10
-5 M) a excepción de los cánceres hematopoyéticos (IC50 de 10
-5 a 10
-8 M). El número de muestras en un linaje de cáncer seleccionados para la respuesta al fármaco se muestra en el marco del diagrama de caja correspondiente. Los compuestos indicados en texto azul exhiben una amplia gama de respuestas en múltiples linajes de cáncer y se seleccionaron para el análisis en este estudio, mientras que los compuestos indicados en rojo son ejemplos de compuestos excluidos del análisis. abreviaturas de cáncer de linaje - AU: autonómicas; BO: hueso; BR: mama; CN: sistema nervioso central; ES: endometrio; HE: hematopoyética /linfoide; KI: riñón; LA: intestino grueso; LI: hígado; LU: pulmón; OE: esófago; OV: ovario; PA: páncreas; PL: pleura; SK: la piel; SO: tejidos blandos; ST: estómago; TH: tiroides; UP: digestivo superior; UR: urinaria
intrínseca Determinantes de la Respuesta a TOP1 Inhibidores (topotecan e irinotecan)
El topotecan e irinotecan son quimioterapias citotóxicas que inhiben la enzima TOP1. Se interrumpen los procesos de replicación y de transcripción normales para inducir daño en el DNA y la apoptosis en células que se dividen rápidamente. Resistencia a la inhibición TOP1 puede ocurrir como resultado de mutaciones en TOP1 o en las células no se someten a la replicación del ADN; mientras que, la hipersensibilidad puede surgir debido a las deficiencias en los puestos de control y de reparación del ADN vías [21].
En el panel CCLE, estos dos inhibidores de TOP1 mostraron efectos farmacológicos en gran medida similares basados en los valores de IC50 (Figura 2). Aplicamos PC-Meta para cada conjunto de datos de medicamentos y se identificaron 757 y 211 marcadores de cáncer bandeja de genes asociados con la respuesta a topotecan e irinotecan, respectivamente (Tabla 1, Tabla S5). El número discordante de marcadores identificados para estos dos fármacos puede ser el resultado de diferencias en las acciones de la droga o el diferente número de líneas celulares examinadas por cada medicamento - 480 para topotecan y 303 de irinotecán. No obstante, 134 de los 211 (63,5%) marcadores de genes identificados para irinotecan todavía se superponen con las identificadas para topotecan y es probable asociados con los mecanismos generales de la inhibición TOP1 (Tabla 1).
De los 134 genes comunes identificado para los dos fármacos por PC-Meta (Tabla S3), muchos de ellos están altamente correlacionados con la respuesta (sobre la base de los valores FDR-meta) y han conocido las funciones que pueden afectar a la citotoxicidad de inhibidores TOP1. Por ejemplo, el miembro superior gen marcador de la familia Schlafen 11 (SLFN11) mostró una mayor expresión en líneas celulares sensibles tanto a topotecan e irinotecan en diez linajes individuales de cáncer (Figura 3A). Esta tendencia significativa (meta-FDR = 6,4 × 10
-18 de topotecan y 1,9 × 10
-10 de irinotecán; ver Métodos) está de acuerdo con estudios recientes que delimitan el papel de SLFN11 en la sensibilización de las células cancerosas a agentes que dañan el ADN por la aplicación de la detención del ciclo celular y la inducción de la apoptosis [8], [22]. Otro marcador superior, cuadro de alta movilidad de grupo 2 (HMGB2), es un mediador de la respuesta al estrés genotóxico y demostraron una reducción de expresión en líneas celulares resistentes a los inhibidores de TOP1 en múltiples linajes (Figura 3B; meta-FDR = 1,7 × 10
- 07 de topotecan y 3,7 × 10
-03 de irinotecán). Esto coincide con los resultados anteriores que muestran que los resultados de la expresión abrogadas HMGB2 en la resistencia a la quimioterapia inducida por daño en el DNA [23]. Del mismo modo, BCL2-asociados factor de transcripción 1 (BCLAF1), un regulador de la apoptosis y la reparación de ADN de doble cadena, también fue el regulado en líneas celulares resistentes a los medicamentos (meta-FDR = 4,8 × 10
-04 para topotecán y 1,9 × 10
-03 para irinotecan), que es concordante con su supresión observado anteriormente en líneas celulares intrínsecamente radioresistant [24].
Gráficos de dispersión muestran la correlación entre la expresión génica y los valores de respuesta farmacológica a través de varios linajes de cáncer , donde la sobre regulación de SLFN11 y HMGB2 correlación con la sensibilidad a fármacos (indicado por los valores de IC50 menores).
Para investigar los mecanismos de cáncer sartén variaciones en la respuesta topotecan subyacentes, estudiamos todo el conjunto de pan- marcadores gen del cáncer identificados por PC-Meta en vías de señalización celular correspondientes (utilizando análisis de enriquecimiento vía IPA). Cada vía se le asigna una 'participación vía (PI) de la cuenta' se define como -log
10 de la vía de enriquecimiento p-valor, y las vías con las puntuaciones PI & gt; = 1 se considera que tienen una influencia significativa en la respuesta. En el conjunto de datos Topotecan, PC-Meta detectado 15 vías-cáncer pan relevantes para la respuesta al fármaco (puntuaciones PI = 1.3-6.6), con las vías más importantes relacionados con la regulación del ciclo celular y daño en el DNA de reparación (Figura 4A, Tabla 2). Por el contrario, el mismo análisis de enriquecimiento dado sólo 3 vías enriquecido significativamente para los marcadores PC-piscina y no hay caminos significativos para los marcadores de PC-Unión. Es evidente que la identificación de las vías más importantes de PC-Meta se puede atribuir a la mayor potencia de nuestro enfoque para identificar marcadores de genes potencialmente relevantes adicionales en comparación con PC-piscina y PC-Unión (757 frente a 474 y 61, respectivamente, Tabla 1) .
(a) las vías de Pan-cáncer con participación significativa en la respuesta a los fármacos detectada por PC-Meta, PC-piscina, PC-Unión se acerca (a la izquierda). Estas vías se pueden agrupar en seis procesos biológicos (que se distinguen por el color de fondo), que convergen en dos mecanismos distintos. El nivel de participación de estas vías cáncer sartén predichas por los diferentes enfoques se ilustra con barras horizontales de color azul. participación vía en cada linaje cáncer predicho por PC-Meta se indica por la intensidad de los rellenos de color rojo en la tabla correspondiente (a la derecha). puntuaciones de participación vía linaje específico (PI) Pan-cáncer y se derivan de análisis de vías de enriquecimiento y calculan como -log
10 (p-valores ajustados-BH). Sólo los mejores caminos con puntajes PI & gt; 1.3 se muestran. abreviaturas de cáncer de linaje - AU: autonómicas; BO: hueso; BR: mama; CN: sistema nervioso central; ES: endometrio; HE: hematopoyético /linfoide; KI: riñón; LA: intestino grueso; LI: hígado; LU: pulmón; OE: esófago; OV: ovario; PA: páncreas; PL: pleura; SK: la piel; SO: tejidos blandos; ST: estómago; TH: tiroides; UP: digestivo superior; UR: urinaria (B) pronosticó conocidos y nuevos mecanismos de respuesta intrínseca a la inhibición TOP1. Rojo-verde-y relleno indican un aumento y disminución de la actividad en líneas celulares resistentes a los fármacos, respectivamente. (C) Mapa de calor que muestra la expresión de los genes en el ciclo celular, la síntesis de nucleótidos y vías de reparación del ADN daños correlación con la respuesta topotecan en múltiples linajes de cáncer.
Las vías detectados por PC-Meta convergido en dos mecanismos principales que podrían influir en la respuesta de la quimioterapia: la tasa de crecimiento celular y la inestabilidad cromosómica (Figura 4A-B). Todos los genes implicados en el control del ciclo celular, la transcripción del ADN, la traducción del ARN, y los procesos de síntesis de nucleótidos se redujeron regulado en líneas celulares resistentes a la quimioterapia, lo que sugiere más lentas cinética de crecimiento como un mecanismo de resistencia. La mayoría de los genes implicados en la reparación del daño en el ADN y la regulación del ciclo celular fueron puesto de control también se redujeron regulado en líneas celulares resistentes. Esto puede parecer contrario a la intuición, porque las vías de reparación normalmente mitigar la muerte celular inducida por el daño del ADN (como el causado por los inhibidores de TOP1). Sin embargo, algunos de sus genes de componentes (tales como RAD51, BRCA2, y genes FANC familiar) también son reguladores clave de la estabilidad genómica y su alteración puede reflejar un fenotipo inestabilidad del genoma que es inherentemente resistente a estrés genotóxico de la quimioterapia [25], [ ,,,0],26]. De hecho, nuestro hallazgo está de acuerdo con una firma de genes de reparación del ADN informado recientemente de que fue predictivo de la supresión tanto de reparación homóloga que contribuye a la inestabilidad del genoma, así como la sensibilidad a la quimioterapia en estudios de pacientes [27]. enriquecimiento análisis realizado en el marcador conjunto irinotecan reveló vías desreguladas similares relacionados con el control del ciclo celular y la reparación del daño en el ADN (Tabla S6). Esto sugiere que estos dos mecanismos son generalmente importantes para la gestión de la inhibición TOP1.
Dado que las vías de respuesta de drogas recurrentes pueden estar implicados en sólo un subconjunto de tipos de cáncer, que tuvo como objetivo delinear la extensión de sus roles en cada linaje cáncer. Un subconjunto de los marcadores de cáncer de la cacerola se correlacionaron significativamente con la respuesta en cada tipo de cáncer fueron seleccionados como "marcadores específicos de linaje. A continuación, cada conjunto de marcadores específicos de linaje se evaluó para el enriquecimiento para calcular una puntuación para cada vía PI-cáncer de molde en cada linaje. Curiosamente, las vías de cáncer de pan pertinentes a la respuesta Topotecan exhibieron diferencias linaje específico evidentes (Figura 4A). la respuesta intrínseca en los cánceres de intestino urinario, de ovario y de gran tamaño apareció prominentemente influenciado a través de múltiples mecanismos, incluyendo la regulación del ciclo celular, la síntesis de nucleótidos, y las vías de reparación del ADN (Figura 4C), mientras que la respuesta de los cánceres del sistema nervioso central de señalización eIF2 principalmente involucrado. Un tercio de los linajes de cáncer no se caracteriza por ningún mecanismos de respuesta de cáncer de pan. Linajes sin puntuaciones de PI significativos que en general tuvieron un menor número de marcadores específicos de linaje detectados (Figura 4A), pero no en todos los casos - hueso y cánceres endometriales tenían un número similar de marcadores para el cáncer de intestino urinarios y grandes, dos linajes con las puntuaciones de PI más significativos.
intrínseca Determinantes de la Respuesta a inhibidor de HDAC (panobinostat)
panobinostat (LBH-589) es un inhibidor de la deacetilasa de histonas pan-(HDAC), que causa el hyperacetylation de las proteínas histonas y no histonas . Esto desencadena una pluralidad de mecanismos anti-cáncer a través de ambos procesos de transcripción y posteriores a la traducción, incluyendo la activación de las vías de apoptosis y la degradación de proteínas cliente de HSP90 oncogénicos [28]. La resistencia a la inhibición de HDAC se ha asociado con numerosos mecanismos incluyendo la expresión forzada de proteínas anti-apoptóticas, la activación de MAPK /PI3K /STAT3 vías de señalización, y la activación de NFkB vía [28].
Aplicación de la PC- meta-análisis identificó 542 genes marcadores de cáncer de bandeja asociados con la respuesta intrínseca a panobinostat (Tabla 1; Tabla S5). Uno de los mejores marcadores identificados por PC-Meta fue la histona acetiltransferasa (HAT) enzima EP300, que antagoniza las HDAC. Se había reducción de la expresión en líneas celulares resistentes a los fármacos a través de cinco linajes de cáncer (Figura 5A; meta-FDR = 8,9 × 10-3). En estudios previos, la expresión EP300 inferior se ha demostrado que incrementa la influencia HDAC y atenuar los efectos de la inhibición de HDAC [28]. Otra interesante marcador superior pan-gen del cáncer, PEA-15, tiene la función anti-apoptótica y fue hasta reguladas en las líneas celulares resistentes de siete linajes de cáncer (Figura 5B; meta-FDR = 2,7 × 10-5). Desde PEA-15 sobreexpresión puede suprimir FAS /muerte celular mediada por TNF-, puede contrarrestar los efectos de los inhibidores de HDAC en la vía apoptótica extrínseca [28], [29].
Gráficos de dispersión muestran la correlación entre la expresión génica y valores de las respuestas farmacológicas a través de varios linajes de cáncer, donde la baja regulación de EP300 y sobre regulación de PEA15 se correlacionan con la resistencia a los medicamentos (indicados con mayores valores de IC50).
para investigar los mecanismos de cáncer de respuesta a la cacerola panobinostat, se aplicó análisis de la vía de enriquecimiento para el conjunto de genes marcadores de cáncer pan-PC-Meta. Esto reveló 20 vías asociadas significativamente con la respuesta con las puntuaciones de PI que van desde 1,0 hasta 4,0 (Figura 6A, Tabla 2). En contraste, el análisis de enriquecimiento basado en marcadores de genes derivados de PC-piscina y PC-Unión identificado sólo 6 y 8 vías, respectivamente, a pesar de que el enfoque de PC-piscina proporcionan mayor número de marcadores genéticos que PC-Meta (723 vs 542). Los PI anota para vías comúnmente detectados (por ejemplo, hepática Stellate Cell activación) fueron significativamente mayores para los marcadores de genes derivados de PC-Meta comparación con los dos métodos alternativos de análisis de cáncer de pan. Al igual que en nuestras conclusiones para los inhibidores de TOP1, PC-Meta obtenido mejores resultados que los enfoques alternativos en la identificación de las vías potencialmente implicados en respuesta a panobinostat.
(A) las vías de Pan-cáncer con participación significativa en la respuesta a los fármacos detectada por PC- meta, PC-piscina, PC-Unión se acerca (a la izquierda). El nivel de participación prevista de estas vías cáncer sartén por diferentes enfoques se ilustra con barras horizontales de color azul (en el medio). La participación de estas vías cáncer sartén en cada linaje cáncer predicho por PC-Meta se indica por la intensidad de los rellenos de color rojo en la tabla correspondiente (a la derecha). puntuaciones de participación vía linaje específico (PI) Pan-cáncer y se derivan de análisis de vías de enriquecimiento y calculan como -log
10 (p-valores ajustados-BH). Sólo los mejores caminos con puntajes PI & gt; 1.3 se muestran. abreviaturas de cáncer de linaje - AU: autonómicas; BO: hueso; BR: mama; CN: sistema nervioso central; ES: endometrio; HE: hematopoyético /linfoide; KI: riñón; LA: intestino grueso; LI: hígado; LU: pulmón; OE: esófago; OV: ovario; PA: páncreas; PL: pleura; SK: la piel; SO: tejidos blandos; ST: estómago; TH: tiroides; UP: digestivo superior; UR: urinaria (b) la función prevista de STAT vía de señalización /Interferón en la inhibición panobinostat. Rojo-verde-y rellenos indica aumento o disminución en la expresión de genes en líneas celulares resistentes a los fármacos, respectivamente. (C) Mapa de calor que muestra la expresión de los genes en la vía STAT /Interferón correlación con la respuesta panobinostat en múltiples linajes de cáncer.
Las vías cáncer sartén predichos por PC-Meta a ser los más asociados con la respuesta eran Señalización interferón, receptor de glucocorticoides (GR) de señalización, y hepática Stellate celular (HSC) activación (Figura 6A).